Etsy 使用 Vitess 的過程

Etsy 寫了三偏關於使用 Vitess 解決資料庫效能問題的文章:「Scaling Etsy Payments with Vitess: Part 1 – The Data Model」、「Scaling Etsy Payments with Vitess: Part 2 – The “Seamless” Migration」、「Scaling Etsy Payments with Vitess: Part 3 – Reducing Cutover Risk」。

Vitess 是 YouTube 團隊開發出來的東西,試著透過一層 proxy 解決後端 MySQL 資料庫在 sharding 後查詢邏輯的問題。

有一些地方的資訊整理出來:

首先是現代暴力解的能耐,從維基百科可以查到 Etsy 在 2015 年就上市了,但到了 2020 年年底撞到 vertically scaling 的天花板 (這邊是指 GCP 的上限),可以看到現在的暴力法可以撐超久... 如果再多考慮到實體機房的話應該可以找到更大台的機器。

第二個是 Etsy 在 2020 年年底開始從資料庫搬資料,一路到 2022 年五月,算起來差不多搬了一年半,總共轉移了 4 個 database 到 Vitess 的 cluster 上,共 23 張表格與 40B rows。

第三個是利用 Vindexes 這個技術降低 sharding 時所帶來的限制。這個之前沒研究過:

A Vindex provides a way to map a column value to a keyspace ID.

從「Older Version Docs」這邊翻舊版的文件,發現 5.0+ 都有,再往 GitHub 上面的資料翻,看起來從 2016 年的版本就有了,不過當時看起來還一直在擴充:「Vitess v2.0.0-rc.1」。

回來看現在的功能,有 primary vindex 的設計:

The Primary Vindex for a table is analogous to a database primary key. Every sharded table must have one defined. A Primary Vindex must be unique: given an input value, it must produce a single keyspace ID.

然後是 secondary vindex(es) 的設計,指到 keyspace id(s),然後這個資訊會被用在 routing 上:

Secondary Vindexes are additional vindexes against other columns of a table offering optimizations for WHERE clauses that do not use the Primary Vindex. Secondary Vindexes return a single or a limited set of keyspace IDs which will allow VTGate to only target shards where the relevant data is present. In the absence of a Secondary Vindex, VTGate would have to send the query to all shards (called a scatter query).

It is important to note that Secondary Vindexes are only used for making routing decisions. The underlying database shards will most likely need traditional indexes on those same columns, to allow efficient retrieval from the table on the underlying MySQL instances.

然後是 functional vindex 與 lookup vindex,前者用演算法定義 keyspace id,後者讓你查:

A Functional Vindex is a vindex where the column value to keyspace ID mapping is pre-established, typically through an algorithmic function. In contrast, a Lookup Vindex is a vindex that provides the ability to create an association between a value and a keyspace ID, and recall it later when needed. Lookup Vindexes are sometimes also informally referred to as cross-shard indexes.

然後 lookup vindex 還有對 consistent hashing 的支援:

Consistent lookup vindexes use an alternate approach that makes use of careful locking and transaction sequences to guarantee consistency without using 2PC. This gives the best of both worlds, with the benefit of a consistent cross-shard vindex without paying the price of 2PC. To read more about what makes a consistent lookup vindex different from a standard lookup vindex read our consistent lookup vindexes design documentation.

這樣整體看起來,Vitess 把所有常見的 sharding 方式都包進去了,如果以後真的遇到這個量的話,也不需要自己在 application 或是 library 做一堆事情了...

EC2 Auto Scaling 可以透過機械學習來預開機器了

Amazon EC2 的新功能,Auto Scaling 可以透過歷史資料分析預開機器了:「Amazon EC2 Auto Scaling customers can now monitor their predictive scaling policy using Amazon CloudWatch」。

這是吃 CloudWatch 的資料做的,在「Predictive scaling for Amazon EC2 Auto Scaling」這份文件裡面有提到:

Predictive scaling uses machine learning to predict capacity requirements based on historical data from CloudWatch.

還是希望把 Auto Scaling 整合 Lambda 啦,這樣就是 turing machine 了...

Auto Scaling 就不能綁個 Lambda 嗎...

看到 AWS 宣佈 Amazon EC2 的 auto scaling 有新花樣:「New – Attribute-Based Instance Type Selection for EC2 Auto Scaling and EC2 Fleet」。

你都有 Lambda 了,就不能整合 Lambda 每分鐘跑一次,讓使用者直接用個 turing complete 的方式自己設計要的 policy 嗎... 會用到 auto scaling 的使用者不會在意 Lambda 的那幾毛錢的。

這樣做對 OKR 是比較好沒錯啦,但用的人已經懶的看了...

