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AppBoxFuture(四). 随需而变-Online Schema Change

程序员文章站 2023-01-14 20:37:04
  需求变更是信息化过程中的家常便饭,而在变更过程中如何尽可能小的影响在线业务是比较头疼的事情。举个车联网监控的例子:原终端设备上传车辆的经纬度数据,新的终端设备支持同时上传速度数据,而旧的车辆状态表数据量超过亿级,此时如果Alter table add column将会造成数据 ......

  需求变更是信息化过程中的家常便饭,而在变更过程中如何尽可能小的影响在线业务是比较头疼的事情。举个车联网监控的例子:原终端设备上传车辆的经纬度数据,新的终端设备支持同时上传速度数据,而旧的车辆状态表数据量超过亿级,此时如果alter table add column将会造成数据表上锁,导致上传或查询车辆状态数据等待。appboxfuture的存储引擎在设计之初也是采用锁表的方案,后来考虑到上述应用场景决定支持online schema change,但带来了另一个难题是如何保证分布式环境下的一致性。

  在权衡了利弊后,作者决定采用如下草图所示的变更方案,主要是考虑工程实现上的便利性。实现的关键点是实体模型内有schemaversion标记,在添加删除列、索引、entityref引用外键时,schemaversion+1, 同时所有表分区的状态机内也有schemaversion标记当前的版本,如果变更过程中有旧版本的insert\update\delete命令,则抛出schemachanged错误,由上层逻辑加载新的模型后重试。该方案的优点是实现简单,且变更过程对在线业务的影响较小,缺点是变更任务不支持回滚,如遇到网络或磁盘错误则任务会稍候重试(幂等),添加惟一索引例外,遇到主键冲突任务不会重试,改为通知上层删除该索引。
AppBoxFuture(四). 随需而变-Online Schema Change

  作者在虚拟机(i74c8g)内做了个单分区80万行记录添加列变更性能测试,如下动图所示:
AppBoxFuture(四). 随需而变-Online Schema Change
测试结果如下约0.8秒就处理完一个分区80万行记录:

#01/17/2019 11:17:07 [debug] [storeservice.updatemodelasync]: entity[vehiclestate] schema changed, 2 -> 3
metaaltertable::tryrunastask: 开始提议分区变更任务至68719476742
metaaltertable::tryrunastask: 分区提议成功68719476742
kvalterpartion::tryrunastask: 分区批次处理完成
metaaltertable::tryrunastask: all partition done, elapsed time:0.847791s
metaaltertabledone::apply: 移除变更任务, 剩余任务:0
kvalterpartiondone::apply: 移除分区变更任务, 剩余任务:0

  如果您有问题或bug报告,请留言或在github提交issue。