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文章起源：【公众号：同程艺龙技术核心】
背景
会员零碎是一种根底零碎，跟公司所有业务线的下单主流程密切相关。如果会员零碎出故障，会导致用户无奈下单，影响范畴是全公司所有业务线。所以，会员零碎必须保障高性能、高可用，提供稳固、高效的根底服务。
随着同程和艺龙两家公司的合并，越来越多的零碎须要买通同程 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。
例如微信小程序的穿插营销，用户买了一张火车票，此时想给他发酒店红包，这就须要查问该用户的对立会员关系。
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，能力将红包挂载到该会员账号。
除了上述讲的穿插营销，还有许多场景须要查问对立会员关系，例如订单核心、会员等级、里程、红包、常旅、实名，以及各类营销流动等等。
所以，会员零碎的申请量越来越大，并发量越来越高，往年清明小长假的秒并发 tps 甚至超过 2 万多。
在如此大流量的冲击下，会员零碎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 高可用计划
| ES 双核心主备集群架构
同程和艺龙两家公司交融后，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，业务线的查问维度也比较复杂。
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问会员信息。
这么大的数据量，又有这么多的查问维度，基于此，咱们抉择 ES 用来存储对立会员关系。ES 集群在整个会员零碎架构中十分重要，那么如何保障 ES 的高可用呢？
首先咱们晓得，ES 集群自身就是保障高可用的，如下图所示：
当 ES 集群有一个节点宕机了，会将其余节点对应的 Replica Shard 降级为 Primary Shard，持续提供服务。
但即便是这样，还远远不够。例如 ES 集群都部署在机房 A，当初机房 A 忽然断电了，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？或者忽然有个十分热门的抢购秒杀流动，带来了一波十分大的流量，间接把 ES 集群打死了，怎么办？面对这些状况，让运维兄弟冲到机房去解决？
这个十分不事实，因为会员零碎间接影响全公司所有业务线的下单主流程，故障复原的工夫必须十分短，如果须要运维兄弟人工染指，那这个工夫就太长了，是相对不能容忍的。
那 ES 的高可用如何做呢？咱们的计划是 ES 双核心主备集群架构。
咱们有两个机房，别离是机房 A 和机房 B。咱们把 ES 主集群部署在机房 A，把 ES 备集群部署在机房 B。会员零碎的读写都在 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，通过对立配置，将会员零碎的读写切到机房 B 的 ES 备集群上，这样即便 ES 主集群挂了，也能在很短的工夫内实现故障转移，确保会员零碎的稳固运行。
最初，等 ES 主集群故障复原后，关上开关，将故障期间的数据同步到 ES 主集群，等数据同步统一后，再将会员零碎的读写切到 ES 主集群。
| ES 流量隔离三集群架构
双核心 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咱们扭转了想法。
那是一个节假日，某个业务上线了一个营销流动，在用户的一次申请中，循环 10 屡次调用了会员零碎，导致会员零碎的 tps 暴涨，差点把 ES 集群打爆。
这件事让咱们后怕不已，它让咱们意识到，肯定要对调用方进行优先级分类，施行更精密的隔离、熔断、降级、限流策略。
首先，咱们梳理了所有调用方，分出两大类申请类型：
- 第一类是跟用户的下单主流程密切相关的申请，这类申请十分重要，应该高优先级保障。
- 第二类是营销流动相干的，这类申请有个特点，他们的申请量很大，tps 很高，但不影响下单主流程。
基于此，咱们又构建了一个 ES 集群，专门用来应答高 tps 的营销秒杀类申请，这样就跟 ES 主集群隔离开来，不会因为某个营销流动的流量冲击而影响用户的下单主流程。
如下图所示：
| ES 集群深度优化晋升
讲完了 ES 的双核心主备集群高可用架构，接下来咱们深刻解说一下 ES 主集群的优化工作。
有一段时间，咱们特地苦楚，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，惟恐 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？因为流量比拟大，导致 ES 线程数飙高，cpu 直往上窜，查问耗时减少，并传导给所有调用方，导致更大范畴的延时。那么如何解决这个问题呢？