Amazon EC2 Auto Scaling 支援 Warm Pools

EC2 推出的新功能:「Amazon EC2 Auto Scaling introduces Warm Pools to accelerate scale out while saving money」。

重點只有這個,這個作法是先把機器準備好,然後關掉放在 stopped 狀態:

Additionally, Warm Pools offer a way to save compute costs by placing pre-initialized instances in a stopped state.

理論上可以快到 30 秒:

Now, these applications can start pre-initialized, stopped instances to serve traffic in as low as 30 seconds.

不過考慮到就算是 stopped 的機器,啟動時還是得去確認有沒有新版程式... 目前可以理解的部份,應該是加快 EBS 的準備時間吧?

EC2 的 Auto Scaling 增加了兩個功能

Amazon EC2Auto Scaling 增加了兩個功能,一個是 instance 可以有權重了:「Amazon EC2 Auto Scaling Now Supports Instance Weighting」,另外一個是可以設定 instance 活多久就要換一台:「Amazon EC2 Auto Scaling Now Supports Maximum Instance Lifetime」。

前面的 instance weighting 這個功能對於會混多種不同 family type 的情境會好用不少 (像是同時混用 {c3,c4,c5}.xlarge),可以讓設定上細緻一些,不然就只能以效能最低的那個類型規劃...

後面的 maximum instance lifetime 這個功能看起來可以拿來解各種 resource leak 的情境,而且現在 EC2 instance 是以秒計費,所以不用太擔心成本浪費太多的問題... 這樣不管是 memory leak 還是 /tmp 下暫存檔懶的清的問題,都可以很順利的逃避現實 XDDD

RDS 支援 Storage Auto Scaling

Amazon RDS 推出了 Storage Auto Scaling:「Amazon RDS now supports Storage Auto Scaling」。

看起來傳統 RDBMS 類的都支援 (也就是非 Aurora 的這些):

Starting today, Amazon RDS for MariaDB, Amazon RDS for MySQL, Amazon RDS for PostgreSQL, Amazon RDS for SQL Server and Amazon RDS for Oracle support RDS Storage Auto Scaling.

仔細看了一下新聞稿,裡面都只有提到 scale up,沒有提到 scale down,這個功能應該是只會提昇不會下降,所以要注意突然用很多空間,再砍掉後的問題:

RDS Storage Auto Scaling automatically scales storage capacity in response to growing database workloads, with zero downtime.

RDS Storage Auto Scaling continuously monitors actual storage consumption, and scales capacity up automatically when actual utilization approaches provisioned storage capacity.

除了香港外的所有商業區域都提供:

RDS Storage Auto Scaling is available in all commercial AWS regions except in Asia Pacific (Hong Kong) and AWS GovCloud.

DynamoDB Autoscaling 的各種眉眉角角...

AdRollDynamoDB Autoscaling 的踩雷記錄,裡面有些資訊如果不是跳下去玩應該不會注意到 (魔鬼藏在細節裡的感覺):「Managing DynamoDB Autoscaling with Lambda and Cloudwatch」。

第一個提到的問題是 autoscaling 的觀察對象:

Ideally, the table should scale based on the number of requests that we are making , not the number of requests that are successful.

另外一個是 autoscaling 遇到完全不用的情況下不會 scale down,看起來是某種保護機制。但這使得平常只有拿來讀取的表格在跑完 batch job 後得自己處理 write scale down 問題:

Additionally, at the time of implementing this algorithm, the DynamoDB capacity could not be brought down automatically if the consumption was exactly zero, which can happen if you write to your table in batch instead of realtime, for example.

This meant that, when enabling autoscaling, tables that were read in realtime, but written to in batch, still needed manual intervention to bring the write capacity down after our jobs were done writing.

另外一個問題是 scale down 是有次數限制的:

Another interesting point that might bite users is that capacity decreases are an expensive operation for AWS, so they’re limited.

The number of decreases cited in the documentation can be achieved under very special conditions, since you need to have 4 decreases in the first hour of the day plus one for each of the remaining hours, for a total of 4 (first hour) + 23 (1 hourly) = 27.

後面就是自己研究什麼 algorithm 可以調整的更細,然後用 lambda 重寫... 最後省下 30% 的成本:

Here is where we detected our costs for our batch tables dropping to around 30% of the initial cost.

AdRoll 的規模應該是不小,所以為了省 30% 可以花不少力氣在上面...

