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阿里许文奇:技术中台 分布式架构在蚂蚁金服的实践(PPT)
Emma阿里云峰会发布时间:2020年11月09日 09:53:58

(网经社讯)本文整理自,阿里高级技术专家-许文奇在2019阿里云峰会分享《技术中台-分布式架构在蚂蚁金服的实践》,全面解析阿里技术中台的架构实践。

一、分布式架构的优势和理念

01

传统单体架构特点

(图片来源:阿里云峰会)

通常一个初创型项目,都是从单体架构开始的。

优点就是快,易于开发、测试、部署,一个WAR包发上生产就完事了。

缺点也很明显,因为所有模块都在一个程序包里,导致编译慢、启动慢、代码冲突,每次合并代码的时候都是恶梦,发布成功率?完全靠运气。

02

微服务架构 vs 单体架构

(图片来源:阿里云峰会)

复杂度较小时采用单体应用生产效率更高,复杂度到了一定规模时单体应用的生产效率开始急剧下降,这时对其进行服务化拆分才是合算的。

微服务架构之所以得到广泛认可,源于对业务多变性的不可预测,微服架构能够不断自演化 ,进而快速适应业务变化。

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模块化开发

(图片来源:阿里云峰会)

微服务架构,从业务顶层设计开始,按照业务线进行模块拆分,从表现层、逻辑层、数据层进行独立的剥离单体应用。很多企业都经历过单体应用到服务化应用的拆分过程,这里要注意业务的连续性、数据的完整性问题。

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微服务架构的负载均衡优势

(图片来源:阿里云峰会)

以前通常用LVS、F5作为接入层的负载均衡服务,主要提供限流、负载、安全等等。

在微服务架构中,由网关作为接入层,提供轻量级的负载均衡、协议转换、鉴权等服务,微服务通常有服务治理框架,如DUBBO等,提供服务治理、服务注册、服务发现、隔离等。

05

数据访问瓶颈解决方案--数据库垂直切分

(图片来源:阿里云峰会)

分布式架构是如何解决数据访问瓶颈的呢?首先是数据库的垂直切分,比如,按用户、交易、账务拆分到独立的数据库当中,缓解了数据存储和访问的压力,当然也可以做主备库,进行读写分离的。

06

数据访问瓶颈解决方案--数据库水平切分

(图片来源:阿里云峰会)

其次,进行数据库的水平切分,比如交易数据库和数据表的数据量太大,可以按交易时间进行分表、分库,拆分表的数量计算方法见上图。

拆表拆库是解决数据访问、存储问题,但是会给数据查询带来很大麻烦,比如跨多表、多库的复杂查询场景。解决的办法很多,通常有:用ES进行复杂查询,筛用ID再到库里捞数据(即复杂查询拆分多次查询),或用分布式海量数据库方案,不去做太细粒度的拆分库表,如下面会提到的OceanBase。

二、分布式架构实践举例--分布式TA系统

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传统TA系统架构

(图片来源:阿里云峰会)

传统TA系统架构,清算串行效率低,无法通过增加机器线性扩展性能,一般使用大事务,出现问题全部回滚。

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分布式TA系统架构

(图片来源:阿里云峰会)

分布式TA系统架构,结构更合理,也更复杂。分成了:接入层、业务服务层、SOFAStack层、LAAS、运维工具链、治理控制。

接入层:包括协议转换、访问控制、文件传输、运维工作台。

业务服务层:即业务核心逻辑服务,如:账户、交易、账单、清算等。

SOFAStack:蚂蚁金服的通用服务组件,许多都开源了,包括:微服务框架、分布式事务、任务调度、消息队列、数据代理、链路跟踪等。

分布式TA系统的需求攻克的技术难题。分布式清算任务如何高效实现?分布式下,加大应用处理出错可能性,那清算任务如何确保正确性?下面会谈谈如何解决。

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分布式任务调度平台

(图片来源:阿里云峰会)

分布式任务调度平台,支持:

自定义分片,高效利用集群计算能力。

执行中可对任务进行暂停/续跑,强制取消。

任务失败重试机制,保障整体计算任务成功。

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清算任务调度

(图片来源:阿里云峰会)

清算任务调度,整个架构分为:1)任务拆分,即申请交易文件,按一定的逻辑进行数据分片;2)任务执行,将执行处理过后的数据,存入流水库;3)核心服务,包括交易、清算、账务、账户等。

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清算的容错和核对机制

(图片来源:阿里云峰会)

清算的容错和核对机制,包含:日初始化、文件导入、清算处理、收益计算、份额调整、清算导出、二次清算、收益导出。

每个环节都可以正重做。

可以按文件、用户、备份点进行作业回滚。

优点是,任意流程可回滚、精准逐笔核对,支持按中台用户回滚,缩短了清算时长。

三、分布式架构下如何保障系统的可靠性及稳定性

02

灰度发布机制

(图片来源:阿里云峰会)

灰度发布机制,流程包括:beta发布、分组发布、灰度引流、全量发布。

清算灰度,可以灵活的按用户维度抽取分片,缩短灰度时间。

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线上全链路压测

(图片来源:阿里云峰会)

线上全链路压测,通过数据访问代理,压测数据进入线上影子表,不影响正常业务数据,全链路压测特点有:

1、压测环境复用生产,结果可靠;优于线下。

2、压测数据打标无法进入生产环境,表级隔离。

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OceanBase高可用机制

(图片来源:阿里云峰会)

OceanBase高可用机制,基于Paxos协议的典型三副本部署:

1)数据强一致性;

2)持续可用;

3)主备自动切换;

4)单机、机房、城市级故障:不停服务,不丢数据;

OceanBase分布式数据库方案,优于商用数据库的主备库方案,主要体现在:分布式数据库,写事务到达超过半数库,少数库异常不影响业务,两地三中心多活,灰度升级。

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OceanBase常用部署方案

(图片来源:阿里云峰会)

OceanBase的部署方案有:

同城三机房,同城多个核心机房,相距30公里以内,延迟约在0.5~2ms之间;

两地三中心,正常情况下和同城三中心部署的延迟一致,其中一个城市的一台ObServer 宕机会增加异地同步延迟。

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同城双活容灾架构

(图片来源:阿里云峰会)

同城容灾双活架构,平时以主机房为主,承载日常交易,少量交易走备机房,架构特点是:

1)同机房优先,避免跨损耗

2)对应用无任何侵入

3)像单机房一样开发部署应用

4)容灾自动切换



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