1.3 万亿条数据查询，如何做到毫秒级响应？ - 大咖技术

知乎，在古典中文中意为“你知道吗？”，它是中国的 Quora，一个问答网站，其中各种问题由用户社区创建，回答，编辑和组织。

• 需要高可用性数据：Post Feed 是第一个出现的屏幕，它在推动用户流量到知乎方面发挥着重要作用。
• 处理巨大的写入数据：例如，在高峰时间每秒写入超过 4 万条记录，记录数量每天增加近 30 亿条记录。
• 长期存储历史数据：目前，系统中存储了大约 1.3 万亿条记录。随着每月累积约 1000 亿条记录并且不断增长，历史数据将在大约两年内达到 3 万亿条记录。
• 处理高吞吐量查询：在高峰时间，系统处理平均每秒在 1200 万个帖子上执行的查询。
• 将查询的响应时间限制为 90 毫秒或更短：即使对于执行时间最长的长尾查询，也会发生这种情况。
• 容忍误报：这意味着系统可以为用户调出许多有趣的帖子，即使有些帖子被错误地过滤掉了。

• 高可用性：当用户打开知乎的推荐页面时，找到大量已经阅读过的帖子是一种糟糕的用户体验。
• 出色的系统性能：我们的应用具有高吞吐量和严格的响应时间要求。
• 易于扩展：随着业务的发展和应用程序的发展，我们希望我们的系统可以轻松扩展。

• 代理：这会将用户的请求转发给可用节点，并确保系统的高可用性。
• 缓存：这暂时处理内存中的请求，因此我们并不总是需要处理数据库中的请求。这可以提高系统性能。
• 存储：在使用 TiDB 之前，我们在独立的 MySQL 上管理我们的业务数据。随着数据量的激增，独立的 MySQL 系统还不够。
  然后我们采用了 MySQL 分片和 Master High Availability Manager（ MHA）的解决方案，但是当每月有 1000 亿条新记录涌入我们的数据库时，这个解决方案是不可取的。

MySQL 分片的缺点：

• 应用程序代码变得复杂且难以维护。
• 更改现有的分片键很麻烦。
• 升级应用程序逻辑会影响应用程序的可用性。

MHA 的缺点：

• 我们需要通过编写脚本或使用第三方工具来实现虚拟 IP（VIP）配置。
• MHA 仅监视主数据库。
• 要配置 MHA，我们需要配置无密码安全 Shell（ SSH）。这可能会导致潜在的安全风险。
• MHA 不为从属服务器提供读取负载平衡功能。
• MHA 只能监视主服务器（而不是从主服务器）是否可用。

• TiDB 服务器是一个无状态的 SQL 层，它处理用户的 SQL 查询，访问存储层中的数据，并将相应的结果返回给应用程序。它与 MySQL 兼容并且位于 TiKV 之上。
• TiKV 服务器是数据持久存在的分布式事务键值存储层。它使用 Raft 共识协议进行复制，以确保强大的数据一致性和高可用性。
• TiSpark 集群也位于 TiKV 之上。它是一个 Apache Spark 插件，可与 TiDB 平台配合使用，支持商业智能（BI）分析师和数据科学家的复杂在线分析处理（OLAP）查询。
• 放置驱动程序（PD）服务器是由 etcd 支持的元数据集群，用于管理和调度 TiKV。

• 水平可扩展性。
• MySQL 兼容的语法。
• 具有强一致性的分布式事务。
• 云原生架构。
• 使用 HTAP 进行最小提取，转换，加载（ ETL）。
• 容错和 Raft 恢复。
• 在线架构更改。

• 顶层：无状态和可伸缩的客户端 API 和代理。这些组件易于扩展。
• 中间层：软状态组件和分层 Redis 缓存作为主要部分。当服务中断时，这些组件可以通过恢复保存在 TiDB 群集中的数据来自我恢复服务。
• 底层：TiDB 集群存储所有有状态数据。它的组件高度可用，如果节点崩溃，它可以自我恢复其服务。