Discuz!NT千万级数据量上的两驾马车 TokyoCabinet,MongoDB

特别是像主题表(topic),用户表(user)等,因为对于一个流量和发帖量都很大的论坛而言,在运行几年之后,这两个表的数据量可能会破千万(注:因为帖子表采用分表机制,所以这里暂未涉及,但出于性能考虑,也提供了本文中类似的解决方案)。当时考虑的架构设计中有两种思路来解决这种问题:      一种是采用类似MYSPACE的方式,即按一定记录KEY值(比如用户表的UID)来对大数据表中的记录进行分割,比如前200万用户(即:UID      第二种就是使用能处理大数据量表格的第三方工具,比如本文所说的TokyoTyrant,Mongodb等,这类NOSQL软件从一问世就是面向海量数据存储访问的,而且这类软件往往都是开源的,另外通过与打算布署企业版的用户接触,发现虽然他们的服务器配置很高,但数量即不多,所以就要考虑如何最大限度的复用已有的机器资源,而这类NOSQL软件往往都是‘性价比’很高的,即用不多的资源(内存,CPU等)就能达到意想不到的效果。当然我目前对其还是很谨慎的使用,即不会马上把它当做主力数据存储工具,而是辅助MSSQL数据库工具,所以大家在看完本文后会发现,这两个工具在企业版中的角色顶多就是一个高级的MEMCACEHD。不过我的想法很简单,就是任何工具和技术,如果不是很了解它或者它很新,那么必定要有一个“考核期”,如果在‘任间’内它通过考核,才委以重任,如未通过考核,也不会让系统平台承担过多的技术层面上的‘风险’。
     综上所述,最终我把方向放到了TokyoTyrant,Mongodb上,之所以选择了这两个工具,主要基于下面因素:        1.海量数据的解决方案应该可以跑在LINUX和WINDOW平台上。当然有人会说Mongodb完全可以跑这两个平台,那还为什么要引入TokyoTyrant呢?其实这里有一些产品的特殊情况要考虑,比如我们的用户中绝大多数对于数据的读写比在 4:1,即5条SQL访问中有4条是SELECT操作,1条是CUD操作,这就造成了读写比例的失衡。虽然Mongodb在读写性能上非常优异和稳定,但在并发读上相对于TokyoTyrant+cabinet还是有一些差距(注:更多内容参见该链接,然后这只限于在我们产品中压力测试环境下的结果,不具备普遍性,所以希望大家具体问题具体分析)
    2.考虑到有些用户公司是有相应技术储备的,两种方案也便于用户公司进行的技术选型(当然因为采用接口方式,用户完全可以引入其它第三方的NOSQL工具来实现)。
    好了,说了这么多,开始今天的正文吧。        前面说过,该方案使用了接口方式,这里就先看一下相应的接口声明:              
     可以看到,目前在企业版中,对主题表(dnt_topics),用户表(dnt_users),在线表(dnt_online)以及帖子表(dnt_posts)进行了NOSQL数据支持,所以定义了如下的几个接口(图中):

复制代码代码如下:
public interface ICacheTopics public interface ICacheUsers public interface ICacheOnlineUser public interface ICachePosts

因为目前只是把这类NOSQL工具当作高级的‘缓存’来用,所以接口命名上都带着‘Cache’的字样。 然后我使用了一个叫做DBCacheService的类,提供获取这几个接口实例的方法,比如ICacheTopics的实例代码如下:
复制代码代码如下:
/// /// 该类用于获取NoSqlDb声明的缓存服务 /// public class DBCacheService { static ICacheTopics iCacheTopics = null; public static ICacheTopics GetTopicsService() { if (iCacheTopics == null) { lock (lockHelper) { if (iCacheTopics == null) { try { if (EntLibConfigs.GetConfig().Cachetopics.Enable) { iCacheTopics = (ICacheTopics)Activator.CreateInstance(Type.GetType( EntLibConfigs.GetConfig().Cachetopics.CacheType == 2 ? \”Discuz.EntLib.TokyoTyrant.Data.Topics, Discuz.EntLib.TokyoTyrant\” : \”Discuz.EntLib.MongoDB.Data.Topics, Discuz.EntLib.MongoDB\”, false, true)); } } catch { throw new Exception(\”请检查\” + (EntLibConfigs.GetConfig().Cachetopics.CacheType == 2 ? \”Discuz.EntLib.TokyoTyrant.dll\” : \”Discuz.EntLib.MongoDB.dll\”) + \”文件是否被放置到了bin目录下!\”); } } } } return iCacheTopics; } }

