螞蟻金服雙 11 大促全麵揭秘:百萬支付、容器化和平台智能化

來源:CSDN 2018-12-03 15:19:51

你們都很關心的 “OB雙11大促實戰分享” 專題來啦!本文將為你係統性地介紹OceanBase支撐螞蟻雙11背後的技術原理和實戰分享。從平台到架構,再到實現,一起來探索螞蟻雙11這場神秘的技術之旅吧!

2018年的雙11十周年,最終成交額以2135億元創紀錄收官,支付寶係統在這場“商業奧運會”中再次經受住了考驗。這也是OceanBase順利支撐螞蟻雙11的第五年。

從五年前,隻有10%流量切到OceanBase上,到如今OceanBase 2.0版本成功支撐2018年雙11的支付寶核心鏈路。每年不變的是一如既往的表現平穩,絲般順滑,變化的是技術能力的不斷升級和迭代。今年的雙11,OceanBase 2.0扛起了大梁,性能比去年提升了50%,真正實現了“零成本”支撐大促。

2018雙11大促使用了哪些核心技術?

今年的雙11,OceanBase致力於通過底層架構及平台能力的提升,來實現雙11穩定性、成本優化、性能及效率方麵的全方位的提升。相較以往始終如一“絲般順滑”的大促能力外,2018年的雙11,OceanBase更加注重長久技術能力的沉澱:

OceanBase 2.0版本首次上線支付寶的核心鏈路,包括交易、支付係統,為“峰值百萬支付能力”的三年戰略沉澱了通用的“極致彈性”的分布式數據庫能力,夯實了百萬支付的底層基座;在底層存儲介質方麵,OceanBase 2.0核心鏈路首次100%運行在容器上,同時存儲計算分離架構上線,大幅降低資源成本的同時夯實統一存儲基座;在智能化運維的實踐方麵,OCP(OceanBase雲平台)著眼於SQL優化診斷、故障根因分析和智能容量規劃等數據庫關鍵場景,將數據庫專家的經驗與AI算法/機器學習相結合,提供智能化的數據庫服務;在平台能力的沉澱上,OCP引入Orchestration理念,通過編排/複用原子變更任務靈活,實現大促快速彈出/彈回的流程,同時平台內置變更免疫及變更三板斧能力(可監控/可灰度/可回滾),極大的提升了大促整體的穩定性和效率;在整個大促期間,OCP自動執行40000+變更,最終實現全程零故障;在商業產品化方麵:智能化運維及平台能力抽象出大促及對外商業化場景,建設通用能力來覆蓋螞蟻內外場景。

OceanBase 2.0&百萬支付

每年雙11的壓力在不斷創造新高,支付係統需要具備百萬每秒的支付能力,那麽一個亟待解決的問題是:如何解決最小數據分片的峰值能力超過單機性能的問題。

OceanBase 2.0應運而生,其目標是在應用無感知的情況下對數據分片進一步拆分,將數據Sharding到無限多的機器上,實現極致彈性能力優雅支撐百萬支付峰值。

百萬支付架構

如下圖的百萬支付架構所示,傳統數據庫的彈性架構,將數據進行物理拆分到不同機器,業務在數據訪問、研發、後期維護及數據配套設施上都非常繁瑣;同時拆分後資源很難快速回收,且數據拆分及聚合無法實現業務無損。

相比於傳統數據庫的彈性架構,OceanBase 2.0架構完全不侵入業務,內部通過分區實現數據分片的自組織及負載均衡,通過生成列及分區規則實現自動路由,通過分區聚合(partition_group)消除分布式事務性能開銷以提升性能,從而實現無損線性伸縮。另外,數據分片間share_nothing及多版本的架構,實現分片故障隔離及單點故障消除的高可用架構。

性能提升

為實現“零成本大促”,OceanBase 2.0花了非常多的精力致力於性能的提升。相比OceanBase 1.0,2.0在分布式架構上全麵升級,如原生sharding/分布式事務優化/優化事務提交日誌開銷。

