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中国 Cassandra 技术社区
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Discord 公司如何使用 Cassandra 存储上亿条线上数据

2019-5-20 14:26| 发布者: 397090770| 查看: 248| 评论: 0

摘要: Discord 是一款国外的类似 YY 的语音聊天软件。Discord 语音聊天软件及我们的 UGC 内容的增长速度比想象中要快得多。随着越来越多用户的加入,带来了更多聊天消息。2016 年 7 月,每天大约有 4 千万条消息;2016 年 ...

Discord 是一款国外的类似 YY 的语音聊天软件。Discord 语音聊天软件及我们的 UGC 内容的增长速度比想象中要快得多。随着越来越多用户的加入,带来了更多聊天消息。2016 年 7 月,每天大约有 4 千万条消息;2016 年 12 月,每天超过亿条。当写这篇文章时(2017 年 1 月),每天已经超过 1.2 亿条了。

我们早期决定永久保存所有用户的聊天历史记录,这样用户可以随时在任何设备查找他们的数据。这是一个持续增长的高并发访问的海量数据,而且需要保持高可用。如何才能搞定这一切?我们的经验是选择 Cassandra 作为数据库!

我们在做什么

Discord 语音聊天软件的最初版本在 2015 年只用了两个月就开发出来。在那个阶段,MongoDB 是支持快速迭代最好的数据库之一。所有 Discord 数据都保存在同一个 MongoDB 集群中,但在设计上我们也支持将所有数据很容易地迁移到一种新的数据库(我们不打算使用 MongoDB 数据库的分片,因为它使用起来复杂以及稳定性不好)。

实际上这是我们企业文化的一部分:快速搭建来验证产品的特性,但也预留方法来支持将它升级到一个更强大的版本。

消息保存在 MongoDB 中,使用 channel_id 和 created_at 的单一复合索引。到 2015 年 11 月,存储的消息达到了 1 亿条,这时,原来预期的问题开始出现:内存中再也放不下所有索引及数据,延迟开始变得不可控,是时候迁移到一个更适合这个项目的数据库了。

选择正确的数据库

在选择一个新的数据库之前,我们必须了解当前的读/写模式,以及我们目前的解决方案为什么会出现问题。

  • 很显然,我们的读取是非常随机的,我们的读/写比为 50 / 50。
  • 语音聊天服务器:它只处理很少的消息,每隔几天才发几条信息。在一年内,这种服务器不太可能达到 1000 条消息。它面临的问题是,即使请求量很小,它也很难高效,单返回 50 条消息给一个用户,就会导致磁盘中的许多次随机查找,并导致磁盘缓存淘汰。
  • 私信聊天服务器:发送相当数量的消息,一年下来很容易达到 10 万到 100 万条消息。他们请求的数据通常只是最近的。它们的问题是,数据由于访问得不多且分散,因此不太可能被缓存在磁盘中。
  • 大型公共聊天服务器:发送大量的消息。他们每天有成千上万的成员发送数以千计的消息,每年可以轻松地发送数以百万计的消息。他们几乎总是在频繁请求最近一小时的消息,因此数据可以很容易地被磁盘缓存命中。
  • 我们预计在未来的一年,将会给用户提供更多随机读取数据的功能:查看 30 天内别人提及到你的消息,然后点击到某条历史记录消息,查阅标记(pinned)的消息以及全文搜索等功能。这一切导致更多的随机读取!!

接下来我们来定义一下需求:

  • 线性可扩展性  -  我们不想等几个月又要重新考虑新的扩展方案,或者是重新拆分数据。
  • 自动故障转移 (failover) -  我们不希望晚上的休息被打扰,当系统出现问题我们希望它尽可能的能自动修复。
  • 低维护成本  -  一配置完它就能开始工作,随着数据的增长时,我们要需要简单增加机器就能解决。
  • 已经被验证过的技术  -  我们喜欢尝试新的技术,但不要太新。
  • 可预测的性能  -  当 API 的响应时间 95% 超过 80ms 时也无需警示。我们也不想重复在 Redis 或 Memcached 增加缓存机制。
  • 非二进制存储  - 由于数据量大,我们不太希望写数据之前做一些读出二进制并反序列化的工作。
  • 开源  -  我们希望能掌控自己的命运,不想依靠第三方公司。

Cassandra 是唯一能满足我们上述所有需求的数据库。我们可以添加节点来扩展它,添加过程不会对应用程序产生任何影响,也可以容忍节点的故障。一些大公司如 Netflix 和苹果,已经部署有数千个 Cassandra 节点。数据连续存储在磁盘上,这样减少了数据访问寻址成本,且数据可以很方便地分布在集群上。它依赖 DataStax,但依旧是开源和社区驱动的。

