【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品体验】基于TDSQL-C Serverless最佳实践助力企业降本增效
作者:mmseoamin日期:2023-12-18

一、业务增长MySQL带来的业务痛点分析:

1. 性能瓶颈:

  • 随着公司的业务快速发展,数据库中的数据量猛增,访问性能也变慢了,单台MySQL实例无法应对和满足大规模数据管理和请求访问,导致数据库性能下降,成为瓶颈。
  • 关系型数据本身就比较容易形成系统瓶颈,无论是从单机存储容量、连接数、处理能力都有限。
  • 当单表的数据量达到1000W以后,由于查询和操作的维度较广,哪怕使用了MySQL从库读写分离、优化索引等操作时,性能还是无可避免严重下降。

    2. 数据强一致性同步延迟:

    • 当架构增加Redis、RabbitMQ等消息队列
    • OLTP的大数据量统计数据类异构表同步只能满足业务的T+1
    • 系统架构中,异步设计方案中的中间件故障,导致数据重传、数据丢失

      二、数据库应用的类型:

      Item区分OLAPOLTP
      1名称在线分析处理(Online Analytical Processing) 在线事务处理(Online Transaction Processing)
      2作用处理企业级的决策分析、战略分析以及业务分析等处理企业级的常规业务操作,如公司的采购、销售、存储、支付等
      3侧重点多维数据分析技术和聚合算法,方便分析数据强调数据的精确、事务的原子性和并发性
      4数据类型历史性、汇总性、非实时性、不可变性数据实时的、明细的、实时性的、可变性数据
      5场景数据仓库常规业务操作
      6查询模式采用复杂的算法和存储结构,如多维数据库和立方体结构需要简单的SQL语句,如基本的、事务相关的查询
      7性能要求更高的存储要求和处理能力快速且稳定的响应速度,可扩展性和高可用性
      8应用场景企业级的决策支持和战略分析等领域采购、销售、库存管理、银行交易等领域,极短的时间内快速响应用户请求,从而保证业务的正常运行

      所以,在日常的企业级应用中,OLAP和OLTP针对不同的业务场景,有不同的解决方案。OLAP主要用于企业级决策和战略分析,需要快速的数据查询和分析技术。相反,OLTP主要用于企业日常操作,需要快速的数据更新和处理技术。


      三、项目中的优化手段之《分库分表》:

      1. 业务痛点:

      • 由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题

        2. 解决的问题:

        • 优化单一表数据量过大而产生的性能问题,使得单个表的数据量变小,提高检索性能,一定程度上可以缓解查询性能瓶颈
        • 避免IO争抢并减少锁表的几率
        • 解决业务层面的耦合,业务清晰
        • 能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
        • 高并发场景下,在一定程度的提升IO、数据库连接数、降低单机硬件资源的瓶颈
        • 有些系统中使用的“冷热数据分离”,备份历史库
        • 在高并发和海量数据的场景下,分库分表能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力,突破IO、连接数、硬件资源的瓶颈

          3. 带来新的问题:

          • 跨库join(安全性等方面考虑,一般是禁止跨库join的)
          • 分布式事务
          • 业务复杂度增加
          • 投入的硬件成本也会更高
          • 跨分片的复杂查询,跨分片事务等
          • 跨节点关联查询
          • 跨节点多库进行查询时,limit分页,order by排序问题,就变得比较复杂
          • 主键避重,主键值ID无法保证全局唯一
          • 公共表、参数表、数据字典表等都是数据量较小,变动少,每个数据库都保存一份

            四、TDSQL-C MySQL Serverless解决的痛点:

            TDSQL-C MySQL Serverless实例提供了CPU、内存的实时弹性能力,构建云上资源架构下的MySQL产品新形态。

            1. 常规业务下的痛点:

            Item业务方案业务痛点Serverless实例解决方案
            1自建MySQL实例(1). 需要购买大量的云服务器构建MySQL集群,设备成本费用高
            (2). 专人运维成本,部署业务
            (3). 双11等活动时,提前负责服务的扩缩容
            (1). 按量收费,不使用不收费
            (2). 云函数计算,从CI/CD到服务部署,扩缩容,全部自动完成,客户可以更专注于业务代码
            2传统的云数据库(1). 提供多种内存/CPU规格给用户购买
            (2). 用户只能按最大负载量购买满负载配置,即使没有使用到,也需要为选中的规格付费
            (1). 自动扩缩容,访问量上来时自动扩容,降低时自动缩容,用户不需要关注规格
            (2). 按照实际使用的资源付费
            (3). 不使用不计费,如果没有访问,不应该收费

