墨天轮访谈 | OceanBase 白超：海量数据管理，为什么选择OceanBase？

分享嘉宾：白超（大窑） OceanBase解决方案架构师、前蚂蚁集团数据库团队DBA专家

整理：墨天轮社区

导读

大家好，我是白超（花名：大窑），在过去的几年中，作为蚂蚁集团数据库SRE团队成员，经历了历年的双11大促，深度参与了交易支付、数字金融、国际站点等多个业务的数据库存储架构升级工作。今天分享的内容包含两个方面，一是介绍OceanBase的技术架构特点，另一方面也想从蚂蚁集团自身业务演进发展的角度来谈谈，为什么OceanBase是互联网行业海量数据并发业务需求的必然选择。

互联网行业数据库面临的挑战

当前互联网行业对于数据库提出了很多挑战，随着业务形态的发展演进，数据增长速度越来越快。不管是私有部署，还是云数据库，也都同样面临着规模越来越大，实例数越来越多的情况。

首先从效率上，因为DBA需要运维的实例数更多了。不同的业务线，不同的应用，面临不同问题的时候，DBA 的幸福感是很低的，时间是碎片化的。对于业务来说，感知就是数据库本身的容量防御能力不足，应急时效也难以保证，比如电商大促、直播、秒杀等场景上，很多时候支撑能力是不够的。

其次在成本上，数据增长的速度是非常快的。尤其从疫情发生以来，很多场景线上化的趋势更加明显。包括线上支付，线上购物等场景越来越多。从而引发的订单数量，以及用于实时分析的场景数据增速明显加快。在此场景下，体现到数据库资源上会发现机器需求增多，与之对应的存储需求增大，但CPU利用并不充分。尤其遇到节日促销或类似双11，618等并发场景备战时，是需要提前做扩容，往往需要提前很长时间就开始准备机器资源。

第三，传统的单机数据库，比如Oracle或者互联网行业常用的MySQL都有一些痛点，是不得不面对的。比如数据量太大时，很多时候就要选择拆库，在这个过程中又要引入中间件，本身增加了一定的复杂度会侵入业务，对于DBA又添加了一些新的挑战。比如随业务发展表变得很大，需要做一些DDL表结构的变更。在传统数据库的场景下，这些变更都会存在较大的风险，甚至有阻塞业务的可能。

再比如说缓存穿透，高连接数达到数据库极限；主备切换看似成功了,其实只是集群层面成功，DNS或者虚拟IP等并没有切换成功；容灾场景下的脑裂，丢数据问题等这些都是在过去使用传统数据库时面临的常见问题。

图1 互联网行业下数据库的挑战

蚂蚁数据库架构的三代升级史

随着互联网行业的发展，对数据库提出了越来越高的要求——除了“提效率”与“降成本”，还有“解痛点”。传统数据库在处理业务需求时遇到了很多的问题，这些问题在蚂蚁也都经历过，首先我来简单讲讲蚂蚁集团数据库的演进过程。

第一代数据架构是构建在IOE的基础之上——IBM的小型机、Oracle的商业数据库，还有EMC的共享存储。随之带来的运维成本非常高，同时稳定性的挑战也非常大的。随着业务的快速发展，这套架构已经完全没有办法适应业务发展的增速。

以当时的支付宝为例，因为它本身金融交易的属性，拥有非常大规模的Oracle RAC集群，然而这种架构本身的扩容是有上限的，当扩容一定规模的情况时，数据库性能的边际效应已经非常明显了，无法再提升数据库的容量，这些都是业务增长情况下必须要面对的问题。

因此从支付宝业务发展的角度出发，为了解决这些问题，蚂蚁数据库整体架构演进到第二阶段：中间件+拆分+单元化。

随之诞生的是第二代架构，第二代架构的主体仍然是传统单机数据库——也就是Oracle和部分MySQL，加上蚂蚁自研的分布式中间件，某种程度上解决了业务的水平和垂直的扩展能力。但即便如此仍然有不少难题亟待解决，例如：机房级故障的快速恢复和强一致性保障、跨库跨分片事务、全局一致性、自动负载均衡以及复杂SQL的执行能力。

业务井喷式的发展对底层的数据库提出了更高的要求，这些要求包括更高的稳定性，快速恢复能力和极致的弹性能力等，为了解决这些问题，我们需要的是一套全新的方案和架构，也就最终演进到了以OceanBase为核心的第三代数据存储底盘。

图2 蚂蚁数据库的三代演进

OceanBase 集群架构

ceanBase 是不基于任何开源产品，完全自研的原生分布式关系数据库。下面我将进一步介绍OceanBase是如何在高速增长业务中，在一个个真实的业务需求下不断创新和打磨的，首先我们来看OceanBas的集群架构。

OceanBase是一个存储无共享的架构，如下图例子所示，这个OceanBase集群中有6台OBServer被分成了3个Zone，在实际部署中可能这三个Zone会存在于三个机房，其中Zone1、Zone2、Zone3的数据是完全对等的，这样设计的能够实现当任意一个机房不可用时，出现断电或者网络“孤岛”现象时，也不会影响OB整体对业务应用的服务。因此第一个特点是OceanBase集群架构中所有的节点都是对等的，每个节点有独立的管控、SQL、事务以及存储引擎，整个系统没有任何单点。

