华为云推出高可用文档数据库 助阵电商用户应对购物“劫”
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作为全民狂欢的代名词,购物节早已成为各电商平台的重要营销手段。双十一、双十二、618、418、419,商家们有节必过,没节造节也要过。然而,每次活动对 IT 支撑而言,都无异于一次“渡劫”。一旦出现故障,不但所有准备前功尽弃、心血付诸流水, 而且造成的经济损失也不可估量。
小故障变大问题,购物节成购物“劫”
一年一度的 C 站购物节即将开始,小美提前几天就选了一批心仪已久的美物。成功加入购物车后,坐等晚上 0 点抢购下单。就在小美准备付款时,C 站网页无法响应,尝试多次无果后,小美失望的放弃了此次购物。同一时间,小美的朋友圈和几个聊天群里也在讨论 C 站活动无法购买的问题,不少人愤愤表示卸载软件、再也不上当了。
而另一边,C 站的工程师们加班加点,正在火急火燎的解决这项事故。早在建设网站之前,C 站工程师为了应对日益增长的用户数据,使用了扩容最灵活的文档数据库 MongoDB 存储数据,以确保流量高峰期的高并发场景下,数据达到节点存储极限时可以横向扩容。
万万没有想到,MongoDB 这次竟然出现了两个节点故障,导致数据库不可用。火速解决了节点故障,却发现当前主节点数据太旧,无法追赶到其他备节点。于是只能经过一番手动拷贝数据,将备节点上的数据复制到新的主节点上,最后重启节点。
数个小时之后,C 站的网页终于可以正常访问了。然而平台 1 小时抢购活动却已经结束,因为这几个小时的业务中断,C 站损失了数以万计个订单,金额更是不可估量。
C 站的 CTO(首席技术官)王总认真反思了这次事故,总结出两个问题:
1、 MongoDB 的三副本虽然在大多数情况下可靠,但也不排除有两个节点故障,导致业务中断的可能。
2、 新选出的主节点由于数据太旧,需要人工干预各节点上的数据迁移,这势必增加系统的不可用时间。
问题虽然找到了,但如何解决又成了 C 站新的难题。
MongoDB 架构采用的是存储与计算混合的典型分布式架构,每个分片需要三个节点组成一个副本集,提供多副本冗余。该架构下,每个分片固定 3 节点复制关系,不能容忍任意2 节点以上的故障。而且节点扩容时需要伴随这数据迁移进行,因此当数据量越大时,扩容耗时就越长。
MongoDB 分布式架构
事实上,C 站的难题,也正是大量 MongoDB 用户面临的挑战。2017 年 MongoDB 年终大会上,来自云之家的 DBA 分享了一段他的经历,对存储有 150T 数据的 MongoDB 数据库扩容,耗时接近一个月。
华为云 MongoDB 社区增强版,保障平台成功“渡劫”
为助力电商平台轻松应对各购物“劫”,华为云推出了 MongoDB 社区增强版,使用计算和存储分离的新架构,实现各节点共享存储池存储数据。ShardServer(分片)单节点部署,摆脱计算节点三副本部署的束缚。
不但支持任意 N-1个节点故障,而且横向弹性伸缩效率提升 100 倍以上,完美解决 C 站为代表的电商平台购物节风险问题。
华为 MongoDB 社区增强版计算存储分离架构示意图
计算节点互为主备,保证业务不中断
由于计算节点共享存储池,不存在数据不一致的情况,其中一个节点故障,恢复后重新加入集群时无需追赶数据。节点互为主备,其中一个节点故障,其他任意节点均可重新加载存储池中故障节点的数据,接替故障节点的工作,保证业务不中断。
此外,MongoDB 社区增强版还添加了进程监控模块,在进程故障时能自动拉起进程,从故障检测到故障恢复,全程无需人工干预。
支持任意 N-1 个节点故障
与传统副本集部署不同的是,MongoDB 社区增强版中的每个计算节点均提供读写 IO,因此在有 N 个计算节点的 MongoDB 集群中,MongoDB社区增强版集群在计算能力允许的情况下,可以容忍N-1个节点故障。
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