Recap: Migrating 80 BILLION RECORDS From MySQL to Bigtable

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Recap: Migrating 80 BILLION RECORDS From MySQL to Bigtable 黒澤拓磨 2023.Oct.31

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1.自己紹介 2.Recap: Migrating 80 BILLION RECORDS From MySQL to Bigtable 3.実装・検証 4.さいごに

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自己紹介

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黒澤拓磨 CyberAgent ‘21年新卒入社 AI事業本部配属後、新規事業立ち上げに従事。今年（2023年）からハノイ開発センターの立ち上げに携わるため、ベトナムへ移住。 Goとの馴れ初め CA Tech DojoにてGoの基礎やバックエンド開発の基礎を学んだのがきっかけ。CyberAgentで携わってきたプロダクトは全てGoで開発。 TakumaKurosawa

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Recap: Migrating 80 BILLION RECORDS From MySQL to Bigtable

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Migrating 80 BILLION RECORDS From MySQL to Bigtable https://www.gophercon.com/agenda/session/1158499

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Bitlyについてサービス概要 URL短縮ツール QRコード生成 Analytics提供サービス特徴 500,000 paying customers 5,700,000 MAU 256,000,000 links & QR created monthly https://bitly.com/

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MySQL→Bigtable移行のモチベーションなぜMySQLではダメだったのか？ 1. 運用面での問題 a. ソフトウェアおよびセキュリティアップデート b. DBホストプロビジョニング c. 100%利用可能な状態を維持しつつ実行すること 2. バックアップとリストアにかかるメンテコストが莫大だった a. 最大まる2人日必要 3. マルチリージョンやグローバルな配信での課題 a. 手作業でのMySQLシャーディングには限界がある 󰢃

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MySQL→Bigtable移行のモチベーション Google Cloud Bigtableへの移行を決定した理由 ● 99.999% SLA ● 無制限のスケール ● 1桁msのレイテンシー ● ビルトインのモニタリングシステム ● マルチリージョンレベルのレプリケーション ● リージョン間のシームレスなレプリケーションにより、地理的分散が可能 ● コンピュートリソースとストレージのオンデマンドスケールに対応 ● Bitlyにおいて他のGoogleCloudサービスを利用しており、親和性が高い ● Bitlyの仕様上、NoSQLデータベースとの相性の良いデータセット形式であった

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MySQL→Bigtable移行のモチベーションもっと詳しく知りたい方へ・・・ From MySQL to NoSQL: Bitly’s big move to Bigtable

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MySQL→Bigtableマイグレーション計画 MySQL writes MySQL reads Bigtable writes Bigtable reads Start dual writes マイグレーション Bigtableに切り替え End dual writes

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前提条件 Bitlyでのデータ管理（Before） hash_0 to hash_7 hashdb-1 hash_8 to hash_15 hashdb-2 hash_16 to hash_23 hashdb-3 hash_24 to hash_31 hashdb-4 hash_32 to hash_39 hashdb-5 hash_40 to hash_47 hashdb-6 hash_0 to hash_23 hash-archive-1 hash_24 to hash_47 hash-archive-2

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前提条件シャーディングのメリット 4,000,000件 1,000,000件 1,000,000件 1,000,000件 1,000,000件 ● 応答時間の改善 ● 単一障害点を無くせる ● スケーリングしやすくなる https://aws.amazon.com/jp/what-is/database-sharding/

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前提条件マイグレーション対象のデータ形式 hash = Primary Key URL Login TimeStamp

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前提条件 MySQLからレコードを取得する処理

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前提条件 SQL Rowを処理する関数

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前提条件 GetSqlRows()とMigrateRows()を組み合わせたメインロジック

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前提条件 main()

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データ移行プログラム 1シャードずつ逐次実行するプログラム

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データ移行プログラム 1シャードずつ逐次実行するプログラム = sum( 予測総時間 time(shard_a) , time(shard_b) , … , time(shard_n) )

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データ移行プログラム 1シャードずつ逐次実行するプログラム 397 days…😱

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データ移行プログラム改善① GroutineとWaitGroupを使ってshardsを並列実行に

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データ移行プログラム改善① GroutineとWaitGroupを使ってshardsを並列実行に = max( 予測総時間 time(shard_a) , time(shard_b) , … , time(shard_n) )

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データ移行プログラム改善① GroutineとWaitGroupを使ってshardsを並列実行に 56 days 😕

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データ移行プログラム改善③ チャネルを使用してワーカーパターンに Task 1 Task2 ・・・ Task1 Task2 Task3 Task6 TaskN Task4 Task pool Worker 1 Worker 2 Worker 3 Task3 Task4 Task5

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データ移行プログラム改善③ チャネルを使用してワーカーパターンに

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データ移行プログラム改善③ チャネルを使用してワーカーパターンにチャネルにRecordが入ってくる度にforが1回走る

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データ移行プログラム改善③ チャネルを使用してワーカーパターンに Bigtableの書き込み制限に対応するため、Workerの数を制御

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データ移行プログラム改善③ チャネルを使用してワーカーパターンに = max( 予測総時間 time(shard_a) , time(shard_b) , … , time(shard_n) ) SELECT * FROM tableName … SELECT * FROM tableName … ・・・ Insert Insert Insert Insert Insert Insert MigrateRows() Worker 1 Worker 2 Worker 3

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データ移行プログラム改善③ チャネルを使用してワーカーパターンに 6 days 😎

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すごい速くなった！けど・・・なんでBulk insertにしないの？ 🤔

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本人に聞いてきました🎉

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📩 メールの内容 Hashキーの特性とホットスポット回避 ● MySQLに保存していたHashデータは時系列順に並ぶようなキーになっていた ○ 言及されていないが、恐らくULID？ ● MySQLのデータをそのままBigtableに入れると、ホットスポットになる ○ Bigtableの仕様上、行キーはアルファベット順でソートされる ● ホットスポットを回避するために、HashをReverseするようにした Bulk insertにしなかった理由 ● Bigtableの仕様上、バルクインサートする対象のデータリストが互いに近い位置に配置されるようなデータ構造でない場合は並列処理されずに順次実行されてしまう ● どうせBigtableの仕様で順次実行になるのであれば、実装が楽な1件ずつinsertしようと思った

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📩 メールの内容 Bigtableドキュメント bigtable/docs/schema-design#general-concepts bigtable/docs/writes#not-batch

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実装・検証

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用意した環境 Docker compose ● MySQL ● DynamoDB MySQL ● hashdb-1 ~ 6 テーブル ● 10,000件 / table ● データ構造は一緒 DynamoDB ● Hash（String）：PartitionKey ● amazon/dynamodb-local イメージを使用

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検証結果逐次実行 vs. シャードごとに並列化 vs. ワーカーパターン

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検証結果シャードごとに並列化 vs. ワーカーパターン

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実際に動かしたりコードが読みたい方へ Migrating-80-BILLION-RECORDS-From-MySQL-to-Bigtable

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さいごに

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Special thanks 現地で交流して下さったみなさん tenntennさん、nsegaさん、komatsuさん、チームメルカリの皆さんスライドレビュー・検証にご協力いただいたみなさん tenntennさん、sivchariさん、nghialvさん、hoangndさん、quangさんこの機会を提供して下さったみなさん株式会社メルカリ（会場および配信）、GopherCon2023、Zoe McCormickさん（GopherCon登壇者）株式会社サイバーエージェント（海外カンファレンス出張制度） Gopher sticker: github.com/tenntenn/gopher-stickers