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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>53 设计大型DMP系统（下）：SSD拯救了所有的DBA</h1>
<p>上一讲里，根据 DMP 系统的各个应用场景，我们从抽象的原理层面，选择了 AeroSpike 作为 KV 数据库，Kafka 作为数据管道，Hadoop/Hive 来作为数据仓库。</p>
<p>不过呢，肯定有不信邪的工程师会问，为什么 MongoDB，甚至是 MySQL 这样的文档数据库或者传统的关系型数据库不适用呢？为什么不能通过优化 SQL、添加缓存这样的调优手段，解决这个问题呢？</p>
<p>今天 DMP 的下半场，我们就从数据库实现的原理，一起来看一看，这背后的原因。如果你能弄明白今天的这些更深入、更细节的原理，对于什么场景使用什么数据库，就会更加胸有成竹，而不是只有跑了大量的性能测试才知道。下次做数据库选型的时候，你就可以“以理服人”了。</p>
<h2>关系型数据库：不得不做的随机读写</h2>
<p>我们先来想一想，如果现在让你自己写一个最简单的关系型数据库，你的数据要怎么存放在硬盘上？</p>
<p>最简单最直观的想法是，用一个 CSV 文件格式。一个文件就是一个数据表。文件里面的每一行就是这个表里面的一条记录。如果要修改数据库里面的某一条记录，那么我们要先找到这一行，然后直接去修改这一行的数据。读取数据也是一样的。</p>
<p>要找到这样数据，最笨的办法自然是一行一行读，也就是遍历整个 CSV 文件。不过这样的话，相当于随便读取任何一条数据都要扫描全表，太浪费硬盘的吞吐量了。那怎么办呢？我们可以试试给这个 CSV 文件加一个索引。比如，给数据的行号加一个索引。如果你学过数据库原理或者算法和数据结构，那你应该知道，通过 B+ 树多半是可以来建立这样一个索引的。</p>
<p>索引里面没有一整行的数据，只有一个映射关系，这个映射关系可以让行号直接从硬盘的某个位置去读。所以，索引比起数据小很多。我们可以把索引加载到内存里面。即使不在内存里面，要找数据的时候快速遍历一下整个索引，也不需要读太多的数据。</p>
<p>加了索引之后，我们要读取特定的数据，就不用去扫描整个数据表文件了。直接从特定的硬盘位置，就可以读到想要的行。索引不仅可以索引行号，还可以索引某个字段。我们可以创建很多个不同的独立的索引。写 SQL 的时候，where 子句后面的查询条件可以用到这些索引。</p>
<p>不过，这样的话，写入数据的时候就会麻烦一些。我们不仅要在数据表里面写入数据，对于所有的索引也都需要进行更新。这个时候，写入一条数据就要触发好几个随机写入的更新。</p>
<p><img src="assets/f3c01bc2de99dbb83ad17cef1fb38a3c.jpeg" alt="img" /></p>
<p>在这样一个数据模型下，查询操作很灵活。无论是根据哪个字段查询，只要有索引，我们就可以通过一次随机读，很快地读到对应的数据。但是，这个灵活性也带来了一个很大的问题，那就是无论干点什么，都有大量的随机读写请求。而随机读写请求，如果请求最终是要落到硬盘上，特别是 HDD 硬盘的话，我们就很难做到高并发了。毕竟 HDD 硬盘只有 100 左右的 QPS。</p>
<p>而这个随时添加索引，可以根据任意字段进行查询，这样表现出的灵活性，又是我们的 DMP 系统里面不太需要的。DMP 的 KV 数据库主要的应用场景，是根据主键的随机查询，不需要根据其他字段进行筛选查询。数据管道的需求，则只需要不断追加写入和顺序读取就好了。即使进行数据分析的数据仓库，通常也不是根据字段进行数据筛选，而是全量扫描数据进行分析汇总。</p>
<p>后面的两个场景还好说，大不了我们让程序去扫描全表或者追加写入。但是，在 KV 数据库这个需求上，刚才这个最简单的关系型数据库的设计，就会面临大量的随机写入和随机读取的挑战。</p>
<p>所以，在实际的大型系统中，大家都会使用专门的分布式 KV 数据库，来满足这个需求。那么下面，我们就一起来看一看，Facebook 开源的 Cassandra 的数据存储和读写是怎么做的，这些设计是怎么解决高并发的随机读写问题的。</p>
