TableStore实战:亿量级订单管理解决方案
发布于 12 天前 作者 wangtantan 812 次浏览 最后一次编辑是 4 天前 来自 分享

一、方案背景

订单系统存在于各行各业,如电商订单、银行流水、运营商话费账单等,是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统,在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展,以及各企业对数据的重视,需要存储和持久化的订单量越来越大。数据的重视程度与数据规模的膨胀带来了新的挑战。

需求场景

某电商平台A,需要进行持久化所有平台产生的订单数据。同时,基于所有的订单数据,系统又需要向外提供面向多种角色:消费者、店家、平台三类人群的多元化的查询服务。消费者可以查询自己的历史订单,商家可以统计热销产品,平台也可以分析用户行为、平台交易规模等。主要查询方式涵盖订单的多维度检索,以及订单数据的分析、统计等,例如: 面向消费者:【A消费者】*【近1年】*【卖出电脑】订单查询; 面向售货员:【B售货员】*【近1个月】销售订单; …

技术点

在订单场景中,技术上通常需要考虑的技术点,主要包含如下几个方面:

  • 查询能力:需要具备丰富的查询类型,如多维度、范围、模糊查询等,同时具备排序、统计等功能;
  • 数据量:存储海量数据的同时,满足强一致、高可用、低成本等要求;
  • 服务性能:应对高并发请求高并发的同时,保证低延迟;

实现多维、实时查询功能,是订单管理解决方案的核心功能,官网控制台地址:项目样例 image.png | left | 747x420

二、方案演进

应对订单场景,电商通常会采用MySQL传统方案。借助关系型数据库强大的查询能力,用户可直接通过SQL语句实现订单数据的多维度查询、数据统计等。所谓数据膨胀,分为横向、纵向两种,横向即不断迭代引入的新字段维度,纵向即总的存储数据量。在面对这两种订单数据膨胀上,单MySql方案逐渐变得吃力。 SQL + NoSQL的组合方案(以下称:组合方案)便应运而生,借助两个数据库各自的优势分别解决不同场景各自的需求。但组合方案同样也带来了新的问题,组合方案牺牲空间成本,同时也增加了开发工作量与运维复杂度。在保证数据一致性上产生额外开销。 下面让我们看一下如下几个常规方案:

常规方案

1、MySql分库分表方案

MySql自身拥有强大的数据查询、分析功能,基于MyQql创建订单系统,可以应对订单数据多维查询、统计场景。伴随着订单数据量的增加,用户会采取分库、分表方案应对,通过这种伪分布式方案,解决数据膨胀带来的问题。但数据一旦达到瓶颈,便需要重新创建更大规模的分库+数据的全量迁移,麻烦就会不断出现。数据迭代、膨胀带来的困扰,是MySql方案难于逾越的。仅仅依靠MySql的传统订单方案短板凸显。 1、数据纵向(数据规模)膨胀:采用分库分表方案,MySql在部署时需要预估分库规模,数据量一旦达到上限后,重新部署并做数据全量迁移; 2、数据横向(字段维度)膨胀:schema需预定义,迭代新增新字段变更复杂。而维度到达一定量后影响数据库性能;

2、MySql+HBase方案

引入双数据的方案应运而生,通过实时数据、历史数据分存的方案,可以一定程度解决数据量膨胀问题。该方案将数据归类成两部分存储:实时数据、历史数据。同时通过数据同步服务,将过期数据同步至历史数据。 1、实时订单数据(例如:近3个月的订单):将实时订单存入MySql数据库。实时订单的总量膨胀的速度得到了限制,同时保证了实时数据的多维查询、分析能力; 2、历史订单数据(例如:3个月以前的订单):将历史订单数据存入HBase,借助于HBase这一分布式NoSql数据库,有效应对了订单数据膨胀困扰。也保证了历史订单数据的持久化; 但是,该方案牺牲了历史订单数据对用户、商家、平台的使用价值,假设了历史数据的需求频率极低。但是一旦有需求,便需要全表扫描,查询速度慢、IO成本很高。而维护数据同步又带来了数据一致性、同步运维成本飙升等难题;