            2. Serverless数据库特点:

            举个场景:如果自己想要出行就只能购买汽车、摩托车,现在可以直接通过滴滴等第三方平台使用打车服务,只需输入目的地即可,不需要再关注买车的坑、开车怕被撞和汽车保养的问题,核心诉求得到了更好的满足。

            Serverless数据库可以看做,直接在云上直接购买虚拟机,部署业务,负责服务的扩缩容,从CI/CD到服务部署,扩缩容,全部自动完成,用户只需要更专注于业务代码即可。

            Serverless数据库的基本特点是无需运维、以API方式提供服务、按实际使用计费、无使用无费用等。

            3. 在业务波动较大的场景下,普通实例和Serverless实例资源使用和规格变化情况如下图所示:

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            由上图可以看到,在业务波动较大的场景下:

            Item数据实例资源低谷期资源高峰期灵活性
            1普通实例在低谷期浪费的资源较多在高峰期资源不足,业务受损比较固定的资源
            2Serverless实例在低谷期可以动态弹性释放不需要的资源,从而减少了资源浪费在高峰期也能完全满足业务需求,保证业务不受损,提高了系统的稳定性动态弹性伸缩能力

            总结:由于Serverless实例的规格会随业务需求量随时调整,总体浪费的资源很少,提升了资源利用率,降低了资源使用量。

            4. TDSQL-C MySQL Serverless的优势:

            Item优势项描述
            1更低的成本(1). 对于创业初期的企业,MySQL Serverless不依赖其它的基础设施和相关服务。
            (2). 即买即用并可以提供稳定和高效的数据存取服务。
            (3). 使用期间只需要为占用的资源按使用量付费。
            2更大的存储空间(1). 存储空间最大可高达32 TB。
            (2). 根据实例数据量自动扩展,可以有效避免集群存储资源不足对业务造成影响。
            3计算资源自动弹性扩缩容(1). 用户读取和写入需要的计算资源可弹性伸缩。
            (2). 不需要手动扩缩容,极大减少了运维成本和系统风险。
            4全面托管和免运维(1). 版本升级、系统部署、扩缩容、报警处理等底层服务不需要关心。
            (2). 用户无感知,业务无影响,服务持续可用,真正免运维。

            5. 适用场景:

            • 开发、测试环境等低频数据库使用场景
            • 中小企业建站服务等SaaS应用场景
            • 个人开发者用户
            • 学校教学、学生实验等教育场景
            • 物联网(IoT)、边缘计算等不确定负载场景
            • 全托管或希望完全免运维的用户
            • 业务有波动或不可预测的用户
            • 具有间歇性定时任务的业务场景

              五、TDSQL-C Serverless数据库的三大特性:

              Serverless 是腾讯自研云原生数据库 TDSQL-C MySQL 版的无服务器架构版,自动扩缩容,仅按照实际使用量计费,不用不计费,轻松应对业务数据量动态变化和持续增长。

              1. 自动启停,不使用无计费:

              Serverless 服务支持自定义实例自动暂停时间,无连接时实例会自动暂停。当有任务连接接入时,实例会秒级无间断自动唤醒。

              2. 按使用量计费:

              可调整 CCU 弹性扩缩容的范围,Serverless 集群会在该范围内根据实际业务压力自动增加或减少 CCU。

              3. 自动扩缩容:

              Serverless 集群会持续监控用户的 CPU、内存等 workload 负载情况,根据一定的规则触发自动扩缩容策略。


              六、自动启停,不使用无计费:

              1. 需求描述:

              1. 需求背景:
              可根据业务需要,自助开启或关闭自动暂停设置
              2. 实现思路:
              1. 自动启停的逻辑比较简单,默认只要1小时(用户可配)内监测到没有访问就回收掉计算节点,访问回来就把节点重新拉起。
              2. 也可以在控制台,指定数据库实例进行手动暂停操作。

