微信支付商户系统的架构揭秘

李跃森 2016-09-02 10:09:51

作者:李跃森腾讯云PostgreSQL首席架构师,腾讯数据库团队架构师,PostgreSQL-x2社区核心成员,获多项国家发明专利,从事PG内核开发和架构设计超10年。

 

腾讯云数据库团队,继承腾讯数据库团队十多年海量存储的内部数据库运营和运维经验,推出一系列高性能关系型、分布式、文档型和缓存类数据库产品,并提供高可用性、自动化运维和易维护的云数据库综合解决方案。

 

2015年之前,微信支付业务快速发展,需要一款数据库能够安全高效的支撑微信支付商户系统核心业务,这个重任落在了腾讯数据库团队自研PostgreSQL上。

 

2016年7月,腾讯云对外发布云数据库PostgreSQL,提供腾讯自研的内核优化版和社区版两个版本,以及提供分布式集群架构(分布式集群内部代号PostgreSQL-XZ)两种方案。目前云数据库PostgreSQL在腾讯大数据平台、广点通、腾讯视频等腾讯多个核心业务中稳定运行。

 

1分布式集群PostgreSQL-XZ:

 

腾讯PostgreSQL-XZ是由PostgreSQL-XC社区版本地化而来,能支撑水平扩展数据库集群。虽然PostgreSQL-XC很强大,但在性能、扩展性、安全、运维方面还是有明显的瓶颈,而腾讯PostgreSQL经过多年的积累,在这些方面都有较大提升和强化。由于是用于微信支付的核心数据库,腾讯PostgreSQL被定位为安全、高效,稳定,可靠的数据库集群。下面将以腾讯PostgreSQL-XZ为代表介绍腾讯自研PostgreSQL所做的优化和改进:

 

 
事务管理系统的优化:

 

PostgreSQL-XC在事务管理系统方案本身有一个明显的缺点,那就是事务管理机制会上成为系统的瓶颈,GTM(Global Transaction Manager全局事务管理器)会限制系统的扩展规模。如图3所示,是每个请求过来CN(Coordinator 协调节点)都会向GTM申请必需的gxid(全局事务ID)和gsnapshot(全局快照)信息,并把这些信息随着SQL语句本身一起发往DN(Datanode数据库节点)进行执行。另外,PostgreSQL-XC的管理机制,只有主DN才会获取的gxid,而备DN没有自己的gxid,因此无法提供只读服务,对系统也是不小的浪费。

                                              

图1

 

而腾讯PostgreSQL-XZ改进了事务管理机制,改进后,CN不再从GTM获取gxid和gsnapshot,每个节点使用自己的本地xid(事务ID)和gsnapshot(快照),如此GTM便不会成为系统的瓶颈;并且,DN备机就还可以提供只读服务,充分利用系统闲置资源。如图2,优化后的事务管理系统架构如下:

 

       图2

 

 
备机只读实现与优化:

 

当然,事务管理系统的优化为进行备DN只读提供了基础,然而原始集群并没有负载、调度等能力。在这方面,我们也做了大量的创新,总结起来包括:

 

  1. 正常CN和只读CN进行分离。

  2. 正常CN存储主用DN的元数据信息

  3. 只读CN存储备用DN的元数据信息

  4. DN之间使用hot standby(热备份保护)模式进行日志同步

 

通过这些方式,集群可以提供带有智能负载能力的备DN只读功能,充分利用系统资源。

 

图3

 

 
业务最小中断的扩容方案:

 

业务的快速增长不可避免的需要对资源进行扩容,社区版本的实现使得扩容成本高昂,需要对业务进行长时间的中断。因为,在社区版本PostgreSQL-XC中,通过“  DN=Hash(row) % nofdn”的方式决定一条记录的存储节点:

 

也就是说,先对分布列计算hash值,然后使用这个值对集群中的节点个数取模来决定记录去哪个节点(如图4)。

 

这种方案简单,但实际应用中需要长时间停机扩容。这是因为,扩容后节点数会变多,数据无法按照原有的分布逻辑进行读写,需要重新分布节点数据。而再均衡数据需要停机并手工迁移再均衡到各个节点。对于规模较大的交易系统来说,由于原有节点存储的是海量数据,再均衡过程可能会持续好几天。相信这是业务完全无法忍受的。

 

图4

 

因此我们引入了一种新的分表方法—sharded table。Shardedtable的数据分布采用如下(图5)的方式:

 

  1. 引入一个抽象的中间层--shard map。Shard map中每一项存储shardid和DN的映射关系。

  2. Sharded table中的每条记录通过Hash(row) % #shardmap entry来决定记录存储到哪个shardid,通过查询shardmap的存储的DN。

  3. 每个DN上存储分配到本节点shardid信息,进而进行可见性的判断

 

通过上面的方案,在扩容新加节点时,就只需要把一些shardmap中的shardid映射到新加的节点,并把对应的数据搬迁过去就可以了。扩容也仅仅需要切换shardmap中映射关系的,时间从几天缩短到几秒。

 

图5

 

 
数据倾斜解决方案:

 

