1.1 拓

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1.2 特

业务层通过双写同时写MySQL及Redis。读通常在Redis，若读取不到，则从MySQL读取，然后将数据同步到Redis，Redis通常设置expire或者默认LRU进行数据淘汰

这种使用方式会有如下问题

1）MySQL及Redis存在数据不一致风险，尤其是长时间运行的系

2）业务层需要处理MySQL sql schema与Redis kv数据结构上的逻辑差

3）无统一运

4）无法方便扩容/缩

二、K化的存储使用理

2.1 MySQL Is great NoSQ

参考文档

http://www.aviransplace.com/2015/08/12/Mysql-is-a-great-nosql

为什么要用MySQL

“在可扩展系统构建时，一个很重要的考量是使用的技术是否成熟，选择成熟的技术意味着出错时能够迅速恢复。当然，开发者也可以在项目中使用最新最牛的NoSQL数据库，而这个数据库在理论上也可以良好地运行，然而在生产环境中出现了问题恢复需要多久？技术上已有的知识和经验积累对于问题缓解至关重要，当然这个积累也包括了Google可以搜索到的内容

相比之下，关系型数据库已经存在了超过四十年，业界对于关系型数据库的维护也积累了大量的经验。基于这些考虑，在新项目做技术选型时通常会选择Mysql，而不是NoSQL数据库，除非NoSQL真的有非常非常明显的优势。

2.2 KV理

对于亿级规模的数据存储，尤其是涉及到水平拆分跨机分库分表的情况下，线上对数据库的访问只能做的越简单越好，group by/order by/分页/通用join/事务等等的支持在这个量级下的MySQL系统都是不合适的

基本上目前所有的类proxy的MySQL方案真正上规模线上应用只能使用按拆分键进行读写操作，实际上也是一个用拆分键做的一个kv系统

若想使用复杂的sql处理，最合理的部署方案是将Mysqlbinlog流水同步服务抽象出来，通过实时同步到OLAP类的系统进行处理

所以面向海量存储服务，MySQL从一开始就设计为一个KV系统是可行的。value使用mediumblob存储xml/json/protobuf/thrift格式化数据序列化之后的数据

2.3 MySQL KV化的使用方

1、用MySQL原来的主键或者索引键当做ke

2、其他所有的非主键非索引键，全部包装到value里面，value使用mediumblob存储xml/json/protobuf/thrift格式化数据序列化之后的数据

3、数据读写操作，均基于key一整行数据做读写，由业务层对里面value的结构做解析及对内部结构做增删改差，而不用变更MySQL本身的schema

2.4 不适用场

1、数据量和访问量不大并且业务逻辑依赖MySQL数据库进行处理的业务场

2、涉及到多表join等的处

对于此限制，也可以通过将关联表加工成基于关联条件的一张宽表进行KV化

3、涉及到事务等的处理

三、将MySQL+Redis设计为统一的KV存储服

3.1 目

1）业务层通过统一方式访问MySQL及Redis，不再使用MySQL客户端及Redis客户端访

2）MySQL集群化/Redis集群化部

3）将业务双写改为MySQL到Redis底层binlog数据同步方式完成同

4）异构数据存储支持最终一致性数据读写服

5）支持存储层面扩容缩容、failover且业务无感

6）单机群日百亿次QPS/TPS支持（大类业务适度拆分到不同集群中

3.2 最终实

基于MySQL+Redis的统一存储服务（UniStore）

MySQL跨机分库分表集

+ Redis集

+ MySQL->Redis实时数据同步服

+ 统一的对外数据访问接

+ 内在的完整运维支持系统（支持在线扩容/缩容、failover等

3.3 架构

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3.4 架构说明-将存储设计为一种服

1、将MySQL+Redis做成统一KV存储服

2、通过acc proxy提供统一的数据访问接口，通过统一协议支持跨语言数据访

访问协议（自定义协议，protobuf协议，thrift协议等

3、MySQL cluster支持跨机的分库分表，schemaless设计，所有业务表KV化设

4、Redis cluster支持跨机的实例拆

5、Sync数据同步服务提供统一的Mysql到Redis 跨IDC/不跨IDC数据同步服务，小于100ms延

6、整个系统不涉及到分布式事务处

3.5 三种部署方

1、纯MySQL集群部

此种部署方式等同于其他MySQL proxy跨机分库分表方案，读写均在MySQ

2、纯Redis集群部

此种部署方式等同于其他Redis proxy跨机分库分表方案，读写均在Redi

3、MySQL+Redis异构部

写在MySQL，读可以从MySQL读或者Redis读，取决于业务对最新数据的读取要求

3.6 接口说

1、int get(int appid, string key,string& value)