通过深刻 ES 集群，咱们发现了以下几个问题：
- ES 负载不合理，热点问题重大。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，就常常预警。
- ES 线程池的大小设置得太高，导致 cpu 飙高。 咱们晓得，设置 ES 的 threadpool，个别将线程数设置为服务器的 cpu 核数，即便 ES 的查问压力很大，须要减少线程数，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，节约大量 cpu 资源。
- shard 调配的内存太大，100g，导致查问变慢。 咱们晓得，ES 的索引要正当调配 shard 数，要管制一个 shard 的内存大小在 50g 以内。如果一个 shard 调配的内存过大，会导致查问变慢，耗时减少，重大连累性能。
- 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。 会员信息的查问不须要关联度打分，间接依据 keyword 查问就行，所以齐全能够将 text 字段去掉，这样就能节俭很大一部分存储空间，晋升性能。
- ES 查问，应用 filter，不应用 query。 因为 query 会对搜寻后果进行相关度算分，比拟耗 cpu，而会员信息的查问是不须要算分的，这部分的性能损耗齐全能够防止。
- 节约 ES 算力， 将 ES 的搜寻后果排序放在会员零碎的 jvm 内存中进行。
- 减少 routing key。 咱们晓得，一次 ES 查问，会将申请分发给所有 shard，等所有 shard 返回后果后再聚合数据，最初将后果返回给调用方。如果咱们当时曾经晓得数据分布在哪些 shard 上，那么就能够缩小大量不必要的申请，晋升查问性能。
通过以上优化，成绩十分显著，ES 集群的 cpu 大幅降落，查问性能大幅晋升。ES 集群的 cpu 使用率：
会员零碎的接口耗时：
会员 Redis 缓存计划
始终以来，会员零碎是不做缓存的，起因次要有两个：
- 第一个，后面讲的 ES 集群性能很好，秒并发 3 万多，99 线耗时 5 毫秒左右，曾经足够应酬各种辣手的场景。
- 第二个，有的业务对会员的绑定关系要求实时统一，而会员是一个倒退了 10 多年的老零碎，是一个由好多接口、好多零碎组成的分布式系统。
所以，只有有一个接口没有思考到位，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 无奈穿插营销等等。
那起初为什么又要做缓存呢？是因为往年机票的盲盒流动，它带来的刹时并发太高了。尽管会员零碎平安无事，但还是有点心惊肉跳，稳当起见，最终还是决定施行缓存计划。
| ES 近一秒延时导致的 Redis 缓存数据不统一问题的解决方案
在做会员缓存计划的过程中，遇到一个 ES 引发的问题，该问题会导致缓存数据的不统一。
咱们晓得，ES 操作数据是近实时的，往 ES 新增一个 Document，此时立刻去查，是查不到的，须要期待 1 秒后能力查问到。
如下图所示：
ES 的近实时机制为什么会导致 Redis 缓存数据不统一呢？具体来讲，假如一个用户登记了本人的 APP 账号，此时须要更新 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 秒后你能力查问到更新后的数据。
而就在这 1 秒内，有个申请来查问该用户的会员绑定关系，它先到 Redis 缓存中查，发现没有，而后到 ES 查，查到了，但查到的是更新前的旧数据。
最初，该申请把查问到的旧数据更新到 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 的数据不统一。
如下图所示：
面对该问题，如何解决呢？咱们的思路是，在更新 ES 数据时，加一个 2 秒的 Redis 分布式并发锁，为了保障缓存数据的一致性，接着再删除 Redis 中该会员的缓存数据。
如果此时有申请来查问数据，先获取分布式锁，发现该会员 ID 曾经上锁了，阐明 ES 刚刚更新的数据尚未失效，那么此时查问完数据后就不更新 Redis 缓存了，间接返回，这样就防止了缓存数据的不统一问题。
如下图所示：
上述计划，乍一看仿佛没什么问题了，但仔细分析，还是有可能导致缓存数据的不统一。
例如，在更新申请加分布式锁之前，恰好有一个查问申请获取分布式锁，而此时是没有锁的，所以它能够持续更新缓存。
