小蚂蚁说:

你们都很关心的 “OB双11大促实战分享” 专题来啦!本系列将为你系统性的介绍OceanBase支撑蚂蚁双11背后的技术原理和实战分享。从平台到架构,再到实现,一起来探索蚂蚁双11这场神秘的技术之旅吧!

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​背景

伴随着蚂蚁业务的蓬勃发展,特别是每年双11大促不断创造新的高峰, 交易支付核心链路提出了未来实现百万笔支付/秒的能力 。为了实现这个宏伟目标,特别是提高数据库层面分布式扩展能力,如原生sharding/分布式事务优化,OceanBase 2.0分布式数据库应运而生。

百万支付

传统数据库扩容方案,主要是依赖分库分表拆分进行水平扩容,蚂蚁数据库初期也是同样思路,通过LDC单元化改造,核心表按用户UID维度拆分成百库百表。

但是随着业务发展,特别是2017年的双11大促,峰值需求已经远远超过单库单机的最大容量。针对这个问题,我们使用弹性架构,即在大促前,新增两套弹性数据库,多套库共同支持大促峰值。弹性架构虽然解决了大促容量需求,但是也存在一些缺陷,业务在数据路由、后期维护及数据配套设施都非常复杂繁琐。有没有更优雅的分布式数据库解决方案,即只使用一个库,就可以支持百万甚至更高的支付峰值,OceanBase 2.0分区提供了完美的解决方案。

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OceanBase 2.0整体架构

原理分析

OceanBase 2.0分区方案思路和传统的分库分表拆分一样。我们在交易支付核心库上,在原有百库百表的基础上继续按用户UID进行更深层次拆分,每个分表再拆分成多个partition,应用端只看到一张表,在用户无感知的前提下把数据拆分到无限多的机器上,突破单机性能瓶颈,自动负载均衡,从而实现百万支付的能力。

同时为了极致性能,OceanBase 2.0提供了partition group功能,将业务使用的多张逻辑表(table_1、table_2、... table_n),按共同的partition聚合在同一台服务器上面,从而避免了分布式事务带来的额外开销。

OceanBase 2.0分区方案

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关键点:

  • APP端请求SQL,带上包含分区的字段—UID信息(如payment_id列)。
  • SQL如果没有分区信息,则在OBServer端并行计算优化。
  • OBClient负责分区计算及路由,确保第一跳准确定位到对应分区所在服务器,避免远程执行。
  • OBServer端基于生成列partition_id进行内部分区,不侵入业务。
  • OBServer端约束描述多维度分区,实现分区裁剪功能。

优点:

  • 业务友好:不改变SQL语义,应用代码不感知分区信息。
  • 架构通用:约束功能,实现分区裁剪;OBServer提供兜底访问能力。
  • 高性能低成本:使用低配置服务器,自动负载均衡,资源利用率高。

OceanBase 2.0性能优化

  • 分布式事务消除:partition group方式,事务涉及所有表的partition按照分区键存储至同一物理机。
  • 两阶段提交协议优化:结合事务与日志,事务prepare成功后内存不用持久保存状态,按需从日志中查询;commit状态持久化转换成后台批量完成。
  • Commit异步化:异步化后Worker不等待继续执行队列中下一个请求,日志持久化成功后会异步回调。
  • 内存分配器优化:组织了两层映射关系,既要提升性能又要支持大量分区。
  • 存储优化:数据编码技术实现高压缩。

优化结果:

整体性能OceanBase 2.0版本较OceanBase 1.4版本性能提升50%,存储空间节省30%。

总结

2018天猫双11全球狂欢节成交额超过2135亿,OceanBase 2.0成功经受住了考验,全面支撑了支付宝核心链路 ,平稳抗住0:00:00时的峰值压力,夯实三年战略“百万支付”的底盘能力。

OceanBase 2.0还有很多重要特性,比如分布式全局索引、分布式全局一致性快照、分布式存储过程、索引实时生效、Flashback闪回功能等,这些新功能将强有力支持企业不同业务场景下的持续创新。

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2、负责构建数据库统一技术风险、业务容量和稳定性的数据模型,以数据为支撑驱动诊断、容量、高可用、业务最佳实践等核心问题的数据库智能运维发展;

3、独立完成大型项目的系统分析设计,并负责核心模块研发,完成系统Code Review的任务,提供相关性能以及安全的建议。

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3、负责蚂蚁金服数据库智能平台应用架构设计和系统实施,使系统体系化并具有前瞻性,能快速发现业务风险和及时管控;独立完成大型项目的系统分析设计,并负责核心模块研发;负责完成系统Code Review的任务,确保相关代码的有效性和正确性,并能够通过Code Review提供相关性能以及安全的建议。

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3、负责数据库相关平台和工具产品的建设,持续改进业务研发和系统维护效率,用工程的思路解决遇到的问题;

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