3、MySql+Elasticsearch方案

组合方案还有MySql+Elasticsearch,该方案同样是将数据分两部分存储,可以一定程度解决订单索引维度增长问题。用户自己维护数据同步服务,保证两部分数据的一致性; 1、全量数据:将全量的订单数据存入MySql数据库,订单ID之外的数据整体存为一个字段。该全量数据作为持久化存储,也用于非索引字段的反查; 2、查询数据:仅将需要检索的字段存入Elasticsearch(基于Lucene分布式索引数据库),借助于>Elasticsearch的索引能力,提供可以应付维度膨胀的订单数据,然后必要时反查MySql获取订单完整信息; 该方案应付了数据维度膨胀带来的困扰,但是随着订单量的不断膨胀,MySql扩展性差的问题再次暴露出来。同时数据同步至Elasticsearch的方案,开发、运维成本很高,方案选择也存在弊端。

能力分析 MySql HBase Elasticsearch TableStore
存储方式 行存储 列存储 索引存储 列存储+索引存储
扩展性 单机、扩展性差 水平扩展 水平扩展 (自动)水平扩展
一致性 强一致性 强一致性、时序一致性 强一致性、时序一致性
检索 较弱的支持 不支持 支持 支持
数据量 ~ 1T,~亿行 ~10 PB,~万亿行 ~1 PB,~千亿行 ~10 PB,~万亿行

表格存储(TableStore)方案

如果使用表格存储(TableStore)研发的多元索引(SearchIndex)方案,则可以完美地解决亿量级订单系统问题。TableStore具有即开即用,按量收费等特点。多元索引随时创建,是海量电商订单元数据管理的优质方案。 TableStore作为阿里云提供的一款全托管、分布式NoSql型数据存储服务,具有【海量数据存储】、【热点数据自动分片】、【海量数据多维检索】等功能,天然地解决了订单数据大爆炸这一挑战; 同时,SearchIndex功能在保证用户数据高可用的基础上,提供了数据多维度搜索、统计等能力。针对多种场景创建多种索引,实现多种模式的检索。用户可以仅在需要的时候创建、开通索引。由TableStore来保证数据同步的一致性,这极大的降低了用户的方案设计、服务运维、代码开发等工作量。

基于表格存储搭建的订单系统页面一览

样例内嵌在表格存储控制台中,用户可登录控制台体验系统(若为表格存储的新用户,需要点击开通服务后体验,开通免费,订单数据存储在公共实例中,体验不消耗用户存储、流量、Cu)。 注:该样例提供了【亿量级】订单数据。官网控制台地址:项目样例

testRecord

二、搭建准备

若您对于亿量级订单系统的体验不错,希望开始自己系统的搭建之旅,只需按照如下步骤便可以着手搭建了:

1、开通表格存储

通过控制台开通表格存储服务,表格存储即开即用(后付费),采用按量付费方式,已为用户提供足够功能测试的免费额度。 表格存储官网控制台免费额度说明

2、创建实例

通过控制台创建表格存储实例,选择支持多元索引的Region。(当前阶段SearchIndex功能尚未商业化,暂时开放北京、上海、深圳、杭州四地,后续逐渐开放)

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创建实例后,提交工单申请多元索引功能邀测(商业化后默认打开,不使用不收费)。

  • 邀测地址:提工单,选择【表格存储】>【产品功能、特性咨询】>【创建工单】,申请内容如下:
  • 问题描述:请填写【申请SearchIndex邀测】
  • 机密信息:请填写【地域+实例名】,例:上海+myInstanceName

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3、SDK下载

使用具有多元索引(SearchIndex)的SDK,官网地址,暂时java、go、node.js、C#四种SDK增加了新功能

java-SDK

<dependency>
    <groupId>com.aliyun.openservices</groupId>
    <artifactId>tablestore</artifactId>
    <version>4.8.0</version>
</dependency>

go-SDK

$ go get github.com/aliyun/aliyun-tablestore-go-sdk

Nodejs-SDK

$ npm install tablestore@4.1.0

C#

$ Install-Package Aliyun.TableStore.SDK -Version 4.1.0

4、表设计

订单系统不仅仅是订单一张数据表,它应包含:消费者表、售货员表、产品表、供货商表、交易订单表、支付订单表等。在本样例中,主要使用最基本的四张表(消费者表、售货员表、产品表、交易订单表),仅以订单表举例如下: 表名:order_contract

列名 数据类型 索引类型 字段说明
_id(主键列) String MD5(oId)避免热点
oId String KEYWORD 订单编号
pName String TEXT 产品名,TEXT类型索引可模糊查询,但不能排序
totalPrice double DOUBLE 订单总价
orderTime long LONG 下单时间(时间戳)

三、开始搭建(核心代码)

1、创建数据表

四张表:订单表、消费者表、售货员表、产品表 用户仅需维护一个实例,按如下方式创建:通过控制台创建、管理数据表(用户也可以通过SDK直接创建):