OceanBase作為底層基礎軟件,任何微小的性能提升都會為業務節省大量資源,秉承持續優化的匠心,OceanBase 2.0在數據庫底層架構、係統實現層麵及數據庫運行環境全方位進行優化。最終,OceanBase 2.0相比1.0提升了50%的性能,實現今年雙11大促的零機器增加。

OceanBase容器化&存儲計算分離

雙11峰值需要大量的資源支撐,而峰值後資源處於低水位狀態,如何快速申請/釋放這部分資源?雙11當天非支付鏈路資源空閑,大促是否可以搶占這批資源?大促不同活動時間錯峰,不同鏈路的資源可否實現快速騰挪?類似的資源問題不一而足。

大家可以發現以上問題的本質在於:如何最大化程度降低雙11當天的資源成本?這是大促技術要實現的一個核心價值。

雙11大促資源成本與兩個因素相關,一個是大促資源的總數目,另一個是持有時長。我們可以通過係統優化提升單機性能,來降低大促資源的總數目(如前章節提到的OceanBase 2.0的性能優化)。

那麽如何降低持有時長呢?我們統一的思路是:用“高峰期搶占/低峰值釋放資源”的方式來大幅降低持有時長;其兩個關鍵前提技術就是容器化和存儲計算分離。

OceanBase容器化

OceanBase容器化的核心思想是“資源調度”,大促目標就是“OceanBase能夠被快速調度到各種資源載體上(如離線資源、 雲資源、峰值無壓力的數據庫其他集群)”;容器化屏蔽了底層資源載體的差異化,具備彈性部署高效的優點,是資源調度的前提條件。OceanBase打造自身調度能力,深入結合副本、租戶的概念,精細化資源畫像,使得OB容器化部署快速實現分時複用、資源搶占及混部。

存儲計算分離

存儲計算分離,顧名思義,將數據庫運行依賴的計算資源和存儲資源部署到不同的資源載體上,從而實現數據庫的弱狀態化,使得數據庫可分別對存儲和計算資源進行彈性伸縮。其好處是顯而易見的。

典型場景:

大促態——CPU資源需求激增,而存儲資源增幅很小,那麽我們可以針對性對計算資源的機型進行擴容,從而降低資源成本且提升擴容效率;日常態——OB LSM架構將離散IO轉化成順序IO,因此存儲的IO能力不是瓶頸,更多的是存儲空間上的需求;存儲計算分離後,多集群間可降低存儲碎片,共享整體存儲資源池,提升資源利用率。

平台智能化

隨著業務規模的快速增長,係統穩定性SLA預發嚴峻和OceanBase部署的多樣化,傳統平台已無法滿足我們的需求,可以預見不久的將來,運維將成為業務擴展的瓶頸。因此,OceanBase平台正在逐步走向智能化道路實現智能運維。

OCP著眼於SQL優化診斷、故障根因分析和智能容量等大促關鍵場景,目標是將運維專家的技術經驗和AI算法/機器學習技術相結合,分解運維關鍵技術,開發成一係列的智能運維模型,應用於大規模運維係統中。

眾所周知,SQL plan的正確性對數據庫運行至關重要。OCP針對風險場景SQL,在千萬峰值壓力下,實時進行plan正確性比對,並對可能存在性能變壞隱患的SQL進行分鍾級修正。

容量水位是大促至關重要的一環,OCP通過數據建模/智能水位預測對集群/租戶/docker進行容量畫像,結合OceanBase內置Tenant Group能力,實現容器/集群/租戶等多個維度的自動擴縮容,同時計算容量plan在集群/租戶維度混部,實現最佳負載均衡部署【 深度部署資源利用率達到(n-1)/n 】,大幅節省了機器資源。

