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京東云開發者|mysql基于binlake同步ES積壓解決方案

2022-11-09 09:25:27 資料庫

1 背景與目標

1.1 背景

國際財務泰國每月月初賬單任務生成,或者重算賬單資料,資料同步方案為mysql通過binlake同步ES資料,在同步程序中發現計費事件表,計費結果表均有延遲,ES資料與Mysql資料不一致,導致業務頁面查詢資料不準確,部分核心計算通過ES校驗失敗

1.2目標

解決binlake到JMQ積壓同步ES延遲問題

2 當前業務流程

2.1 流程圖

現有業務基本流程如下圖,包含運營端和外部資料接入,整體操作到資料存盤流程

2.2 資料流

3 問題分析

3.1 問題現象

jmq積壓,報警
國內站截圖如下

3.2 篩查分析

普及:JMQ默認生產者發送訊息QPS受到主題的broker數量影響,(8w/s)/broker

3.2.1 MQ積壓分析

1)分析原因一、ES寫入量大,導致ES寫入QPS瓶頸

ES寫入瓶頸需要進行壓測,才能確定實際是否達到瓶頸;
通過查詢集群負載,寫入佇列有無積壓,cpu高不高,來定位
以下為調整MQ批量消費大小后的ES監控
寫入佇列無積壓,CPU不高,寫入QPS沒有達到瓶頸

2)分析原因二、ES寫入慢導致消費積壓

ES決議服務決議慢,瓶頸在ES決議處
根據當前系統CPU、負載資訊定位是否服務器性能滿負荷,是否擴容
無報警資訊,整體運行平穩,基本排除業務資源達到瓶頸問題引起寫入慢

MQ消費端消費慢,瓶頸在消費并發處
當前主題分片數3,佇列數為15,默認最大并發數為15*10,報警當時入隊數500~700/s
定位問題,為MQ消費慢,其根本原因為受到ES-Parse業務系統處理速度影響

3.3 臨時處理方案

開啟mq并行消費策略,寫入QPS顯著增加

4 如何提升消費速率,提升寫入ES速率

造成問題原因核心點是MQ積壓,業務系統消費慢,MQ入隊數大于出隊數,導致積壓

4.1 原理分析

4.1.1 存盤流程決議

第一步:binlake訂閱mysql binlog
第二步:發MQ,JMQ資料傳輸
第三步:消費JMQ資料,ES Paser資料決議,
第四步:資料存盤

4.1.2 binlake基本原理

4.1.3 binlake發送MQ程序

4.1.4 JMQ消費原理

JMQ消費默認就是批量消費
消費原理如下圖

批量消費與并行消費原理如下圖

通過分析,在未開啟并行消費前提下,當前主題最大處并發的消費處理能力即是佇列數

4.2 提升消費速率的幾種方案

4.2.1MQ增加消費速度方法

擴容,增加并發消費能力
針對MQ默認情況下,一切擴容都能解決問題,增大分片數,增加佇列數
需要額外資源,申請擴容新的broker,同時考慮增加消費端實體

增加批量大小
首先保證,業務系統(ES-Parse)消費MQ訊息,處理10條和處理100條速度基本一樣
實踐:國際財務針對此方法進行代碼邏輯改造

開啟并行數
理論上增加(并行數/批量數)的倍數并發處理能力
要求資料無序,針對亂序,資料存盤,不影響業務

4.2.2 并行有序的方案

1)實作資料冪等性,增加快取,并行消費策略

方案流程

基礎實作流程:

1)根據binlake發送mq,在mq端開啟并行消費,確保并行消費
2)根據業務單號對,單號加鎖(如麥哲倫對運單號加鎖,即對單號加分布式鎖),根據對應的ID獲取ES資料,
3)校驗資料是否有效,若查詢無資料,則直接新增;若查詢的資料狀態大于當前資料狀態,則直接拋棄,若查詢狀態小于當前資料狀態,則直接更新資料
4)更新快取并釋放鎖

優點

  • 指定資源情況下,增大消費端并發
  • 可以開啟并行消費,且保證順序消費
  • 可以使得資源充分利用,增加消費性能

缺點

  • 增加毫秒級快取額外開銷

實踐:麥哲倫運單中心針對此方案實作binlake資料同步ES

2)binlake主題分發子主題,顯示增大并發策略

優點:

  • 邏輯相對簡單,不需要開發復雜邏輯,無需引入額外中間件
  • 預估轉發訊息速率即是實際處理速率

提升速率計算:

  • 原主題單執行緒處理一條資料存盤到ES時間為es_time,舉例為50ms,每秒吞吐量是20條
  • 現單執行緒轉發MQ一條資料時間為trans_time,舉例為20ms,每秒轉發吞吐量50條
  • 假設轉發topic為N個子主題,則吞吐量理論為n*20實際小于轉發吞吐量50,此處多子主題對cpu核數競爭
  • 提升吞吐量為=(1000ms/trans_time )轉發吞吐量 - (1000ms/es_time)原有吞吐量

缺點

  • 擴展性不好,實際結果有待驗證,小于預估值

實踐:跨境赤道分發中心實作類似功能實踐,訊息轉發,其他MQ實作

3)倆種方案對比

主題較少一個倆個主題情況下,且業務處理比較耗時情況下,不想額外開發,可選方案二
長期方案選擇方案一,并行消費策略,可伸縮性,可擴展,支持動態擴容

5.總結

針對MQ積壓問題,并行消費可以是解決問題的一大利器,本文從binlake同步ES進行分析,同時針對積壓推薦倆種方案,并從性能合理利用及擴展性分析,簡要介紹方案二并行有序消費策略,希望能夠幫助大家,如有問題,請隨時指出!

作者:任洪波

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/530027.html

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