从上面代码可以看出,使用反射方式获取相应DLL文件(分别是Discuz.EntLib.TokyoTyrant.dll和Discuz.EntLib.MongoDB.dll)中的 类信息并初始化该实例。当然,这里还定义了一个配置文件,也就是EntLibConfigs.GetConfig()这个方法所获取的配置文件信息, 相应 配置文件内容包括:
复制代码代码如下:
/// /// 提供数据库缓存服务,将在线表主题表这类大表放入缓存之中 /// public class DBCache { /// /// 是否有效 /// public bool Enable = false; /// /// 服务地址 /// public string Host = \”\”; /// /// 服务地址 /// public int Port = 0; /// /// 链接池名称 /// public string PoolName = \”dnt\”; /// /// 初始化链接数 /// public int IntConnections = 4; /// /// 最少链接数 /// public int MinConnections = 4; /// /// 最大连接数 /// public int MaxConnections = 4; /// /// avaiable pool池中线程的最大空闲时间 /// public int MaxIdle = 30000; /// /// busy pool中线程的最大忙碌时间 /// public int MaxBusy = 50000; /// /// 维护线程休息时间 /// public int MaintenanceSleep = 300000; /// /// TcpClient读操作超时时间 /// public int TcpClientTimeout = 3000; /// /// TcpClient链接超时时间 /// public int TcpClientConnectTimeout = 30000; /// /// 缓存类型1为mongodb,2为tokyotyrnat /// public int CacheType = 1; }

上面是配置文件中‘可复用信息’的基类,下面是具体的配置类实例声明:
复制代码代码如下:
/// /// 企业版配置信息类文件 /// public class EntLibConfigInfo : IConfigInfo { /// /// 提供数据库缓存服务,将在线表(dnt_online)放入CACHE中 /// public DBCache Cacheonlineuser = new DBCache(); /// /// 提供数据库缓存服务,将用户表(dnt_users)放入CACHE中 /// public DBCache Cacheusers = new DBCache(); /// /// 提供数据库缓存服务,将主题表(dnt_topic)放入CACHE中 /// public DBCache Cachetopics = new DBCache(); /// /// 提供数据库缓存服务,将主题表(dnt_topic)放入CACHE中 /// public DBCache Cacheposts = new DBCache(); }

通过该类,就可以用如下配置文件内容初始化相应的实例了:
复制代码代码如下:
10.0.4.11927017falsednt_online4443000050000300000300030000110.0.4.66112121falsednt_users4443000050000300000300030000110.0.4.527017falsednt_topics25252530000500030000030000030000110.0.4.527017falsednt_posts252525300005000300000300000300001

当然,因为使用的开源的客户源工具在配置上有一定的的差异性(比如命名上等),所以这里有些参数可以对TTCACHE有效,却对MONGODB无效, 不过这并不影响对这两种工具的使用。       这里要说明的是,对于TokyoTrant而言,这里使用的是我开发的这款客户端软件:
      http://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2010/06/08/tokyotyrantclient.html
      Mongodb使用的是:http://github.com/samus/mongodb-csharp。           这里还有个小插曲,之前园子里有朋友介绍了这个客户端NoRM ,不过在我写了一个LINQ示例并进行压力测试后,发现速度不快,比samus的那个客户端慢了不少,在苦找原因无果的情况下,最终选择了samus,不过在samus中目前也支持LINQ的写法(也算是扩展和尝试吧),如下面的写法(更多具体示例还是参见其官方源码包中的相应内容): 

