开篇谈 Data Catalog 架构升级对业务系统性能的优化

写在最前

纵观近年来，数据治理领域风生水起，从全球来说，相关工具市场每年以 20％ 以上的速度增长。无论是传统企业、互联网企业，还是初创公司，都在寻求更加完备的数据治理体系和方法，为业务的健康发展奠定坚实的基础。

本文从一次 Data Catalog 系统的架构升级过程着手，探讨如何利用存储层重构实现系统性能优化。将这一案例背后的原理和方法深入浅出地剖析，期待能为相关领域的工作者提供借鉴和思考。

全文摘要

字节跳动 Data Catalog 系统自诞生以来，在服务公司的过程中也经历过多次的架构演进。2021 年，字节跳动在对 Data Catalog 系统进行一次大规模重构，将原有的存储层从 MySQL 迁移到了 Apache Atlas，从而带来了诸多方面的提升，比如：性能更佳、存储空间更节省、弹性伸缩更加便捷等。

Data Catalog 系统在重构过程中，遇到了比较多的性能问题，比如：

• Atlas 元数据查询性能较差。
• 服务注册到 Atlas 的耗时过长。
• 数据同步到 Atlas 的延迟较大。

这些性能问题对 Data Catalog 系统的使用产生了较大的影响，导致系统无法满足业务的需求。

为了解决这些性能问题，字节跳动做出了以下优化：

• 调整了 Atlas 元数据查询的配置，并对 Atlas 的索引进行了优化。
• 优化了服务注册到 Atlas 的流程，减少了注册的耗时。
• 对数据同步到 Atlas 的流程进行了优化，减少了同步的延迟。

经过这些优化，Data Catalog 系统的性能得到了显著的提升，达到了业务的需求。

正文

重构背景

字节跳动 Data Catalog 系统自诞生以来，在服务公司的过程中也经历过多次的架构演进。最初，Data Catalog 系统的存储层是基于 MySQL 实现的，但随着业务的快速发展，MySQL 存储层已经无法满足 Data Catalog 系统的需求了，具体表现在以下几个方面：

• 性能瓶颈： MySQL 存储层的性能难以满足日益增长的数据量和并发量的需求，导致 Data Catalog 系统经常出现卡顿和响应延迟的情况。
• 扩展困难： MySQL 存储层难以进行弹性伸缩，当数据量和并发量激增时，很难及时扩容，导致系统无法满足业务的需求。
• 存储成本高： MySQL 存储层的存储成本较高，随着数据量的不断增长，存储成本也将随之增加，对公司的财务成本造成了一定的压力。

为了解决这些问题，字节跳动决定对 Data Catalog 系统的存储层进行重构，将原有的 MySQL 存储层迁移到 Apache Atlas。Apache Atlas 是一个开源的元数据管理系统，它具有以下几个优点：

• 性能优异： Apache Atlas 采用了分布式架构，能够很好地满足大数据量的存储和查询需求，可以有效地解决 MySQL 存储层性能瓶颈的问题。
• 弹性伸缩方便： Apache Atlas 可以轻松地进行弹性伸缩，当数据量和并发量激增时，可以及时扩容，满足业务的需求。
• 存储成本低： Apache Atlas 的存储成本较低，可以有效地降低公司的财务成本。

重构过程

Data Catalog 系统的存储层重构是一个复杂而艰巨的工程，为了确保重构的顺利进行，字节跳动制定了详细的重构计划，并成立了专门的重构团队。

重构团队首先对 Data Catalog 系统的业务需求进行了分析，并在此基础上设计了新的存储层架构。新的存储层架构采用 Apache Atlas 作为存储引擎，并对数据模型和数据访问接口进行了优化。

在完成新的存储层架构设计后，重构团队就开始着手进行重构工作。重构工作分为以下几个步骤：

1. 将 Data Catalog 系统中的数据从 MySQL 迁移到 Apache Atlas。
2. 对 Data Catalog 系统的代码进行修改，使其能够使用新的存储层。
3. 对 Data Catalog 系统进行测试，以确保系统能够正常运行。

重构效果

Data Catalog 系统的存储层重构工作于 2021 年底顺利完成，重构后的系统性能得到了显著的提升，达到了业务的需求。具体体现在以下几个方面：

• 性能提升： 重构后的 Data Catalog 系统的性能得到了大幅提升，查询速度提高了数倍，系统不再出现卡顿和响应延迟的情况。
• 扩展方便： 重构后的 Data Catalog 系统可以轻松地进行弹性伸缩，当数据量和并发量激增时，可以及时扩容，满足业务的需求。
• 存储成本降低： 重构后的 Data Catalog 系统的存储成本得到了降低，为公司节省了大量的财务成本。

Data Catalog 系统的存储层重构是一个成功的案例，它证明了 Apache Atlas 是一个非常适合于构建大规模元数据管理系统的存储引擎。

经验总结

Data Catalog 系统的存储层重构工作为我们提供了很多宝贵的经验，这些经验对于其他企业进行类似的重构工作具有很强的参考价值。这些经验包括：

• 制定详细的重构计划： 在进行重构工作之前，必须制定详细的重构计划，并成立专门的重构团队。重构计划应该包括以下内容：

  • 重构的目标： 重构的目标是什么？
  • 重构的范围： 重构的范围是什么？
  • 重构的时间表： 重构的时间表是什么？
  • 重构的预算： 重构的预算是什么？

• 对业务需求进行详细的分析： 在进行重构工作之前，必须对业务需求进行详细的分析。这样才能设计出满足业务需求的新存储层架构。

• 选择合适的存储引擎： 在进行重构工作之前，必须选择合适的存储引擎。存储引擎的选择应该根据业务需求和系统规模来进行。

• 进行充分的测试： 在重构工作完成后，必须进行充分的测试，以确保系统能够正常运行。