【455期】去哪儿技术面:10亿数据如何最快速插入MySQL?

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这是我曾经面试去哪儿网的面试题,这个问题并不是要你回答准确的时间,而是考察如何设计一个系统,最快速的插入10亿条数据,我当时傻乎乎的回答三小时,支支吾吾没说出所以然。面试官看我没睡醒,让我回去等通知。好在他把简历退给我了,我省了一份简历。

今天尝试重新思考下,好好打他脸。

最快的速度把10亿条数据导入到数据库,首先需要和面试官明确一下,10亿条数据什么形式存在哪里,每条数据多大,是否有序导入,是否不能重复,数据库是否是MySQL

假设和面试官明确后,有如下约束

  1. 10亿条数据,每条数据 1 Kb

  2. 数据内容是非结构化的用户访问日志,需要解析后写入到数据库

  3. 数据存放在HdfsS3 分布式文件存储里

  4. 10亿条数据并不是1个大文件,而是被近似切分为100个文件,后缀标记顺序

  5. 要求有序导入,尽量不重复

  6. 数据库是 MySQL

首先考虑10亿数据写到MySQL单表可行吗?

1数据库单表能支持10亿吗?

答案是不能,单表推荐的值是2000W以下。这个值怎么计算出来的呢?

MySQL索引数据结构是B+树,全量数据存储在主键索引,也就是聚簇索引的叶子结点上。B+树插入和查询的性能和B+树层数直接相关,2000W以下是3层索引,而2000w以上则可能为四层索引。

Mysql b+索引的叶子节点每页大小16K。当前每条数据正好1K,所以简单理解为每个叶子节点存储16条数据。b+索引每个非叶子节点大小也是16K,但是其只需要存储主键和指向叶子节点的指针,我们假设主键的类型是 BigInt,长度为 8 字节,而指针大小在 InnoDB 中设置为 6 字节,这样一共 14 字节,这样一个非叶子节点可以存储 16 * 1024/14=1170

也就是每个非叶子节点可关联1170个叶子节点,每个叶子节点存储16条数据。由此可得到B+树索引层数和存储数量的表格。2KW 以上 索引层数为 4 层,性能更差。

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更详细的请参考B+树层数计算[1]

为了便于计算,我们可以设计单表容量在1KW,10亿条数据共100个表。

2如何高效的写入数据库

单条写入数据库性能比较差,可以考虑批量写入数据库,批量数值动态可调整。每条1K,默认可先调整为100条批量写入。

批量数据如何保证数据同时写成功?MySQL Innodb存储引擎保证批量写入事务同时成功或失败。

写库时要支持重试,写库失败重试写入,如果重试N次后依然失败,可考虑单条写入100条到数据库,失败数据打印记录,丢弃即可。

此外写入时按照主键id顺序顺序写入可以达到最快的性能,而非主键索引的插入则不一定是顺序的,频繁地索引结构调整会导致插入性能下降。最好不创建非主键索引,或者在表创建完成后再创建索引,以保证最快的插入性能。

是否需要并发写同一个表

不能

  1. 并发写同一个表无法保证数据写入时是有序的。

  2. 提高批量插入的阈值,在一定程度上增加了插入并发度。无需再并发写入单表

3MySQL存储引擎的选择

Myisaminnodb有更好的插入性能,但失去了事务支持,批量插入时无法保证同时成功或失败,所以当批量插入超时或失败时,如果重试,势必对导致一些重复数据的发生。但是为了保证更快的导入速度,可以把myisam存储引擎列为计划之一。

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从数据可以看到批量写入明显优于单条写入。并且在innodb关闭即时刷新磁盘策略后,innodb插入性能没有比myisam差太多。

innodb_flush_log_at_trx_commit: 控制MySQL刷新数据到磁盘的策略。

  1. 默认=1,即每次事务提交都会刷新数据到磁盘,安全性最高不会丢失数据。

  2. 当配置为0、2 会每隔1s刷新数据到磁盘, 在系统宕机、mysql crash时可能丢失1s的数据。

考虑到Innodb在关闭即时刷新磁盘策略时,批量性能也不错,所以暂定先使用innodb(如果公司MySQL集群不允许改变这个策略值,可能要使用MyIsam了。)。线上环境测试时可以重点对比两者的插入性能。面试题汇总:Java面试题精选阶段汇总,已更新450期~