<h2>Cassandra：顺序写和随机读</h2>
<h3>Cassandra 的数据模型</h3>
<p>作为一个分布式的 KV 数据库，Cassandra 的键一般被称为 Row Key。其实就是一个 16 到 36 个字节的字符串。每一个 Row Key 对应的值其实是一个哈希表，里面可以用键值对，再存入很多你需要的数据。</p>
<p>Cassandra 本身不像关系型数据库那样，有严格的 Schema，在数据库创建的一开始就定义好了有哪些列（Column）。但是，它设计了一个叫作列族（Column Family）的概念，我们需要把经常放在一起使用的字段，放在同一个列族里面。比如，DMP 里面的人口属性信息，我们可以把它当成是一个列族。用户的兴趣信息，可以是另外一个列族。这样，既保持了不需要严格的 Schema 这样的灵活性，也保留了可以把常常一起使用的数据存放在一起的空间局部性。</p>
<p>往 Cassandra 的里面读写数据，其实特别简单，就好像是在一个巨大的分布式的哈希表里面写数据。我们指定一个 Row Key，然后插入或者更新这个 Row Key 的数据就好了。</p>
<h3>Cassandra 的写操作</h3>
<p><img src="assets/02d58b12403f7907975e00549a008c58.jpeg" alt="img" /></p>
<p>Cassandra 只有顺序写入，没有随机写入</p>
<p>Cassandra 解决随机写入数据的解决方案，简单来说，就叫作“不随机写，只顺序写”。对于 Cassandra 数据库的写操作，通常包含两个动作。第一个是往磁盘上写入一条提交日志（Commit Log）。另一个操作，则是直接在内存的数据结构上去更新数据。后面这个往内存的数据结构里面的数据更新，只有在提交日志写成功之后才会进行。每台机器上，都有一个可靠的硬盘可以让我们去写入提交日志。写入提交日志都是顺序写（Sequential Write），而不是随机写（Random Write），这使得我们最大化了写入的吞吐量。</p>
<p>如果你不明白这是为什么，可以回到<a href="https://time.geekbang.org/column/article/118191">第 47 讲</a>，看看硬盘的性能评测。无论是 HDD 硬盘还是 SSD 硬盘，顺序写入都比随机写入要快得多。</p>
<p>内存的空间比较有限，一旦内存里面的数据量或者条目超过一定的限额，Cassandra 就会把内存里面的数据结构 dump 到硬盘上。这个 Dump 的操作，也是顺序写而不是随机写，所以性能也不会是一个问题。除了 Dump 的数据结构文件，Cassandra 还会根据 row key 来生成一个索引文件，方便后续基于索引来进行快速查询。</p>
<p>随着硬盘上的 Dump 出来的文件越来越多，Cassandra 会在后台进行文件的对比合并。在很多别的 KV 数据库系统里面，也有类似这种的合并动作，比如 AeroSpike 或者 Google 的 BigTable。这些操作我们一般称之为 Compaction。合并动作同样是顺序读取多个文件，在内存里面合并完成，再 Dump 出来一个新的文件。整个操作过程中，在硬盘层面仍然是顺序读写。</p>
<h3>Cassandra 的读操作</h3>
<p><img src="assets/68855c2861f07417bbc2eb64672d36b0.jpeg" alt="img" /></p>
<p>Cassandra 的读请求，会通过缓存、BloomFilter 进行两道过滤，尽可能避免数据请求命中硬盘</p>
<p>当我们要从 Cassandra 读数据的时候，会从内存里面找数据，再从硬盘读数据，然后把两部分的数据合并成最终结果。这些硬盘上的文件，在内存里面会有对应的 Cache，只有在 Cache 里面找不到，我们才会去请求硬盘里面的数据。</p>
<p>如果不得不访问硬盘，因为硬盘里面可能 Dump 了很多个不同时间点的内存数据的快照。所以，找数据的时候，我们也是按照时间从新的往旧的里面找。</p>