复制代码代码如下:
Mongo db = new Mongo(\”Servers=10.0.4.5:27017;ConnectTimeout=30000;ConnectionLifetime=300000;MinimumPoolSize=64;MaximumPoolSize=256;Pooled=true\”); db.Connect(); var topicColl = db.GetDatabase(\”dnt_mongodb\”).GetCollection(\”topics\”); var topicInfoList = topicColl.Linq().Where(t => t.Fid == 2 && t.Displayorder == 0).Skip(skip).OrderByDescending(t=>t.Lastpostid).Take(16).ToList(); Discuz.Common.Generic.List topicList = new List(); foreach (var topic in topicInfoList) { topicList.Add(LoadTopicInfo(topic)); } db.Disconnect(); return topicList;

不过在使用上述代码进行1500万主题分页时,发现LR的测试周期延长(前者(document方式)从2:10秒延长到后者(linq)2:30秒)和吞吐量降低。 所以这里还是最终延用了samus的document访问方式,参照上面的LINQ写法,下面是document写法,形如:
复制代码代码如下:
public Discuz.Common.Generic.List GetTopicList(int fid, int pageSize, int pageIndex, int startNumber) { int skip = 0; if (pageIndex pageSize = pageSize – startNumber; else skip = (pageIndex – 1) * pageSize – startNumber; Discuz.Common.Generic.List topicInfoList = new Common.Generic.List(); System.Collections.Generic.List docList = MongoDbHelper.Find(mongoDB, \”topics\”, new Document().Add(\”fid\”, fid).Add(\”displayorder\”, 0), \”lastpostid\”, IndexOrder.Descending, pageSize, skip); return docList; }

如果在你的项目中非要使用LINQ方式的话,那在这里再要介绍的一个samus的属性绑定功能,这个功能对于那些数据库字段与代码中的属性存在 “大小写”差异的情况下,非常有用,即对相应实体类进行‘别名’的绑定,比如对于主题表(需引入MongoDB.Attributes名空间):
复制代码代码如下:
/// /// 主题信息描述类 /// public class TopicInfo : Discuz.Entity.TopicInfo { [MongoAlias(\”attention\”)] public new int Attention { get; set; } //////主题tid ///[MongoAlias(\”tid\”)] public new int Tid { get; set; } /// /// 板块名称 /// [MongoAlias(\”forumname\”)] public new string Forumname { get; set; } //////版块fid ///[MongoAlias(\”fid\”)] public new int Fid { get; set; } //////主题图标id ///[MongoAlias(\”iconid\”)] public new int Iconid { get; set; } ……

上面的MongoAlias属性就是属性别名,它就是MONGODB中所存储的数据字段名称。 介绍到这里,再回到正文。 因为这两个工具都是在数据库层面进行缓存的,所以它对于原有的DISCUZ!NT中的缓存系统而言,与数据库帖的更近,所以对原有的业务逻辑改造, 就停留在了数据访问层\”DISCUZ.DATA.dll\”中了,其实到这里,就看出了当初为什么要分层,以及分层带来的好处了。 比如在Discuz.Data.Topics这个类中添加了这两个静态变量:
复制代码代码如下:
/// /// 是否启用TokyoTyrantCache缓存用户表 /// public static bool appDBCache = (EntLibConfigs.GetConfig() != null && EntLibConfigs.GetConfig().Cachetopics.Enable); public static ICacheTopics ITopicService = appDBCache ? DBCacheService.GetTopicsService() : null;

