侵权投诉
技术:
GPU/CPU 传感器 基础元器件 网络通信 显示 交互技术 电源管理 材料 操作系统 APP 云技术 大数据 人工智能 制造 其它
应用:
可穿戴设备 智能家居 VR/AR 机器人 无人机 手机数码 汽车 平衡车/自行车 医疗健康 运动设备 美颜塑身 早教/玩具 安防监控 智能照明 其它
订阅
纠错
加入自媒体

设计大型 DMP 系统(上):MongoDB 并不是什么灵丹妙药

2019-11-19 10:43
QYFabc
关注

如果你一讲一讲跟到现在,那首先要恭喜你,马上就看到胜利的曙光了。过去的 50 多讲里,我把计算机组成原理中的各个知识点,一点一点和你拆解了。对于其中的很多知识点,我也给了相应的代码示例和实际的应用案例。

不过呢,相信你和我一样,觉得只了解这样一个个零散的知识点和案例还不过瘾。那么从今天开始,我们就进入应用篇。我会通过两个应用系统的案例,串联起计算机组成原理的两大块知识点,一个是我们的整个存储器系统,另一个自然是我们的 CPU 和指令系统了。

我们今天就先从搭建一个大型的 DMP 系统开始,利用组成原理里面学到的存储器知识,来做选型判断,从而更深入地理解计算机组成原理。

DMP:数据管理平台

我们先来看一下什么是 DMP 系统。DMP 系统的全称叫作数据管理平台(Data Management Platform),目前广泛应用在互联网的广告定向(Ad Targeting)、个性化推荐(Recommendation)这些领域。

通常来说,DMP 系统会通过处理海量的互联网访问数据以及机器学习算法,给一个用户标注上各种各样的标签。然后,在我们做个性化推荐和广告投放的时候,再利用这些这些标签,去做实际的广告排序、推荐等工作。无论是 Google 的搜索广告、淘宝里千人千面的商品信息,还是抖音里面的信息流推荐,背后都会有一个 DMP 系统。

那么,一个 DMP 系统应该怎么搭建呢?对于外部使用 DMP 的系统或者用户来说,可以简单地把 DMP 看成是一个键 - 值对(Key-Value)数据库。我们的广告系统或者推荐系统,可以通过一个客户端输入用户的唯一标识(ID),然后拿到这个用户的各种信息。

这些信息中,有些是用户的人口属性信息(Demographic),比如性别、年龄;有些是非常具体的行为(Behavior),比如用户最近看过的商品是什么,用户的手机型号是什么;有一些是我们通过算法系统计算出来的兴趣(Interests),比如用户喜欢健身、听音乐;还有一些则是完全通过机器学习算法得出的用户向量,给后面的推荐算法或者广告算法作为数据输入。

基于此,对于这个 KV 数据库,我们的期望也很清楚,那就是:低响应时间(Low Response Time)、高可用性(High Availability)、高并发(High Concurrency)、海量数据(Big Data),同时我们需要付得起对应的成本(Affordable Cost)。如果用数字来衡量这些指标,那么我们的期望就会具体化成下面这样。

低响应时间:一般的广告系统留给整个广告投放决策的时间也就是 10ms 左右,所以对于访问 DMP 获取用户数据,预期的响应时间都在 1ms 之内。

高可用性:DMP 常常用在广告系统里面。DMP 系统出问题,往往就意味着我们整个的广告收入在不可用的时间就没了,所以我们对于可用性的追求可谓是没有上限的。Google 2018 年的广告收入是 1160 亿美元,折合到每一分钟的收入是 22 万美元。即使我们做到 99.99% 的可用性,也意味着每个月我们都会损失 100 万美元。

高并发:还是以广告系统为例,如果每天我们需要响应 100 亿次的广告请求,那么我们每秒的并发请求数就在 100 亿 / (86400) ~= 12K 次左右,所以我们的 DMP 需要支持高并发。

数据量:如果我们的产品针对中国市场,那么我们需要有 10 亿个 Key,对应的假设每个用户有 500 个标签,标签有对应的分数。标签和分数都用一个 4 字节(Bytes)的整数来表示,那么一共我们需要 10 亿 x 500 x (4 + 4) Bytes = 400 TB 的数据了。

