TiDB 在茄子科技的应用实践及演进

背景介绍–公司介绍

茄子科技(海外 SHAREit Group)是一家全球化互联网科技公司,主要从事移动互联网软件研发与全球移动广告变现解决方案、跨境支付解决方案等互联网服务等业务。茄子快传(SHAREit)是茄子科技旗下的代表产品, 是一款一站式数字娱乐内容与跨平台资源分享平台,累计安装用户数近 24 亿。茄子科技作为一家出海企业,已经在东南亚、南亚、中东以及非洲等地区,打造了多款工具和内容的应用,并且在 Google Play 的下载榜上常年名列前茅。

背景介绍–业务特点及选型

茄子科技的产品矩阵较多,产品形态相对比较复杂,包括了工具、内容、游戏、广告、支付等。针对相对复杂的业务场景,根据不同的业务形态,我们做了不同的数据库选型。目前,茄子科技使用的六款最主要的数据库包括:

  • 自研持久化 KV:特征平台、用户画像、行为记录等
  • Redis Cluster:业务缓存、session 信息等
  • Cassandra:内容库
  • MySQL: Hue、Metadata、运营平台等
  • ClickHouse:数据分析、实时报表
  • TiDB:用户增长、APM 系统、云账单等

TiDB的应用实践–业务痛点及TiDB的优势

基于业务层面的痛点思考,我们在多个业务场景引入了 TiDB:
第一,茄子科技作为一家出海企业引入了多家公有云作为基础设施,所以在数据库的层面,要考虑业务在多云架构下的业务适配、数据迁移、数据库的兼容以及数据同步的问题。
第二,茄子有多款高流量的 APP 产品,业务呈现高速增长的态势,传统的 DRS 数据库,比如 MySQL,因为需要分库分表,阻碍业务快速发展。
第三,Cassandra、HBase 等 NoSQL 数据库,无法满足分布式事务,多表 join 等复杂场景。

茄子科技的 APM 等系统,有一些是 HTAP 场景,同一份业务数据既有 OLTP 又有 OLAP 的需求,我们希望一套数据库可以搞定。

引入 TiDB 之后,TiDB 在多个方面发挥出独特优势,帮助茄子科技打造可持续发展的数据库生态:

  • 利用 TiDB 的跨集群迁移、数据同步的能力打造多云架构下的业务扩展能力,满足多云架构下的业务架构设计。
  • TiDB 提供自动水平弹性扩展的能力,做到业务无感知,解决分库分表的问题。
  • TiDB 高度兼容 MySQL,在大容量、高并发的场景下学习成本低、迁移成本低。
  • 利用 TiDB HTAP 的能力,满足业务在一份数据上的 OLTP 与 OLAP 的双重需求。

    TiDB的应用实践–APM 场景应用

    茄子科技的 APM(Application Performance Management)系统提供 APP 崩溃、性能等问题的监控、分析、看板、修复的一体化能力,用来支撑多款高增长的 APP 应用。这个系统的第一个特点就是信息量大,每天产生百亿条的数据,需要保留 30 天;第二个特点是时效性要求比较高,针对一些比较棘手的情况,比如说崩溃以及严重的性能问题,如果时效性不能满足的话会直接影响到用户的体验,甚至是产品的营收;第三个特点是需要打通工单系统,提供问题追踪、修复的一体化能力;第四个特点是在 OLTP 事务场景的基础上需要兼顾 OLAP 的分析场景

首先分析一下早期 APM 的数据流转,从 APP 数据上报到日志收集,最后到 ClickHouse,整个数据流转是一个类似批处理的流程,大概需要两个多小时,整体时效性偏弱,问题暴露不及时,会对用户体验产生影响。另外,这套系统里面有 MySQL 和 ClickHouse 两套数据库。为什么这么设计?因为 ClickHouse 可以用来做数据的分析聚合,MySQL 主要是用来打造流程工单,同时有两套数据库在支撑,在成本上比较高。
TiDB 在茄子科技的应用实践及演进_第1张图片
再来看引入了 TiDB 之后的新版 APM 数据流转,可以看到从 APP 的上报,到看板展示,到报警,再到流程工单,实现分钟级的准实时看版展示和报警。这部分主要是借助了 TiDB 的 HTAP 能力,通过聚合分析向看版进行展示,向报警中心进行及时的报警。同时,利用 TiDB 的 OLTP 能力进行看板的行更新。所以,我们可以通过一套 TiDB 数据库打通看版、监控、问题的追踪和修复流程。
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基于 TiKV的演进 – 自研分布式 KV