<p>这也就带来另外一个问题，我们可能要查询很多个 Dump 文件，才能找到我们想要的数据。所以，Cassandra 在这一点上又做了一个优化。那就是，它会为每一个 Dump 的文件里面所有 Row Key 生成一个 BloomFilter，然后把这个 BloomFilter 放在内存里面。这样，如果想要查询的 Row Key 在数据文件里面不存在，那么 99% 以上的情况下，它会被 BloomFilter 过滤掉，而不需要访问硬盘。</p>
<p>这样，只有当数据在内存里面没有，并且在硬盘的某个特定文件上的时候，才会触发一次对于硬盘的读请求。</p>
<h2>SSD：DBA 们的大救星</h2>
<p>Cassandra 是 Facebook 在 2008 年开源的。那个时候，SSD 硬盘还没有那么普及。可以看到，它的读写设计充分考虑了硬件本身的特性。在写入数据进行持久化上，Cassandra 没有任何的随机写请求，无论是 Commit Log 还是 Dump，全部都是顺序写。</p>
<p>在数据读的请求上，最新写入的数据都会更新到内存。如果要读取这些数据，会优先从内存读到。这相当于是一个使用了 LRU 的缓存机制。只有在万般无奈的情况下，才会有对于硬盘的随机读请求。即使在这样的情况下，Cassandra 也在文件之前加了一层 BloomFilter，把本来因为 Dump 文件带来的需要多次读硬盘的问题，简化成多次内存读和一次硬盘读。</p>
<p>这些设计，使得 Cassandra 即使是在 HDD 硬盘上，也能有不错的访问性能。因为所有的写入都是顺序写或者写入到内存，所以，写入可以做到高并发。HDD 硬盘的吞吐率还是很不错的，每秒可以写入 100MB 以上的数据，如果一条数据只有 1KB，那么 10 万的 WPS（Writes per seconds）也是能够做到的。这足够支撑我们 DMP 期望的写入压力了。</p>
<p>而对于数据的读，就有一些挑战了。如果数据读请求有很强的局部性，那我们的内存就能搞定 DMP 需要的访问量。</p>
<p>但是，问题就出在这个局部性上。DMP 的数据访问分布，其实是缺少局部性的。你仔细想一想 DMP 的应用场景就明白了。DMP 里面的 Row Key 都是用户的唯一标识符。普通用户的上网时长怎么会有局部性呢？每个人上网的时间和访问网页的次数就那么多。上网多的人，一天最多也就 24 小时。大部分用户一天也要上网 2～3 小时。我们没办法说，把这些用户的数据放在内存里面，那些用户不放。</p>
<p><img src="assets/cf55146f8cf79029af6d1f86f3de86ca.jpeg" alt="img" /></p>
<p>DMP 系统，只有根据国家和时区不同有比较明显的局部性，是局部性不强的系统</p>
<p>那么，我们可不可能有一定的时间局部性呢？如果是 Facebook 那样的全球社交网络，那可能还有一定的时间局部性。毕竟不同国家的人的时区不一样。我们可以说，在印度人民的白天，把印度人民的数据加载到内存里面，美国人民的数据就放在硬盘上。到了印度人民的晚上，再把美国人民的数据换到内存里面来。</p>
<p>如果你的主要业务是在国内，那这个时间局部性就没有了。大家的上网高峰时段，都是在早上上班路上、中午休息的时候以及晚上下班之后的时间，没有什么区分度。</p>
<p>面临这个情况，如果你们的 CEO 或者 CTO 问你，是不是可以通过优化程序来解决这个问题？如果你没有仔细从数据分布和原理的层面思考这个问题，而直接一口答应下来，那你可能之后要头疼了，因为这个问题很有可能是搞不定的。</p>
<p>因为缺少了时间局部性，我们内存的缓存能够起到的作用就很小了，大部分请求最终还是要落到 HDD 硬盘的随机读上。但是，HDD 硬盘的随机读的性能太差了，我们在<a href="https://time.geekbang.org/column/article/116104">第 45 讲</a>看过，也就是 100QPS 左右。而如果全都放内存，那就太贵了，成本在 HDD 硬盘 100 倍以上。</p>