低成本:我们还是从广告系统的角度来考虑。广告系统的收入通常用 CPM(Cost Per Mille),也就是千次曝光来统计。如果千次曝光的利润是 0.10,那么每天 100 亿次的曝光就是 100 万美元的利润。这个利润听起来非常高了。但是反过来算一下,你会发现,DMP 每 1000 次的请求的成本不能超过 0.10。最好只有 $0.01,甚至更低,我们才能尽可能多赚到一点广告利润。

这五个因素一结合,听起来是不是就不那么简单了?不过,更复杂的还在后面呢。

虽然从外部看起来,DMP 特别简单,就是一个 KV 数据库,但是生成这个数据库需要做的事情更多。我们下面一起来看一看。

在这个系统中,我们关心的是蓝色的数据管道、绿色的数据仓库和 KV 数据库

为了能够生成这个 KV 数据库,我们需要有一个在客户端或者 Web 端的数据采集模块,不断采集用户的行为,向后端的服务器发送数据。服务器端接收到数据,就要把这份数据放到一个数据管道(Data Pipeline)里面。数据管道的下游,需要实际将数据落地到数据仓库(Data Warehouse),把所有的这些数据结构化地存储起来。后续,我们就可以通过程序去分析这部分日志,生成报表或者或者利用数据运行各种机器学习算法。

除了这个数据仓库之外,我们还会有一个实时数据处理模块(Realtime Data Processing),也放在数据管道的下游。它同样会读取数据管道里面的数据,去进行各种实时计算,然后把需要的结果写入到 DMP 的 KV 数据库里面去。

MongoDB 真的万能吗?

面对这里的 KV 数据库、数据管道以及数据仓库,这三个不同的数据存储的需求,最合理的技术方案是什么呢?你可以先自己思考一下,我这里先卖个关子。

我共事过的不少不错的 Web 程序员,面对这个问题的时候,常常会说:“这有什么难的,用 MongoDB 就好了呀!” 如果你也选择了 MongoDB,那最终的结果一定是一场灾难。我为什么这么说呢?

MongoDB 的设计听起来特别厉害,不需要预先数据 Schema,访问速度很快,还能够无限水平扩展。作为 KV 数据库,我们可以把 MongoDB 当作 DMP 里面的 KV 数据库;除此之外,MongoDB 还能水平扩展、跑 MQL,我们可以把它当作数据仓库来用。至于数据管道,只要我们能够不断往 MongoDB 里面,插入新的数据就好了。从运维的角度来说,我们只需要维护一种数据库,技术栈也变得简单了。看起来,MongoDB 这个选择真是相当完美!

但是,作为一个老程序员,第一次听到 MongoDB 这样 “万能” 的解决方案,我的第一反应是,“天底下哪有这样的好事”。所有的软件系统,都有它的适用场景,想通过一种解决方案适用三个差异非常大的应用场景,显然既不合理,又不现实。接下来,我们就来仔细看一下,这个 “不合理”“不现实” 在什么地方。

上面我们已经讲过 DMP 的 KV 数据库期望的应用场景和性能要求了,这里我们就来看一下数据管道和数据仓库的性能取舍。

对于数据管道来说,我们需要的是高吞吐量,它的并发量虽然和 KV 数据库差不多,但是在响应时间上,要求就没有那么严格了,1-2 秒甚至再多几秒的延时都是可以接受的。而且,和 KV 数据库不太一样,数据管道的数据读写都是顺序读写,没有大量的随机读写的需求。

数据仓库就更不一样了,数据仓库的数据读取的量要比管道大得多。管道的数据读取就是我们当时写入的数据,一天有 10TB 日志数据,管道只会写入 10TB。下游的数据仓库存放数据和实时数据模块读取的数据,再加上个 2 倍的 10TB,也就是 20TB 也就够了。

但是,数据仓库的数据分析任务要读取的数据量就大多了。一方面,我们可能要分析一周、一个月乃至一个季度的数据。这一次分析要读取的数据可不是 10TB,而是 100TB 乃至 1PB。我们一天在数据仓库上跑的分析任务也不是 1 个,而是成千上万个,所以数据的读取量是巨大的。另一方面,我们存储在数据仓库里面的数据,也不像数据管道一样,存放几个小时、最多一天的数据,而是往往要存上 3 个月甚至是 1 年的数据。所以,我们需要的是 1PB 乃至 5PB 这样的存储空间。

