有效降低数据库存储成本方案与实践
导读
在互联网行业降本增效的大背景下，如何治理成本投入重灾区——数据库（Mysql）成为了开发人员眼中的头等大事，本文介绍了降低数据库成本的方法与思路，并且介绍了在实践过程中需要着重关注的风险点与抵御风险的措施。
导读
在互联网行业降本增效的大背景下，如何治理成本投入重灾区——数据库（Mysql）成为了开发人员眼中的头等大事，本文介绍了降低数据库成本的方法与思路，并且介绍了在实践过程中需要着重关注的风险点与抵御风险的措施。01 背景
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
02
挑战
理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕。
数据安全问题：无论是删数据，做压缩，冷热分离，对于已经占据100T磁盘空间的存储系统都是困难的操作，一个不小心，数据丢失了，或者无法正常获取数据了，这些问题对部门、对公司都会造成巨大损失。
系统稳定性问题：一些有效的降低存储空间的方案，如数据序列化、压缩等，无外乎是用时间换空间，牺牲性能换取磁盘空间的降低，那么从实际业务影响来看，用户看到页面的耗时增高了（读延时），或用户看到自己的数据迟迟未更新（写延时），用户的使用体验会降低。从系统影响的角度来看，读写耗时的增高，对于系统本身饱和度会产生影响，写方面，吞吐量下降了，读方面，耗时增加了，这些变化会导致系统线程数增高甚至导致线程堆积，cpu占用也会相应增高，最终可能会产生系统拒绝请求，系统夯住等问题。
收益问题：中文互联网上，数据库存储成本降低方案永远能看到一些词汇，如“删索引”，“元数据清理”，“冷热分离”等，这些眼熟的词汇，看似收益不错，大家也常提起。然而，删索引的收益受到实际使用索引的情况，收益浮动非常之大。我们都知道索引有单字段索引，有多字段的联合索引，联合索引会产生笛卡尔积的复杂度，如5岁的张三，6岁的张三，5岁的李四，10岁的李四等等，这样则不好测算删除某个索引所带来的正向收益。因此删除索引这个方案通常是在索引滥用的情况下使用，在清理滥用索引的过程中，附带降低了一些磁盘占用。而“冷热分离”是另一种极端，它改变了原有系统的存储架构，架构合理性也许会提升，但这个系统改造成本是巨大的，如冷热数据的同步机制，冷数据的迁移方案，原数据库冷数据清理方案，冷数据压缩方案、生产灰度方案等。改造成本非常高，周期长，耗费人力大，风险还非常高，唯一值得欣慰的是效果通常能够达到预期。
03
体系化方法
理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目标页面展示到屏幕。
中文互联网上的缩减数据库磁盘空间的方案很多，但大多是方案的陈述，对于如何针对目标系统制定适合的缩减方案的内容很少，其实按照麦肯锡切分法的逻辑切分法就可进行一个方法总结。上图的九宫格，就是按照笔者的实践经验，总结出一个体系化成本降低的方法。
九宫格
按逻辑梳理的办法，方案可针对字段、表和库3个维度，结合删、减、缩3种策略进行梳理，如删除表、清理部分表数据、压缩部分表的存储空间等。结合系统的实际情况，按照表格进行梳理，就能得到适合目标系统的成本降低方案了。
作者通过表格，结合账单系统实际情况，梳理出的执行的方案，1、大表压缩，2、大JSON字段序列化，3、删除无效数据，4、无效表删除，5、无效索引删除，6、冷热分离。
这么多的方案，总不能囫囵吞枣的瞎干吧，优先干哪个呢？它们的收益又是怎么样的呢？
04 收益测算
理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目
在实际的方案阶段，都需要对方案产生的收益进行度量，再按照投产比，决定方案执行的优先级。
测算方法
无论何种方案，测算起来无外乎抽样、估算减少量、计算占比几个过程。
举个例子：
以大JSON字段序列化为例，某个字段存储的是大json串，占用的字符比较多，因此对该字段做压缩，能够有效的降低磁盘占用空间。这个方案如何测算呢？思路是这样的，首先计算出目标大json字段占一条数据字符长度的比例，然后根据压缩比，得出压缩后该字段减少的字符数占比，之后抽样此表的data文件占的磁盘空间（如3g），得出单表通过压缩后下降的磁盘空间（如1.2g），最终再乘以该表的数量（如20480），就能估算出最终减少的磁盘空间。最终计算公式：[压缩后减少的字符数/总字符数]*单表空间*表数量=[大json字符数*（1-压缩比）/总字符数]*单表空间*表数量=12t 磁盘减少占比：12t/95.9t=12%
如何得到字段的字符数？
可运用select LENGTH语法得出。具体计算可参照下表：
最终账单系统各方案的测算结果，大表压缩32%，大JSON字段序列化12%，删除无效数据10%，无效表删除与无效索引删除都在1%左右。通过测算情况，我们就可以建立方案执行的优先级了，step1大表压缩，step2大JSON字段序列化，step3删除无效数据等。冷热分离有收益，但是成本太高，可在日后架构升级中，再去考虑。
05 数据安全与系统稳定性
理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目