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2、创建数据表索引 TableStore自动做全量、增量的索引数据同步:用户可以通过控制台创建、管理SearchIndex(用户也可通过SDK创建):

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3、数据导入

插入部分测试数据(控制台样例中插入了1亿条数据,用户自己可以通过控制台插入少量测试数据);

订单号 订单(md5)(主键) 消费者编号 消费者姓名 售货员编号 售货员姓名 产品编号 产品名 产品品牌 产品类型 下单时间 支付时间 支付状态 产品单价 数量 总价钱
o0000000000 c49f5fd5aba33159accae0d3ecd749a7 c0019 消陈九 s0020 售楚十 p0003004 vivo x21 vivo 手机 2018-07-17 21:00:00 2498.99 2 4997.98
消费者编号(主键) 消费者姓名 消费者积分 注册时间
c0001 消赵一 818 2018-07-07 14:33:51
售货员编号(主键) 售货员姓名 售货员积分 入职日期
s0001 售赵一 613 2018-07-07 14:27:59
产品编号(主键) 产品名 产品品牌 产品类型 产品单价 新增时间
p0001001 iphone 6 苹果 手机 6969.00 2018-07-07 14:44:39

4、数据读取

数据读取分为两类:

主键读取

基于原生表格存储的主键列获取:getRow, getRange, batchGetRow等。主键读取用于索引(自动)反查,用户也可以提供主键(订单md5)的单条查询的页面,亿量级下查询速度极快。单主键查询方式不支持多维度检索;

索引读取

基于新SearchIndex功能Query:search接口。用户可以自由设计索引字段的多维度条件组合查询。通过设置选择不同的查询参数,构建不同的查询条件、不同排序方式;目前支持:精确查询、范围查询、前缀查询、匹配查询、通配符查询、短语匹配查询、分词字符串查询,并通过布尔与、或组合。 如【c0001号消费者,且消费在99.99以上的订单】组合方式如下:

Node.js代码

client.search({
    tableName: TABLE_NAME,
    indexName: INDEX_NAME,
    searchQuery: {
        offset: 0,
        limit: 10, 
        query: {
            queryType: TableStore.QueryType.BOOL_QUERY,
            query: {
                mustQueries: [ 
                    { //查询条件一:TermQuery,cId这一列的值要匹配"c0001"
                        queryType: TableStore.QueryType.TERM_QUERY,
                        query: {
                            fieldName: "cId",
                            term: "c0001"
                        }
                    },
                    { //查询条件二:RangeQuery,totalPrice这一列的值要大于99.99
                        queryType: TableStore.QueryType.RANGE_QUERY,
                        query: {
                            fieldName: "totalPrice",
                            rangeFrom: 99.99,
                        }
                    },
                ],
            }
        },
        getTotalCount: true
    },
    columnToGet: {
        returnType: TableStore.ColumnReturnType.RETURN_ALL
    }
}, callback);

Java代码

List<Query> mustQueries = new ArrayList<Query>();

TermQuery termQuery = new TermQuery();
termQuery.setFieldName("cId");
termQuery.setTerm(ColumnValue.fromString("c0001"));
mustQueries.add(termQuery);

RangeQuery rangeQuery = new RangeQuery();
rangeQuery.setFieldName("totalPrice");
rangeQuery.setFrom(ColumnValue.fromDouble(99.99));
mustQueries.add(rangeQuery);

BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();
boolQuery.setMustQueries(mustQueries);

四、欢迎加入

__引自云栖:原文地址:https://yq.aliyun.com/articles/656196

这样,系统的核心代码已经完成,基于表格存储搭建订单系统,是不是很简单? 对表格存储(TableStore)感兴趣的用户,欢迎加入【表格存储公开交流群】,群号:11789671。

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7 回复

缺点:过于依赖阿里云平台 这个我记得是飞天计划的产品,很早就有了,怎么突然又提出来了。

看来数据不值钱

@zy445566 依赖云平台,存储成本、运维成本、开发成本才会更低。 产品是阿里云最早期的自研产品,经过集团内、外打磨近10年,只是产品第一次出现在cnode社区视野

@waitingsong 数据最值钱了

太厉害了,1亿条数据,还这么快

SQL + NoSQL的组合方案,非常棒

@alphakid 如果您已经使用到SQL + NoSQL组合方案,那数据量已经很大规模的,是因为单SQL或NoSQL支撑不了吗?数据库双写或者异步同步是不是也存在很大痛点?

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