大家知道 TiKV 是 TiDB 的存储层,同时也是一个 Key-Value 数据库,接下来谈谈茄子科技基于 TiKV 打造分布式 KV 系统的历程。茄子科技主要是提供工具和内容产品,产生的数据量非常大,KV 存储需要支撑两类场景:一类是数据的实时产生,实时写入;另一类是针对用户画像和特征引擎,将离线产生的大批量数据快速地加载到在线的 KV 存储,为在线业务提供快速的访问,即 Bulk Load 能力,实际业务中需要每小时 TB 级的吞吐量

下图是茄子科技之前基于 Rocksdb 自研的分布式 KV,这个系统同时满足上述的两类对 KV 的需求。图中左边展示的架构主要是实时写入能力的实现,数据先从 SDK 到网络协议层,然后到拓扑层,再到数据结构的映射层,最后到 Rocksdb。右边是 Bulk Load 批量导入的流程。大家可能有一个疑问,为什么左边实时的写入流程不能满足小时级 TB 数据导入?主要原因有两点:一是因为 Rocksdb 的写放大,尤其在大key型场景下,Rocksdb写放大是非常严重的。另一点是受限于单块盘的网络带宽,导致了单机负载或者单机存储是有限的。右边整个批量导入的能力是怎么实现的?它是通过 Spark 把 Parquet 进行数据解析、预分片以及 SST 生成,把 SST 上传到 Rocksdb 的存储节点,最后通过 ingest & compact 统一加载到 KV 层,供在线的业务进行访问,单机吞吐每秒种可以达到百兆。
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基于 TiKV的演进 – 基于TiKV的分布式KV

茄子科技既然已经自研了基于 Rocksdb 的分布式 KV,为什么还要用到 TiKV ?首先在技术层面,虽然自研分布式 KV 在生产已经运行了两年多的时间,支撑了上百 TB 的数据,但是有些技术问题,比如自动弹性升缩、强一致性、事务和大 key 等支持上还需要进一步投入研发。第二,在人才层面针对高质量数据库人才储备还有一定的欠缺。经过多次调研以及和 TiKV 研发同学的沟通,发现我们的需求和痛点与 TiKV 的产品规划是不谋而合的,这就促使了我们积极地拥抱 TiKV。我们借助 TiKV 可以在技术上打造存储与计算分离的 KV 产品。第三,TiKV 拥有活跃的开源社区,我们可以借助社区的力量共同打磨产品。

下图中的架构是茄子科技基于 TiKV 打造的一款分布式 KV。左侧部分主要是解决数据实时写入的一个流程,从 SDK 到网络存储,到数据计算,最后到 TiKV 的存储引擎。我们重点的研究方向是右侧部分整个 Bulk Load 能力的研发,与自研的分布式 KV 的不同,把整个 SST 的生成流程放在 TiKV 内部去做,这样做的原因是可以最大化地减少 Spark 部分的代码开发和维护成本,提升易用性
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基于 TiKV的演进 – 测试结论

以下两张表是基于 TiKV 的 Bulk Load 能力进行实际测试的结果。上面这张表是在 E5 CPU,40 个 vcore,磁盘使用 NVMe 的情况下,最大可以达到 256 兆的单机吞吐。下边这张表是我们在进行 Bulk Load 的同时对 online reading 部分进行压测,可以看到 Latency 响应时间的抖动是非常小的,不管是 P99 还是 P99.99 ,都是处在一个比较稳定的状态。这个测试结果是一个 Demo 的验证,相信后续经过我们的优化,不管是存储吞吐还是响应延迟,都会有质的提升。
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Bulk Load 的能力是我们和 TiKV 的研发同学一起,共同协作开发、共同演进的。我们相信开放的力量,后面我们会把整个架构,包括测试数据都会放到 GitHub 上公开,如果大家有相应的需求可以关注一下。

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