摘要:应用运维管理平台(AOM)和Cassandra是两个不可分割的组成部分,它们共同构成了一个高效的解决方案,可以帮助企业在应用运维业务上取得巨大的优势。在这篇文章中,我们将介绍AOM和Cassandra的优势和特点,揭晓它们如何为企业保持市场竞争力的秘密。
本文分享自华为云社区《海量数据运维要给力,华为云GaussDB(for Cassandra)来助力》,作者:华为云社区精选 。
随着容器技术的普及,越来越多的企业通过微服务框架开发应用,业务逐渐转变为云上实现服务,运维也逐渐转向云上运维服务。在此环境下,云上应用的运维也遭遇了新的挑战:
针对以上挑战, AOM应运而生。
AOM是由华为云研发的云上应用一站式立体化运维管理平台,由应用资源管理、监控中心(可观测性分析)、自动化运维、采集管理四个子服务构成,提供一站式可观测性分析和自动化运维方案,支持快速从云端和本地采集指标、日志和性能等数据,帮助用户及时发现故障,全面掌握应用、资源及业务的实时运行状况,提升企业海量数据运维的自动化能力和效率。
AOM优势众多,功能强大,其背后离不开支撑其海量数据运转的智能数据底座——华为云GaussDB(for Cassandra)。
华为云GaussDB(for Cassandra)是一款兼容Cassandra生态的云原生NoSQL数据库,支持类SQL语法CQL。在华为云高性能、高可用、高可靠、高安全、可弹性伸缩的基础上,提供了一键部署、快速备份恢复、计算存储独立扩容、监控告警等服务能力,尤其适用于各种海量数据处理和高并发业务场景。
此外,华为云GaussDB(for Cassandra)特性丰富,适用于广泛业务场景。
综上所述,GaussDB(for Cassandra)非常适合大数据分析、实时数据处理、社交网络、物联网、分布式存储和查询等应用场景。
AOM功能强大,涉及多种典型业务场景,如数据热点、时序数据、实时监测等,因此选择GaussDB(for Cassandra)作为底层数据支撑引擎。接下来就数据热点问题作为切入点,揭秘GaussDB(for Cassandra)如何保障AOM在发生数据热点时稳定运行。
监控运维海量数据时,表中特定数据访问频率骤升,部分分区产生热点流量。表中主键设置不合理,某个分区下的业务量骤增,流量冲击会集中在一个分区上,导致该分区对应的token所在节点的CPU持续居高不下。
GaussDB(for Cassandra)是一个面向大数据场景的高度可扩展的高性能分布式数据库,可用于管理海量的结构化数据。在业务使用的过程中,随着业务量和数据流量的持续增长,一些业务的设计弊端逐渐暴露出来,降低了集群的稳定性和可用性。例如主键设计不合理、单个分区的记录数或数据量过大、出现超大分区键等问题,导致了节点负载不均衡、集群稳定性下降等现象,这一类问题统称为大key问题。产生大key的最主要原因是主键设计不合理,导致单个分区的记录数或数据量过大。一旦某个分区存在海量数据时,对该分区的访问会导致分区所在server的负载变高,严重时甚至会导致节点OOM等后果。
在日常生活中,经常会发生各种热门事件,例如应用中对某热点新闻进行上万次的点击浏览和评论时,会形成一个较大的请求量,这种情况下会在短时间内对同一个key频繁操作,导致该key所在节点的CPU负载飙高,从而影响该节点上的其他请求,导致业务成功率下降。诸如此类的还有热门商品促销,网红直播等场景,这些典型的读多写少的场景也会产生数据热点问题。当某个key的请求在某一主机上的访问超过server极限时,会导致热key问题的产生。大key往往是热key问题的间接原因。热key会造成以下危害:流量集中,达到物理网卡上限;请求过多,缓存分片服务被击垮;数据库击穿,引起业务雪崩等。
在上述场景中,主要是表中主键结构不合理,从而导致大key和热key的产生,表结构如下所示。movie表保存了短视频的相关信息,分区键为movieid,并且保存了用户信息(uid)。如果movieid对应的视频是一个热门短视频,有几千万甚至上亿用户点赞此短视频,则该热门短视频所在的分区非常大。
CREATE TABLE movie ( movieid text, appid int, uid bigint, accessstring text, moviename text, access_time timestamp, PRIMARY KEY (movieid, appid, uid, accessstring, moviename) )
CREATE TABLE hotmovieaccess ( movieid text, appid int, accessstring text, access time timestamp, PRIMARY KEY (movieid, appid) )
在上述场景中,可以使用缓存来缓解流量冲击。业务应用先从缓存中读取热点信息,没有查询到则从数据库中查询,减少数据库查询次数。整体逻辑流程如下所示。
数据热点会给业务带来压力,影响业务正常运行。出现数据热点后再去解决为时已晚,因此需要预知数据热点问题,提前设计解决方法,保证业务正常运行。为此,GaussDB(for Cassandra)为业务提供了大key和热key的检测和预警工具。
GaussDB(for Cassandra)支持大key和热key的检测和告警工具,客户可根据实际业务需求,在产品界面配置实例的大key和热key告警。同时,在发生大key和热key事件时,系统会第一时间发送预警通知,客户可在产品界面查看监控事件数据,及时处理相关告警,避免业务波动。
针对数据热点问题,GaussDB(for Cassandra) 提供了大key和热key的实时检测,以帮助业务进行合理的方案设计,规避业务稳定性风险;提供了大key和热key的实时监控,确保第一时间感知业务风险;提供了大key和热key的解决方案,在面对大数据量洪峰场景时,增强了集群的稳定性与可用性,为客户业务持续稳定运行保驾护航。
综上所述,在线业务在使用GaussDB(for Cassandra)时,必须执行相关的开发规则和使用规范,在开发设计阶段就降低使用风险。一般按照“制定规范”→“接入评审”→“定期巡检”→“优化规则”的治理流程进行。合理的设计一般会降低大部分风险发生的概率,对于业务来说,任何表的设计都要考虑是否会导致大key和热key的产生、是否会造成负载倾斜的问题。另外需要建立数据老化机制,表中的数据不能无限制的增长而不删除或者老化。针对读多写少的场景,要增加缓存机制,来应对读热点问题,提升查询性能;针对每个分区键以及每行数据,要控制其大小,超出限制后要及时优化,否则将影响性能和稳定性。
AOM和GaussDB(for Cassandra)的组合成功打造了一套高效、可扩展、高性能、灵活和可定制的海量数据监控运维平台,可以帮助企业更好地管理和利用监控数据,提高运维效率,助力企业在不断变化的市场环境中保持竞争优势。
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