我将介绍为什么我们选择 TiDB，我们如何使用它，我们学到了什么，优秀实践以及对未来的一些想法。 

本节介绍了我们的 Moneta 应用程序的体系结构，我们尝试构建的理想体系结构，以及数据库可伸缩性作为我们的主要难点。

知乎的 Post Feed 服务是一个关键系统，用户可以通过该系统接收网站上发布的内容。

后端的 Moneta 应用程序存储用户已阅读的帖子，并在知乎的推荐页面的帖子流中过滤掉这些帖子。

• 需要高可用性数据：Post Feed 是第一个出现的屏幕，它在推动用户流量到知乎方面发挥着重要作用。

• 处理巨大的写入数据：例如，在高峰时间每秒写入超过 4 万条记录，记录数量每天增加近 30 亿条记录。

• 长期存储历史数据：目前，系统中存储了大约 1.3 万亿条记录。随着每月累积约 1000 亿条记录并且不断增长，历史数据将在大约两年内达到 3 万亿条记录。

• 处理高吞吐量查询：在高峰时间，系统处理平均每秒在 1200 万个帖子上执行的查询。

• 将查询的响应时间限制为 90 毫秒或更短：即使对于执行时间最长的长尾查询，也会发生这种情况。

• 容忍误报：这意味着系统可以为用户调出许多有趣的帖子，即使有些帖子被错误地过滤掉了。

考虑到上述事实，我们需要一个具有以下功能的应用程序架构：

• 高可用性：当用户打开知乎的推荐页面时，找到大量已经阅读过的帖子是一种糟糕的用户体验。

• 出色的系统性能：我们的应用具有高吞吐量和严格的响应时间要求。

• 易于扩展：随着业务的发展和应用程序的发展，我们希望我们的系统可以轻松扩展。

  
  

为了构建具有上述功能的理想架构，我们在之前的架构中集成了三个关键组件：

• 代理：这会将用户的请求转发给可用节点，并确保系统的高可用性。
• 缓存：这暂时处理内存中的请求，因此我们并不总是需要处理数据库中的请求。这可以提高系统性能。
• 存储：在使用 TiDB 之前，我们在独立的 MySQL 上管理我们的业务数据。随着数据量的激增，独立的 MySQL 系统还不够。
  然后我们采用了 MySQL 分片和 Master High Availability Manager（ MHA）的解决方案，但是当每月有 1000 亿条新记录涌入我们的数据库时，这个解决方案是不可取的。

MySQL 分片的缺点：

• 应用程序代码变得复杂且难以维护。

• 更改现有的分片键很麻烦。

• 升级应用程序逻辑会影响应用程序的可用性。

MHA 的缺点：

• 我们需要通过编写脚本或使用第三方工具来实现虚拟 IP（VIP）配置。

• MHA 仅监视主数据库。

• 要配置 MHA，我们需要配置无密码安全 Shell（ SSH）。这可能会导致潜在的安全风险。

• MHA 不为从属服务器提供读取负载平衡功能。

• MHA 只能监视主服务器（而不是从主服务器）是否可用。

在我们发现 TiDB 并将数据从 MySQL 迁移到 TiDB 之前，数据库可伸缩性仍然是整个系统的弱点。

什么是 TiDB？

TiDB 平台是一组组件，当它们一起使用时，它们将成为具有 HTAP 功能的 NewSQL 数据库。

在 TiDB 平台内部，主要组件如下：

• TiDB 服务器是一个无状态的 SQL 层，它处理用户的 SQL 查询，访问存储层中的数据，并将相应的结果返回给应用程序。它与 MySQL 兼容并且位于 TiKV 之上。
• TiKV 服务器是数据持久存在的分布式事务键值存储层。它使用 Raft 共识协议进行复制，以确保强大的数据一致性和高可用性。
• TiSpark 集群也位于 TiKV 之上。它是一个 Apache Spark 插件，可与 TiDB 平台配合使用，支持商业智能（BI）分析师和数据科学家的复杂在线分析处理（OLAP）查询。
• 放置驱动程序（PD）服务器是由 etcd 支持的元数据集群，用于管理和调度 TiKV。

以及用于收集对 TiDB 群集进行的逻辑更改并提供增量备份的 TiDB Binlog。复制到下游（TiDB，Kafka 或 MySQL）。

TiDB 的主要功能包括：

• 水平可扩展性。
• MySQL 兼容的语法。
• 具有强一致性的分布式事务。
• 云原生架构。
• 使用 HTAP 进行最小提取，转换，加载（ ETL）。
• 容错和 Raft 恢复。

• 在线架构更改。

我们在系统中部署了 TiDB，Moneta 应用程序的整体架构变为：

• 顶层：无状态和可伸缩的客户端 API 和代理。这些组件易于扩展。
• 中间层：软状态组件和分层 Redis 缓存作为主要部分。当服务中断时，这些组件可以通过恢复保存在 TiDB 群集中的数据来自我恢复服务。
• 底层：TiDB 集群存储所有有状态数据。它的组件高度可用，如果节点崩溃，它可以自我恢复其服务。

在高峰时段每秒检查 30,000 个查询和 1200 万个帖子：

第 99 百分位响应时间约为 25 毫秒，第 999 百分位响应时间约为 50 毫秒。实际上，平均响应时间远远小于这些数字，即使对于需要稳定响应时间的长尾查询也是如此。

第 99 百分位响应时间

• 有些查询对查询延迟很敏感，有些则不然。我们部署了一个单独的 TiDB 数据库来处理对延迟敏感的查询。（其他非延迟敏感的查询在不同的 TiDB 数据库中处理。）

  这样，大型查询和对延迟敏感的查询在不同的数据库中处理，前者的执行不会影响后者。

• 对于没有理想执行计划的查询，我们编写了 SQL 提示来帮助执行引擎选择最佳执行计划。

• 我们使用低精度时间戳 Oracle（ TSO）和预处理语句来减少网络往返。

下图分别显示了与 RocksDB 和 Titan 相比的写入和查询延迟：

④gRPC 和多线程 Raftstore 中的批处理消息

⑤SQL 计划管理

⑥TiFlash

⑦反垃圾邮件应用程序中的 TiDB 3.0