Redis读操作专

2、int get_with_version(int appid,string key, string& value, int64& version)

MySQL读操作专用，自带版本号，防止写覆

3、int set(int appid, string key,string value, int64 version

通过appid区分MySQL还是Redis，均支持写操

4、int delete(int appid, string key

通过appid区分MySQL还是Redis, 不支持批量删

5、int multiget(int appid,vector<string> keys, map<string, string>& key_value_pairs

支持批量读操作，内部的数据路由及数据合并不用关

6、intmultiset(int appid, map<string, string>& key_value_pairs

不建议支持，涉及到跨机事务问题，无法保证ACI

7、int Redis_op(string cmd, ……

Redis其他原生接口封装(incr/expire/list/setnx等

四、Cluster Manager服

4.1 Cluster Manage 是一个servic

cluster manager主要由如下几种功

1）MySQL/Redis分片路由信息的管

1、MySQL分库分表路由信

2、Redis Slot路由信

3、路由信息变更管

2）Redis实例的探活及Redis扩容及缩容数据的迁

比如连续3次，每次间隔30sRedis ping失败，认为实例挂掉，发出报警或者自动切

3）Cluster manager不建议参与Mysql group主备层面的管

MySQL主备层面的集群管理方案

1、MHA+VIP （互联网公司最常用

2、微信phxsql系统：https://github.com/tencent-wechat/phxsql 金融级可靠

五MySQ 集群方

5.1 架构

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5.2 设计原

1）统一的schemaless表结

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2）跨机的数据分

支持将单逻辑表水平拆分到多个Mysql服务器

3）其他说

1、数据存储可靠性高，所有业务数据通过序列化存储到value

2、每行数据自带版本号，业务通过cas方式防止业务层多实例同时写造成写覆

全局唯一版本号实现：本机微秒时间戳+server_id+proccess_i

3、固定百库百表/百库十表的数据拆分方式，多机跨Mysql实例部

5.3 路由策

1) 一致性has

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2) 路由计算算

crc32/md5/基于字符串的各类hash算

3) 路由信息格

CREATETABLE `Mysql_shard_info`

`appid` int(32) NOT NULL

`begin` int(32) NOT NULL

`end` int(32) NOT NULL

`ip` varchar(20) NOT NULL DEFAULT ''

`port` int(11) NOT NULL DEFAULT '0'

`user` varchar(50) NOT NULL DEFAULT ''

`pwd` varchar(50) NOT NULL DEFAULT ''

