网络互联设备的增长带来了大量易于访问的时间序列数据。越来越多的公司对挖掘这些数据感兴趣，从而获取了有价值的信息并做出了相应的数据决策。
近几年技术的进步提高了收集，存储和分析时间序列数据的效率，同时也刺激了人们对这些数据的消费欲望。然而，这种时间序列的爆炸式增长，可能会破坏大多数初始时间序列数据的体系结构。
Netflix作为一家以数据为驱导的公司，对这些挑战并不陌生，多年来致力于寻找如何管理日益增长的数据。我们将分享Netflix如何通过多次扩展来解决时间序列数据的存储架构问题。
时间序列数据——会员观看记录
Netflix会员每天观看超过1.4亿小时的内容。而每个会员在点击标题时会产生几个数据点，这些数据点将被作为观看记录进行存储。Netflix通过分析这些观看数据，为每位会员提供了实时准确的标签和个性化推荐服务，如这些帖子中所述：
如何判断你在观看一个节目？
https://medium.com/netflix-techblog/netflixs-viewing-data-how-we-know-where-you-are-in-house-of-cards-608dd61077da
帮助你继续观看Netflix的节目。
https://medium.com/netflix-techblog/to-be-continued-helping-you-find-shows-to-continue-watching-on-7c0d8ee4dab6
从以下3个维度累积历史观看记录：
随着时间的推移，每个会员的更多观看记录数据将被存储。
随着会员数量的增长，更多会员的观看记录数据会被存储。
随着会员每月观看时间的累积，每个会员的更多观看记录将被存储。
过去十年的发展，Netflix已经在全球拥有1亿名会员，其观看记录的数据亦是大幅增加。在本篇博客中，我们将重点讨论如何应对存储观看历史数据带来的巨大挑战。
从简单的开始
观看记录的第一版原生云存储架构使用Cassandra的理由如下：
Cassandra对时间序列数据建模提供了很好的支持，其中每行都有动态的列数。
观看记录数据的读写速度比约为9：1。由于Cassandra的写入效率非常高，因此Cassandra非常适合频繁写入操作的工作。
根据CAP定理，团队更倾向于最终的一致性。Cassandra支持通过调整一致性进行权衡。
在最初的方法中，每个成员的观看历史记录都存储在Cassandra中，并使用行键存储在一行中：CustomerId。这种水平分区的方式能够随着会员数量的增长而有效扩展，并且使得浏览会员的整个观看记录的常见用例变得简单、高效。
然而随着会员数量的增加，更重要的是，每个会员的流量越来越多，行数和整体数据量也越来越多。随着时间的推移，这导致了昂贵的操作成本，对于读写具有海量观看记录的会员数据而言性能较差。
下图说明了初始数据模型的读写流程：
图1：单个图表数据模型
写流程当会员点击播放时，一条观看记录将作为新的列插入。点击暂停或停止后，则该观看记录被更新。可见对于单列的写入是迅速和高效的。
读流程
通过整行读取来检索一个会员的所有观看记录：当每个会员的记录数很少时，读取效率很高。但是随着一个会员点击更多标题产生更多的观看记录。此时读取具有大量列的行数据会给Cassandra带来额外的压力，并造成一定的读取延迟。
通过时间范围查询读取会员数据的时间片：将导致了与上面的性能不一致，这取决于在指定的时间范围内查看记录的数量。
通过分页整行读取大量观看记录：这对于Cassandra来说是好的，因为它并不需要等待所有的数据返回就可以加载。同时也避免了客户端超时。然而，随着观看记录数量的增加，整行读取的总延迟增加了。
放缓原因
让我们来看看Cassandra的一些内部实现，以了解为什么我们最初简单设计的性能缓慢。随着数据的增长，SSTable的数量相应增加。
由于只有最近的数据在内存中，所以在很多情况下，必须同时读取memtables和SSTable才能检索观看记录。这样就造成了读取延迟。同样，随着数据量的增加，压缩需要更多的IO和时间。由于行越来越宽，读修复和全列修复因此变得更加缓慢。
缓存层
虽说Cassandra在观看记录数据写入方面表现很好，但仍有必要改进读取延迟。为了优化读取延迟，需要以牺牲写入路径上的工作量为代价，我们通过在Cassandra存储之前增加内存分片缓存层（EVCache）来实现。
缓存是一种简单的键值对存储，键是CustomerId，值是观看记录数据的压缩二进制表示。每次写入Cassandra都会发生额外的缓存查找，并在缓存命中时将新数据与现有值合并。
读取观看记录首先由缓存提供服务。在高速缓存未命中时，再从Cassandra读取条目，压缩并插入高速缓存。
多年来随着缓存层的增加，这种单一的Cassandra表格存储方法表现良好。基于CustomerId的分区在Cassandra集群中可扩展性亦较好。
直到2012年，观看记录Cassandra集群成为Netflix最大的Cassandra集群之一。为进一步扩展，团队决定将集群规模扩大一倍。
这就意味着Netflix要冒险进入使用Cassandra的未知领域。与此同时，伴随着Netflix业务的快速增长，包括不断增加的国际会员数和即将投入的原创内容。
重新设计：实时和压缩存储方法