OceanBase中的数据以分布式的方式进行存储，这样为数据库的线性扩展性提供了理论基础，自动实现访问路由、策略驱动负载均衡。同时OceanBase的集群架构还具有高可用和强一致的特性，通过multi-Paxos分布式协议的工程实现，确保数据（日志）持久化在多数派节点成功，少数派故障时能够做到数据不丢失，故障转移自动完成。

图3 OceanBase 集群架构

OceanBase 如何支撑海量并发的互联网业务？

1、OceanBase 的特性与优势

OceanBase的第一个特性是多租户+存储压缩，能够大幅提高资源利用率，降低成本。

大集群将长尾应用的多实例MySQL/Oracle统一进行管理，有效提高资源密度，消除存储碎片。同时多租户的特性实现数据库内核级虚拟化，满足数据安全隔离的同时，提供基于业务画像的可伸缩计算资源、同时通过Leader打散实现混部。

图4 OceanBase 特性：多租户+存储压缩

OceanBase 数据库使用基于 LSM-Tree 的存储引擎，能够有效地对数据进行压缩，并且不影响性能，可以降低用户的存储成本。

在支撑支付宝某业务从Oracle迁移到OceanBase中，实现了数据库占用存储区空间由100TB减少到33TB。

图5 OceanBase 基于LSM Tree的存储

此外，OceanBase能够原生的实现水平无限扩展与迁移均衡流控。

在水平扩展过程中仅需OCP发起操作，内核负责数据迁移和内部强校验，当均衡完成后新的节点自动开始提供服务。同时OceanBase的数据均衡迁移速度远高于传统数据库逻辑迁移的速度。

图6 OceanBase 特性：水平无限扩展+迁移均衡流控

在上面的内核特性支撑下，OceanBase得以实现快速的弹性扩缩容。如下图所示，当需要扩容时，能够快速地将数据水平负载均衡至下方的新添加三个节点，由此实现集群翻倍的读写能量，过程中对应用透明，区别于传统数据库单点写的架构，OceanBase可以实现全副本的leader 打散，这也为超高并发写入的业务提供了基础。

图7 OceanBase 特性：快速弹性扩容

不仅如此，OceanBase在多副本上实现的读写分离的能力，大大提升了数据库读扩展能力的同时，AP类的报表分析不影响在线业务。

图8 OceanBase 实现读写分离

OceanBase 的稳定性高可用特性，帮助业务实现强一致自动容灾、宕机自动恢复。当业务从传统数据库迁移至OceanBase后，数据库相关故障频率平均下降80%，同时遇到异常抖动和基础设施故障，真正实现“先恢复、后诊断”。

图9 OceanBase 特性：稳定性&高可用

2、一站式管理平台OCP 实现智能化运维

接下来想谈一谈ob在智能化运维的一些能力。OCP是OceanBase提供的面向DBA的一站式管理平台，让分布式的数据库管理变轻松，实现健康巡检、全集群日志在线分析、监控下钻分析以及智能运维体系 SQL诊断。

其中重点值得强调的是基于OB内核对在线SQL的管控能力，结合OCP的智能诊断功能，DBA可以在问题发生期间快速定位问题SQL，并执行一系列并发限流、熔断、执行计划绑定等操作，大大提高数据库应急的效率。

图10 OCP 助力效力提升

OceanBase 互联网行业应用案例

1、案例一：Gcash电子钱包全站迁移

Gcash电子钱包全站迁移到OceanBase，实现存储空间下降70%，故障业务不中断、成本降低30%的可观效果，同时在云控制台的加持下，DBA运维效率大幅提升。

图11 案例：Gcash电子钱包全站迁移

2、案例二：某交通出行行业HTAP架构

在某交通出行行业HTAP架构的案例中，迁移至OceanBase帮助性能容量提升3倍，帮助客户解决了随着业务发展着断拆库的苦恼，大幅提升存储可扩展性等痛点。

图12 案例：某交通出行行业HTAP架构

3、案例三：菜鸟发货工作台复杂业务实时查询

在菜鸟发货工作台的应用案例中，依托OceanBase的HTAP特性，助力客户提升海量存储下的写入和更新性能；同时依托OceanBase分布式并行执行引擎，通过简单的扩容操作即可近似线性提升复杂分析查询的性能。

图13 案例：菜鸟发货工作台复杂业务实时查询

作为原生分布式数据库的开拓者，OceanBase 致力于从根本上解决海量数据管理的核心问题。未来，OceanBase 将不断突破关键技术瓶颈，不断创造数据管理技术的新未来。

下图是OceanBase在泛互行业的最佳实践汇总。很多面向实际业务的优秀特性例如自适应限流、大查询队列、快速自愈等等，由于时间关系，不在今天一一展开，大家有兴趣欢迎在我们的官网社区展开讨论。

图14 案例：OceanBase在泛互行业的最佳实践汇总

我今天的分享就到这里，谢谢大家！

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