会员系统[同程艺龙] — 高可用架构设计实践

[魏小言]

目录

ES高可用方案

ES双中心主备集群架构

ES流量隔离三集群架构

ES集群深度优化提升

会员Redis缓存方案

Redis双中心多集群架构

高可用会员主库方案

MySQL双中心Partition集群方案

会员主库平滑迁移方案

MySQL和ES主备集群方案

异常会员关系治理

展望：更精细化的流控和降级策略

更精细化的流控策略

更精细化的降级策略

结语

会员系统[同程艺龙] — 高可用架构设计实践
会员系统是一种基础系统，跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员系统出故障，会导致用户无法下单，影响范围是全公司所有业务线。所以，会员系统必须保证高性能、高可用，提供稳定、高效的基础服务。

随着同程和艺龙两家公司的合并，越来越多的系统需要打通同程APP、艺龙APP、同程微信小程序、艺龙微信小程序等多平台会员体系。

例如微信小程序的交叉营销，用户买了一张火车票，此时想给他发酒店红包，这就需要查询该用户的统一会员关系。因为火车票用的是同程会员体系，酒店用的是艺龙会员体系，只有查到对应的艺龙会员卡号后，才能将红包挂载到该会员账号。

除了上述讲的交叉营销，还有许多场景需要查询统一会员关系，例如订单中心、会员等级、里程、红包、常旅、实名，以及各类营销活动等等。所以，会员系统的请求量越来越大，并发量越来越高，今年五一小长假的秒并发TPS甚至超过2万多。在如此大流量的冲击下，会员系统是如何做到高性能和高可用的呢？这就是本文着重要讲述的内容。

ES高可用方案
ES双中心主备集群架构
同程和艺龙两家公司融合后，全平台所有体系的会员总量是十多亿。在这么大的数据体量下，业务线的查询维度也比较复杂。有的业务线基于手机号，有的基于微信unionid，也有的基于艺龙卡号等查询会员信息。这么大的数据量，又有这么多的查询维度，基于此，我们选择ES用来存储统一会员关系。ES集群在整个会员系统架构中非常重要，那么如何保证ES的高可用呢？

首先我们知道，ES集群本身就是保证高可用的，如下图所示：

当ES集群有一个节点宕机了，会将其他节点对应的Replica Shard升级为Primary Shard，继续提供服务。但即使是这样，还远远不够。

例如ES集群都部署在机房A，现在机房A突然断电了，怎么办？例如服务器硬件故障，ES集群大部分机器宕机了，怎么办？或者突然有个非常热门的抢购秒杀活动，带来了一波非常大的流量，直接把ES集群打死了，怎么办？

面对这些情况，让运维兄弟冲到机房去解决？这个非常不现实，因为会员系统直接影响全公司所有业务线的下单主流程，故障恢复的时间必须非常短，如果需要运维兄弟人工介入，那这个时间就太长了，是绝对不能容忍的。那ES的高可用如何做呢？我们的方案是ES双中心主备集群架构。

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我们有两个机房，分别是机房A和机房B。我们把ES主集群部署在机房A，把ES备集群部署在机房B。会员系统的读写都在ES主集群，通过MQ将数据同步到ES备集群。此时，如果ES主集群崩了，通过统一配置，将会员系统的读写切到机房B的ES备集群上，这样即使ES主集群挂了，也能在很短的时间内实现故障转移，确保会员系统的稳定运行。

最后，等ES主集群故障恢复后，打开开关，将故障期间的数据同步到ES主集群，等数据同步一致后，再将会员系统的读写切到ES主集群。如下图所示：

ES流量隔离三集群架构
双中心ES主备集群做到这一步，感觉应该没啥大问题了，但去年的一次恐怖流量冲击让我们改变了想法。那是一个节假日，某个业务上线了一个营销活动，在用户的一次请求中，循环10多次调用了会员系统，导致会员系统的TPS暴涨，差点把ES集群打爆。

这件事让我们后怕不已，它让我们意识到，一定要对调用方进行优先级分类，实施更精细的隔离、熔断、降级、限流策略。首先，我们梳理了所有调用方，分出两大类请求类型。第一类是跟用户的下单主流程密切相关的请求，这类请求非常重要，应该高优先级保障。第二类是营销活动相关的，这类请求有个特点，他们的请求量很大，TPS很高，但不影响下单主流程。

基于此，我们又构建了一个ES集群，专门用来应对高TPS的营销秒杀类请求，这样就跟ES主集群隔离开来，不会因为某个营销活动的流量冲击而影响用户的下单主流程。如下图所示：

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ES集群深度优化提升
讲完了ES的双中心主备集群高可用架构，接下来我们深入讲解一下ES主集群的优化工作。有一段时间，我们特别痛苦，就是每到饭点，ES集群就开始报警，搞得每次吃饭都心慌慌的，生怕ES集群一个扛不住，就全公司炸锅了。

那为什么一到饭点就报警呢？因为流量比较大，导致ES线程数飙高，CPU直往上窜，查询耗时增加，并传导给所有调用方，导致更大范围的延时。那么如何解决这个问题呢？通过深入ES集群，我们发现了以下几个问题： 

