标签：全面 sub 收获 pad 解释 0ms 一个 级别 mic
小结：
1、
海量异构数据的存储问题
如何将不同品类，异构的数据统一存储起来呢？
（1）全品类通用属性统一存储；
（2）单品类特有属性，品类类型与通用属性json来进行存储；
2、
入口层是Java研发的，聚合层与检索层都是C语言研发的
3、
（1）数据库提供“帖子id”的正排查询需求；
（2）所有非“帖子id”的个性化检索需求，统一走外置索引；
4、
定期全量重建索引
5、
为应对100亿级别数据量、几十万级别的吞吐量，业务线各种复杂的复杂检索查询，扩展性是设计重点：
（1）统一的代理层，作为入口，其无状态性能够保证增加机器就能扩充系统性能；
（2）统一的结果聚合层，其无状态性也能够保证增加机器就能扩充系统性能；
（3）搜索内核检索层，服务和索引数据部署在同一台机器上，服务启动时可以加载索引数据到内存，请求访问时从内存中load数据，访问速度很快：
为了满足数据容量的扩展性，索引数据进行了水平切分，增加切分份数，就能够无限扩展性能
为了满足一份数据的性能扩展性，同一份数据进行了冗余，理论上做到增加机器就无限扩展性能
系统时延，100亿级别帖子检索，包含请求分合，拉链求交集，从聚合层均可以做到10ms返回。
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有一类业务场景，没有固定的schema存储，却有着海量的数据行数，架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢？58最核心的数据“帖子”的架构实现技术细节，今天和大家聊一聊。
一、背景描述及业务介绍
什么是58最核心的数据？
58是一个信息平台，有很多垂直品类：招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等，每个品类又有很多子品类，不管哪个品类，最核心的数据都是“帖子信息”。
画外音：像不像一个大论坛？
各分类帖子的信息有什么特点？
逛过58的朋友很容易了解到，这里的帖子信息：
（1）各品类的属性千差万别，招聘帖子和二手帖子属性完全不同，二手手机和二手家电的属性又完全不同，目前恐怕有近万个属性；
（2）数据量巨大，100亿级别；
（3）每个属性上都有查询需求，各组合属性上都可能有组合查询需求，招聘要查职位/经验/薪酬范围，二手手机要查颜色/价格/型号，二手要查冰箱/洗衣机/空调；
（4）吞吐量很大，每秒几10万吞吐；
如何解决100亿数据量，1万属性，多属性组合查询，10万并发查询的技术难题呢？一步步来。
二、最容易想到的方案
每个公司的发展都是一个从小到大的过程，撇开并发量和数据量不谈，先看看
（1）如何实现属性扩展性需求；
（2）多属性组合查询需求；
画外音：公司初期并发量和数据量都不大，必须先解决业务问题。
如何满足业务的存储需求呢？
最开始，业务只有一个招聘品类，那帖子表可能是这么设计的：
tiezi(tid, uid, c1, c2, c3);
那如何满足各属性之间的组合查询需求呢？
最容易想到的是通过组合索引满足查询需求：
index_1(c1, c2)
index_2(c2, c3)
index_3(c1, c3)
随着业务的发展，又新增了一个房产类别，存储问题又该如何解决呢？
可以新增若干属性满足存储需求，于是帖子表变成了：
tiezi(tid, uid, c1, c2, c3, c10, c11, c12, c13);
其中：
c1,c2,c3是招聘类别属性
c10,c11,c12,c13是房产类别属性
通过扩展属性，可以解决存储的问题。
查询需求，又该如何满足呢？
首先，跨业务属性一般没有组合查询需求。只能建立了若干组合索引，满足房产类别的查询需求。
画外音：不敢想有多少个索引能覆盖所有两属性查询，三属性查询。
当业务越来越多时，是不是发现玩不下去了？
三、垂直拆分是一个思路
新增属性是一种扩展方式，新增表也是一种方式，垂直拆分也是常见的存储扩展方案。