但就在他更新缓存之前，线程 block 了，此时更新申请来了，加了分布式锁，并删除了缓存。当更新申请实现操作后，查问申请的线程活过来了，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？次要的问题症结就在于“删除缓存”和“更新缓存”产生了并发抵触，只有将它们互斥，就能解决问题。
如下图所示：
施行了缓存计划后，经统计，缓存命中率 90%+，极大缓解了 ES 的压力，会员零碎整体性能失去了很大晋升。
| Redis 双核心多集群架构
接下来，咱们看一下如何保障 Redis 集群的高可用。
如下图所示：
对于 Redis 集群的高可用，咱们采纳了双核心多集群的模式。在机房 A 和机房 B 各部署一套 Redis 集群。
更新缓存数据时，双写，只有两个机房的 Redis 集群都写胜利了，才返回胜利。查问缓存数据时，机房内就近查问，升高延时。这样，即便机房 A 整体故障，机房 B 还能提供残缺的会员服务。
高可用会员主库计划
上述讲到，全平台会员的绑定关系数据存在 ES，而会员的注册明细数据存在关系型数据库。
最早，会员应用的数据库是 SqlServer，直到有一天，DBA 找到咱们说，单台 SqlServer 数据库曾经存储了十多亿的会员数据，服务器已达到物理极限，不能再扩大了。依照当初的增长趋势，过不了多久，整个 SqlServer 数据库就崩了。
你想想，那是一种什么样的劫难场景：会员数据库崩了，会员零碎就崩了；会员零碎崩了，全公司所有业务线就崩了。想想就不寒而栗，酸爽无比，为此咱们立即开启了迁徙 DB 的工作。
| MySQL 双核心 Partition 集群计划
通过调研，咱们抉择了双核心分库分表的 MySQL 集群计划，如下图所示：
会员一共有十多亿的数据，咱们把会员主库分了 1000 多个分片，平分到每个分片大略百万的量级，足够应用了。
MySQL 集群采纳 1 主 3 从的架构，主库放在机房 A，从库放在机房 B，两个机房之间通过专线同步数据，提早在 1 毫秒内。
会员零碎通过 DBRoute 读写数据，写数据都路由到 master 节点所在的机房 A，读数据都路由到本地机房，就近拜访，缩小网络提早。
这样，采纳双核心的 MySQL 集群架构，极大进步了可用性，即便机房 A 整体都崩了，还能够将机房 B 的 Slave 降级为 Master，持续提供服务。
双核心 MySQL 集群搭建好后，咱们进行了压测，测试下来，秒并发能达到 2 万多，均匀耗时在 10 毫秒内，性能达标。
| 会员主库平滑迁徙计划
接下来的工作，就是把会员零碎的底层存储从 SqlServer 切到 MySQL 上，这是个危险极高的工作。
次要有以下几个难点：
- 会员零碎是一刻都不能停机的，要在不停机的状况下实现 SqlServer 到 MySQL 的切换，就像是在给高速行驶的汽车换轮子。
- 会员零碎是由很多个零碎和接口组成的，毕竟倒退了 10 多年，因为历史起因，遗留了大量老接口，逻辑盘根错节。这么多零碎，必须一个不落的全副梳理分明，DAL 层代码必须重写，而且不能出任何问题，否则将是灾难性的。
- 数据的迁徙要做到无缝迁徙，不仅是存量 10 多亿数据的迁徙，实时产生的数据也要无缝同步到 MySQL。另外，除了要保障数据同步的实时性，还要保证数据的正确性，以及 SqlServer 和 MySQL 数据的一致性。
基于以上痛点，咱们设计了“全量同步、增量同步、实时流量灰度切换”的技术计划。
首先，为了保证数据的无缝切换，采纳实时双写的计划。因为业务逻辑的简单，以及 SqlServer 和 MySQL 的技术差异性，在双写 MySQL 的过程中，不肯定会写胜利，而一旦写失败，就会导致 SqlServer 和 MySQL 的数据不统一，这是绝不允许的。
所以，咱们采取的策略是，在试运行期间，主写 SqlServer，而后通过线程池异步写 MySQL，如果写失败了，重试三次，如果仍然失败，则记日志，而后人工排查起因，解决后，持续双写，直到运行一段时间，没有双写失败的状况。
通过上述策略，能够确保在绝大部分状况下，双写操作的正确性和稳定性，即便在试运行期间呈现了 SqlServer 和 MySQL 的数据不统一的状况，也能够基于 SqlServer 再次全量构建出 MySQL 的数据。
因为咱们在设计双写策略时，会确保 SqlServer 肯定能写胜利，也就是说，SqlServer 中的数据是全量最残缺、最正确的。
如下图所示：
讲完了双写，接下来咱们看一下“读数据”如何灰度。整体思路是，通过 A/B 平台逐渐灰度流量，刚开始 100% 的流量读取 SqlServer 数据库，而后逐渐切流量读取 MySQL 数据库，先 1%，如果没有问题，再逐渐放流量，最终 100% 的流量都走 MySQL 数据库。
在逐渐灰度流量的过程中，须要有验证机制，只有验证没问题了，能力进一步放大流量。
