数据库重构之路，以 OrientDB 到 NebulaGraph 为例

“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

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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？

1. 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）；
2. 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；
3. 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；
4. 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；
5. 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；
6. 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:

1. 从调用接口入口出发，直接重写底层老系统，影响面可控；
2. 一劳永逸，方便后期维护；
3. 统一 Java 技术栈、接入公司统一服务框架，更利于监控及维护；
4. 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

注：

1. 配置中心开关控制，有问题随时切换，秒级恢复。
2. 读接口遗漏无影响, 只有改到的才会影响。
3. 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

1. 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
2. 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;
    }
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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);
}

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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;
    }
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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

1. 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；
2. 从压测结果看，接口性能提升很明显，可支撑请求远超预期；
3. 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。

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谢谢你读完本文 (///▽///)

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