<p>不过，幸运的是，从 2010 年开始，SSD 硬盘的大规模商用帮助我们解决了这个问题。它的价格在 HDD 硬盘的 10 倍，但是随机读的访问能力在 HDD 硬盘的百倍以上。也就是说，用上了 SSD 硬盘，我们可以用 1/10 的成本获得和 HDD 硬盘同样的 QPS。同样的价格的 SSD 硬盘，容量则是内存的几十倍，也能够满足我们的需求，用较低的成本存下整个互联网用户信息。</p>
<p>不夸张地说，过去十年的“大数据”“高并发”“千人千面”，有一半的功劳应该归在让 SSD 容量不断上升、价格不断下降的硬盘产业上。</p>
<p>回到我们看到的 Cassandra 的读写设计，你会发现，Cassandra 的写入机制完美匹配了我们在第 46 和 47 讲所说的 SSD 硬盘的优缺点。</p>
<p>在数据写入层面，Cassandra 的数据写入都是 Commit Log 的顺序写入，也就是不断地在硬盘上往后追加内容，而不是去修改现有的文件内容。一旦内存里面的数据超过一定的阈值，Cassandra 又会完整地 Dump 一个新文件到文件系统上。这同样是一个追加写入。</p>
<p>数据的对比和紧凑化（Compaction），同样是读取现有的多个文件，然后写一个新的文件出来。写入操作只追加不修改的特性，正好天然地符合 SSD 硬盘只能按块进行擦除写入的操作。在这样的写入模式下，Cassandra 用到的 SSD 硬盘，不需要频繁地进行后台的 Compaction，能够最大化 SSD 硬盘的使用寿命。这也是为什么，Cassandra 在 SSD 硬盘普及之后，能够获得进一步快速发展。</p>
<h2>总结延伸</h2>
<p>好了，关于 DMP 和存储器的内容，讲到这里就差不多了。希望今天的这一讲，能够让你从 Cassandra 的数据库实现的细节层面，彻底理解怎么运用好存储器的性能特性和原理。</p>
<p>传统的关系型数据库，我们把一条条数据存放在一个地方，同时再把索引存放在另外一个地方。这样的存储方式，其实很方便我们进行单次的随机读和随机写，数据的存储也可以很紧凑。但是问题也在于此，大部分的 SQL 请求，都会带来大量的随机读写的请求。这使得传统的关系型数据库，其实并不适合用在真的高并发的场景下。</p>
<p>我们的 DMP 需要的访问场景，其实没有复杂的索引需求，但是会有比较高的并发性。我带你一看了 Facebook 开源的 Cassandra 这个分布式 KV 数据库的读写设计。通过在追加写入 Commit Log 和更新内存，Cassandra 避开了随机写的问题。内存数据的 Dump 和后台的对比合并，同样也都避开了随机写的问题，使得 Cassandra 的并发写入性能极高。</p>
<p>在数据读取层面，通过内存缓存和 BloomFilter，Cassandra 已经尽可能地减少了需要随机读取硬盘里面数据的情况。不过挑战在于，DMP 系统的局部性不强，使得我们最终的随机读的请求还是要到硬盘上。幸运的是，SSD 硬盘在数据海量增长的那几年里价格不断下降，使得我们最终通过 SSD 硬盘解决了这个问题。</p>
<p>而 SSD 硬盘本身的擦除后才能写入的机制，正好非常适合 Cassandra 的数据读写模式，最终使得 Cassandra 在 SSD 硬盘普及之后得到了更大的发展。</p>
<h2>推荐阅读</h2>
<p>今天的推荐阅读，是一篇相关的论文。我推荐你去读一读<a href="https://www.cs.cornell.edu/projects/ladis2009/papers/lakshman-ladis2009.pdf">Cassandra - A Decentralized Structured Storage System</a>。读完这篇论文，一方面你会对分布式 KV 数据库的设计原则有所了解，了解怎么去做好数据分片、故障转移、数据复制这些机制；另一方面，你可以看到基于内存和硬盘的不同存储设备的特性，Cassandra 是怎么有针对性地设计数据读写和持久化的方式的。</p>
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