我把 KV 数据库、数据管道和数据仓库的应用场景,总结成了一个表格,放在这里。你可以对照着看一下,想想为什么 MongoDB 在这三个应用场景都不合适。

在 KV 数据库的场景下,需要支持高并发。那么 MongoDB 需要把更多的数据放在内存里面,但是这样我们的存储成本就会特别高了。

在数据管道的场景下,我们需要的是大量的顺序读写,而 MongoDB 则是一个文档数据库系统,并没有为顺序写入和吞吐量做过优化,看起来也不太适用。

而在数据仓库的场景下,主要的数据读取时顺序读取,并且需要海量的存储。MongoDB 这样的文档式数据库也没有为海量的顺序读做过优化,仍然不是一个最佳的解决方案。而且文档数据库里总是会有很多冗余的字段的元数据,还会浪费更多的存储空间。

那我们该选择什么样的解决方案呢?

拿着我们的应用场景去找方案,其实并不难找。对于 KV 数据库,最佳的选择方案自然是使用 SSD 硬盘,选择 AeroSpike 这样的 KV 数据库。高并发的随机访问并不适合 HDD 的机械硬盘,而 400TB 的数据,如果用内存的话,成本又会显得太高。

对于数据管道,最佳选择自然是 Kafka。因为我们追求的是吞吐率,采用了 Zero-Copy 和 DMA 机制的 Kafka 最大化了作为数据管道的吞吐率。而且,数据管道的读写都是顺序读写,所以我们也不需要对随机读写提供支持,用上 HDD 硬盘就好了。

到了数据仓库,存放的数据量更大了。在硬件层面使用 HDD 硬盘成了一个必选项。否则,我们的存储成本就会差上 10 倍。这么大量的数据,在存储上我们需要定义清楚 Schema,使得每个字段都不需要额外存储元数据,能够通过 Avro/Thrift/ProtoBuffer 这样的二进制序列化的方存储下来,或者干脆直接使用 Hive 这样明确了字段定义的数据仓库产品。很明显,MongoDB 那样不限制 Schema 的数据结构,在这个情况下并不好用。

2012 年前后做广告系统的时候,我们也曾经尝试使用 MongoDB,尽管只是用作 DMP 中的数据报表部分。事实证明,即使是已经做了数据层面的汇总的报表,MongoDB 都无法很好地支撑我们需要的复杂需求。最终,我们也不得不选择在整个 DMP 技术栈里面彻底废弃 MongoDB,而只在 Web 应用里面用用 MongoDB。事实证明,我最初的直觉是正确的,并没有什么万能的解决方案。

总结延伸

好了,相信到这里,你应该对怎么从最基本的原理出发,来选择技术栈有些感觉了。你应该更多地从底层的存储系统的特性和原理去考虑问题。一旦能够从这个角度去考虑问题,那么你对各类新的技术项目和产品的公关稿,自然会有一定的免疫力了,而不会轻易根据商业公司的宣传来做技术选型了。

因为低延时、高并发、写少读多的 DMP 的 KV 数据库,最适合用 SSD 硬盘,并且采用专门的 KV 数据库是最合适的。我们可以选择之前文章里提过的 AeroSpike,也可以用开源的 Cassandra 来提供服务。

对于数据管道,因为主要是顺序读和顺序写,所以我们不一定要选用 SSD 硬盘,而可以用 HDD 硬盘。不过,对于最大化吞吐量的需求,使用 zero-copy 和 DMA 是必不可少的,所以现在的数据管道的标准解决方案就是 Kafka 了。

对于数据仓库,我们通常是一次写入、多次读取。并且,由于存储的数据量很大,我们还要考虑成本问题。于是,一方面,我们会用 HDD 硬盘而不是 SSD 硬盘;另一方面,我们往往会预先给数据规定好 Schema,使得单条数据的序列化,不需要像存 JSON 或者 MongoDB 的 BSON 那样,存储冗余的字段名称这样的元数据。所以,最常用的解决方案是,用 Hadoop 这样的集群,采用 Hive 这样的数据仓库系统,或者采用 Avro/Thrift/ProtoBuffer 这样的二进制序列化方案。

在大型的 DMP 系统设计当中,我们需要根据各个应用场景面临的实际情况,选择不同的硬件和软件的组合,来作为整个系统中的不同组件。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

发表评论

0条评论,0人参与

请输入评论内容...

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号