来自：即时通讯网

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达达创立于2014年5月，业务覆盖全国37个城市，拥有130万注册众包配送员，日均配送百万单，是全国领先的最后三公里物流配送平台。达达的业务模式与滴滴以及Uber很相似，以众包的方式利用社会闲散人力资源，解决O2O最后三公里即时性配送难题（2016年4月，达达已经与京东到家合并）。

达达的业务组成简单直接——商家下单、配送员接单和配送，也正因为理解起来简单，使得达达的业务量在短时间能实现爆发式增长。而支撑业务快速增长的背后，正是达达技术团队持续不断的快速技术迭代的结果，本文正好借此机会，总结并分享了这一系列技术演进的第一手实践资料，希望能给同样奋斗在互联网创业一线的你带来启发。

技术背景

达达业务主要包含两部分：

商家发单；
配送员接单配送；

达达的业务逻辑看起来非常简单直接，如下图所示：

达达的业务规模增长极大，在1年左右的时间从零增长到每天近百万单，给后端带来极大的访问压力。压力主要分为两类：读压力、写压力。读压力来源于配送员在APP中抢单，高频刷新查询周围的订单，每天访问量几亿次，高峰期QPS高达数千次/秒。写压力来源于商家发单、达达接单、取货、完成等操作。达达业务读的压力远大于写压力，读请求量约是写请求量的30倍以上。

下图是达达在成长初期，每天的访问量变化趋图，可见增长极快：

下图是达达在成长初期，高峰期请求QPS的变化趋势图，可见增长极快：

极速增长的业务，对技术的要求越来越高，我们必须在架构上做好充分的准备，才能迎接业务的挑战。接下来，我们一起看看达达的后台架构是如何演化的。

最初的技术架构：简单直接

作为创业公司，最重要的一点是敏捷，快速实现产品，对外提供服务，于是我们选择了公有云服务，保证快速实施和可扩展性，节省了自建机房等时间。在技术选型上，为快速的响应业务需求，业务系统使用Python做为开发语言，数据库使用MySQL。

如下图所示，应用层的几大系统都访问一个数据库：

中期架构优化：读写分离

数据库瓶颈越来越严重

随着业务的发展，访问量的极速增长，上述的方案很快不能满足性能需求：每次请求的响应时间越来越长，比如配送员在app中刷新周围订单，响应时间从最初的500毫秒增加到了2秒以上。业务高峰期，系统甚至出现过宕机，一些商家和配送员甚至因此而怀疑我们的服务质量。在这生死存亡的关键时刻，通过监控，我们发现高期峰MySQL CPU使用率已接近80%，磁盘IO使用率接近90%，Slow Query从每天1百条上升到1万条，而且一天比一天严重。数据库俨然已成为瓶颈，我们必须得快速做架构升级。

如下是数据库一周的qps变化图，可见数据库压力的增长极快：

我们的读写分离方案

当Web应用服务出现性能瓶颈的时候，由于服务本身无状态（stateless），我们可以通过加机器的水平扩展方式来解决。而数据库显然无法通过简单的添加机器来实现扩展，因此我们采取了MySQL主从同步和应用服务端读写分离的方案。

MySQL支持主从同步，实时将主库的数据增量复制到从库，而且一个主库可以连接多个从库同步。

利用MySQL的此特性，我们在应用服务端对每次请求做读写判断：

若是写请求，则把这次请求内的所有DB操作发向主库；
若是读请求，则把这次请求内的所有DB操作发向从库。

实现读写分离后，数据库的压力减少了许多，CPU使用率和IO使用率都降到了5%内，Slow Query也趋近于0。

主从同步、读写分离给我们主要带来如下两个好处：

减轻了主库（写）压力：达达的业务主要来源于读操作，做读写分离后，读压力转移到了从库，主库的压力减小了数十倍；
从库（读）可水平扩展（加从库机器）：因系统压力主要是读请求，而从库又可水平扩展，当从库压力太时，可直接添加从库机器，缓解读请求压力。