              2. 测试方案:

              date +"%T.%N" && mysql -h gz-cynosdbmysql-grp-9eujfhd.sql.tencentcdb.com -P 27304 -u root -pDb123. -Nse "show databases" && date +"%T.%N"
              

              3. 测试结果分析:

              Linux的date命令可以用来显示或设定系统的日期与时间,通过获取命令开始前时间,再获取命令开始后时间,可以得到这条命令一共花费的时间值。

              命令参数:

              %T 时间(含时分秒,小时以24小时制来表示)。

              %N 在显示时,插入新的一行。

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              先将TDSQL-C MySQL如上述两种方法停掉,使用MySQL自带的“show databases”命令查看所有的数据库,因为默认的命令,也不涉及到什么慢查询,只能算空负载运行。可以看到执行的时间差,可以是秒级连接【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品体验】基于TDSQL-C Serverless最佳实践助力企业降本增效,在这里插入图片描述,第3张

              从TDSQL-C MySQL的实时监控报表也可以看出,在14:15之前的时间段是暂停的状态,在15:00左右,有连接访问,马上就秒级启动服务器,充分的说明了当没有数据库请求时,监控服务会触发计算资源的回收。当用户再次访问时,接入层则会唤醒集群,再次提供访问。

              4. 原理说明:

              TDSQL-C Serverless冷启动秒级内就能完成,怎么做到能贴近云函数的启动时间呢?

              当有连接访问时,系统会秒级自动启动处于暂停状态的数据库,用户不需设置重连机制。

              • TDSQL-C MySQL 版的接入层增加了一个恢复感知器(简称 perceptron)的模块来实现请求转发,perceptron 在和客户端握手之后,不会使用户端到集群的连接断连。恢复集群后,与 TDSQL-C MySQL 版握手,后续转发四层报文。
              • 整体流程设计采用了两个挑战随机数进行鉴权,以实现中继模块 perceptron 不存储用户名密码的情况下也可以完成用户名密码验证,保证了用户密码的安全性,也不会引入存储密码不一致的问题。

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                • 当集群处于暂停状态时,仅保留 perceptron 的路由
                • 当集群恢复后时,系统同时保留 perceptron 的路由和 TDSQL-C 的路由,并设置 perceptron 的路由权重为 0,以实现新增连接直连到 TDSQL-C,同时存量与perceptron 已经建连的连接依然能够通讯。

                  七、按使用量计费:

                  1. TDSQL-C MySQL 版 Serverless 服务的计费说明:

                  1. 计费模式
                  (1). Serverless 服务的计算和存储独立计费。
                  (2). 计算按 CCU 个数计费,存储按使用量 GB 计费,计费系统按秒计费,按小时结算。
                  2. 计费公式
                  Serverless 总费用 = 计算节点费用 + 存储空间费用 = Serverless 算力价格 × CCU 量 + 存储空间价格 × 存储空间

                  定义了一个算力单元CCU(TDSQL-C Compute Unit)=max {CPU, MEM/2, 最小规格}。

                  • MEM/2的含义是,由于定义的规格CPU/内存比都是1/2,内存除以2相当于把内存换算成CPU。
                  • 整体还是以CPU决定整个算力。
                  • 通过计算每个小时CCU平均值给用户计费。

                    2. 创建一张订单表:

                    创建一张订单表,用于方便写SQL语句进行压测,如下我们会进行一下insert写的场景压测,分析一下,TDSQL-C MySQL怎么样实现使用量计费。

                    CREATE TABLE `orders` (
                      `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单编号',
                      `customer_id` bigint(10) NOT NULL COMMENT '下单用户编号',
                      `product_id` bigint(15) NOT NULL COMMENT '产品编号',
                      `product_name` varchar(30) NOT NULL COMMENT '产品名称',
                      `product_price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '产品价格',
                      `quantity` int(11) NOT NULL COMMENT '产品数量',
                      `total_price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '总价格',
                      `order_time` datetime NOT NULL COMMENT '下单时间',
                      `delivery_time` datetime NOT NULL COMMENT '发货时间',
                      `status` int(1) NOT NULL DEFAULT '1' COMMENT '订单状态 1:已完成 0:未完成',
                      `address` varchar(100) NOT NULL COMMENT '家庭住址',
                      `phone` bigint(11) NOT NULL COMMENT '联系电话',
                      PRIMARY KEY (`order_id`)
                    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='订单信息表';
                    

