数据库重构之路，以 OrientDB 到 NebulaGraph 为例-阿里云开发者社区

数据库重构之路，以 OrientDB 到 NebulaGraph 为例

2023-09-12 291

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

本文涉及的产品

云原生多模数据库 Lindorm，多引擎多规格 0-4节点

Redis 开源版，标准版 2GB

云数据库 MongoDB，独享型 2核8GB

简介： 在业务逻辑复杂、技术栈不甚了解的情况下，如何在有限的时间完成对数据库的重构迁移工作？技术方案该如何拟定，灰度计划怎么拟定，项目排期如何规划…本文给你一个通用的解决思路，让你更好地完成数据库重构工作。

“本文由社区用户 @阿七从第一视角讲述其团队重构图数据库的过程，首发于阿七公众号「浅谈架构」”

原文出处：https://mp.weixin.qq.com/s/WIJNq-nuuAGtMjYo5rPLyg

一、写在前面

读过我公众号文章的同学都知道，我做过很多次重构，可以说是“重构钉子户”，但是这次，重构图数据库 OrientDB 为 NebulaGraph（https://www.nebula-graph.com.cn/），可以说是我做过最艰难的一次重构。

那这篇文章就来聊聊，图数据库重构之路。

二、难点在哪里

历史包袱重，原来使用 OrientDB 系统是2016年开始开发的，逻辑很复杂，历史背景完全不清楚。
业务不了解，我们是临时接的大数据需求，之前没有参与过这块业务，完全不了解。
技术栈不了解，图数据库是第一次接触（团队中也没有人了解），OrientDB 和 NebulaGraph 之前都没有接触过，原来老系统大部分代码是 Scala 语言写的，系统中使用的 HBase、Spark、Kafka，对于我们也比较陌生。
时间紧迫

总结来说: 业务不了解，技术栈不熟悉

tips: 大家思考一个问题，在业务和技术栈都不熟的情况下，如何做重构呢？

三、技术方案

下面介绍一下本次重构技术方案

1、迁移背景

猎户座的图数据库 OrientDB 存在性能瓶颈和单点问题，需升级为 NebulaGraph。

老系统是用使用技术栈无法支持弹性伸缩，监控报警设施也不够完善。

具体的使用痛点后续我将会写一篇文章具体讲述下，本篇就不详细展开了。

2、调研事项

注：既然业务都不熟悉，那我们都调研了哪些东西呢？

对外接口梳理：梳理系统所有对外接口，包括接口名、接口用途、请求量 QPS、平均耗时，调用方（服务和 IP）；
老系统核心流程梳理：输出老系统整理架构图，重要的接口（大概 10 个）输出流程图；
环境梳理：涉及到的需要改造的项目有哪些，应用部署、MySQL、Redis、HBase 集群 IP，及目前线上部署分支整理；
触发场景：接口都是如何触发的，从业务使用场景出发，每个接口至少一个场景覆盖到，方便后期功能验证；
改造方案：可行性分析，针对每一个接口，如何改造（OrientDB 语句改为 NebulaGraph 查询语句），入图（写流程）如何改造；
新系统设计方案: 输出整理架构图，核心流程图。

3、项目目标

完成图数据库数据源 OrientDB 改造为 NebulaGraph，重构老系统统一技术栈为 Java，支持服务水平扩展。

4、整体方案

我们采用了比较激进的方案:

从调用接口入口出发，直接重写底层老系统，影响面可控；
一劳永逸，方便后期维护；
统一 Java 技术栈、接入公司统一服务框架，更利于监控及维护；
基础图数据库应用边界清晰，后续上层应用接入图数据库更简单。

注：这里就贴调研阶段画的图，图涉及业务，我这里就不列举了。

5、灰度方案

灰度方案

写请求：采用同步双写
读请求：按流量从小到大陆续迁移、平滑过渡

灰度计划

阶段一	阶段二	阶段三	阶段四	阶段五	阶段六	阶段七
0%	1‰	1%	10%	20%	50%	100%
同步双写, 流量回放采样对比，100% 通过、预计灰度 2 天	灰度 2 天	灰度 2 天	灰度 5 天、此阶段要压测	灰度 2 天	灰度 2 天	-

注：

配置中心开关控制，有问题随时切换，秒级恢复。
读接口遗漏无影响, 只有改到的才会影响。
使用参数 hash 值作为 key，确保同一参数多次请求结果一致、满足 abs(key) % 1000 < X ( 0< X < 1000， X 为动态配置 ) 即为命中灰度。

题外话：其实重构，最重要的就是灰度方案，这个我在之前文章《浅谈这些年做过的千万级系统重构项目》也提到过。本次灰度方案设计比较完善，大家重点看阶段一、在灰度放量之前，我们用线上真实的流量去异步做数据对比，对比完全通过之后，再放量，本次对比阶段比预期长了很多（实际上用了 2 周时间，发现了很多问题）。