如下是优化后数据库QPS的变化图：

读写分离前主库的select QPS

读写分离后主库的select QPS

新状况出现：主从延迟问题

当然，没有一个方案是万能的。

读写分离，暂时解决了MySQL压力问题，同时也带来了新的挑战：

业务高峰期，商家发完订单，在我的订单列表中却看不到当发的订单（典型的read after write）；
系统内部偶尔也会出现一些查询不到数据的异常。

通过监控，我们发现，业务高峰期MySQL可能会出现主从延迟，极端情况，主从延迟高达10秒。

那如何监控主从同步状态？在从库机器上，执行show slave status，查看Seconds_Behind_Master值，代表主从同步从库落后主库的时间，单位为秒，若同从同步无延迟，这个值为0。MySQL主从延迟一个重要的原因之一是主从复制是单线程串行执行。

那如何为避免或解决主从延迟？我们做了如下一些优化：

优化MySQL参数，比如增大innodb_buffer_pool_size，让更多操作在MySQL内存中完成，减少磁盘操作；
使用高性能CPU主机；
数据库使用物理主机，避免使用虚拟云主机，提升IO性能；
使用SSD磁盘，提升IO性能。SSD的随机IO性能约是SATA硬盘的10倍；
业务代码优化，将实时性要求高的某些操作，使用主库做读操作。

主库的写操作变的越来越慢

读写分离很好的解决读压力问题，每次读压力增加，可以通过加从库的方式水平扩展。但是写操作的压力随着业务爆发式的增长没有很有效的缓解办法，比如商家发单起来越慢，严重影响了商家的使用体验。我们监控发现，数据库写操作越来越慢，一次普通的insert操作，甚至可能会执行1秒以上。

可见磁盘IO使用率已经非常高，高峰期IO响应时间最大达到636毫秒，IO使用率最高达到100%

同时，业务越来越复杂，多个应用系统使用同一个数据库，其中一个很小的非核心功能出现Slow query，常常影响主库上的其它核心业务功能。

我们有一个应用系统在MySQL中记录日志，日志量非常大，近1亿行记录，而这张表的ID是UUID，某一天高峰期，整个系统突然变慢，进而引发了宕机。监控发现，这张表insert极慢，拖慢了整个MySQL Master，进而拖跨了整个系统。（当然在MySQL中记日志不是一种好的设计，因此我们开发了大数据日志系统。另一方面，UUID做主键是个糟糕的选择，在下文的水平分库中，针对ID的生成，有更深入的讲述）。

进一步对主库进行拆分，优化主库写操作慢的问题

这时，主库成为了性能瓶颈，我们意识到，必需得再一次做架构升级，将主库做拆分：

一方面以提升性能；
另一方面减少系统间的相互影响，以提升系统稳定性；

这一次，我们将系统按业务进行了垂直拆分。

如下图所示，将最初庞大的数据库按业务拆分成不同的业务数据库，每个系统仅访问对应业务的数据库，避免或减少跨库访问：

下图是垂直拆分后，数据库主库的压力，可见磁盘IO使用率已降低了许多，高峰期IO响应时间在2.33毫秒内，IO使用率最高只到22.8%：

未来是美好的，道路是曲折的。

垂直分库过程，也遇到不少挑战，最大的挑战是： 不能跨库join，同时需要对现有代码重构 。单库时，可以简单的使用join关联表查询；拆库后，拆分后的数据库在不同的实例上，就不能跨库使用join了。

比如在CRM系统中，需要通过商家名查询某个商家的所有订单，在垂直分库前，可以join商家和订单表做查询，如下如示：

分库后，则要重构代码，先通过商家名查询商家id，再通过商家Id查询订单表，如下所示：

垂直分库过程中的经验教训，使我们制定了SQL最佳实践，其中一条便是 程序中禁用或少用join，而应该在程序中组装数据，让SQL更简单 。一方面为以后进一步垂直拆分业务做准备，另一方面也避免了MySQL中join的性能较低的问题。