数据倾斜是指,在分布式数据库系统中会因为物理节点、hash或shard分布原因,导致某些DN物理空间不足,而另外的物理空间剩余较大。例如,如果以商户作为分布key,京东每天的数据量和一个普通电商的数据量肯定是天地差别。可能某个大商户一个月的数据就会把一个DN的物理空间塞满,这时系统只有停机扩容一条路。因此我们必须要有一个有效的手段来解决数据倾斜,保证在表数据分布不均匀时系统仍然能够高效稳定的运行。

 

首先我们把系统的DN分为group(如下图8),每个group里面:

 

  1. 包含一个或者多个DN

  2. 每个group有一个shardmap

  3. 在建sharded表时,可以指定存储的group,也就是要么存储在group1,要么group2

  4. CN可以访问所有的group,而且CN上也存储所有表的访问方式信息

 

图6

 

对于系统中数据量较大用户进行特别的识别,并为他们创建白名单,使用不同的数据分布逻辑(如下图9):普通用户使用默认的数据分布逻辑,也就是:

 

Shardid = Hash(merchantid) % #shardmap

 

大商户使用定制的数据分布逻辑,也就是:

 

Shardid = Hash(merchantid) % #shardmap + fcreate_timedayoffset from 1970-01-01

 

图7

 

通过在大商户group分布逻辑中加入日期偏移,来实现同一个用户的数据在group内部多个节点间均匀分布。从而有效的解决数据分布不均匀问题。

 

下面是一个例子(如下图8):

 

 

 
9000W记录高效排序解决方案:

 

业务在列表查询场景下会收到如下的查询SQL:

 

 

在微信支付的场景中,某个商户每天的数据有300W,一个月数据超过9000W条,也就是说PostgreSQL需要面向一个9000W数据级数据进行快速排序,而且业务逻辑要求需要秒级输出,快速获取排序结果。

 

 

为此,我们提供表定义方案,即建立集群分区表。根据上述需求,可以采用按月分表,即每个月一张表,并对排序字段ffinish_time建立索引,这样每个分区进行扫描是可以使用索引。

 

 

我们再通过一系列执行计划的优化,CN下推order by和limit offset子句到DN;DN上在执行对应的sql使用使用Merge Append算子对各个子表执行的结果进行汇总输出,这个算子本身会保证输出是有序的,也就是说对子表进行索引扫描,同时Merge Append又对各个子表的结果进行归并,进而保证节点本身的结果是排序的。CN对多个DN的结果同样使用Merge Append进行归并,保证整个输出结果是有序的,从而完成整个排序过程。

 

 

下面是我们对排序进行的性能测试结果:

 

 

通过在24核CPU,64G内存的机型上进行测试,9000W数据的排序在最短可以在25 ms内完成,QPS最高可达5400。

 

 
并行优化:

 

随着当前硬件的发展,系统资源越来越丰富,多CPU大内存成了系统标配,充分利用这些资源可以有效的提升的处理效率优化性能。腾讯在2014年底开始进行PostgreSQL多核执行优化。

 

目前PostgreSQL9.6社区版也会包含部分并行化特性,但是没有我们这边这么丰富,下面介绍下腾讯PostgreSQL并行化的原理和效果:

 

 

  • 系统创建一个全局的共享内存管理器,使用bitmap管理算法进行管理

  • 系统启动时创建一定数据的Executor,这些Executor用来执行执行计划的碎片

  • 系统会创建一个计划队列,所有的Executor都会在任务队列上等待计划

  • 每个Executor对应一个任务结果队列,Executor在输出结果时就把结果的指针挂到结果队列中去

  • 计划队列,结果队列,计划分片执行结果都存放在共享内存管理器中,这样所有的进程都可以访问到这些结构

  • Postgres会话进程在收到sql时,判断是否可以并行化,并进行任务的分发;在结果队列中有结果时就读出返回

 

我们完成优化的算子:

  • Seqscan

  • Hash join

  • Nestloop join

  • Remote query

  • Hash Agg

  • Sort Agg

  • Append

 

通过在24核CPU,64G内存的机型下测试,各个算子的优化结果:

 

 

 

整体来说性能普遍是优化前的10-12倍,优化的效果比较明显。

 

2两地三中心容灾:

 

两地三中心容灾是金融级数据库的必备能力,对于金融类业务数据安全是最基本也是最重要诉求,因此我们为了保障高效稳定的数据容灾能力,也为PostgreSQL-XZ建设了完善的两地三中心自动容灾能力。具体的两地三中心部署结构如下:

 

 

同城节点间采用强同步方式,保障数据强一致;异地采用专网异步同步。

 

节点内,每台物理机上部署CAgent,agent收集机器状态并进行上报,并进行相应的告警和倒换执行功能。

 

每个IDC至少部署一个JCenter,JCenter负责收集上报每个agent上报的状态到ZK集群。这么多个JCenter中只有一个是主用,主用的JCenter除了进行状态上报还进行故障裁决和倒换。在主用的JCenter异常后,系统通过ZK自动裁决挑选一个备用的JCenter升主。

 

JCenter和CAgent是两地三中心的控制和裁决节点。

 

对于数据库节点,CN在每个IDC至少部署一个。DN在每个中心部署一个,一个为主,另外两个并联作为备机放在主机上,一个为同步备机,另外一个为异步备机。

 

在主机故障宕机时,JCenter优先选择同城的备机升主。

 

 
 
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