貴不少的 DynamoDB On-Demand...

DynamoDB 用起來比較困難的部份就是規劃 R/W capacity,所以 AWS 就推出了 DynamoDB On-Demand,直接計算用多少而不用規劃 R/W capacity:「Amazon DynamoDB On-Demand – No Capacity Planning and Pay-Per-Request Pricing」。

先講一下歷史,在 2014 的時候 Jeff Barr 就有在「Auto Scale DynamoDB With Dynamic DynamoDB」這邊提到開一台 t1.micro 在上面跑程式實做 DynamoDB 的 auto scaling。

另外在 2017 年的時候 AWS 自己推出了同樣的功能,就不需要開機器了,交給 AWS 的服務處理就可以了:「New – Auto Scaling for Amazon DynamoDB」。

所以就一般性的需求來說,其實目前的方案夠用:常態性的需求提昇,以及有預期性的活動時可以手動事前提昇。

目前想到唯一會炸掉的情境應該是突然被熱門媒體報導,而導致大量的 guest session 衝進來,而且架構上又沒有針對 guest session 用 cache 擋住 (Amazon DynamoDB Accelerator 也是個選項),導致壓力就全部到後端的 DynamoDB,而 auto scaling 機制需要時間看到量才會調整,在這段時間就有可能短時間倒站。

回來看這次的 On-Demand 提出來的價錢。以 us-east-1 的價錢來看:

Write request units	$1.25 per million write request units
Read request units	$0.25 per million read request units

而本來要自己規劃 R/W capacity 的價錢是 (這邊是 hourly):

Write capacity unit (WCU)	$0.00065 per WCU
Read capacity unit (RCU)	$0.00013 per RCU

由於不管是 On-Demand 還是本來的規劃,Read 價錢都是 Write 的 1/5,所以只要看 Write 一樣可以知道差距。

接下來把 On-Demand 的價錢換算成 3600 個 request units 就可以比較單價,是 $0.0045 (Write),大約是本來版本 6.92 倍的費用...

而且對於已經有規模的應用,這邊還沒算 Reserved Capacity 會有折扣的部份?

這個定價策略讓我想到 AWS Fargate 的情況... 如果你可以接受這個價錢,你可以平常就開五倍的 R/W capacity 在上面啊 XDDD

EC2 推出用 machine learning 協助 auto scaling 控制的功能...

AWSEC2 上推出了用 machine learning 協助 auto scaling 控制的功能:「New – Predictive Scaling for EC2, Powered by Machine Learning」。

最少給他一天的資料 (然後他會每天重新分析一次),接著會預測接下來的 48 小時的使用行為:

The model needs at least one day’s of historical data to start making predictions; it is re-evaluated every 24 hours to create a forecast for the next 48 hours.

所以是個學 pattern 然後預先開好機制等著的概念...

透過預測增加服務穩定性的概念... 如果本來就跑得好好的 (也就是靠 resource-based metric 觸發機器數量的方式跑得很好),就未必需要考慮這個方案了。

目前支援的區域中,東京不在列表內,不過其他常見的區域都支援了:

Predictive scaling is available now and you can starting using it today in the US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Ireland), and Asia Pacific (Singapore) Regions.

ALB 支援 Slow Start 了

這個功能在 ELB Classic 年代時有跟 AWS 提過,到 ALB 支援了 (總算...):「Application Load Balancer Announces Slow Start Support for its Load Balancing Algorithm」。

Application Load Balancers now support a slow start mode that allows you to add new targets without overwhelming them with a flood of requests. With the slow start mode, targets warm up before accepting their fair share of requests based on a ramp-up period that you specify.

然後時間可以設定,從 30 秒到 15 分鐘:

Slow start mode can be enabled by target group and can be configured for a duration of 30 seconds to 15 minutes. The load balancer linearly increases the number of requests sent to a new target in a target group up to its fair share during the slow start ramp-up window.

就之前的經驗來說,這在跑 PHP 的時候會很需要這個功能 (之前是在 F5 的設備上設定)。其他的語言因為性質不太一樣,可能不會這麼吃這個功能。

主要是因為 PHP 是在 request 進來時 compile 並且 cache。所以在機器剛起來時,儘量將 CPU 留給 opcache,把常用的頁面 compile 完並且放進 cache,而不是讓大量的連線灌進來,這樣對使用體驗不會太好... (要避免 CPU 吃滿 100% 很久,造成每個連線都很慢才跑完)

AWS 推出 Slow Start 後對 auto scaling 時的順暢度會好不少...