如何按照业务进行垂直拆分？
可以这么玩：
tiezi_zhaopin(tid, uid, c1, c2, c3);
tiezi_fangchan(tid, uid, c10, c11, c12, c13);
在业务各异，数据量和吞吐量都巨大的情况下，垂直拆分会遇到什么问题呢？
这些表，以及对应的服务维护在不同的部门，看上去各业务灵活性强，研发闭环，这恰恰是悲剧的开始：
（1）tid如何规范？
（2）属性如何规范？
（3）按照uid来查询怎么办（查询自己发布的所有帖子）？
（4）按照时间来查询怎么办（最新发布的帖子）？
（5）跨品类查询怎么办（例如首页搜索框）？
（6）技术范围的扩散，有的用mongo存储，有的用mysql存储，有的自研存储；
（7）重复开发了不少组件；
（8）维护成本过高；
（9）…
画外音：想想看，电商的商品表，不可能一个类目一个表的。
四、58的玩法：三大中心服务
第一：统一帖子中心服务
平台型创业型公司，可能有多个品类，各品类有很多异构数据的存储需求，到底是分还是合，无需纠结：基础数据基础服务的统一，是一个很好的实践。
画外音：这里说的是平台型业务。
如何将不同品类，异构的数据统一存储起来呢？
（1）全品类通用属性统一存储；
（2）单品类特有属性，品类类型与通用属性json来进行存储；
更具体的：
tiezi(tid, uid, time, title, cate, subcate, xxid, ext);
（1）一些通用的字段抽取出来单独存储；
（2）通过cate, subcate, xxid等来定义ext是何种含义；
（3）通过ext来存储不同业务线的个性化需求
例如：
招聘的帖子，ext为：
{“job”:”driver”,”salary”:8000,”location”:”bj”}
而二手的帖子，ext为：
{”type”:”iphone”,”money”:3500}
帖子数据，100亿的数据量，分256库，通过ext存储异构业务数据，使用mysql存储，上层架了一个帖子中心服务，使用memcache做缓存，就是这样一个并不复杂的架构，解决了业务的大问题。这是58最核心的帖子中心服务IMC（Info Management Center）。
画外音：该服务的底层存储在16年全面切换为了自研存储引擎，替换了mysql，但架构理念仍未变。
解决了海量异构数据的存储问题，遇到的新问题是：
（1）每条记录ext内key都需要重复存储，占据了大量的空间，能否压缩存储；
（2）cateid已经不足以描述ext内的内容，品类有层级，深度不确定，ext能否具备自描述性；
（3）随时可以增加属性，保证扩展性；
解决完海量异构数据的存储问题，接下来，要解决的是类目的扩展性问题。
第二：统一类目属性服务
每个业务有多少属性，这些属性是什么含义，值的约束等，耦合到帖子服务里显然是不合理的，那怎么办呢？
抽象出一个统一的类目、属性服务，单独来管理这些信息，而帖子库ext字段里json的key，统一由数字来表示，减少存储空间。
画外音：帖子表只存元信息，不管业务含义。
如上图所示，json里的key不再是”salary” ”location” ”money” 这样的长字符串了，取而代之的是数字1,2,3,4，这些数字是什么含义，属于哪个子分类，值的校验约束，统一都存储在类目、属性服务里。
画外音：类目表存业务信息，以及约束信息，与帖子表解耦。
这个表里对帖子中心服务里ext字段里的数字key进行了解释：
（1）1代表job，属于招聘品类下100子品类，其value必须是一个小于32的[a-z]字符；
（2）4代表type，属于二手品类下200子品类，其value必须是一个short；
这样就对原来帖子表ext扩展属性：
{“1”:”driver”,”2”:8000,”3”:”bj”}
{”4”:”iphone”,”5”:3500}
key和value都做了统一约束。
