隨著新冠病毒疫情的緩解和控制，全球旅游業逐漸開始重新復蘇。尤其在一些度假勝地，游客數量已經恢復到疫情前的水平。

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隨著業務量迅速增長，攜程需要更敏捷的技術架構來滿足不斷激增的并發與數據量，一個穩定、可靠，可以隨業務增長不斷擴展的數據庫對于攜程來說顯得尤其重要。作為海內外在線旅游行業的翹楚，攜程也曾面臨著數據庫帶來的技術挑戰。

攜程創立于 1999 年，最初選擇使用 SQL Server 數據庫，在整體數據庫技術棧中占比達到 99%。 2012 年初，攜程開始逐步關注開源技術，尤其是 MySQL，不過該階段 MySQL 使用占比仍然很低，只有 10% 左右。從 2014 至 2019 年，攜程開始加深 MySQL 的應用，并因為業務形態發生了變化，攜程開始從 SQL Server 轉型到 MySQL，對 MySQL 進行了深入研究，包括內核補丁、全自動故障診斷等。

原 MySQL 架構痛點與挑戰

攜程的應用部署在兩個或多個 IDC 中，數據庫也對等部署在每個 IDC 中。MySQL 部署方式采用 HA節點，即主備節點，在同一機房部署，另一節點在不同 IDC 部署，這種方式保證了 HA 切換速度和數據的容災。比如遇到單機房故障或者整個機房宕機，可以迅速把第二節點啟動起來。攜程在主備切換和第二切換時做了很多自動化工作，但這種架構也有明顯缺點，由于應用的無狀態化，數據庫的切換會造成業務的短暫中斷，因為數據庫只有一個主節點。

在擴展方式方面，攜程沒有采用中間件的方式，而是采用客戶端實現分片規則?？蛻舳嗽谏暇€時會確定分片規則，比如 64。再根據 ID 使用取模運算定位到某個分片，這樣可以更方便地進行擴展。當業務增加時實例數量從 1 變成 N ，當負載下降時也可以縮回來。

但是這種擴展方式對 DBA 運維來說還有一些挑戰，隨著 DBA 越來越多，聚合會比較困難，業務代碼也變得復雜。

分布式數據庫選型

2018 年，隨著攜程業務的快速發展，底層架構需要支持彈性擴展，特別是在季節性高峰期（例如春運火車票搶票等）。分布式數據庫由于具有 DB 級彈性、快速擴展和混合負載（HTAP）等優勢，更適合業務的發展，攜程開始考慮引入分布式數據庫，并進行調研選型。攜程主要從以下幾個維度考量分布式數據庫：

·性能：平衡性能和成本，選擇通用機型，不使用高端存儲或機器，并要求響應穩定；

·運維與社區：學習成本適中，運維復雜度低，產品需開源且社區活躍；

·成本：一方面，業務研發需要學習使用 SQL，特別是 MySQL 協議；另一方面，運維團隊希望產品不要過于復雜，易于維護；

·擴展性：分布式數據庫需要具有快速的擴展能力，擴縮容對業務影響小。

2018 年，攜程開始正式引入 TiDB?？紤]到 TiDB 的架構和攜程的 IDC 環境，攜程將 TiDB 分別部署在三個 IDC 機房（IDC1、IDC2、IDC3）中，遵循同時部署的標準。TiKV、TiDB 和 PD 均勻分布在三個 IDC 機房中，業務流量可以本地感知到每個機房的 TiDB Server ，在單機房故障時可以自動重啟到其它機房。因為客戶端對 TiDB 進行了探活與感知，單個 TiDB 服務器故障時客戶端可以重新定向。

TiDB 在酒店和度假結算場景的應用

在酒店和度假結算場景應用中，攜程原 MySQL 架構主要采用分片（sharding）的擴展方式，對于酒店和度假結算這類業務來說，分片會變得非常困難。最初的方案是把 SQL Server 上的數據原封不動導入到 MySQL 中，但測試后發現性能不佳，擴展性也受限。如果采用分片方式部署，不論從酒店的維度、供應商的維度或者是用戶維度，都很難選擇合適的分片鍵（ sharding key），這種方式也對業務代碼侵入性比較大。因此，攜程最終選擇了 TiDB，將酒店和度假結算業務從 SQL server 遷移到 TiDB 上，總數據量規模達到 8TB，并受到了開發人員的一致好評，滿足了性能和擴展性的諸多要求。

TiDB 在海量數據場景中的應用

攜程的海量數據場景涉及到大量數據存儲。原架構中由于單機存儲限制，擴展必須通過 sharding 方式實現。但該解決方案對于一些業務而言過于復雜，例如在 IBU 海外業務部數據，單表數據已經超過 300 億。應用 TiDB 可以大幅提高查詢性能，實現大量數據的高效存儲。TiDB 的行列混存架構（ TiFlash 和 MPP 技術），使得攜程部分查詢性能有了20倍提升；在信息安全源數據標記數據時，單表數據也超過了 60 億行，讀寫的響應時間都達到毫秒級，單天聚合查詢秒級返回。

除了使用 TiDB ，攜程還在使用其存儲層 TiKV。引入 TiKV 是因為攜程現在的業務有一些簡單的 KV 存儲需求，攜程在使用的產品有 Redis 和 Hbase，但是 Hbase 的性能相比于 Redis 比較差，而 Redis 則存在數據不一致的風險，比如網絡抖動、中斷等。攜程有一些業務有強一致 KV 需求，例如近期引入的酒店取消政策項目，Redis 雖然能滿足業務需求，但沒有強一致性能。綜合考量之后，攜程選擇了 TiKV 解決上述挑戰。TiKV 的部署與 TiDB 類似，也是在三個機房分布部署，應用可以感知到每個機房的 PD，并且 PD 也在三個機房分別部署。該架構可以確保如果出現機房級故障，或是單 PD 故障，運維團隊都可以做到平滑切換。

TiDB 在攜程的全球化運用

隨著攜程近年來開始走向海外，海外業務呈現迅猛增長趨勢。攜程也將國內成熟的數據庫技術直接用于海外。目前，TiDB 在攜程的國內和海外業務是分開部署的，海外應用復用了國內的 schema 和代碼，監控告警方式也與國內保持一致，部署方式也是相同的。

攜程引入 TiDB 并完成了一系列內部生態整合，包括發布系統（如表結構發布、索引發布）、數據修改和查詢等。由于 TiDB 和 MySQL 采用了相同的協議，整合過程相對簡單平滑：

·TiDB 原生支持 Prometheus + Grafana，提供了豐富的診斷數據，可以根據 TiDB 故障診斷手冊快速定位問題。

·由于 Grafana 的數據在每個集群上單獨分布，攜程通過prometheus 源生remote write轉發性能數據到攜程統一監控平臺，以便在監控平臺上進行性能告警和大盤監控。

目前，攜程已經順利完成從 SQL server 到 TiDB 的遷移，穩定應用于攜程的國內、海外各業務場景中，借助 TiDB HTAP 能力，攜程大幅提高了查詢性能，實現海量數據的高效存儲。

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