作者：昆仑游戏 IT 运维总监 刘晗
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导读
昆仑万维是全球领先、业内前沿的综合性互联网集团，业务涵盖昆仑游戏（GameArk）、信息资讯（Opera）等多个业务板块。其中，昆仑游戏（GameArk）凭借研发及运营的核心优势，面向全球进行游戏的研发、发行与运营，形成多样性的产品矩阵。截止 2020 年底，月活用户达到上亿规模。
面临挑战
游戏业务在运营过程中会产生大量数据，比如道具产生消耗、货币产生消耗、玩家等级分布、任务完成情况、各地图玩家分布、玩家战斗数据等等。随着业务深入发展和精细化运营的不断加深，市场投放和运营所需的数据维度越来越多，越来越细，开始呈现爆发式的增长态势，如何存放及分析这些数据成为迫切需要解决的问题。在复杂的场景下，昆仑游戏开始使用多种数据库支撑业务，从传统关系型数据库到 NoSQL、NewSQL，以及各类分析数据的系统和工具，这为运维与管理层面带来了严峻挑战。
从 MySQL Cluster 到 TiDB 的升级
昆仑游戏从 2008 年拓展业务开始，技术的传承既带来了经验的积累，也导致了技术债的产生。昆仑游戏的数据分析系统，为业务提供实时的游戏汇总数据，例如金币消耗、道具购买分布等。游戏业务实时将产生的信息按照指定格式发送到指定接口，MySQL 数据库接到汇报过来的数据进行存储。初期在数据量不大的情况下，数据库运行比较稳定。随着业务的快速发展，MySQL 单表的数据突破 5000 万条之后， 数据的入库与实时查询都开始变慢，从而无法适应业务需求。
昆仑游戏在综合考量后决定：在尽量不重构现有业务端代码的基础上，对现有 MySQL 方案进行平滑过渡和升级改造。最开始是优化 SQL 查询语句，查找慢查询的原因。随着单表数据量的增多，昆仑游戏发现 SQL 执行效率的提升并不明显。如果按时间对 MySQL 进行分库分表，随之而来的是跨节点查询 Join 、跨节点分页、排序、函数等一系列问题，方案过于复杂，并且需要改写业务端代码。从本质上来讲，这是以“打补丁”的方式来实现横向扩展。
为了更好地解决单点故障问题，昆仑游戏的数据库形态从最初的 MySQL 单库，MySQL 主从、一主多从，升级到了 MySQL Cluster。MySQL Cluster 是 Oracle 官方提供的企业级数据库方案，采用了 Shared Nothing 的架构设计，该方案的优点是解决了以前的 MySQL 单点故障，提供自动失效切换，相较来说有更好的可扩展性与更高的处理性能。
但 MySQL Cluster 方案也存在明显缺点：首先是成本高昂，原有版本的 MySQL Cluster 的数据节点把数据都存放在内存里，单一节点的内存通常需要配置到 512GB ，甚至更高。可以预料的结果是，当随着海量数据的增长，所需节点也会越来越多，硬件成本的提升也将很迅速；其次，MySQL Cluster 存在诸多限制，例如不支持外键，数据行不能超过 8K 等；第三，该方案的备份和恢复并不方便，恢复数据需要 IT 人员到每个数据节点上以敲指令的形式执行，且无法备份到如 S3 等云端存储；此外，整套系统的部署、管理、配置相对比较复杂，无法与现有基于云的 IT 架构完美匹配。
昆仑游戏希望采用云原生 NewSQL 数据库来匹配性能、扩展性以及云端部署与运维等方面的需求。经过对市场上主流的 NewSQL 数据库进行调研与真实业务场景测试对比之后，昆仑游戏决定选用 TiDB 扩展数据架构体系的能力版图。
TiDB 解决之道
昆仑游戏基于公有云构建起一套支持高并发、高可用、可横向扩展的 TiDB 分布式数据库集群，实现游戏类业务数据的集中管理，同时为报表、监控、运营、用户画像与大数据计算等业务提供数据服务。通过使用 TiDB Data Migration (DM) 工具，昆仑游戏将多个 MySQL 库的数据同步到 TiDB 集群，并借助 TiDB 的水平扩展能力提供理论上容量无上限的存储能力。目前，昆仑游戏的 TiDB 集群数据规模已达到几十 TB 。未来，昆仑游戏还将会结合自身的业务需求以及 TiDB 的新特性，探索更多业务场景。
（图1：逻辑架构图）
为什么选择 TiDB?
昆仑游戏通过构建 TiDB 数据服务平台，解决了原有数据库系统在性能、扩展性以及云端部署与运维等方面的问题，提升了面向业务的数据服务能力。其主要优势集中体现在以下几方面：
TiDB 与 MySQL 高度兼容，原有业务代码基本不用改动，实现了业务的平滑切换；在架构与性能方面，TiDB 存储计算分离的架构设计，打破了单机数据库的容量和性能瓶颈，可以实现性能与容量的弹性伸缩，读写 QPS 与平均延时完全满足业务要求；在生态方面，TiDB 具备强大的生态体系，支持连接 Spark、Flink、Kafka 等数据应用生态，为业务打造全场景的数字化服务平台；在成本方面，TiDB 支持云端部署与运维，并且可与 S3 无缝对接。将整套数据分析系统搬到云端部署以后，硬件成本下降 50% 以上。
“我们的目标是把数据服务变得更加敏捷：一是通过分布式架构提升数据库的服务效率，让数据库更好地满足业务的需求；二是让数据库应用层与底层 IT 技术进行解耦， 减少上层应用对底层技术的依赖，降低整体的 IT 建设与运维成本。