经过一个星期紧锣密鼓的底层架构调整，以及业务代码重构，终于完成了数据库的垂直拆分。拆分之后，每个应用程序只访问对应的数据库，一方面将单点数据库拆分成了多个，分摊了主库写压力；另一方面，拆分后的数据库各自独立，实现了业务隔离，不再互相影响。

为未来做准备，进一步升级架构：水平分库（sharding）

通过上一节的分享，我们知道：

读写分离，通过从库水平扩展，解决了读压力；
垂直分库通过按业务拆分主库，缓存了写压力。

但技术团队是否就此高枕无忧？答案是：NO。

上述架构依然存在以下隐患：

单表数据量越来越大：如订单表，单表记录数很快将过亿，超出MySQL的极限，影响读写性能；
核心业务库的写压力越来越大：已不能再进一次垂直拆分，MySQL 主库不具备水平扩展的能力;

以前，系统压力逼迫我们架构升级，这一次，我们需提前做好架构升级，实现数据库的水平扩展(sharding)。我们的业务类似于Uber，而Uber在公司成立的5年后（2014）年才实施了水平分库，但我们的业务发展要求我们在成立18月就要开始实施水平分库。

水平分库面临的第一个问题是，按什么逻辑进行拆分：

一种方案是按城市拆分，一个城市的所有数据在一个数据库中；
另一种方案是按订单ID平均拆分数据;

按城市拆分的优点是数据聚合度比较高，做聚合查询比较简单，实现也相对简单，缺点是数据分布不均匀，某些城市的数据量极大，产生热点，而这些热点以后可能还要被迫再次拆分。

按订单ID拆分则正相反，优点是数据分布均匀，不会出现一个数据库数据极大或极小的情况，缺点是数据太分散，不利于做聚合查询。比如，按订单ID拆分后，一个商家的订单可能分布在不同的数据库中，查询一个商家的所有订单，可能需要查询多个数据库。针对这种情况，一种解决方案是将需要聚合查询的数据做冗余表，冗余的表不做拆分，同时在业务开发过程中，减少聚合查询。

反复权衡利弊，并参考了Uber等公司的分库方案后，我们最后决定按订单ID做水平分库 。

从架构上，我们将系统分为三层：

应用层：即各类业务应用系统；
数据访问层：统一的数据访问接口，对上层应用层屏蔽读写分库、分库、缓存等技术细节；
数据层：对DB数据进行分片，并可动态的添加shard分片。

水平分库的技术关键点在于数据访问层的设计。

数据访问层主要包含三部分：

ID生成器：生成每张表的主键；
数据源路由：将每次DB操作路由到不同的shard数据源上；
缓存：采用Redis实现数据的缓存，提升性能。

ID生成器是整个水平分库的核心，它决定了如何拆分数据，以及查询存储-检索数据：

ID需要跨库全局唯一，否则会引发业务层的冲突；
此外，ID必须是数字且升序，这主要是考虑到升序的ID能保证MySQL的性能；
同时，ID生成器必须非常稳定，因为任何故障都会影响所有的数据库操作；

我们的ID的生成策略借鉴了Instagram的ID生成算法。

如上图所示，方案说明如下：

整个ID的二进制长度为64位；
前36位使用时间戳，以保证ID是升序增加；
中间13位是分库标识，用来标识当前这个ID对应的记录在哪个数据库中；
后15位为MySQL自增序列，以保证在同一秒内并发时，ID不会重复。每个shard库都有一个自增序列表，生成自增序列时，从自增序列表中获取当前自增序列值，并加1，做为当前ID的后15位。

写在最后

创业是与时间赛跑的过程，前期为了快速满足业务需求，我们采用简单高效的方案，如使用云服务、应用服务直接访问单点DB。

后期随着系统压力增大，性能和稳定性逐渐纳入考虑范围，而DB最容易出现性能瓶颈，我们采用读写分离、垂直分库、水平分库等方案。

面对高性能和高稳定性，架构升级需要尽可能超前完成，否则，系统随时可能出现系统响应变慢甚至宕机的情况。

创作场景

架构演进实践: 从 0 到 4000 高并发请求背后的努力！