显然，需要采取不同的方法进行扩展来应对未来5年的预期增长。团队分析了数据特征和使用模式，重新设计了观看记录存储方式并实现了两个主要目标：
较小的存储空间
每个会员的观看记录增长与读写性能保持一致
对于每个会员，观看记录数据被分成两个集合：
实时或近期观看记录（LiveVH）：频繁更新的最近观看记录数量较少。这样的数据以非压缩形式存储，如上面简单的设计中所述。
压缩或存档观看历史记录（CompressedVH）：大量较早的观看记录很少更新。 这样的数据将被压缩以减少存储空间。压缩的观看历史记录存储在每行键的单个列中。
LiveVH和CompressedVH存储在不同的表格中，并通过不同的调整以获得更好的性能。由于LiveVH的频繁更新和拥有少量的观看记录，因此压缩需频繁进行，且保证gc_grace_seconds足够小以减少SSTables数量和数据大小。
只读修复和全列修复频繁进行保证数据的一致性。由于对CompressedVH的更新很少，因此手动和不频繁的全面压缩足以减少SSTables的数量。在不频繁更新期间检查数据的一致性。这样做消除了读修复以及全列维修的需要。
使用与前面所述相同的方法将新观看记录写入LiveVH。
写流程
使用与前面所述相同的方法将新观看记录写入LiveVH。
读流程
为了从新设计中获益，观看历史记录的API已更新，可以选择读取最近的或完整的数据：
最近观看记录：对于大多数的用例，只需从LiveVH中读取数据，通过限制数据大小降低延迟。
完整的观看记录：作为LiveVH和CompressedVH的并行读取实现。由于数据压缩和CompressedVH的列较少，因此通过读取较少的数据就可以显著加速读取。
CompressedVH更新流程
当从LiveVH中读取观看历史记录时，如果记录数量超过可配置的阈值，那么最近的观看记录就被汇总一次，压缩并通过后台任务存储在CompressedVH中。然后使用行键（行关键字）：CustomerId将数据存储在新行中。新的汇总是版本化的，写入后会再次检查查数据的一致性。只有在验证与新版本数据一致后，旧版本的数据才会被删除。为简单起见，在汇总过程中没有加锁，Cassandra负责解决极少的重复写入操作（即最后一个写入操作获胜）。
图2:实时和压缩的数据模型
如上图所示，CompressedVH中汇总的行也存储元数据信息，如最新版本号，对象大小和块信息（稍后更多）。版本列存储对最新版本的汇总数据进行引用，以便CustomerId的读取始终只返回最新的汇总数据。
汇总起来的数据存储在一个单一的列中，以减少压缩压力。为了最大限度地减少频繁观看模式的会员的汇总频率，最后几天查看历史记录的值将在汇总后保存在LiveVH中，其余部分在汇总期间与CompressedVH中的记录合并。
通过Chunking进行扩展
对于大多数会员来说，将其整个观看记录存储在单行压缩数据中将在读取流程中提升性能。对于一小部分具有大量观看记录的会员，由于第一种体系结构中描述的类似原因，从单行中读取CompressedVH速度缓慢。不常见用例需要在读写延迟上设一个上限，才不会对常见用例造成读写延迟。
为了解决这个问题，如果数据大小大于可配置的阈值，我们将汇总起来的压缩数据分成多个块。这些块存储在不同的Cassandra节点上。即使对于非常大的观看记录数据，对这些块的并行读取和写入也最多只能达到读取和写入延迟上限。
图3：自动缩放通过组块
写流程
如图3所示，根据可配置的块大小，汇总起来的压缩数据被分成多个块。所有块都通过行键：CustomerId $ Version $ ChunkNumber并行写入不同的行。在成功写入分块数据之后，元数据通过行键：CustomerId写入到自己的行。
对于大量观看记录数据的汇总，上述方法将写入延迟限制为两种写入。在这种情况下，元数据行具有一个空数据列，以便能够快速读取元数据。
为了使常见用例（压缩观看记录小于可配置阈值）被快速读取，将元数据与同一行中的观看记录组合以消除元数据查找流程，如图2所示。
读流程
通过关键字CustomerId首次读取元数据行。对于常见用例，块数为1，元数据行也具有最新版本汇总起来的压缩观看记录。对于不常见的用例，有多个压缩的观看记录数据块。使用版本号和块数等元数据信息生成块的不同行密钥，并且并行读取所有块。上述方法将读取延迟限制为两种读取。
缓存层更改
内存缓存层的增强是为了支持对大型条目进行分块。对于具有大量观看记录的会员，无法将整个压缩的观看历史记录放入单个EVCache条目中。与CompressedVH模型类似，每个大的观看历史高速缓存条目被分成多个块，并且元数据与第一块一起被存储。
结果
利用并行，压缩和改进的数据模型，实现了所有目标：
通过压缩缩小存储空间。
通过分块和并行的读/写操作保证读/写一致性。常见用例的延迟受限于一次读操作和一次写操作，以及不常见用例的延迟受限于两次读操作和两次写操作。
图4：结果
数据大小减少了约6倍，花费在Cassandra维护上的系统时间减少了约13倍，平均读取延迟减少了约5倍，平均写入延迟减少了约1.5倍。更重要的是，它为团队提供了可扩展的架构和空间，可以适应Netflix观看记录数据的快速增长。
原文发布时间为：2018-03-13
本文作者：文摘菌