4要不要进行分库

mysql 单库的并发写入是有性能瓶颈的,一般情况5K TPS写入就很高了。

当前数据都采用SSD 存储,性能应该更好一些。但如果是HDD的话,虽然顺序读写会有非常高的表现,但HDD无法应对并发写入,例如每个库10张表,假设10张表在并发写入,每张表虽然是顺序写入,由于多个表的存储位置不同,HDD只有1个磁头,不支持并发写,只能重新寻道,耗时将大大增加,失去顺序读写的高性能。所以对于HDD而言,单库并发写多个表并不是好的方案。回到SSD的场景,不同SSD厂商的写入能力不同,对于并发写入的能力也不同,有的支持500M/s,有的支持1G/s读写,有的支持8个并发,有的支持4个并发。在线上实验之前,我们并不知道实际的性能表现如何。

所以在设计上要更加灵活,需要支持以下能力

  1. 支持配置数据库的数量

  2. 支持配置并发写表的数量,(如果MySQL是HDD磁盘,只让一张表顺序写入,其他任务等待)

通过以上配置,灵活调整线上数据库的数量,以及写表并发度,无论是HDD还是SSD,我们系统都能支持。不论是什么厂商型号的SSD,性能表现如何,都可调整配置,不断获得更高的性能。这也是后面设计的思路,不固定某一个阈值数量,都要动态可调整。

接下来聊一下文件读取,10亿条数据,每条1K,一共是931G。近1T大文件,一般不会生成如此大的文件。所以我们默认文件已经被大致切分为100个文件。每个文件数量大致相同即可。为什么切割为100个呢?切分为1000个,增大读取并发,不是可以更快导入数据库吗?刚才提到数据库的读写性能受限于磁盘,但任何磁盘相比写操作,读操作都要更快。尤其是读取时只需要从文件读取,但写入时MySQL要执行建立索引,解析SQL、事务等等复杂的流程。所以写的并发度最大是100,读文件的并发度无需超过100。

更重要的是读文件并发度等于分表数量,有利于简化模型设计。即100个读取任务,100个写入任务,对应100张表。

5如何保证写入数据库有序

既然文件被切分为100个10G的小文件,可以按照文件后缀+ 在文件行号 作为记录的唯一键,同时保证同一个文件的内容被写入同一个表。例如

  1. index_90.txt 被写入 数据库database_9,table_0 ,

  2. index_67.txt被写入数据库 database_6,table_7。

这样每个表都是有序的。整体有序通过数据库后缀+表名后缀实现。

6如何更快地读取文件

10G的文件显然不能一次性读取到内存中,场景的文件读取包括

  1. Files.readAllBytes一次性加载内内存

  2. FileReader+ BufferedReader 逐行读取

  3. File+ BufferedReader

  4. Scanner逐行读取

  5. Java NIO FileChannel缓冲区方式读取

在MAC上,使用这几种方式的读取3.4G大小文件的性能对比

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详细的评测内容请参考:读取文件性能比较[2]

由此可见 使用JavaNIO FileChannnel明显更优,但是FileChannel的方式是先读取固定大小缓冲区,不支持按行读取。也无法保证缓冲区正好包括整数行数据。如果缓冲区最后一个字节正好卡在一行数据中间,还需要额外配合读取下一批数据。如何把缓冲区变为一行行数据,比较困难。

File file = new File("/xxx.zip");
FileInputStream fileInputStream = null;
long now = System.currentTimeMillis();
try {
       fileInputStream = new FileInputStream(file);
       FileChannel fileChannel = fileInputStream.getChannel();

       int capacity = 1 * 1024 * 1024;//1M
       ByteBuffer byteBuffer = ByteBuffer.allocate(capacity);
       StringBuffer buffer = new StringBuffer();
       int size = 0;
       while (fileChannel.read(byteBuffer) != -1) {
          //读取后,将位置置为0,将limit置为容量, 以备下次读入到字节缓冲中,从0开始存储
          byteBuffer.clear();
          byte[] bytes = byteBuffer.array();
          size += bytes.length;
       }
       System.out.println("file size:" + size);
catch (FileNotFoundException e) {
   e.printStackTrace();
catch (IOException e) {
   e.printStackTrace();
finally {
   //TODO close资源.
}
System.out.println("Time:" + (System.currentTimeMillis() - now));

JavaNIO 是基于缓冲区的,ByteBuffer可转为byte数组,需要转为字符串,并且要处理按行截断。

但是BufferedReader JavaIO方式读取可以天然支持按行截断,况且性能还不错,10G文件,大致只需要读取30s,由于导入的整体瓶颈在写入部分,即便30s读取完,也不会影响整体性能。所以文件读取使用BufferedReader 逐行读取。即方案3

