10亿级流数据交互查询，为什么抛弃MySQL选择VoltDB？

大数据时代，随着数据量的爆炸式增长，对于数据的处理速度要求也越来越高，以往基于MySQL的数据处理方案已无法满足大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景；百分点总结出了一套完整的解决方案，本文就带你一同了解VoltDB在流数据交互查询的应用实践。\

流式数据交互查询场景

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在百分点，每天有10亿条记录产生，针对这些大量实时产生的数据，不仅要做到实时写入，类似推荐调优、数据验证等查询要在秒级响应。有简单的单条验证，也有几个小时或一天的聚合计算，也有基于几千万/几亿数据表间的联合聚合查询。例如如下SQL查询：\

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对于前期的MySQL方案，虽然已经根据一定规则做了人工的分库，但是对于上面SQL中的表Event落在单机上的数据量达到几千万，Result表也近千万，在这样的大表之间进行复杂的联合聚合查询，MySQL查下来要花费30分钟左右，甚至更长，或是没响应了。\

因此在针对同时要求大吞吐、低延迟的写入和高速查询的场景下，基于MySQL的现存方案完全无法实现。在不放弃SQL语句的便利基础上，经历过多种选型和方案调研，最终选择了VoltDB来解决此类问题。\

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如上图，线上的全量流量，通过Streaming总线同时到达VoltDB和离线Hive表。不同的是，数据写入VoltDB使用实时方式，写入Hive使用批量方式。新的数据要求在极短的延迟内马上写入VoltDB待查询；批量写入Hive的数据也可以做到小时级以内刷写到对应分区。\

VoltDB简介

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VoltDB是一种开源的极速的内存关系型数据库，由Ingres和Postgres联合创始人Mike Stonebraker带领开发的NewSQL，提供社区版本和商业版本。VoltDB采用shard-nothing架构，既获得了NoSQL的良好可扩展性以及高吞吐量数据处理，又没有放弃传统关系型数据库的事务支持---ACID。\

一般VoltDB数据库集群由大量的站点(分区)组成，分散在多台机器上，数据的存储与处理都是分布在各个站点的，架构图如下所示：\

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如上图，集群有3个节点、每个节点1个站点构成。因此图中的表都只分成3个区，当然也可以分成更多的区，那么一张表在单个节点上则存在多个分区。\

具体在使用上涉及以下几个概念：\

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  客户端可以连接集群中任意一个节点，集群中所有节点是对等的，采用的也是水平分区的方式；

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  每张表指定一个字段作为分区键，VoltDB使用该键采用哈希算法方式分布表数据到各个分区。事实上VoltDB中存在两种类型的表，一种是分区表，还有一种叫做”Replicated table”。”Replicated表”在每个节点存储的不是某张表的部分数据，而是全部数据，适用于小数据量的表。\

  这里我们主要看重分区表，分区表的分区字段的选择很重要，应该尽量选择使数据分散均匀的字段。

VoltDB支持的客户端语言或接口：\

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  C++

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  C#

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  Erlang

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  Go

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  Java

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  Python

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  Node.js

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  JDBC 驱动接口

HTTPJSON 接口 (这意味着所有能实现http请求语言，都能编写VoltDB的客户端程序，且非常直观)\

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VoltDB的思想是，所有的事务都是由java实现的预编译存储过程完成，且所有的存储过程在任意站点上都是序列化执行的，这样使VoltDB达到了最高的隔离级别，且消除了锁的使用，很好地提高了处理速度。在官方的测试结果中，VoltDB可以轻松的扩展到39台服务器(300核)，120个分区，每秒处理160万复杂事务。\

百分点的实践

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VoltDB在百分点的使用如下图结构所示：\

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  数据从Kafka接入，补充下我们使用的是社区版本，社区版是没有持久化到磁盘功能的。因此使用Kafka非常适合，一旦出现故障，可以迅速从Kafka中恢复数据。

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  使用Storm分布式实时计算框架，作为VoltDB的客户端，同时也是Kafka的消费者，充分利用Storm框架的高可用性和低延时特性。从数据产生，到进入VoltDB，逐条写入延时在16ms内，如果优化成汇聚小batch写入，可以提升吞吐但降低写入延迟。

图中的Zookeeper保存数据写入VoltDB的规则配置，Storm拓扑通过监听配置决定写入VoltDB的数据。由于需要根据业务场景，创建合理的Schema、数据存储策略以及索引的应用。\

例如，在不同表之间的关联查询，关联条件是变化的，可能用户在两表间需要根据商品进行关联查询，也可能会要求根据用户信息进行关联查询，但对于VoltDB来讲，在分区表间进行Join查询时还要求同时符合VoltDB分区规则；由于数据量大，数据结构也存在一定的差异，而Storm拓扑内存资源总是有限的。\

于是我们采用了Zookeeper来做实时的动态配置，可以控制那些变化的数据进入VoltDB，也可以控制数据进入不同的Schema（本来是同一张表，但却使用了不同的分区策略而分成多个表）。\

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另外，VoltDB目前还没有TTL的功能，我们构建自动剔除过期数据的程序，每隔10分钟删除一次最老的数据。这样一来，每天10亿条记录进出VoltDB，时刻保持着24小时数据的VoltDB应用平台就构建起来了。如下是在测试环境上进行的写入测试：\

CPU cores: 24\

Machines: 4\

Client threads: 64\

经过在测试环境中运行，在64线程时压测达到了100,000/s 的TPS，机器的平均CPU使用率在17%左右，而且VoltDB的处理能力基本上随着机器数增加呈线性增长。在高吞吐写入过程中，执行日常查询工作可以达到10秒内。\

上线后，部署5台机器，每台384G内存，同样24 cpu cores。写入的峰值接近70,000/s，相比原来同样的数据分布在13台MySQL机器上，在一台机器上(也就是部分数据上)花费30分钟的查询甚至使MySQL失去响应的复杂查询，到了VoltDB集群里基本上减少到十几秒，或者二十几秒，实现流式数据的交互查询。\

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总结

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VoltDB 是一种性能极好的OLTP分布式内存SQL数据库，也存在一些缺陷，需要看使用场景，如其采用哈希的数据分布策略，进行范围查询可能不能体现出很大的优势。还有动态SQL，不支持动态表指定等等。\

数据库在大数据领域是核心组件，目前数据库产品非常多，可谓百花齐放，各有各的优势/不足，作为数据库的设计，关键还是要了解自己的需求，需要数据库来完成什么工作，再去理解每个数据库的功能和使用场景，这样才能根据需求选择合适的产品，设计出合理的Schema。\\\

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感谢杜小芳对本文的审校。

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