ES负载不合理，热点问题严重。ES主集群一共有几十个节点，有的节点上部署的shard数偏多，有的节点部署的shard数很少，导致某些服务器的负载很高，每到流量高峰期，就经常预警。

ES线程池的大小设置得太高，导致CPU飙高。我们知道，设置ES的threadpool，一般将线程数设置为服务器的CPU核数，即使ES的查询压力很大，需要增加线程数，那最好也不要超过“cpu core * 3 / 2 + 1”。如果设置的线程数过多，会导致CPU在多个线程上下文之间频繁来回切换，浪费大量CPU资源。

shard分配的内存太大，100G，导致查询变慢。我们知道，ES的索引要合理分配shard数，要控制一个shard的内存大小在50G以内。如果一个shard分配的内存过大，会导致查询变慢，耗时增加，严重拖累性能。

string类型的字段设置了双字段，既是text，又是keyword，导致存储容量增大了一倍。会员信息的查询不需要关联度打分，直接根据keyword查询就行，所以完全可以将text字段去掉，这样就能节省很大一部分存储空间，提升性能。

ES查询，使用filter，不使用query。因为query会对搜索结果进行相关度算分，比较耗CPU，而会员信息的查询是不需要算分的，这部分的性能损耗完全可以避免。

节约ES算力，将ES的搜索结果排序放在会员系统的JVM内存中进行。

增加routing key。我们知道，一次ES查询，会将请求分发给所有shard，等所有shard返回结果后再聚合数据，最后将结果返回给调用方。如果我们事先已经知道数据分布在哪些shard上，那么就可以减少大量不必要的请求，提升查询性能。

经过以上优化，成果非常显著，ES集群的CPU大幅下降，查询性能大幅提升。ES集群的CPU使用率： 

会员系统的接口耗时：

会员Redis缓存方案
一直以来，会员系统是不做缓存的，原因主要有两个：第一个，前面讲的ES集群性能很好，秒并发3万多，99线耗时5毫秒左右，已经足够应付各种棘手的场景。第二个，有的业务对会员的绑定关系要求实时一致，而会员是一个发展了10多年的老系统，是一个由好多接口、好多系统组成的分布式系统。

所以，只要有一个接口没有考虑到位，没有及时去更新缓存，就会导致脏数据，进而引发一系列的问题，例如：用户在APP上看不到微信订单、APP和微信的会员等级、里程等没合并、微信和APP无法交叉营销等等。那后来为什么又要做缓存呢？是因为今年机票的盲盒活动，它带来的瞬时并发太高了。虽然会员系统安然无恙，但还是有点心有余悸，稳妥起见，最终还是决定实施缓存方案。

ES近一秒延时导致的Redis缓存数据不一致问题的解决方案

在做会员缓存方案的过程中，遇到一个ES引发的问题，该问题会导致缓存数据的不一致。我们知道，ES操作数据是近实时的，往ES新增一个Document，此时立即去查，是查不到的，需要等待1秒后才能查询到。如下图所示：

ES的近实时机制为什么会导致Redis缓存数据不一致呢？具体来讲，假设一个用户注销了自己的APP账号，此时需要更新ES，删除APP账号和微信账号的绑定关系。而ES的数据更新是近实时的，也就是说，1秒后你才能查询到更新后的数据。而就在这1秒内，有个请求来查询该用户的会员绑定关系，它先到Redis缓存中查，发现没有，然后到ES查，查到了，但查到的是更新前的旧数据。最后，该请求把查询到的旧数据更新到Redis缓存并返回。就这样，1秒后，ES中该用户的会员数据更新了，但Redis缓存的数据还是旧数据，导致了Redis缓存跟ES的数据不一致。如下图所示：

面对该问题，如何解决呢？我们的思路是，在更新ES数据时，加一个2秒的Redis分布式并发锁，为了保证缓存数据的一致性，接着再删除Redis中该会员的缓存数据。如果此时有请求来查询数据，先获取分布式锁，发现该会员ID已经上锁了，说明ES刚刚更新的数据尚未生效，那么此时查询完数据后就不更新Redis缓存了，直接返回，这样就避免了缓存数据的不一致问题。如下图所示：

上述方案，乍一看似乎没什么问题了，但仔细分析，还是有可能导致缓存数据的不一致。例如，在更新请求加分布式锁之前，恰好有一个查询请求获取分布式锁，而此时是没有锁的，所以它可以继续更新缓存。

但就在他更新缓存之前，线程block了，此时更新请求来了，加了分布式锁，并删除了缓存。当更新请求完成操作后，查询请求的线程活过来了，此时它再执行更新缓存，就把脏数据写到缓存中了。发现没有？主要的问题症结就在于“删除缓存”和“更新缓存”发生了并发冲突，只要将它们互斥，就能解决问题。如下图所示：

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实施了缓存方案后，经统计，缓存命中率90%+，极大缓解了ES的压力，会员系统整体性能得到了很大提升。

Redis双中心多集群架构
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