除此之外，如果ext里某个key的value不是正则校验的值，而是枚举值时，需要有一个对值进行限定的枚举表来进行校验：
这个枚举校验，说明key=4的属性（对应属性表里二手，手机类型字段），其值不只是要进行“short类型”校验，而是value必须是固定的枚举值。
{”4”:”iphone”,”5”:3500}
这个ext就是不合法的，key=4的value=iphone不合法，而应该是枚举属性，合法的应该为：
{”4”:”5”,”5”:3500}
此外，类目属性服务还能记录类目之间的层级关系：
（1）一级类目是招聘、房产、二手…
（2）二手下有二级类目二手家具、二手手机…
（3）二手手机下有三级类目二手iphone，二手小米，二手三星…
（4）…
类目服务解释了帖子数据，描述品类层级关系，保证各类目属性扩展性，保证各属性值合理性校验，就是58另一个统一的核心服务CMC（Category Management Center）。
画外音：类目、属性服务像不像电商系统里的SKU扩展服务？
（1）品类层级关系，对应电商里的类别层级体系；
（2）属性扩展，对应电商里各类别商品SKU的属性；
（3）枚举值校验，对应属性的枚举值，例如颜色：红，黄，蓝；
通过品类服务，解决了key压缩，key描述，key扩展，value校验，品类层级的问题，还有这样的一个问题没有解决：每个品类下帖子的属性各不相同，查询需求各不相同，如何解决100亿数据量，1万属性的检索与联合检索需求呢？
第三：统一检索服务
数据量很大的时候，不同属性上的查询需求，不可能通过组合索引来满足所有查询需求，“外置索引，统一检索服务”是一个很常用的实践：
（1）数据库提供“帖子id”的正排查询需求；
（2）所有非“帖子id”的个性化检索需求，统一走外置索引；
元数据与索引数据的操作遵循：
（1）对帖子进行tid正排查询，直接访问帖子服务；
（2）对帖子进行修改，帖子服务通知检索服务，同时对索引进行修改；
（3）对帖子进行复杂查询，通过检索服务满足需求；
画外音：这个检索服务，扛起了58同城80%的请求（不管来自PC还是APP，不管是主页、城市页、分类页、列表页、详情页，最终都会转化为一个检索请求），它就是58另一个统一的核心服务E-search，这个搜索引擎，是完全自研的。
对于这个内核自研服务的搜索引擎架构，简单说明一下：
为应对100亿级别数据量、几十万级别的吞吐量，业务线各种复杂的复杂检索查询，扩展性是设计重点：
（1）统一的代理层，作为入口，其无状态性能够保证增加机器就能扩充系统性能；
（2）统一的结果聚合层，其无状态性也能够保证增加机器就能扩充系统性能；
（3）搜索内核检索层，服务和索引数据部署在同一台机器上，服务启动时可以加载索引数据到内存，请求访问时从内存中load数据，访问速度很快：
为了满足数据容量的扩展性，索引数据进行了水平切分，增加切分份数，就能够无限扩展性能
为了满足一份数据的性能扩展性，同一份数据进行了冗余，理论上做到增加机器就无限扩展性能
系统时延，100亿级别帖子检索，包含请求分合，拉链求交集，从聚合层均可以做到10ms返回。
画外音：入口层是Java研发的，聚合层与检索层都是C语言研发的。
帖子业务，一致性不是主要矛盾，E-search会定期全量重建索引，以保证即使数据不一致，也不会持续很长的时间。
五、总结
文章写了很长，最后做一个简单总结，面对100亿数据量，1万列属性，10万吞吐量的业务需求，可以采用了元数据服务、属性服务、搜索服务来解决：
一个解决存储问题
一个解决品类解耦问题
一个解决检索问题
任何复杂问题的解决，都是循序渐进的。
思路比结论重要，希望大家有收获。
属性 每秒10万吞吐 并发 架构 设计 58最核心的帖子中心服务IMC 类目服务 入口层是Java研发的，聚合层与检索层都是C语言研发的 电商系统里的SKU扩展服务
标签：全面 sub 收获 pad 解释 0ms 一个 级别 mic
原文地址：https://www.cnblogs.com/yuanjiangw/p/10801152.html
