前言: 之前在某大型保险公司担任技术经理，负责优化话务系统模块，由于系统已经运行10年之久，尤其在话务系统中，沉积了几十亿的话务信息表，业务人员反馈，话务系统历史数据查询部分已经完全查询不动，且数据增量仍然已每天200w+以上，数据库频繁报警，优化迫在眉睫。

在我接手之前，该系统已经经历过几个版本的优化。

1 冷热分离，热表存储三个月内数据，历史表存储历史数据，每天凌晨通过oracle的存储过程迁移。同时通过修改业务，页面上加了个按钮，是否查询历史数据，如果查询历史数据需要勾选上，当然，在如此大的数据量面前，即使勾选上也是查询不出来的，页面上无限转圈，功能处于不可用状态。

2 请了外援，由某为公司优化，当时给的方案是所有数据使用gaussdb存储，通过设置分片分区键，改动原有业务，单独启动一个jar包提供接口服务，集成了mybatils，通过sql拦截器，校验，如果有sql没有带上分区或者分片键，则不给查询。最后所有的查询就变成了

 select * from xxx where 分区键='' and 分片键 = ''

数据迁移部分，利用过年放假期间，采用停机迁移的方式。新版本改动较大，虽然经历了较长时间的测试，但是也不敢保证不出问题，所以在业务测也保留了原有业务，随时切换到原有业务，业务代码变成了这样。

if(开启新业务) {http.post();
} else {原有业务代码
}

据老员工说，这次改动性能确实不错，相关查询处于可用的状态，但是数据库稳定性不高，经常报警，也不是很稳定，后来由于大领导们的某些不可控因素，合作终止，gaussdb没人维护，自然这个方案也就被否决了。

3 这时候我入职了，这部分优化工作就落到了我的头上，由于公司和腾讯合作，免费提供了Tbase给我们应用，这样的话，我们就可以采用华为的思路，用Tbase替代了gaussdb，同时做了sql的适配。做了技术预研，只分配了一个分片键的数据到数据库中，大概4000多w的数据，用时间做分区，效果还是不理想，业务侧需求是至少每次查询要查询一个月内的数据，由于还要通过其他表的数据来做关联查询，sql是这样的

select * from a left join b left join c left join d

a，b，c，d四张表都是上亿的数据，虽然有分片分区键，效果仍然很差，只有时间范围精确到天的时候，才能做到秒级响应，也就是页面上的筛选条件需要由"月" 改成 "天"，但是这样业务员是无法接受的。

4 第四版优化，由于第三版技术调研失败，我们换了个思路，利用大数据组件来做这部分优化。

思路是 通过Elasticsearch来做条件筛选，里面存储话务表的id，然后通过id去Hbase做数据查询。

通过技术调研，将一个省分的全量数据放到es和hbase后，通过省份做es的分片，查询可以做到秒级返回。

但是这样就涉及到了数据同步问题，如果做到Tbase数据表 -》 es + hbase

因为我们在关系型数据库，同步到es+hbase的时候，由于数据类型以及业务逻辑不一样，是需要做比较重的逻辑处理，所以这部分只能通过代码实现，于是写了一个数据同步组件。

数据同步组件包含两部分，一部分是离线历史数据同步，还有实时数据同步，实时数据同步架构如下。

注意这里，由于数据同步需要保证顺序性，需要保证kafka的同一个partition只有一个消费者在消费，这里kafka的分区设置策略需要设置成range，代码如下

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;import java.util.*;public class MyConsumer {public static void main(String[] args) {Properties props = new Properties();props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my_consumer_group");props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");props.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, "range");KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);consumer.subscribe(Arrays.asList("my_topic"));try {while (true) {ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));for (ConsumerRecord record : records) {System.out.println("Received message: " + record.value());}}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {consumer.close();}}
}

这个架构在很多场景都得到了验证，例如上百亿的保单表也是这么存储的，Hbase存储保单详情，es存储查询条件。至此，问题得到了比较完善的解决，这里面还存在很多细节问题，比如数据同步组件包含两个方面，一个是离线同步，一个是实时同步。

离线数据同步部分要支持不停机同步，这部分内容比较多，下一篇在介绍吧。