7如果协调读文件任务和写数据库任务

这块比较混乱,请耐心看完。

100个读取任务,每个任务读取一批数据,立即写入数据库是否可以呢?前面提到了由于数据库并发写入的瓶颈,无法满足1个库同时并发大批量写入10个表,所以100个任务同时写入数据库,势必导致每个库同时有10个表同时在顺序写,这加剧了磁盘的并发写压力。为尽可能提高速度,减少磁盘并发写入带来的性能下降, 需要一部分写入任务被暂停的。那么读取任务需要限制并发度吗?不需要。

假设写入任务和读取任务合并,会影响读取任务并发度。初步计划读取任务和写入任务各自处理,谁也不耽误谁。但实际设计时发现这个方案较为困难。

最初的设想是引入Kafka,即100个读取任务把数据投递到Kafka,由写入任务消费kafka写入DB。100个读取任务把消息投递到Kafka,此时顺序就被打乱了,如何保证有序写入数据库呢?我想到可以使用Kafka partition路由,即读取任务id把同一任务的消息都路由到同一个partition,保证每个partition内有序消费。

要准备多少个分片呢?100个很明显太多,如果partition小于100个,例如10个。那么势必存在多个任务的消息混合在一起。如果同一个库的多个表在一个Kafka partition,且这个数据库只支持单表批量写入,不支持并发写多个表。这个库多个表的消息混在一个分片中,由于并发度的限制,不支持写入的表对应的消息只能被丢弃。所以这个方案既复杂,又难以实现。

所以最终放弃了Kafka方案,也暂时放弃了将读取和写入任务分离的方案。

最终方案简化为 读取任务读一批数据,写入一批。即任务既负责读文件、又负责插入数据库。面试题汇总:Java面试题精选阶段汇总,已更新450期~

8如何保证任务的可靠性

如果读取任务进行到一半,宕机或者服务发布如何处理呢?或者数据库故障,一直写入失败,任务被暂时终止,如何保证任务再次拉起时,再断点处继续处理,不会存在重复写入呢?

刚才我们提到可以 为每一个记录设置一个主键Id,即 文件后缀index+文件所在行号。可以通过主键id的方式保证写入的幂等。

文件所在的行号,最大值 大致为 10G/1k = 10M,即10000000。拼接最大的后缀99。最大的id为990000000。

所以也无需数据库自增主键ID,可以在批量插入时指定主键ID。

如果另一个任务也需要导入数据库呢?如何实现主键ID隔离,所以主键ID还是需要拼接taskId。例如{taskId}{fileIndex}{fileRowNumber} 转化为Long类型。如果taskId较大,拼接后的数值过大,转化为Long类型可能出错。

最重要的是,如果有的任务写入1kw,有的其他任务写入100W,使用Long类型无法获知每个占位符的长度,存在冲突的可能性。而如果拼接字符串{taskId}_{fileIndex}_{fileRowNumber} ,新增唯一索引,会导致插入性能更差,无法满足最快导入数据的诉求。所以需要想另一个方案。

可以考虑使用Redis记录当前任务的进度。例如Redis记录task的进度,批量写入数据库成功后,更新 task进度。

INCRBY KEY_NAME INCR_AMOUNT

指定当前进度增加100,例如 incrby task_offset_{taskId} 100。如果出现批量插入失败的,则重试插入。多次失败,则单个插入,单个更新redis。要确保Redis更新成功,可以在Redis更新时 也加上重试。

如果还不放心Redis进度和数据库更新的一致性,可以考虑 消费 数据库binlog,每一条记录新增则redis +1 。

如果任务出现中断,则首先查询任务的offset。然后读取文件到指定的offset继续 处理。面试题汇总:Java面试题精选阶段汇总,已更新450期~

9如何协调读取任务的并发度

前面提到了为了避免单个库插入表的并发度过高,影响数据库性能。可以考虑限制并发度。如何做到呢?

既然读取任务和写入任务合并一起。那么就需要同时限制读取任务。即每次只挑选一批读取写入任务执行。

在此之前需要设计一下任务表的存储模型。

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  1. bizId为了以后支持别的产品线,预设字段。默认为1,代表当前业务线。

  2. datbaseIndex 代表被分配的数据库后缀

  3. tableIndex 代表被分配的表名后缀

  4. parentTaskId,即总的任务id

  5. offset可以用来记录当前任务的进度

  6. 10亿条数据导入数据库,切分为100个任务后,会新增100个taskId,分别处理一部分数据,即一个10G文件。

  7. status 状态用来区分当前任务是否在执行,执行完成。

如何把任务分配给每一个节点,可以考虑抢占方式。每个任务节点都需要抢占任务,每个节点同时只能抢占1个任务。具体如何实现呢?可以考虑 每个节点都启动一个定时任务,定期扫表,扫到待执行子任务,尝试执行该任务。

