携程案例-客户案例-分布式数据库-OceanBase

基于湖库一体架构，统一管理结构化、半结构化与非结构化等多模态数据，一个系统承载事务处理、实时分析与 AI 工作负载。

一、业务背景

作为有二十多年技术积淀的头部互联网企业，携程 DBA 团队具备深厚的技术底蕴，对于数据库、分布式系统都有很深刻的造诣。在合作的过程中携程技术同学很快掌握了 OceanBase 的使用姿势，结合携程早已构建并持续发展的数据库运维管控体系和平台工具，快速的将 OceanBase 提供的企业级服务能力进行了整合和融合，很快就将 OceanBase 融合到研发、测试和生产各个环境中。

OceanBase在与携程的合作中也深入到业务体系内，对业务特点有所掌握，大家一起根据业务特性设计了数据库的适应使用姿势和针对性的设置，为业务的平滑迁移和数据库的效能提升提供了快速支持。

二、业务挑战

业务流量激增
1. 携程“IM+”业务采用 MySQL 作为消息写库，因业务流量激增，无法满足业务部门需求。数据存储达到 MySQL 存储极限。以携程 IM 业务为例，群组消息表保存两个月的数据占用存储空间 800G 左右，基本触达当前配置下 MySQL 单表上限；
存储及处理能力瓶颈
1. MySQL 数据库无法通过扩容机器数量获得存储、处理能力的提升，线上业务表数据量巨大，无法按照业务期望进行灵活的字段调整；
故障无法及时自动恢复
1. 采用 MySQL 主备方案，基于 binlog 复制的多节点存在数据一致性问题，在机房故障条件下无法保证数据强一致，业务不能快速恢复。

三、解决方案

支持全量、增向、反向迁移
1. 提供好用稳定的 OMS，通过全量迁移、增量迁移、反向迁移，保障数据迁过程中的强一致，并提供数据同步到 kafka 等消息队列中的能力，为后续大数据分析、机器学习提供数据；
Paxos协议保证数据强一致
1. OceanBase 使用优化的 Paxos 协议结合物理日志复制强保证多数派的数据一致性，三副本情况下强保证至少两个副本数据一致性，满足携程业务的数据一致性的要求；
资源池化，数据库实例混部
1. 携程通过配置一个较大的资源池给到 OceanBase，使用 OceanBase 提供的多租户资源隔离能力，将原来多个业务使用的 MySQL 实例迁移到 OceanBase 的租户中，从而实现一个集群多个数据库实例的混合部署模式；
HTAP 能力为携程打开新可能
1. OceanBase 的 HTAP 能力为携程的业务打开了新的可能性，在同一套数据库集群中，可以一边进行在线业务的 TP 操作，一边提供业务 Ad Hoc 的查询能力，因为 AP 查询就在数据所在的原地，数据都是新鲜的，对业务的服务能力要比经过 ETL 的数据时效性更强，同时因为没有增加数据副本使得存储成本也得到了有效控制，相当于买一送一的大份量满足。在 TP/AP 业务混合使用的场景下，OceanBase 也提供不同业务的有效资源隔离和限制能力，不会因为 AP 的引入导致与 TP 业务发生资源争抢，最终导致业务服务质量受损。

四、客户收益

经前期测试与后期实践，事实证明 OceanBase 技术特性及架构相对符合携程项目需求。OceanBase 的异地多机房多写、大促弹性扩容、高可用切换对业务影响小都非常符合携程需求。

上线OceanBase以后，解决了长期以来使用 MySQL 困扰携程的在线 DDL、数据一致性、大表性能、主备切换等问题。提供更稳定、高效的服务能力的同时，降低数据库系统整体的拥有成本，并提高资源利用率。

实现自动故障切换
节点和机房故障的快速恢复能力得到显著提升，实现 RPO = 0，RTO＜30s；

提效降本显著
携程在性能和成本方面取得了不错的收益，在性能方面，OceanBase 方案读性能平均提升 2 倍，写性能平均提升 3 倍；在成本方面，OceanBase 方案节省 2/3 存储资源，很大程度上降低了硬件成本。基于 OceanBase 的高级压缩技术，在保证性能的同时，数据存储空间节约近 85%。同等硬件投入的前提下，携程可存储更多数据；

稳定应对业务高峰流量
基于大集群多租户，实现秒级的数据库实例资源扩缩容，在整体集群资源使用不变的前提下，稳定承载多个业务的高峰压力。

分布式架构升级：携程实现海量数据高可用保障

携程眼中的 OceanBase

一、业务背景

二、业务挑战

三、解决方案

四、客户收益

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