MySQL索引外置

作者: wencst 分类: 数据库,架构设计 发布时间: 2019-02-15 16:54 阅读: 517 次

一、缘起

 

(1)流量数据量由小到大,常见搜索方案与架构变迁

(2)数据量、并发量、扩展性方案

 

只要业务有检索需求,本文一定对你有帮助。

 

二、检索需求的满足与架构演进

任何互联网需求,或多或少有检索需求,还是以58同城的帖子业务场景为例,帖子的标题,帖子的内容有很强的用户检索需求,在业务、流量、并发量逐步递增的各个阶段,应该如何实现检索需求呢

 

原始阶段-LIKE

数据在数据库中可能是这么存储的:

t_tiezi(tid, title, content)

满足标题、内容的检索需求可以通过LIKE实现:

select tid from t_tiezi where content like ‘%天通苑%’

能够快速满足业务需求,存在的问题也显而易见:

(1)效率低,每次需要全表扫描,计算量大,并发高时cpu容易100%

(2)不支持分词

 

初级阶段-全文索引

如何快速提高效率,支持分词,并对原有系统架构影响尽可能小呢,第一时间想到的是建立全文索引:

alter table t_tiezi add fulltext(title,content)

使用match和against实现索引字段上的查询需求。

全文索引能够快速实现业务上分词的需求,并且快速提升性能(分词后倒排,至少不要全表扫描了),但也存在一些问题

(1)只适用于MyISAM

(2)由于全文索引利用的是数据库特性,搜索需求和普通CURD需求耦合在数据库中:检索需求并发大时,可能影响CURD的请求;CURD并发大时,检索会非常的慢;

(3)数据量达到百万级别,性能还是会显著降低,查询返回时间很长,业务难以接受

(4)比较难水平扩展

 

中级阶段-开源外置索引

为了解决全文索的局限性,当数据量增加到大几百万,千万级别时,就要考虑外置索引了。外置索引的核心思路是:索引数据与原始数据分离,前者满足搜索需求,后者满足CURD需求,通过一定的机制(双写,通知,定期重建)来保证数据的一致性。

原始数据可以继续使用Mysql来存储,外置索引如何实施?Solr,Lucene,ES都是常见的开源方案。

楼主强烈推荐ES(ElasticSearch),原因是Lucene虽好,但始终有一些不足

(1)Lucene只是一个库,潜台词是,需要自己做服务,自己实现高可用/可扩展/负载均衡等复杂特性

(2)Lucene只支持Java,如果要支持其他语言,还是得自己做服务

(3)Lucene不友好,这是很致命的,非常复杂,使用者往往需要深入了解搜索的知识来理解它的工作原理,为了屏蔽其复杂性,一个办法是自己做服务

为了改善Lucene的各项不足,解决方案都是“封装一个接口友好的服务,屏蔽底层复杂性”,于是有了ES:

(1)ES是一个以Lucene为内核来实现搜索功能,提供REStful接口的服务

(2)ES能够支持很大数据量的信息存储,支持很高并发的搜索请求

(3)ES支持集群,向使用者屏蔽高可用/可扩展/负载均衡等复杂特性

 

目前58到家使用ES作为核心,实现了自己的搜索服务平台,能够通过在平台上简单的配置,实现业务方的搜索需求。

搜索服务数据量最大的“接口耗时数据收集”需求,数据量大概在7亿左右;并发量最大的“经纬度,地理位置搜索”需求,线上平均并发量大概在600左右,压测数据并发量在6000左右。

 

结论:ES完全能满足10亿数据量,5k吞吐量的常见搜索业务需求,强烈推荐。

 

高级阶段-自研搜索引擎

当数据量进一步增加,达到10亿、100亿数据量;并发量也进一步增加,达到每秒10万吞吐;业务个性也逐步增加的时候,就需要自研搜索引擎了,定制化实现搜索内核了。

三、数据量、并发量、扩展性方案

到了定制化自研搜索引擎的阶段,超大数据量、超高并发量为设计重点,为了达到“无限容量、无限并发”的需求,架构设计需要重点考虑“扩展性”,力争做到:增加机器就能扩容(数据量+并发量)

58同城的自研搜索引擎E-search初步架构图如下:

(1)上层proxy(粉色)是接入集群,为对外门户,接受搜索请求,其无状态性能够保证增加机器就能扩充proxy集群性能

(2)中层merger(浅蓝色)是逻辑集群,主要用于实现搜索合并,以及打分排序,业务相关的rank就在这一层实现,其无状态性也能够保证增加机器就能扩充merger集群性能

(3)底层searcher(暗红色大框)是检索集群,服务和索引数据部署在同一台机器上,服务启动时可以加载索引数据到内存,请求访问时从内存中load数据,访问速度很快

(3.1)为了满足数据容量的扩展性,索引数据进行了水平切分,增加切分份数,就能够无限扩展性能,如上图searcher分为了4组

(3.2)为了满足一份数据的性能扩展性,同一份数据进行了冗余,理论上做到增加机器就无限扩展性能,如上图每组searcher又冗余了2份

如此设计,真正做到做到增加机器就能承载更多的数据量,响应更高的并发量

 

三、总结

为了满足搜索业务的需求,随着数据量和并发量的增长,搜索架构一般会经历这么几个阶段:

(1)原始阶段-LIKE

(2)初级阶段-全文索引

(3)中级阶段-开源外置索引

(4)高级阶段-自研搜索引擎

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