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分布式数据库转型实践:全链路跟踪分析平台赋能分布式数据库
分布式数据库转型实践:全链路跟踪分析平台赋能分布式数据库
GoldenDB分布式数据库
2022-11-30
945
金融科技
移动化、
互联网化
带来数据爆炸式增长,分布式数据库日益广泛应用于千行百业。同时由于分布式数据库自身特点,也给传统运维带来了挑战:
首先,分布式数据库系统自身更加
复杂。较传统单机数据库系统,分布式数据库规模更庞大,结构更加丰富,节点较多,数据更加分散。同时,数据规模更加海量庞大。
其次,问题故障精准定位、快速解决更加困难。业务经过分布式数据库内部处理流程更加复杂,业务经过网络、负载均衡器、计算节点、全局事务管理节点、数据节点等环节。
针对海量大数据处理,包括日志、告警、性能、状态等方面,为了提升精准定位,快速解决故障的能力,需要借助于大数据、人工智能等新技术,才能摆脱传统的依赖文档、脚本、手工时代。
GoldenDB是一款高性能、高可靠、高扩展、高兼容、金融级分布式数据库。GoldenDB产品推出了引入大数据技术的智能运维平台Insight,提供海量大数据高效处理功能,支持端到端全链路跟踪分析能力。
其架构请参见图
1。
图1 GoldenDB全链路跟踪分析平台架构
监控数据流路径:计算、数据、
GTM等节点上产生的日志、性能等数据经过代理采集上报到大数据平台,最终在
Web界面上展示。
计算节点CN负责接收应用发送过来的业务语句,对业务语句做语法解析,优化等;数据节点DN用于存储业务数据以及执行分布式子事务;GTM提供全局事务管理,负责全局事务ID的生命周期管理。
传统依靠人工登录各节点抓取各类日志分析方式定位问题,存在大量数据解析、安全隐患、效率低等弊端。而
全链路跟踪工具提供事务、
SQL从客户端到CN、DN各节点全流程监视能力。以下以insert流程为例进行原理说明,请参考图2:
1) 客户端发起事务请求(如insert操作)流程:设置业务流水号。目的是为了将业务与数据库关联起来,方便快速定位业务语句问题。
2)CN解析客户端请求语句。如果业务未set流水号,则生成流水号:CNID+会话ID+时间戳。
3)CN向GTM申请全局事务ID(create gtid 请求)。CN从GTM接收到申请全局事务ID响应。
4) 事务分析、处理、提交;GTID释放等。
5) 反馈给客户端响应:CN判断GTM释放GTID成功,给客户端回复执行成功结果。如果GTM释放gtid失败,给客户端回复执行失败结果。
6)在以上各节点、各流程过程中,同时生成相关日志、性能统计数据。
7)大数据平台采集各节点上日志、性能数据,并且进行分析、清洗、转换、入库。
8)insight web界面进行展示、分析。
图2 全链路跟踪原理流程
全链路跟踪可以根据节点类型、集群号、事务流水号、原始
SQL关键字、事务执行的开始与结束时间等进行快速定位事务、SQL执行情况。提供各节点相关日志记录功能:
以事务为单位进行统计输出,统计信息包括:客户端信息
(IP,PORT),事务流水号,事务开始及结束时间,事务内各SQL语句信息,以及每个SQL语句对应的下到每个分片上的子SQL语句信息等。为运维人员、DBA提供可视化、端到端的故障问题快速定位新助手。全链路跟踪主要界面请参见图3。
图3 全链路跟踪主要功能界面
目前通过端到端全链路跟踪分析平台应用看来,有显著的成效。
1.提供了大数据、可视化运维平台。降低了运维人员技术门槛,降低运维时间与人力成本。
2.全链路跟踪一键操作,提升了问题故障精准分析、快速解决的能力。
当然,全链路跟踪目前还只是初步应用阶段,后续还会在实践中不断代迭代、优化。不断提升GoldenDB产品的简单易用水平,丰富运维能力,有效提高用户体验。
本文已经刊登在
《金融电子化》
2022年11
月刊
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文章转载自
GoldenDB分布式数据库
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