6、数据对比方案

未命中灰度

未命中灰度流程如下：

先调用老系统，再根据是否命中采样（采样比例配置 0% ~ 100%），命中采样会发送 MQ，再在新系统消费 MQ，请求新系统接口，于老系统接口返回数据进行 JSON 对比。对比不一致，发送企业微信通知，实时感知数据不一致，发现并解决问题。

反之亦然！！

7、数据迁移方案

全量（历史数据）：写脚本全量迁移，上线期间产生不一致从 MQ 消费近 3 天数据
增量：同步双写（写的接口很少，写请求 QPS 不高）

8、改造案例 - 以子图查询为例

改造前：

@Override
    public MSubGraphReceive getSubGraph(MSubGraphSend subGraphSend) {
   
   
        logger.info("-----start getSubGraph------(" + subGraphSend.toString() + ")");
        MSubGraphReceive r = (MSubGraphReceive) akkaClient.sendMessage(subGraphSend, 30);
        logger.info("-----end getSubGraph:");
        return r;
    }

改造后：

定义灰度模块接口

public interface IGrayService {
   
   
    /**
     * 是否命中灰度 配置值 0 ~ 1000  true: 命中  false:未命中
     *
     * @param hashCode
     * @return
     */
    public boolean hit(Integer hashCode);

    /**
     * 是否取样 配置值 0 ~ 100
     *
     * @return
     */
    public boolean hitSample();

    /**
     * 发送请求-响应数据
     * @param requestDTO
     */
    public void sendReqMsg(MessageRequestDTO requestDTO);

    /**
     * 根据
     * @param methodKeyEnum
     * @return
     */
    public boolean hitSample(MethodKeyEnum methodKeyEnum);
}

接口改造如下， kgpCoreService 请求到 kgp-core 新服务，接口业务逻辑和 orion-x 保持一致、底层图数据库改为查询 NebulaGraph：

@Override
    public MSubGraphReceive getSubGraph(MSubGraphSend subGraphSend) {
   
   
        logger.info("-----start getSubGraph------(" + subGraphSend.toString() + ")");
        long start = System.currentTimeMillis();
        //1. 请求灰度
        boolean hit = grayService.hit(HashUtils.getHashCode(subGraphSend));
        MSubGraphReceive r;
        if (hit) {
   
   
            //2、命中灰度 走新流程
            r = kgpCoreService.getSubGraph(subGraphSend); // 使用Dubbo调用新服务
        } else {
   
   
            //这里是原来的流程 使用的akka通信
            r = (MSubGraphReceive) akkaClient.sendMessage(subGraphSend, 30);
        }
        long requestTime = System.currentTimeMillis() - start;

        //3.采样命中了发送数据对比MQ 
        if (grayService.hitSample(MethodKeyEnum.getSubGraph_subGraphSend)) {
   
   
            MessageRequestDTO requestDTO = new MessageRequestDTO.Builder()
                    .req(JSON.toJSONString(subGraphSend))
                    .res(JSON.toJSONString(r))
                    .requestTime(requestTime)
                    .methodKey(MethodKeyEnum.getSubGraph_subGraphSend)
                    .isGray(hit).build();
            grayService.sendReqMsg(requestDTO);
        }
        logger.info("-----end getSubGraph: {} ms", requestTime);
        return r;
    }

9、项目排期计划

投入人力: 开发 4 人，测试 1 人

主要事项及耗时如下:

10、所需资源

略，这里不展开讲述。

四、重构收益

经过团队 2 个月奋斗，目前已完成灰度阶段，收益如下

NebulaGraph 本身支持分布式扩展，新系统服务支持弹性伸缩，整体支持性能水平扩展；
从压测结果看，接口性能提升很明显，可支撑请求远超预期；
接入公司统一监控、告警，更利于后期维护。

五、总结

本次重构顺利完成，感谢本次一起重构的小伙伴，以及大数据、风控同学支持，同时也感谢 NebulaGraph社区（https://discuss.nebula-graph.com.cn/），我们遇到一些问题提问，也很快帮忙解答。

谢谢你读完本文 (///▽///)

如果你想尝鲜图数据库 NebulaGraph，记得去 GitHub 下载、使用、(^з^)-☆ star 它 -> GitHub；和其他的 NebulaGraph 用户一起交流图数据库技术和应用技能，留下「你的名片」一起玩耍呀~

2023 年 NebulaGraph 技术社区年度征文活动正在进行中，来这里领取华为 Meta 60 Pro、Switch 游戏机、小米扫地机器人等等礼品哟~ 活动链接：https://discuss.nebula-graph.com.cn/t/topic/13970