如何控制并发呢?可以使用redission的信号量。key为数据库id、

RedissonClient redissonClient = Redisson.create(config);
RSemaphore rSemaphore = redissonClient.getSemaphore("semaphore");
  // 设置1个并发度
rSemaphore.trySetPermits(1);
rSemaphore.tryAcquire();//申请加锁,非阻塞。

由任务负责定期轮训,抢到名额后,就开始执行任务。将该任务状态置为Process,任务完成后或失败后,释放信号量。

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但是使用信号量限流有个问题,如果任务忘记释放信号量,或者进程Crash无法释放信号量,如何处理呢?可以考虑给信号量增加一个超时时间。那么如果任务执行过长,导致提前释放信号量,另一个客户单争抢到信号量,导致 两个客户端同时写一个任务如何处理呢?

what,明明是将10亿数据导入数据库,怎么变成分布式锁超时的类似问题?

实际上 Redisson的信号量并没有很好的办法解决信号量超时问题,正常思维:如果任务执行过长,导致信号量被释放,解决这个问题只需要续约就可以了,任务在执行中,只要发现快信号量过期了,就续约一段时间,始终保持信号量不过期。但是 Redission并没有提供信号量续约的能力,怎么办?

不妨换个思路,我们一直在尝试让多个节点争抢信号量,进而限制并发度。可以试试选取一个主节点,通过主节点轮训任务表。分三种情况,

情况1 当前执行中数量小于并发度。

  1. 则选取id最小的待执行任务,状态置为进行中,通知发布消息。

  2. 消费到消息的进程,申请分布式锁,开始处理任务。处理完成释放锁。借助于Redission分布式锁续约,保证任务完成前,锁不会超时。

情况2 当前执行中数量等于并发度。

  1. 主节点尝试 get 进行中任务是否有锁。

  2. 如果没有锁,说明有任务执行失败,此时应该重新发布任务。如果有锁,说明有任务正在执行中。

情况3 当前执行中数量大于并发度

  1. 上报异常情况,报警,人工介入

使用主节点轮训任务,可以减少任务的争抢,通过kafka发布消息,接收到消息的进程处理任务。为了保证更多的节点参与消费,可以考虑增加Kafka分片数。虽然每个节点可能同时处理多个任务,但是不会影响性能,因为性能瓶颈在数据库。

那么主节点应该如何选取呢?可以通过Zookeeper+curator 选取主节点。可靠性比较高。

10亿条数据插入数据库的时间影响因素非常多。包括数据库磁盘类型、性能。数据库分库数量如果能切分1000个库当然性能更快,要根据线上实际情况决策分库和分表数量,这极大程度决定了写入的速率。最后数据库批量插入的阈值也不是一成不变的,需要不断测试调整,以求得最佳的性能。可以按照100,1000,10000等不断尝试批量插入的最佳阈值。

最后总结一下几点重要的

10总结

  1. 要首先确认约束条件,才能设计方案。确定面试官主要想问的方向,例如1T文件如何切割为小文件,虽是难点,然而可能不是面试官想考察的问题。

  2. 从数据规模看,需要分库分表,大致确定分表的规模。

  3. 从单库的写入瓶颈分析,判断需要进行分库。

  4. 考虑到磁盘对并发写的支持力度不同,同一个库多个表写入的并发需要限制。并且支持动态调整,方便在线上环境调试出最优值。

  5. MySQL innodb、myisam 存储引擎对写入性能支持不同,也要在线上对比验证

  6. 数据库批量插入的最佳阈值需要反复测试得出。

  7. 由于存在并发度限制,所以基于Kafka分离读取任务和写入任务比较困难。所以合并读取任务和写入任务。

  8. 需要Redis记录任务执行的进度。任务失败后,重新导入时,记录进度,可避免数据重复问题。

  9. 分布式任务的协调工作是难点,使用Redission信号量无法解决超时续约问题。可以由主节点分配任务+分布式锁保证任务排他写入。主节点使用Zookeeper+Curator选取。

参考资料

[1]

B+树层数计算: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1709205029044038742&wfr=spider&for=pc

[2]

读取文件性能比较: https://zhuanlan.zhihu.com/p/142029812

来源:juejin.cn/post/7280436213902819369
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原文始发于微信公众号(Java面试题精选):【455期】去哪儿技术面:10亿数据如何最快速插入MySQL?

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