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100亿数据1万属性数据架构设计

大数据

文 | 58沈剑

一分钟系列之《啥,又要为表增加一列属性?》分享了两种数据库属性扩展思路,被喷得厉害。第二天补充了一篇《这才是真正的表扩展方案》,分享了互联网大数据高并发情况下,数据库属性扩容的成熟工具及思路。

对于version + ext方案,还是有很多朋友质疑“线上不可能这么用”。本篇将讲述一下58同城最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节,说明不仅不是“不可能这么用”,而是大数据,可变属性,高吞吐场景下的“常用手段”。

一、背景描述及业务介绍

问:什么是数据库扩展的version + ext方案?
使用ext来承载不同业务需求的个性化属性,使用version来标识ext里各个字段的含义。

大数据

例如上述user表:
verion=0表示ext里是passwd/nick
version=1表示ext里是passwd/nick/age/sex

优点?

(1)可以随时动态扩展属性,扩展性好

(2)新旧两种数据可以同时存在,兼容性好

不足?

(1)ext里的字段无法建立索引

(2)ext里的key值有大量冗余,建议key短一些

问:什么是58同城最核心的数据?

58同城是一个信息平台,有很多垂直品类:招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等,每个品类又有很多子品类,不管哪个品类,最核心的数据都是“帖子信息”(业务像一个大论坛?)。

问:帖子信息有什么特点?

大家去58同城的首页上看看就知道了:
(1)每个品类的属性千差万别,招聘帖子和二手帖子属性完全不同,二手手机和二手家电的属性又完全不同,目前恐怕有近万个属性
(2)帖子量很大,100亿级别
(3)每个属性上都有查询需求(各组合属性上都可能有组合查询需求),招聘要查职位/经验/薪酬范围,二手手机要查颜色/价格/型号,二手要查冰箱/洗衣机/空调
(4)查询量很大,每秒几10万级别

如何解决100亿数据量,1万属性,多属性组合查询,10万并发查询的技术难题,是今天要讨论的内容。

二、最容易想到的方案

每个公司的发展都是一个从小到大的过程,撇开并发量和数据量不谈,先看看
(1)如何实现属性扩展性需求
(2)多属性组合查询需求

最开始,可能只有一个招聘品类,那帖子表可能是这么设计的:
tiezi(tid,uid, c1, c2, c3)

那如何满足各属性之间的组合查询需求呢?
最容易想到的是通过组合索引:
index_1(c1,c2) index_2(c2, c3) index_3(c1, c3)

随着业务的发展,又新增了一个房产类别,新增了若干属性,新增了若干组合查询,于是帖子表变成了:
tiezi(tid,uid, c1, c2, c3, c10, c11, c12, c13)
其中c1,c2,c3是招聘类别属性,c10,c11,c12,c13是房产类别属性,这两块属性一般没有组合查询需求

但为了满足房产类别的查询需求,又要建立了若干组合索引(不敢想有多少个索引能覆盖所有两属性查询,三属性查询)

是不是发现玩不下去了?

三、友商的玩法

新增属性是一种扩展方式,新增表也是一种方式,有友商是这么玩的,按照业务进行垂直拆分:
tiezi_zhaopin(tid,uid, c1, c2, c3)
tiezi_fangchan(tid,uid, c10, c11, c12, c13)

这些表,这些服务维护在不同的部门,不同的研发同学手里,看上去各业务线灵活性强,这恰恰是悲剧的开始:
(1)tid如何规范?
(2)属性如何规范?
(3)按照uid来查询怎么办(查询自己发布的所有帖子)?
(4)按照时间来查询怎么办(最新发布的帖子)?
(5)跨品类查询怎么办(例如首页搜索框)?
(6)技术范围的扩散,有的用mongo存储,有的用mysql存储,有的自研存储
(7)重复开发了不少组件
(8)维护成本过高
(9)…
想想看,电商的商品表,不可能一个类目一个表的。

四、58同城的玩法

【统一帖子中心服务】

平台型创业型公司,可能有多个品类,例如58同城的招聘房产二手,很多异构数据的存储需求,到底是分还是合,无需纠结:基础数据基础服务的统一,无疑是58同城技术路线发展roadmap上最正确的决策之一,把这个方针坚持下来,@老崔 @晓飞 这些高瞻远瞩的先贤功不可没,业务线会有“扩展性”“灵活性”上的微词,后文看看先贤们如何通过一些巧妙的技术方案来解决的。

如何将不同品类,异构的数据统一存储起来,采用的就是类似version+ext的方式:
tiezi(tid,uid, time, title, cate, subcate, xxid, ext)
(1)一些通用的字段抽取出来单独存储

(2)通过cate, subcate, xxid等来定义ext是何种含义(和version有点像?)

