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ElasticSearch + Canal 开发千万级的实时搜索系统

来源:南无 林老师带你学编程  2018-08-30 16:04:55    评论:0点击:

公司是做社交相关产品的,社交类产品对搜索功能需求要求就比较高,需要根据用户城市、用户ID昵称等进行搜索。

项目原先的搜索接口采用SQL查询的方式实现,数据库表采用了按城市分表的方式。但随着业务的发展,搜索接口调用频次越来越高,搜索接口压力越来越大,搜索数据库经常崩溃,从而导致搜索功能经常不能使用。

从上面的系统架构图可以看出,当用户修改资料时,接口会修改用户库信息,接着触发器会将改变的用户信息写入临时表。定时脚本每隔1分钟扫描一次临时表,将变更的数据写入到搜索库中。当用户再次请求搜索接口时,就可以搜索到最新的数据。

旧技术方案分析

 
 

从技术层面分析,原搜索系统的设计有以下缺点:

搜索信息不实时。当用户修改信息时,需要等待1分钟的时间才能将最新的用户信息同步到搜索数据库中。

ID、昵称搜索速度慢。按照地区分表的数据库设计是为了减轻数据库压力,保证大部分按照地区搜索的请求能正常响应。但是如果用户按照ID或昵称搜索,那么我们就需要对成千上万个地区表全都搜索一次,这时间复杂度可想而知。很多时候按照昵称和ID搜索速度太慢,需要10多秒才能响应。

系统稳定性、拓展性以及处理能力差。这可以归结为技术老旧,无法满足业务需求。随着搜索量的提升,对数据库的压力将会越来越大,而MySQL数据库天然不适合用来应对海量的请求。现在已经有更加成熟的ElasticSearch可以用来做搜索方面的业务。

触发器不便于管理。触发器这种东西不好维护,并且扩展性很差,一旦修改的请求变多,很可能导致整个数据库崩溃(用户库崩溃是很严重的)。

亟需解决问题

 
 

我们总结一下新搜索系统需要解决的几个问题:

海量请求。几百万的请求毫无压力,上千万上亿也要可以扛得住。

实时搜索。指的是当一个用户修改了其数据之后,另一个用户能实时地搜索到改用户。

海量请求。要扛得起海量的搜索请求,可以使用ElasticSearch来实现,它是在Lucene的基础上进行封装的一个开源项目,它将Lucene复杂的原理以及API封装起来,对外提供了一个易用的API接口。ElasticSearch现在已经广泛地被许多公司使用,其中包括:爱奇艺、百姓网、58到家等公司。

实时搜索。阿里有一个开源项目Canal,就是用来解决这个问题的,Canal项目利用了MySQL数据库主从同步的原理,将Canal Server模拟成一台需要同步的从库,从而让主库将binlog日志流发送到Canal Server接口。Canal项目对binlog日志的解析进行了封装,我们可以直接得到解析后的数据,而不需要理会binlog的日志格式。而且Canal项目整合了zookeeper,整体实现了高可用,可伸缩性强,是一个不错的解决方案。

新搜索技术架构

 
 

经过一段时间的技术预研,我们设计了整个搜索技术架构:

从架构图可以看出整个系统分为两大部分:

Canal数据变更服务平台。这部分负责解析MySQL的binlog日志,并将其解析后的数据封装成特定的对象放到Kafka中。

Kafka数据消费方。这部分负责消费存放在Kafka中的消息,当消费方拿到具体的用户表变更消息时,将最新的用户信息存放到ES数据仓库中。

Canal技术变更基础平台

 
 

因为考虑到未来可能有其他项目需要监控数据库某些表的变化,因此我们将Canal获取MySQL数据变更部分做成一个公用的平台。当有其他业务需要增加监控的表时,我们可以直接修改配置文件,重启服务器即可完成添加,极大地提高了开发效率。

在这一部分中,主要分为两大部分:Canal Server 和 Canal Client。

Canal Server端。Canal Server伪装成MySQL的一个从库,使主库发送binlog日志给 Canal Server,Canal Server 收到binlog消息之后进行解析,解析完成后将消息直接发送给Canal Client。在Canal Server端可以设置配置文件进行具体scheme(数据库)和table(数据库表)的筛选,从而实现动态地增加对数据库表的监视。

Canal Client端。Canal Client端接收到Canal Server的消息后直接将消息存到Kafka指定Partition中,并将最新的binlogid发送给zookeeper集群保存。

Kafka消息消费端

 
 

Canal技术变更平台在获取到对应的数据库变更消息后会将其放到指定的Kafka分片里,具体的业务项目需要到指定的Kafka片区里消费对应的数据变更消息,之后根据具体的业务需求进行处理。

因为Canal变化是根据表为最小单位进行地,因此我在实现方面定义了一个以表为处理单位的MsgDealer接口:

public interface MsgDealer {

      void deal(CanalMsgVo canalMsgVo);

}

搜索库涉及对5个表的监视,因此我实现了5个对应的处理类:

针对不同表的数据变化,自动调用不同的实现类进行处理。

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