前者用户判断是否启用主题缓存,后者则获取相应的缓存服务实例(前面配置文件中已做相应说明)。 这样,在已有的数据访问代码中加入相应的缓存逻辑,比如获取主题信息:
复制代码代码如下:
/// /// 获得主题信息 /// /// 要获得的主题ID /// 版块ID /// 模式选择, 0=当前主题, 1=上一主题, 2=下一主题 public static TopicInfo GetTopicInfo(int tid, int fid, byte mode) { TopicInfo topicInfo = null; if (appDBCache)//新增代码 topicInfo = ITopicService.GetTopicInfo(tid, fid, mode); if(topicInfo == null) { //原代码 IDataReader reader = DatabaseProvider.GetInstance().GetTopicInfo(tid, fid, mode); if (reader.Read()) topicInfo = LoadSingleTopicInfo(reader); reader.Close(); if (appDBCache && topicInfo != null) ITopicService.CreateTopic(topicInfo); } return topicInfo; }

当然,因为使用了缓存方式,所以就牵扯到缓存中的数据与数据库中数据的一致性问题,所以对于主题的CUD操作,也要对应有相应的对缓存的操作,这基本上就是一个工作量的问题了。因为无论是TTCACHED,还是MONGODB,都支持更新操作。 比如同样是更新主题附件类型的操作,下面是TTCACHED的写法:
复制代码代码如下:
/// /// 更新主题附件类型 /// /// 主题Id /// 附件类型,1普通附件,2为图片附件 /// public int UpdateTopicAttachmentType(int tid, int attType) { var qrecords = TokyoTyrantService.QueryRecords(pool, new Query().NumberEquals(\”tid\”, tid)); foreach (string key in qrecords.Keys) { var column = qrecords[key]; column[\”attachment\”] = attType.ToString(); TokyoTyrantService.PutColumns(pool, column[\”tid\”], column, true); break; } return 1; }

下面是MongoDB的写法
复制代码代码如下:
/// /// 更新主题附件类型 /// /// 主题Id /// 附件类型,1普通附件,2为图片附件 /// public int UpdateTopicAttachmentType(int tid, int attType) { MongoDbHelper.Update(mongoDB, \”topics\”, new Document() { { \”$set\”, new Document() { { \”attachment\”, attType } } } }, new Document().Add(\”_id\”, tid)); return 1; }

通过对比可以看出,MONGODB可以对某一字段进行操作,而TTCACEHD则只能通过查询先获取整条记录,然后修改某一‘字段’,之后再整条提交更新,所以单从这一角度讲,MONGDOB要比TTCACHED更新性能要高许多(之后的测试结果也说明了这一点)。         正如之前所说的那样,如用户对于这两个接口实现方案均不满意,那么他可以使用其它类型的NOSQL数据库,只要实现了相应的接口:     public interface ICacheTopics     public interface ICacheUsers     public interface ICacheOnlineUser     public interface ICachePosts            并在配置文件中进行相应的配置就可以了,当然本文中代码因为时间问题还是有待考量的,但主要的架构设计思想基本被确定下来了。        当然对于原有的数据库中的记录,如果要使用本方案,我提供了转换工具,用于把数据转到TTCACHED或MONGODB中的任一服务端上。如下:      TTCACEHD:               MongoDB(目前比TTACEHD多了帖子分表转换功能):            最后在压力测试过程中,还出现了一些小问题,好在对着官方文档,逐步优化解决了,这里要特别说一下MONGDOB,其文件的详细程度要好于TTCACHED,基本上主要的功能都有详细的介绍说明页面,呵呵。当然TTCACHED的诞生时间要比MONGODB早,所以在生产环境下的成功案例也相对多一些。               下面列了一下使用过程中的小问题,仅作记录:                        TokyoTyrant的使用问题:尽量不要在查询的列表中使用排序操作,因为它的排序效率还不如数据库高。尽量使用索引进行查询                   键值操作。2000w记录以下查询效率很高,但更高的数据量上目前没做过压力测试(包括CRUD操作)            Mongodb:尽量使用_ID做为查询键值操作,包括排序等,对索引进行优化(单列或多列进行索引)。原文链接:http://www.cnblogs.com/daizhj/archive/2010/07/20/1781140.html

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