做出选择后,我们需要证明它实际上是可行的。

数据模型

向一个新手描述 Cassandra 数据库最好的办法,是将它描述为 KKV 存储,两个 K 构成了主键。第一个 K 是分区键(partition key),用于确定数据存储在哪个节点上,以及在磁盘上的位置。一个分区包含很多行数据,行的位置由第二个 K 确定,这是聚类键(clustering key),聚类键充当分区内的主键,以及决定了数据行如何排序。可以将分区视为有序字典。这些属性相结合,可以支持非常强大的数据建模。

前面提到过,消息在 MongoDB 中的索引用的是 channel_id 和 created_at,由于经常查询一个 channel 中的消息,因此 channel_id 被设计成为分区键,但 created_at 不作为一个大的聚类键,原因是系统内多个消息可能具有相同的创建时间。

幸运的是,Discord 系统的 ID 使用了类似 Twitter Snowflake [1] 的发号器(按时间粗略有序),因此我们可以使用这个 ID。主键就变成( channel_id, message_id), message_id 是 Snowflake 发号器产生。当加载一个 channel 时,我们可以准确地告诉 Cassandra 扫描数据的范围。

下面是我们的消息表的简化模式。

CREATE TABLE messages (
  channel_id bigint,
  message_id bigint,
  author_id bigint,
  content text,
  PRIMARY KEY (channel_id, message_id)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (message_id DESC);

Cassandra 的 schema 与关系数据库模式有很大区别,调整 schema 非常方便,不会带来任何临时性的性能影响。因此我们获得了最好的二进制存储和关系型存储。

当我们开始向 Cassandra 数据库导入现有的消息时,马上看见出现在日志上的警告,提示分区的大小超过 100MB。发生了什么?!Cassandra 可是宣称单个分区可以支持 2GB!显然,支持那么大并不意味着它应该设成那么大。

大的分区在进行压缩、集群扩容等操作时会对 Cassandra 带来较大的 GC 压力。大分区也意味着它的数据不能分布在集群中。很明显,我们必须限制分区的大小,因为一个单一的 channel 可以存在多年,且大小不断增长。

我们决定按时间来归并我们的消息并放在一个 bucket 中。通过分析最大的 channel,我们来确定 10 天的消息放在一个 bucket 中是否会超过 100mb。Bucket 必须从 message_id 或时间戳来归并。

DISCORD_EPOCH = 1420070400000
BUCKET_SIZE = 1000 * 60 * 60 * 24 * 10


def make_bucket(snowflake):
   if snowflake is None:
       timestamp = int(time.time() * 1000) - DISCORD_EPOCH
   else:
       # When a Snowflake is created it contains the number of
       # seconds since the DISCORD_EPOCH.
       timestamp = snowflake_id >> 22
   return int(timestamp / BUCKET_SIZE)
  
  
def make_buckets(start_id, end_id=None):
   return range(make_bucket(start_id), make_bucket(end_id) + 1)

Cassandra 数据库的分区键可以复合,所以我们新的主键成为 (( channel_id, bucket), message_id)。

CREATE TABLE messages (
   channel_id bigint,
   bucket int,
   message_id bigint,
   author_id bigint,
   content text,
   PRIMARY KEY ((channel_id, bucket), message_id)
) WITH CLUSTERING ORDER BY (message_id DESC);

为了方便查询最近的消息,我们生成了一个从当前时间到 channel_id(也是 Snowflake 发号器生成,要比第一个消息旧)的 bucket。然后我们依次查询分区直到收集到足够的消息。这种方法的缺点是,不活跃的 channel 需要遍历多个 bucket 从而收集到足够返回的消息。在实践中,这已被证明还行得通,因为对于活跃的 channel,查询第一个 bucket 就可以返回足够多的数据。

将消息导入到 Cassandra 数据库十分顺利,我们准备尝试迁移到生产环境。

冒烟启动

在生产环境引入新系统总是可怕的,因此最好在不影响用户的前提下先进行测试。我们将代码设置成双读/写到 MongoDB 和 Cassandra。

一启动系统我们就收到 bug 追踪器发来的错误信息,错误提示 author_id 为 null。怎么会是 null ?这是一个必需的字段!在解释这个问题之前,先介绍一下问题的背景。

最终一致性

Cassandra 是一个 AP 数据库,这意味着它牺牲了强一致性(C)来换取可用性(A),这也正是我们所需要的。在 Cassandra 中读写是一个反模式(读比写的代价更昂贵)。你也可以写入任何节点,在 column 的范围,它将使用“last write wins”的策略自动解决写入冲突,这个策略对我们有何影响?请看下面动画。

在例子中,一个用户编辑消息时,另一个用户删除相同的消息,当 Cassandra 执行 upsert 之后,我们只留下了主键和另外一个正在更新文本的列。

有两个可能的解决方案来处理这个问题:

  • 编辑消息时,将整个消息写回。这有可能找回被删除的消息,但是也增加了更多数据列冲突的可能。
  • 能够判断消息已经损坏时,将其从数据库中删除。

我们选择第二个选项,我们按要求选择一列(在这种情况下, author_id),如果消息是空的就删除。

在解决这个问题时,我们也注意到我们的写入效率很低。由于 Cassandra 被设计为最终一致性,因此执行删除操作时不会立即删除数据,它必须复制删除到其他节点,即使其他节点暂时不可用,它也照做。

Cassandra 为了方便处理,将删除处理成一种叫“墓碑”的写入形式。在处理过程中,它只是简单跳过它遇到的墓碑。墓碑通过一个可配置的时间而存在(默认 10 天),在逾期后,会在压缩过程中被永久删除。

删除列以及将 null 写入列是完全相同的事情。他们都产生墓碑。因为所有在 Cassandra 数据库中的写入都是更新插入(upsert),这意味着哪怕第一次插入 null 都会生成一个墓碑。

实际上,我们整个消息数据包含 16 个列,但平均消息长度可能只有了 4 个值。这导致新插入一行数据没缘由地将 12 个新的墓碑写入至 Cassandra 中。

解决这个问题的方法很简单:只给 Cassandra 数据库写入非空值。

性能

Cassandra 以写入速度比读取速度要快著称,我们观察的结果也确实如此。写入速度通常低于 1 毫秒而读取低于 5 毫秒。我们观察了数据访问的情况,性能在测试的一周内保持了良好的稳定性。没什么意外,我们得到了我们所期望的数据库。

说到快速、一致的读取性能,这里有一个例子,跳转到某个上百万条消息的 channel 的一年前的某条消息,请看动画

巨大的意外

一切都很顺利,因此我们将它切换成我们的主数据库,然后在一周内淘汰掉 MongoDB。Cassandra 工作一切正常,直到 6 个月后有一天,Cassandra 突然变得反应迟钝。我们注意到 Cassandra 开始出现 10 秒钟的 GC 全停顿(Stop-the-world) ,但是我们不知道原因。

我们开始定位分析,发现加载某个 channel 需要 20 秒。一个叫 “Puzzles & Dragons Subreddit” 的公共 channel 是罪魁祸首。因为它是一个开放的 channel,因此我们也跑进去探个究竟。

令我们惊讶的是,channel 里只有 1 条消息。我们也了解到他们用我们的 API 删除了数百万条消息,只在 channel 中留下了 1 条消息。

上文提到 Cassandra 是如何用墓碑(在最终一致性中提及过)来处理删除动作的。当一个用户载入这个 channel,虽然只有 1 条的消息,Cassandra 不得不扫描百万条墓碑(产生垃圾的速度比虚拟机收集的速度更快)。

我们通过如下措施解决:

  • 因为我们每晚都会运行 Cassandra 数据库修复(一个反熵进程),我们将墓碑的生命周期从 10 天降低至 2 天。
  • 我们修改了查询代码,用来跟踪空的 buckets,并避免他们在未来的 channel 中加载。这意味着,如果一个用户再次触发这个查询,最坏的情况,Cassandra 数据库只在最近的 bucket 中进行扫描。

未来

我们目前在运行着一个复制因子是 3 的 12 节点集群,并根据业务需要持续增加新的节点,我相信这种模式可以支撑很长一段时间。但随着 Discord 软件的发展,相信有一天我们可能需要每天存储数十亿条消息。

Netflix 和苹果都维护了运行着数千个节点的集群,所以我们知道目前这个阶段不太需要顾虑太多。当然我们也希望有一些点子可以未雨绸缪。

近期工作

将我们的消息集群从 Cassandra 2 升级到 Cassandra 3。Cassandra 3 有一个新的存储格式,可以将存储大小减少 50% 以上。新版 Cassandra 单节点可以处理更多数据。目前,我们在每个节点存储了将近 1TB 的压缩数据。我们相信我们可以安全地扩展到 2TB,以减少集群中节点的数量。

长期工作

尝试下 Scylla [4],它是一款用 C++ 编写与 Cassandra 兼容的数据库。在正常操作期间,我们 Cassandra 节点实际上是没有占用太多的 CPU,然而在非高峰时间,当我们运行修复(一个反熵进程)变得相当占用 CPU,同时,继上次修复后,修复持续时间和写入的数据量也增大了许多。 Scylla 宣称有着极短的修复时间。

将没使用的 Channel 备份成谷歌云存储上的文件,并且在有需要时可以加载回来。我们其实也不太想做这件事,所以这个计划未必会执行。

结论

切换之后刚刚过去一年,尽管经历过“巨大的意外”,一切还是一帆风顺。从每天 1 亿条消息到目前超过 1.2 亿条,一直保持着良好的性能和稳定性。由于这个项目的成功,因此我们将生产环境的其他数据也迁移到 Cassandra,并且也取得了成功。

英文原文:https://blog.discordapp.com/how-discord-stores-billions-of-messages-7fa6ec7ee4c7

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