前文提到过，无论采用何种方案，数据安全与系统稳定性都需要验证的，数据丢失、或系统不可用、或降低用户体验下降过多都是不可接受的。因此需要保障这些情况尽量不要发生，或即使发生了，问题也在可控、可接受范围内。
方法
黄金指标
任何稳定性或安全性问题，都可通过google SRE的4个黄金指标去归纳，即异常（exception）、耗时（tp99等）、流量（tps）、饱和度（cpu、内存、磁盘、网络等）。
可以结合目标系统的关键时段来看这4个黄金指标，例如大表压缩方案，那就可以关注压缩时的异常、耗时等，压缩后的异常耗时等等。
结合实际验证项
压缩时：1、读写耗时是否增加？2、吞吐量是否受到影响？3、压缩是否会产生异常？4、异常后压缩过程能否正常回滚？5、压缩是否会导致数据丢失？
压缩后&大促高峰期：1、读写耗时是否增加？2、吞吐量是否受到影响？3、压缩后大促流量是否能够应对？
这些问题如果有一项未验证或验证未通过，都不能执行压缩方案，因为方案执行后可能会对数据安全与系统稳定造成影响。
如何验证呢？
最严重的问题压缩是否会导致数据丢失，想通过一些方法验证这个问题非常困难的，只能通过mysql的压缩过程原理去分析。
从官方文档中提炼出了Online DDL的4个步骤，从图中可看出，在任何阶段原表数据都不会丢失，直到完成切换后，原表才会被定期清理，因此压缩过程中数据是安全的。
第二个需要验证的是压缩时、压缩后与大促高峰期整个系统的读写耗时与吞吐量。
第一步：搭建等比验证环境
以文中账单系统实践为例，将生产的一个分库完全复制到一个新的物理机上，这样就以20:1的比例搭建了验证库。
第二步：模拟流量
这一步，需要结合目标系统的实际情况，完全模拟系统高峰期的流量，文中的账单系统是通过改造代码来达到流量预期的，如果所在部门原本就具备压测条件，可直接调整压测robot的流量开启压测程序来达到流量预期。
流量达标后，通过观察压缩时或压缩后系统的吞吐量、写入的耗时以及慢sql等情况，来判断压缩对系统及数据库的影响。如果此步发现了明显的慢sql或吞吐量异常，就需要考量这些情况是否会影响系统的SLA指标，同时还要考量系统及业务能否容忍压缩所带来的负面影响。
压缩回滚问题
账单系统在做模拟流量压测时，意外的发生了异常，导致了压缩过程回滚。这也变相验证了，压缩过程是可回滚的。异常比较常见，duplicate key，这个异常是唯一索引重复导致。这个问题需要重视，因为账单系统会接收各种业务方的mq消息，难免会有这种重复下发过来的mq，如果经常出现这种异常，最坏的情况是某些相关表永远无法压缩成功。如下图
解决这个问题的方法很多，这里不赘述，但异常情况是做压缩过程中必须避免的。
06 方案落地
理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目
灰度
在方案的落地过程中，需要有灰度过程，来观察方案在生产环境中的执行是否会产生意料之外的问题。灰度的方法应视具体情况而定，但任何的灰度方案都应该至少考虑故障、业务与性能3个方面。
（故障）影响范围控制：以小见大，第一阶段的灰度一定是以最细颗粒度方案进行落地的，以便观察系统是否稳定、业务是否正常，这样即使出现意料之外的问题，影响的用户也是非常少的，不至于引起舆情。以表压缩为例，刚开始只压缩一张表，观察情况，随时准备回滚。
（业务）全场景安全：遵循灰度周期递减的方式，第一阶段灰度开始时，经历的时间要足够长，确保新的内容已经经历过所有生产场景（all story）的考验，这样能够保障新的内容在业务上是正确的，之后可以逐步的缩短验证周期，加快灰度进程。
（性能）高流量验证：高峰期考验，每个灰度阶段都至少经历一个流量高峰期，来验证新内容的性能是否能够承受高峰流量。为什么每个灰度阶段都要经历高峰期流量，第一阶段灰度的时候已经经历过一次高峰期流量验证了吗？这样做验证逻辑是有漏洞的，系统作为一个整体，当其中大部分内容替换成新内容后，整个系统饱和度会随之产生变化，如表压缩场景，是用时间换空间，因此可能影响系统的吞吐量，起初压缩一张表时，高峰期系统吞吐量可能并没有什么影响，之后压缩100张表后，高峰期系统开始有些流量积压，到最后10000张表压缩后，高峰期系统可能产生大量积压。像吞吐量这种宏观指标，在每个灰度阶段都必须关注。因此每个灰度阶段，都必须经历至少一个流量高峰期，才能证明系统的性能是没问题的。
回滚
在方案的灰度过程中，必须有相应的回滚手段，以便灰度产生问题后，能够及时的回滚止损。回滚方案中，需要注意的有两点，1是及时，2是有效，如压缩方案中的回滚方案是解压缩命令（通过alter），及时提工单即可执行。
07 总结
理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将目
本文主要以介绍方法为主，落地过程可以归纳为方案->收益测算->数据安全验证->系统稳定性验证->灰度与回滚。文中的账单系统通过step1大表压缩32%，step2大JSON字段序列化12%，step3删除无效数据10%，3个方案的顺利落地，有效的减少了50.7%的磁盘空间，成本下降也非常显著。最后，希望此文能够给还在迷茫，不知从何处下手落地数据库存储成本降低的同学一些启发和灵感，以上。
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