                    创建表执行SQL成功。

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                    3. 使用腾讯云的“云压测”进行测试:

                    云压测(Performance Testing Service, PTS)是一款分布式性能测试服务,可模拟海量用户的真实业务场景,全方位验证系统可用性和稳定性。支持按需发起压测任务,提供百万并发多地域流量发起能力。提供流量录制、场景编排、流量定制、高级脚本定制等功能,可快速根据业务模型定义压测场景,真实还原应用大规模业务访问场景,帮助用户提前识别应用性能问题。

                    创建一个压测的案例场景,为了更好的说明按使用量来计费,我们选择了递增压测的方案,模拟一下根据不同的业务量,产生不同的负载,Serverless 集群会在该范围内根据实际业务压力自动增加或减少 CCU,根据不同的算力CCU产生不同的费用。

                    压测场景说明:

                    一共压测2000VUM,最大的并发数是10VUs,为了还原生产的场景,按阶段性递增进行压测,一共压测4分钟,在1分钟内分3次过去逐渐增加并发数,由3.33VUs到6.66VUs,再到10VUs,演示流量逐渐慢慢增长,看一下CCU的弹性自动扩容能力。

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                    以下是这次递增压测的结果报表,一共是576809个请求(接近6w个请求),没有一个网络请求失败的,平均的响应时间是在3.75ms,最高的并发数是在10VUs,下面的折线图也是分为3次有规律的进行递增。【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品体验】基于TDSQL-C Serverless最佳实践助力企业降本增效,在这里插入图片描述,第7张

                    举例说明,我们设置了算力配置为:选择最小最大规格为0.25核-1核:

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                    从图中可以看到,递增压测分为3波:

                    • 第一波初期的CCU在0.25左右,就会按0.25算力来进行计费
                    • 第二波的CCU在0.5左右,就会按0.25算力来进行计费
                    • 第三波业务高峰过来,CCU逐渐升高到0.691左右,就会按照0.69来进行计费,能够很好的应对业务负载。
                    • 在压测结束后,CCU逐渐从0.5降到0.25,再到0,不使用就不计费

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                      下图可以看到我们在压测产生的同时,CCU的费用也提高了,可以很方便的进行自动扩缩容,访问量上来时自动扩容,降低时自动缩容,按照实际使用的资源付费,不使用不计费,如果没有访问,就不收费。

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                      以下为CPU、内存的性能数据参考,都是正比的增长趋势,所以,上面讲到的CCU的计费方式,跟CPU和内存是有关系的。

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                      八、自动扩缩容:

                      目标是做到秒级的扩缩容,并且期间对用户是平滑的,无感知的。

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                      以上图为例子,用户在购买时选择最小规格为1核2G,最大规格为2核4G。

                      1. 如果是传统的MySQL数据库实例:

                      初始为1核2G,当业务访问过来,把CPU用满了时,用户需要手动去修改规则,修改后需要重启后才能生效。

                      2. 如果是TDSQL-C MySQL Serverless数据库实例:

                      • 初始就给用户提供最大CPU规格,内存则从最小规格开始,假设用户使用的CPU超过1核,并持续一段时间,将把内存从2G扩到4G。
                      • TDSQL-C Serverless的CPU资源不会受限,可以在设置的最大规格内任意使用。优点是用户性能不受限,引入的缺点是可能整机出现满负载。
                      • 由于TDSQL-C采用存算分离架构,一旦监控到整机资源超过阈值,就进行快速迁移。迁移其实就是在另外一台相对空闲的机器重新拉起实例,秒级完成。在资源负载上可以精准控制。

                        3. 创建压测测试场景(使用80VUs):

                        这里也是采用子递增压测的方式,但是之次使用最大的并发数为80VUs,在1分钟内全部压测完,然后,在前30s使用40VUs,后面30s直接使用80VUS。

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                        4. 压测结果分析:

                        这里也是模拟一下,应对于突发急剧增加的流量,TDSQL-C MySQL是如何进行扩容的。

                        • 第一区间是比如正常的业务流量,如下单购物,使用了并发40VUs,最大使用的算力差不多是0.8左右
                        • 第二区间是突然遇到双11活动,业务的访问量马上急剧增加,这时候,TDSQL-C MySQL可以自动扩容到CCU接近4左右,可以完全满足业务突增的情况
                        • 第三区间表示活动结束了,对应的业务访问量就降下来了,可以看到CCU也可以弹性的回收缩回到0.8左右
                        • 第四区间在没有任何访问量的时候,监控服务会触发计算资源的回收,此时,CCU降低到0,没有使用,就可以不收费

                          【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品体验】基于TDSQL-C Serverless最佳实践助力企业降本增效,在这里插入图片描述,第14张

                          从上图,我们可以得出一个结论:

                          • 秒级的扩缩容,期间对用户是平滑的,无感知
                          • Serverless 服务支持按实际计算和存储资源使用量收取费用,不用不付费

                            由于压测的并发数比较大,也可以看到TDSQL-C MySQL有一些诊断提示,我们也可以根据一些警告进行一些系统的优化,以对应业务的变化。

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                            九、秒级扩容背后的架构原理:

                            1. 主流公司的现有架构:

                            很多公司目前的主流架构是采用单体冗余架构(一主多从),这种架构在扩展性存在很大的问题。

                            • 实例的升降级和读扩展,都需要通过数据搬迁来实现
                            • 随着数据量不断的增长,迁移耗时越来越长

                              2. 存算分离架构:

                              为了解决一主多从架构在扩展性这方面的问题,大多数采用的方案是采用存算分离架构。

                              • 一类是ShareNothing架构,计算和存储均支持水平扩展,扩展能力非常强。但是最大的问题是SQL兼容性,需要不断的持续构建和完善自己的生态。
                              • 另一类是ShareStorage架构,共享存储架构并没有改变查询引擎和ACI这些基础特性,可以做到100%的兼容性。

                                腾讯云优先选择了基于共享存储架构的数据库产品TDSQL-C提供Serverless服务。

                                【腾讯云 TDSQL-C Serverless 产品体验】基于TDSQL-C Serverless最佳实践助力企业降本增效,在这里插入图片描述,第16张

                                TDSQL-C是腾讯云基于共享存储架构的云原生数据库,由于ToB业务对稳定性的要求很高,复用了云上比较成熟的组件。

                                • 在计算层使用腾讯维护的MySQL内核分支-TXSQL,复用它的bugfix和新特性
                                • 在存储层使用腾讯内部的云硬盘CBS,把CBS的核心存储和硬盘逻辑进行剖离,打造了统一存储平台HiSTOR

                                  作为存储底座,加上云硬盘CBS、云分布式文件系统CFS等多款云上的产品,提供副本同步、故障自动迁移、数据校验等一系列完善的数据安全保障能力,这正是TDSQL-C MySQL Serverless产品能够稳定运行数年的重要基石。


                                  十、 总结:

                                  随着云计算的发展,Serverless架构带来的优势,就是用户不用更多的去考虑服务器的相关的运维工作,无需再去考虑规格大小、存储类型、网络带宽的问题,Serverless架构会帮助自动扩缩容、无需服务器运维了、无需备份数据、软件配置等工作。

                                  随着 Serverless 概念的迅速普及,腾讯云数据库TDSQL-C也推出了 Serverless 产品形态,可以为用户提供更低成本、更灵活的云数据库服务,减少了用户维护数据库规格的负担。

                                  通过上面对TDSQL-C Serverless 在自动扩缩容、按使用量计费、不使用不计费3个方面进行学习与探讨,TDSQL-C Serverless在无负载时不产生任何费用,而当业务流量到来时能够秒级自动扩容扛起突发请求,做到按使用量分配计算资源、按使用量进行扣除费用。

                                  对于开发者和企业来说,Serverless 服务是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库 TDSQL-C MySQL 版的无服务器架构版,是全 Serverless 架构的云原生数据库。Serverless 服务支持按实际计算和存储资源使用量收取费用,不用不付费,可以为企业很好的进行降本增效。