一、前言
對(duì)象存儲(chǔ)是一種無層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法,通常在云中使用。與其他數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法不同,基于對(duì)象的存儲(chǔ)不使用目錄樹。離散的數(shù)據(jù)單元(對(duì)象)存在于存儲(chǔ)池中的同一級(jí)別。每個(gè)對(duì)象都有一個(gè)唯一的標(biāo)識(shí)名稱,客戶端使用其來檢索它。此外,每個(gè)對(duì)象都可能具有與其一起檢索的元數(shù)據(jù)。
2006年,美國(guó)Amazon公司發(fā)布AWS S3(Simple Storage Service)服務(wù),正式將對(duì)象存儲(chǔ)作為一項(xiàng)云存儲(chǔ)服務(wù),引入云計(jì)算領(lǐng)域。UCloud則在發(fā)展過程中,也自研了對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)US3,以滿足國(guó)內(nèi)外客戶的存儲(chǔ)需求。
二、US3元數(shù)據(jù)服務(wù)的挑戰(zhàn)
目前US3元數(shù)據(jù)服務(wù)支持了EB級(jí)存儲(chǔ)規(guī)模,存儲(chǔ)了超過千億級(jí)別的文件索引。需要面臨每日數(shù)十億次索引訪問,文件上傳請(qǐng)求,以及數(shù)億次文件刪除請(qǐng)求帶來的索引更新壓力,同時(shí)客戶大量的對(duì)象列表請(qǐng)求,也帶來了極大的索引范圍掃描挑戰(zhàn)。
在之前的元數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)中,UCloud采用了業(yè)內(nèi)流行的MongoDB作為底層數(shù)據(jù)存儲(chǔ),同時(shí)輔以外部服務(wù)做數(shù)據(jù)路由、監(jiān)控統(tǒng)計(jì),很好地滿足了客戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求。同時(shí)部署簡(jiǎn)單,設(shè)計(jì)上也有一定的可擴(kuò)展性。但隨著客戶數(shù)量以及存儲(chǔ)數(shù)據(jù)量的爆炸增長(zhǎng),此架構(gòu)也遇到了一定的問題。
三、此前的US3元數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)
US3元數(shù)據(jù)主要存儲(chǔ)在MongoDB集群內(nèi),MongoDB集群則是鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu),一個(gè)MongoDB集群由于寫入量太大扛不住了,就在后面增加一個(gè)MongoDB集群,查詢的時(shí)候接入集群將請(qǐng)求下發(fā)至DB-Gateway,DB-Gateway先將json數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)譯成bson,然后根據(jù)Bucket對(duì)應(yīng)的DB(可能有多個(gè)),從新MongoDB至老MongoDB依次查詢數(shù)據(jù)。刪除的時(shí)候則需要將發(fā)送請(qǐng)求發(fā)送至所有bucket涉及的MongoDB集群。
一定會(huì)有小伙伴問為什么不直接擴(kuò)mongo分片?
因?yàn)榫€上數(shù)據(jù)量大、服務(wù)壓力大、客戶需求高直接擴(kuò)分片會(huì)有數(shù)據(jù)遷移,從而導(dǎo)致延遲,對(duì)線上服務(wù)的影響較大。
同時(shí)隨著MongoDB存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量越來越大,MongoDB的性能開始顯得不足。而原先直接在MongoDB進(jìn)行列表掃描的方式會(huì)極大地影響其讀寫性能,為了緩解MongoDB的壓力,我們將列表服務(wù)分離出來,在外部同步MongoDB的數(shù)據(jù),再對(duì)外提供服務(wù)。
列表服務(wù)對(duì)多個(gè)MongoDB進(jìn)行同步,每加一個(gè)MongoDB集群就要加一個(gè)列表服務(wù)節(jié)點(diǎn),查詢的時(shí)候也是根據(jù)bucket對(duì)應(yīng)的DB,同時(shí)發(fā)送至多個(gè)列表服務(wù),然后再在接入層聚合。