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(3)通过ext来存储不同业务线的个性化需求
例如招聘的帖子:
ext : {“job”:”driver”,”salary”:8000,”location”:”bj”}
而二手的帖子:
ext : {”type”:”iphone”,”money”:3500}

大数据

58同城最核心的帖子数据,100亿的数据量,分256库,异构数据mysql存储,上层架了一个服务,使用memcache做缓存,就是这样一个简单的架构,一直坚持这这么多年。上层的这个服务,就是58同城最核心的统一服务IMC(Imformation Management Center),注意这个最核心,是没有之一。

解决了海量异构数据的存储问题,遇到的新问题是:
(1)每条记录ext内key都需要重复存储,占据了大量的空间,能否压缩存储
(2)cateid已经不足以描述ext内的内容,品类有层级,深度不确定,ext能否具备自描述性
(3)随时可以增加属性,保证扩展性

【统一类目属性服务】
每个业务有多少属性,这些属性是什么含义,值的约束等揉不到帖子服务里,怎么办呢?
58同城的先贤们抽象出一个统一的类目、属性服务,单独来管理这些信息,而帖子库ext字段里json的key,统一由数字来表示,减少存储空间。

大数据

如上图所示,json里的key不再是”salary” ”location” ”money” 这样的长字符串了,取而代之的是数字1,2,3,4,这些数字是什么含义,属于哪个子分类,值的校验约束,统一都存储在类目、属性服务里。

大数据

这个表里对帖子中心服务里ext字段里的数字key进行了解释:
1代表job,属于招聘品类下100子品类,其value必须是一个小于32的[a-z]字符
4代表type,属于二手品类下200子品类,其value必须是一个short
这样就对原来帖子表ext里的
ext : {“1”:”driver”,”2”:8000,”3”:”bj”}
ext : {”4”:”iphone”,”5”:3500}
key和value都做了统一约束。

除此之外,如果ext里某个key的value不是正则校验的值,而是枚举值时,需要有一个对值进行限定的枚举表来进行校验:

大数据

这个枚举校验,说明key=4的属性(对应属性表里二手,手机类型字段),其值不只是要进行“short类型”校验,而是value必须是固定的枚举值。

ext : {”4”:”iphone”,”5”:3500}这个ext就是不合法的(key=4的value=iphone不合法),合法的应该为
ext : {”4”:”5”,”5”:3500}

此外,类目属性服务还能记录类目之间的层级关系:
(1)一级类目是招聘、房产、二手…
(2)二手下有二级类目二手家具、二手手机…
(3)二手手机下有三级类目二手iphone,二手小米,二手三星…
(4)…

大数据

协助解释58同城最核心的帖子数据,描述品类层级关系,保证各类目属性扩展性,保证各属性值合理性校验,就是58同城另一个统一的核心服务CMC(Category Management Center)。

多提一句,类目、属性服务像不像电商系统里的SKU扩展服务?
(1)品类层级关系,对应电商里的类别层级体系
(2)属性扩展,对应电商里各类别商品SKU的属性
(3)枚举值校验,对应属性的枚举值,例如颜色:红,黄,蓝

解决了key压缩,key描述,key扩展,value校验,品类层级的问题,还有这样的一个问题没有解决:每个品类下帖子的属性各不相同,查询需求各不相同,如何解决100亿数据量,1万属性的查询需求,是58同城面临的新问题。

【统一检索服务】

数据量很大的时候,不同属性上的查询需求,不可能通过组合索引来满足所有查询需求,怎么办呢?
58同城的先贤们,从一早就确定了“外置索引,统一检索服务”的技术路线:
(1)数据库提供“帖子id”的正排查询需求
(2)所有非“帖子id”的个性化检索需求,统一走外置索引

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元数据与索引数据的操作遵循:
(1)对帖子进行tid正排查询,直接访问帖子服务
(2)对帖子进行修改,帖子服务通知检索服务,同时对索引进行修改
(3)对帖子进行复杂查询,通过检索服务满足需求

这个扛起58同城80%终端请求(不管来自PC还是APP,不管是主页、城市页、分类页、列表页、详情页,很可能这个请求最终会是一个检索请求)的服务,就是58同城另一个统一的核心服务E-search,这个搜索引擎的每一行代码都来自58同城@老崔 @老龚 等先贤们,目前系统维护者,就是“架构师之路”里屡次提到的@龙神 。

对于这个服务的架构,简单展开说明一下:

大数据

为应对100亿级别数据量、几十万级别的吞吐量,业务线各种复杂的复杂检索查询,扩展性是设计重点:
(1)统一的Java代理层集群,其无状态性能够保证增加机器就能扩充系统性能
(2)统一的合并层C服务集群,其无状态性也能够保证增加机器就能扩充系统性能
(3)搜索内核检索层C服务集群,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
(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
系统时延,100亿级别帖子检索,包含请求分合,拉链求交集,从merger层均可以做到10ms返回。

58同城的帖子业务,一致性不是主要矛盾,E-search会定期全量重建索引,以保证即使数据不一致,也不会持续很长的时间。

五、总结

大数据

文章写了很长,最后做一个简单总结,面对100亿数据量,1万列属性,10万吞吐量的业务需求,58同城的经验,是采用了元数据服务、属性服务、搜索服务来解决的。

End.

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