那么这个验证机制如何施行呢？计划是，在一次查问申请里，通过异步线程，比拟 SqlServer 和 MySQL 的查问后果是否统一，如果不统一，记日志，再人工查看不统一的起因，直到彻底解决不统一的问题后，再逐渐灰度流量。
如下图所示：
所以，整体的施行流程如下：
首先，在一个夜黑风高的深夜，流量最小的时候，实现 SqlServer 到 MySQL 数据库的全量数据同步。
接着，开启双写，此时，如果有用户注册，就会实时双写到两个数据库。那么，在全量同步和实时双写开启之间，两个数据库还相差这段时间的数据，所以须要再次增量同步，把数据补充残缺，以防数据的不统一。
剩下的工夫，就是各种日志监控，看双写是否有问题，看数据比对是否统一等等。
这段时间是耗时最长的，也是最容易产生问题的，如果有的问题比较严重，导致数据不统一了，就须要从头再来，再次基于 SqlServer 全量构建 MySQL 数据库，而后从新灰度流量。
直到最初，100% 的流量全副灰度到 MySQL，此时就功败垂成了，下线灰度逻辑，所有读写都切到 MySQL 集群。
| MySQL 和 ES 主备集群计划
做到这一步，感觉会员主库应该没问题了，可 dal 组件的一次重大故障扭转了咱们的想法。
那次故障很恐怖，公司很多利用连贯不上数据库了，创单量直线往下掉，这让咱们意识到，即便数据库是好的，但 dal 组件异样，仍然能让会员零碎挂掉。
所以，咱们再次异构了会员主库的数据源，双写数据到 ES，如下所示：
如果 dal 组件故障或 MySQL 数据库挂了，能够把读写切到 ES，等 MySQL 复原了，再把数据同步到 MySQL，最初把读写再切回到 MySQL 数据库。
如下图所示：
异样会员关系治理
会员零碎不仅仅要保证系统的稳固和高可用，数据的精准和正确也同样重要。
举个例子，一个分布式并发故障，导致一名用户的 APP 账户绑定了他人的微信小程序账户，这将会带来十分顽劣的影响。
首先，一旦这两个账号绑定了，那么这两个用户下的酒店、机票、火车票订单是相互能够看到的。
你想想，他人能看到你订的酒店订单，你火不火，会不会投诉？除了能看到他人的订单，你还能操作订单。
例如，一个用户在 APP 的订单核心，看到了他人订的机票订单，他感觉不是本人的订单，就把订单勾销了。
这将会带来十分重大的客诉，大家晓得，机票退订费用是挺高的，这不仅影响了该用户的失常出行，还导致了比拟大的经济损失，十分蹩脚。
针对这些异样会员账号，咱们进行了具体的梳理，通过非常复杂烧脑的逻辑辨认出这些账号，并对会员接口进行了深度优化治理，在代码逻辑层堵住了相干破绽，实现了异样会员的治理工作。
如下图所示：
瞻望：更精细化的流控和降级策略
任何一个零碎，都不能保障百分之一百不出问题，所以咱们要有面向失败的设计，那就是更精细化的流控和降级策略。
| 更精细化的流控策略
热点管制。针对黑产刷单的场景，同一个会员 id 会有大量反复的申请，造成热点账号，当这些账号的拜访超过设定阈值时，施行限流策略。
基于调用账号的流控规定。这个策略次要是避免调用方的代码 bug 导致的大流量。例如，调用方在一次用户申请中，循环很屡次来调用会员接口，导致会员零碎流量暴增很多倍。所以，要针对每个调用账号设置流控规定，当超过阈值时，施行限流策略。
全局流控规定。 咱们会员零碎能抗下 tps 3 万多的秒并发申请量，如果此时，有个很恐怖的流量打过去，tps 高达 10 万，与其让这波流量把会员数据库、ES 全副打死，还不如把超过会员零碎接受范畴之外的流量疾速失败，至多 tps 3 万内的会员申请能失常响应，不会让整个会员零碎全副解体。
| 更精细化的降级策略
基于均匀响应工夫的降级。 会员接口也有依赖其余接口，当调用其余接口的均匀响应工夫超过阈值，进入准降级状态。
如果接下来 1s 内进入的申请，它们的均匀响应工夫都继续超过阈值，那么在接下的工夫窗口内，主动地熔断。
基于异样数和异样比例的降级。当会员接口依赖的其余接口产生异样，如果 1 分钟内的异样数超过阈值，或者每秒异样总数占通过量的比值超过阈值，进入降级状态，在接下的工夫窗口之内，主动熔断。
目前，咱们最大的痛点是会员调用账号的治理。公司内，想要调用会员接口，必须申请一个调用账号，咱们会记录该账号的应用场景，并设置流控、降级策略的规定。
但在理论应用的过程中，申请了该账号的共事，可能异动到其余部门了，此时他可能也会调用会员零碎，为了省事，他不会再次申请会员账号，而是间接沿用以前的账号过去调用，这导致咱们无奈判断一个会员账号的具体应用场景是什么，也就无奈施行更精密的流控和降级策略。
所以，接下来，咱们将会对所有调用账号进行一个个的梳理，这是个十分宏大且繁琐的工作，但无路如何，硬着头皮也要做好。
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