京东云开发者｜mysql基于binlake同步ES积压解决方案
- 2022 年 11 月 8 日
- 笔记
- elasticsearch, MySQL, 技术分享, 数据库
1 背景与目标
1.1 背景
国际财务泰国每月月初账单任务生成，或者重算账单数据，数据同步方案为mysql通过binlake同步ES数据，在同步过程中发现计费事件表，计费结果表均有延迟，ES数据与Mysql数据不一致，导致业务页面查询数据不准确，部分核心计算通过ES校验失败
1.2目标
解决binlake到JMQ积压同步ES延迟问题
2 当前业务流程
2.1 流程图
现有业务基本流程如下图，包含运营端和外部数据接入，整体操作到数据存储流程
2.2 数据流
3 问题分析
3.1 问题现象
jmq积压，报警
国内站截图如下
3.2 筛查分析
普及：JMQ默认生产者发送消息QPS受到主题的broker数量影响，(8w/s)/broker
3.2.1 MQ积压分析
1）分析原因一、ES写入量大，导致ES写入QPS瓶颈
ES写入瓶颈需要进行压测，才能确定实际是否达到瓶颈；
通过查询集群负载，写入队列有无积压，cpu高不高，来定位
以下为调整MQ批量消费大小后的ES监控
写入队列无积压，CPU不高，写入QPS没有达到瓶颈
2）分析原因二、ES写入慢导致消费积压
ES解析服务解析慢，瓶颈在ES解析处
根据当前系统CPU、负载信息定位是否服务器性能满负荷，是否扩容
无报警信息，整体运行平稳，基本排除业务资源达到瓶颈问题引起写入慢
MQ消费端消费慢，瓶颈在消费并发处
当前主题分片数3，队列数为15，默认最大并发数为15*10，报警当时入队数500~700/s
定位问题，为MQ消费慢，其根本原因为受到ES-Parse业务系统处理速度影响
3.3 临时处理方案
开启mq并行消费策略，写入QPS显著增加
4 如何提升消费速率，提升写入ES速率
造成问题原因核心点是MQ积压，业务系统消费慢，MQ入队数大于出队数，导致积压
4.1 原理分析
4.1.1 存储流程解析
第一步：binlake订阅mysql binlog
第二步：发MQ，JMQ数据传输
第三步：消费JMQ数据，ES Paser数据解析，
第四步：数据存储
4.1.2 binlake基本原理
4.1.3 binlake发送MQ过程
4.1.4 JMQ消费原理
JMQ消费默认就是批量消费
消费原理如下图
批量消费与并行消费原理如下图
通过分析，在未开启并行消费前提下，当前主题最大处并发的消费处理能力即是队列数
4.2 提升消费速率的几种方案
4.2.1MQ增加消费速度方法
扩容，增加并发消费能力
针对MQ默认情况下，一切扩容都能解决问题，增大分片数，增加队列数
需要额外资源，申请扩容新的broker，同时考虑增加消费端实例
增加批量大小
首先保证，业务系统(ES-Parse)消费MQ消息，处理10条和处理100条速度基本一样
实践：国际财务针对此方法进行代码逻辑改造
开启并行数
理论上增加（并行数/批量数）的倍数并发处理能力
要求数据无序，针对乱序，数据存储，不影响业务
4.2.2 并行有序的方案
1）实现数据幂等性，增加缓存，并行消费策略
方案流程
基础实现流程：
1）根据binlake发送mq，在mq端开启并行消费，确保并行消费
2）根据业务单号对，单号加锁（如麦哲伦对运单号加锁，即对单号加分布式锁），根据对应的ID获取ES数据。
3）校验数据是否有效，若查询无数据，则直接新增；若查询的数据状态大于当前数据状态，则直接抛弃，若查询状态小于当前数据状态，则直接更新数据
4）更新缓存并释放锁
优点
- 指定资源情况下，增大消费端并发
- 可以开启并行消费，且保证顺序消费
- 可以使得资源充分利用，增加消费性能
缺点
- 增加毫秒级缓存额外开销
实践：麦哲伦运单中心针对此方案实现binlake数据同步ES
2）binlake主题分发子主题，显示增大并发策略
优点：
- 逻辑相对简单，不需要开发复杂逻辑，无需引入额外中间件
- 预估转发消息速率即是实际处理速率
提升速率计算:
- 原主题单线程处理一条数据存储到ES时间为es_time，举例为50ms，每秒吞吐量是20条
- 现单线程转发MQ一条数据时间为trans_time，举例为20ms，每秒转发吞吐量50条
- 假设转发topic为N个子主题，则吞吐量理论为n*20实际小于转发吞吐量50，此处多子主题对cpu核数竞争
- 提升吞吐量为=(1000ms/trans_time )转发吞吐量 – (1000ms/es_time)原有吞吐量
缺点
- 扩展性不好，实际结果有待验证，小于预估值
实践：跨境赤道分发中心实现类似功能实践，消息转发，其他MQ实现
3）俩种方案对比
主题较少一个俩个主题情况下，且业务处理比较耗时情况下，不想额外开发，可选方案二
长期方案选择方案一，并行消费策略，可伸缩性，可扩展，支持动态扩容
5.总结
针对MQ积压问题，并行消费可以是解决问题的一大利器，本文从binlake同步ES进行分析，同时针对积压推荐俩种方案，并从性能合理利用及扩展性分析，简要介绍方案二并行有序消费策略，希望能够帮助大家，如有问题，请随时指出！