PRIMARY KEY (`appid`,`begin`

)ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

5.4 数据迁移/自动扩

数据迁移

STEP1：利用MySQL主备复制机制进行数据复

STEP2：数据差异小于某一临界值，停止老分片写操作（read-only

STEP3：等待新分片数据更新完

STEP4：更路由规则路由规则，Cluster Manager向所有access proxy更新路由信

STEP5：删除老分

自动扩展

过程类似于数据迁

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六、Redi 集群方

6.1 部署方

1、异构读写分离-MySQL写，Redis

1) 数据写操作在MySQL，读操作在Redi

2) 数据通过Sync系统对binlog进行解析从Mysql同步到Redi

3) 数据有同步延迟（小于100ms），实现最终一致性

适用场景：要求数据高可靠，且读量比较大，允许读数据短时间不一致，若期望一直读到最新数据，请使用get_with_version()接口从MySQL读

2、独立的Redis集群服

1）读写均在Redis，提供独立的KV存储服

2) 用户不用关注扩容/缩容/故障恢复等问

3) 集群内多业务混存，提高内存的使用

适用场景：独立的Redis集群服务，类似twenproxy/codi

6.2 设计要

1、一致性has

支持数据跨Redis实例拆分，固定Slot数进行拆

2、单机多实例部

1）每个物理机支持多Redis实

2）每个Redis实例只服务单个业

3）Redis实例内存大小取决于业务需求，同时考虑业务访问量和数据

以RedisIP+port标示唯一实例，对于128G内存机器

可配置3 Redis实例*每实例30

或10 Redis实例*每实例10

或20 Redis实例*每实例5

拆分原则：单实例最大内存使用 < 本机剩余内

3、以Slot为单位的平滑扩容/缩

4、以Redis实例为单位的failover处

6.3 平滑扩容/缩

主要步骤如下

STEP1:确认扩容/缩

Cluster manager通过对系统负载和数据量进行告警，进而确认进行扩容或者缩

STEP2:修改路由

1)修改路由表，将对应shard的状态修改为migrate状态，并将新路由推送到所有接入

2)acc proxy会将写操作转到新的Redis实例中，读操作默认先读新Redis实例，key不存在会继续从老的Redis实例中读

STEP3:数据迁

1）Cluster manager通过自动数据迁移工具开始数据迁移，计划依赖Redis的scan命令将相关的key扫出来，通过MIGRATE进行数据迁

2）多次扫描执行该过程，确认Slot中所有数据迁移完

STEP4:修改路由表，迁移完

Cluster manager将读写均切到新Redis实例，不再从老Redis中进行操

七 Syn数据同步服

7.1 架

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7.2 应用场

该服务完全可以抽象成独立的数据同步分发服务，对于因为KV化而丢失的sql处理完全可以通过该服务同步到偏OLAP类的系统中进行处理。除了同步到Redis还可以同步到ElasticSearch或者hbase或者写hdfs文件基于hadoop生态去实现复杂计算和分析

7.3 设计要

1、集群对集群的实时数据同

MySQL统一要求binlog日志为row格

2、不涉及DDL处

由于MySQL schemaless的设计，不用考虑DDL处理，简化同步服务（跨/不跨IDC

3、基于时间戳的同步延迟监

MySQL binlog row格式日志自带时间戳，基于此时间戳进行同步延迟监

4、基于binlog文件名+offset的同步位置管

定时定量持久化保存当前同步的binlog文件名及offset,用于各种场景下的同步恢

5、基于行的并行同

多线程同步模式，主线程通过对tableid或者key做hash,将binlogevent时间分发到对应worker线程的队列中，worker线程依次从队列中获取binlog event执

7.4 实现原

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原理相对比较简单：

1）Sync同步工具模拟Mysql slave的交互协议，伪装自己为MySQLslave，向Mysqlmaster发送dump协

2）Mysqlmaster收到dump请求，开始推送binary log给slave(也就是同步工具

3）Sync同步工具解析binary log对象(原始为byte流)，并转换成Redis或其他存储（hdfs/hbase/ES等数据库）相应数据操作接口或者作为消息存储到MQ中（rocketmq或者kafka

7.5 RO 格式event

MySQL 5.5 Binlog的事件类型有多种，这里只介绍与ROW模式相关的事

1) QUERY_EVENT：与STATEMENT模式处理相同，存储的是SQL，主要是一些与数据无关的操作，eg: begin、drop tabl

2) TABLE_MAP_EVENT：记录了下一条事件所对应的表信息，在其中存储了数据库名和表

3) WRITE_ROWS_EVENT：操作类型为inser

4) UPDATE_ROWS_EVENT：操作类型为updat

5) DELETE_ROWS_EVENT：操作类型为delet

6) XID_EVENT，用于标识事务提交(commit

典型的insert语句有如下4个events组成

dc1300e6d0931e1bef726d9ad7e5db66fb45a113

7.6 其他开源同步方

1. tungsten-replicator(JAVA

http://code.google.com/p/tungsten-replicator

2. linkedin databus(JAVA

https://github.com/linkedin/databu

3. Alibaba canal(JAVA

https://github.com/alibaba/canal

分享者简介秦波 8年开发及架构经验，之前在华为/京东/小米参与部分核心基础服务的设计与开发工作，目前在九州证券负责大数据平台及风控相关项目的技术研发工作。关注高并发/高可靠/服务监控与治理/分布式存储/大数据相关系统的架构和实现。