OCP作為OceanBase的“智能大腦”,實時監控數據庫運行狀態,小至單條SQL plan,大至數千台機器容量,真正做到了生產環境智能化全覆蓋。未來,OCP還將不斷創新數據庫智能化的運維之路,打造更加完善的數據庫自治體係。

生態與連接

螞蟻金服與金融機構最早建立的連接是基於支付業務的合作,後來又逐漸擴展了很多其他普惠金融類的業務,比如網商銀行的同業合作,借唄/花唄等。如今隨著在螞蟻金服內部多年積累的技術能力與產品能力,OceanBase也將全麵走向外部,對所有行業開放,通過科技作為新的連接紐帶助力企業的數字化轉型。

過去金融業IT係統的基礎架構建設基本都來自國外,如IBM、甲骨文、EMC這些公司構建底層架構,其中門檻最高的就是數據庫的整體平滑替換。OceanBase團隊從成立之初就肩負著使命,即我們要做一款通用數據庫真正地去推動整個社會的進步,能夠讓整個社會的生產力發生變化。

從2016年底,OceanBase就開始準備走出去,用技術改變業務形態;用技術創造新的業務模式,與更多企業建立更為緊密的連接關係。近兩年對外服務的過程中,通過與ISV的深度合作與賦能,不僅提供OceanBase內核的能力,也不斷豐富周邊配套產品生態,涵蓋使用數據庫過程中的方方麵麵。

未來,我們將繼續致力於提供高可用、高性能、低成本的數據庫服務,相信通過科技的連接助力更多企業,讓科技的產出變成可以量化的業務價值。同時,也期待更多有誌之士加入我們。

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【數據庫智能化開發】

崗位描述:

1、負責螞蟻金服數據庫智能運維平台應用架構設計和實施落地,使係統體係化並具有前瞻性,能快速發現異常和風險隱患,自動識別原因並修複故障源/風險點,實現Self-Healing、Self-Scaling、Self-Tuning的自治數據庫目標;

2、負責構建數據庫統一技術風險、業務容量和穩定性的數據模型,以數據為支撐驅動診斷、容量、高可用、業務最佳實踐等核心問題的數據庫智能運維發展;

3、獨立完成大型項目的係統分析設計,並負責核心模塊研發,完成係統Code Review的任務,提供相關性能以及安全的建議。

【數據庫平台前端開發】

崗位描述:

負責螞蟻金服數據庫DevOps平台產品的前端研發,通過專業的前端技術能力為整套數據庫產品提供優秀的前端解決方案。

【數據庫平台後端開發】

崗位描述:

1、負責螞蟻金服數據庫基礎平台、容器化、高可用體係等領域的平台研發;

2、通過平台化思路,持續優化係統維護工作效率,把控技術風險,用工程的思路解決遇到的問題;

3、負責螞蟻金服數據庫智能平台應用架構設計和係統實施,使係統體係化並具有前瞻性,能快速發現業務風險和及時管控;獨立完成大型項目的係統分析設計,並負責核心模塊研發;負責完成係統Code Review的任務,確保相關代碼的有效性和正確性,並能夠通過Code Review提供相關性能以及安全的建議。

【數據庫SRE】

崗位描述:

1、負責數據庫高可用平台體係、基礎設施的開發和建設,追求100%的服務持續可用、秒級故障恢複能力;

2、負責數據庫成本優化,通過新技術、新產品、新方案全方位地優化係統性能;

3、負責數據庫相關平台和工具產品的建設,持續改進業務研發和係統維護效率,用工程的思路解決遇到的問題;

4、負責數據庫架構設計,基於高可用、高性能、防資損等視角,與業務團隊一起進行數據架構設計;

5、負責公司重大業務活動(如雙11/雙12)數據庫保障,致力於讓用戶感覺絲般順滑;

6、負責數據庫新技術的探索及落地,如存儲計算分離、數據庫容器化等。

可直接發送簡曆到qijie.tianqj@alibaba-inc.com,我們等的就是你!

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