由此我們總結(jié)了在元數(shù)據(jù)服務(wù)場(chǎng)景中,通常存在的一些痛點(diǎn):
1、業(yè)務(wù)痛點(diǎn):性能差
鏈?zhǔn)郊軜?gòu),老MongoDB的寫能力用不上,讀會(huì)有放大。
刪除需要?jiǎng)h除多個(gè)MongoDB數(shù)據(jù),可能存在數(shù)據(jù)不一致,孤兒文檔問題。
列表服務(wù)同步數(shù)據(jù)有延遲,客戶無法實(shí)時(shí)檢索上傳的文件。大量刪除導(dǎo)致列表服務(wù)同步延遲飆升。
2、運(yùn)維痛點(diǎn):可擴(kuò)展性差
一個(gè)MongoDB頂不住就加一個(gè)MongoDB切,導(dǎo)致擴(kuò)展同步繁瑣、手動(dòng)切換出錯(cuò)概率大。
3、運(yùn)營(yíng)痛點(diǎn):成本高
由于性能不夠,需要更多的機(jī)器堆讀寫性能。列表服務(wù)由于分離出來,也需要額外的機(jī)器,導(dǎo)致元數(shù)據(jù)索引服務(wù)成本高昂。
四、新的US3元數(shù)據(jù)服務(wù)架構(gòu)
我們簡(jiǎn)化了US3整個(gè)體系架構(gòu),主要將其分為了高兼容性的DB-Gateway服務(wù)、高可用的計(jì)算存儲(chǔ)分離的分布式KV數(shù)據(jù)庫(kù)-UKV以及高度定制化的RocksDB-URocksDB三部分,將元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于UCloud自研的計(jì)算存儲(chǔ)分離的UKV中,因此獲得了更強(qiáng)大的容災(zāi)能力,更快的熱點(diǎn)節(jié)點(diǎn)分裂、性能拓展能力,還有底層存儲(chǔ)EC支持,異構(gòu)存儲(chǔ)等降低成本的潛力。
新架構(gòu)帶來了幾個(gè)方面的提升:
01 性能提升
元數(shù)據(jù)刪除延遲降低、讀放大降低。
02 列表服務(wù)無延遲
解決了客戶經(jīng)常因?yàn)榱斜矸?wù)延遲而不能實(shí)時(shí)看到上傳的數(shù)據(jù)的問題。(也不再有延遲告警問題)
03 成本降低
元數(shù)據(jù)服務(wù)成本降低80%。
04 運(yùn)維更簡(jiǎn)單
計(jì)算節(jié)點(diǎn)容災(zāi)無數(shù)據(jù)遷移,無需提心吊膽。熱點(diǎn)自動(dòng)分裂,不再需要手動(dòng)加節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容。
五、新架構(gòu)的幾個(gè)核心改變
有幾個(gè)關(guān)鍵產(chǎn)品(或環(huán)節(jié))在這次優(yōu)化中起到重要作用:
1.DB-Gateway
DB-Gateway是一個(gè)無狀態(tài)進(jìn)程,它兼容老的元數(shù)據(jù)服務(wù),同時(shí)具有底層UKV協(xié)議轉(zhuǎn)換功能,Sharding路由功能,并且聚合了原先的列表服務(wù)功能,因此能夠移除列表服務(wù)需要的機(jī)器。
DB-Gateway通過ConfigServer集群更新UKV的Sharding路由表,來將不同的請(qǐng)求打到不同的UKV節(jié)點(diǎn)上去。
2.UKV
UKV是UCloud自研的計(jì)算存儲(chǔ)分離的分布式KV存儲(chǔ)系統(tǒng)。其存儲(chǔ)底座為分布式統(tǒng)一存儲(chǔ)Manul,Manul是具備自動(dòng)數(shù)據(jù)平衡、異構(gòu)介質(zhì)存儲(chǔ)、EC存儲(chǔ)等功能的高性能、高可用、分布式存儲(chǔ)服務(wù)。
UKV提供了集群管理服務(wù),快速備份等常規(guī)功能,還針對(duì)US3元數(shù)據(jù)服務(wù)設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),使其在UCloud日常的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下提供更優(yōu)秀的性能。
UKV使用UCloud自研的、由開源RocksDB定制化的URocksDB作為計(jì)算節(jié)點(diǎn),同時(shí)依托Manul,實(shí)現(xiàn)了主從熱備,熱點(diǎn)節(jié)點(diǎn)快速分裂等特色功能。