日本大型移动支付软件 PayPay 的 TiDB 迁移实践
作者简介：Munenori Hirakawa，PayPay Senior Manager at Product Tech Division。
PayPay 成立于 2018 年 10 月，由软银集团、日本雅虎和印度移动支付公司 Paytm 共同投资成立，是日本排名第一的移动支付公司。日本现在仍然较多使用现金，但经过大规模的营销活动，以及政府推动无现金社会的政策支持下，我们的业务正迅速扩张。目前日本大约有 1 亿人口，其中有 2900 万用户和 200 万商家在使用 PayPay，近期交易量已达到 10 亿。此外，PayPay 和支付宝关联，支付宝可以扫描 PayPay 的二维码并支付。如果你们到日本旅游，可以试试扫 PayPay 的二维码。
去年我们的业务增速极快，由于诸多时间限制，我们不得不在三个月内完成迁移，将最关键核心数据库迁移到 TiDB，该数据库管理着付款交易。下面我将分享我们为什么选择 TiDB 以及迁移实践经验。
项目背景
PayPay 可以用于线上和线下支付，我们支持多种支付方式，用户使用手机 APP 扫描商户的二维码，商家使用 POS 机来扫描手机上的条形码，电商网站上也可以用 PayPay 在线支付。用户既可以用注册的信用卡来付款，也可以用预存的钱包余额来支付。
PayPay 使用亚马逊 AWS 作为基础架构，并在此基础之上，搭建了微服务架构。
我们有大约 80 个组件，几乎所有组件都使用 Java、Spring Boot、Amazon Aurora 作为数据库架构。所有的支付交易都传输到 Payment 组件进行管理。发生支付交易时，交易数据写入到 Payment 数据库中，该笔交易的状态也随之更新。因此，Payment 数据库的写入操作很频繁。再加上业务量不断增长，Payment 数据库就成为了瓶颈，所以我们决定要迁移到扩展性更好的数据库。
为什么选择 TiDB？
选择 TiDB 作为新的数据库，有以下几个原因：
首先，TiDB 兼容 MySQL，几乎不需要修改业务代码。由于 TiDB 是分布式架构，我们必须注意自增列的行为，但这种修改也很少。
第二，TiDB 支持水平扩展，可以轻松应对未来的数据增长。此外，TiDB 集群由多个实例组成，能做到高可用。PayPay 的云原生架构也与 TiDB 非常契合。
第三，开发人员不需要在应用层进行分库分表，我们可以保持应用层的简单。当数据库成为瓶颈时，我们通常会以用户 ID 为 sharding key 来分库分表，把数据分开存储在多个数据库里。但这种方式下，应用需要处理分库分表逻辑，应用变得更为复杂。如果我们使用 TiDB，就无需担心这种问题。
第四个原因则是，有很多公司已经把 TiDB 用在生产环境中。特别是在金融领域，TiDB 有丰富的经验，让我们对这项新技术更有信心。这也是对决策层最有说服力的一点。
另外，我们也将 Amazon Aurora 和 TiDB 进行了对比。
Aurora 的优点在于，它默认使用一个只读的 slave 节点，一个写入的 master 节点。主从间的同步延迟非常小，即使 slave 上发生慢查询，也不会影响 master 上的写入性能。恰当地使用这两个节点，可以有效确保稳定性，而且 Aurora 是 AWS 托管服务，管理成本较低。但是，当 Aurora 遇到许多写入请求时，binlog 同步会成为瓶颈。在提交过程中，Aurora 等待同步目标返回 ACK，因此当同步数量增加时，提交延迟也会增加。为了容灾，我们必须进行同步，所以这个问题日益严重。当我们进行 TiDB 的 POC 时，我们没有遇到这个问题，TiDB 可以轻松处理比 Aurora 多 3 倍的交易量。公平地说，我想强调一下 Aurora 是一个很好的数据库。但替换掉 Aurora，不仅是因为我们的 binlog 同步需求。
以上就是为什么我们决定迁移到 TiDB。
New Payment DB with TiDB
上图展示了我们使用 TiDB 后的新架构。一个 TiDB 集群由 PD、TiDB 和 TiKV 组件组成，每个组件都有多个实例。另外，Pump 和 Drainer 用来设置同步 binlog 到 slave 集群和灾备站。多个实例位于不同的 AWS 可用区（即独立的数据中心）中。因此，现在我们同时实现了很高的容灾能力。
迁移实践
我们花了一个月的时间来验证和讨论是否要迁移到 TiDB 上。在接下来的两个月中，我们又做了详细的验证。
1. 数据完整性测试
第一个测试是数据完整性。我们已经确认，TiDB 与我们的应用程序集成后，可以按预期工作。为了保证这一点，我们引入了两种验证，即域内验证和跨域验证。
域内验证
当然，我们是在测试环境中进行的测试，但是我们想通过实际生产数据来确认行为，因此，我们将实际生产流量克隆到另一个 Aurora 和 TiDB，查看数据是否完全相同。我们在这里引入了一个称为 p6spy 的框架。
P6spy 抓取了通过 JDBC 连接发送的数据，将其发布到 Kafka 消息队列。用户应用程序在 Aurora 和 TiDB 上执行了通过 Kafka 消息发送的数据库操作。然后，我们使用 TiDB 提供的 sync-diff-inspector 比较了两组数据。结果我们确认两个数据库的数据完全相同。这种方法的优势在于，可以在不对生产数据库造成任何额外负担的情况下完成测试。
跨域验证
由于我们的系统是微服务，因此我们还在 Payment 和其他相邻组件之间添加了一致性检查。我们使用了Amazon EMR，一种类似 Hadoop 的架构，如下图所示：
我们每隔几分钟从每个数据库中提取一次数据，将其提供给 EMR，并不断检查这些组件的一致性。该检查在迁移前后都会一直进行，因为我们希望这个系统在迁移后也可以检测到未知问题。
2. 性能和可用性测试
我们已经有能力处理 Aurora 无法处理的高 TPS，因此我们优化了应用程序以提高性能，比如增加连接池大小，删除不必要的索引。TiDB 可以轻松处理比 Aurora 多 3 倍的 TPS，而支付交易延迟不到1秒。
对于故障案例测试，我们模拟了 30 多种场景，例如实例故障、集群故障和可用区故障。我们定了恢复点目标（RPO）、恢复时间目标（RTO）等指标。多亏了 TiDB Binlog 工具进行同步，我们可以将 RPO 降低到趋近于零，但是由于数据量的原因，RTO 仍然很高。为了避免将来发生大规模故障，我们需要缩短恢复时间。
3. 迁移流程
在实际迁移中，为了降低风险，我们考虑使用增量的方法来逐步增加流量。如果是只读数据库，我们可以轻松控制流量。但是对于写入的数据库，实现非常复杂。因此，我们选择了一次性的方法。
这种方法很简单，但一旦出现问题就会有风险，因为会影响到所有用户。因此，它必须能够立即回滚。我们在首次数据迁移中进行 binlog 同步，但在迁移过程中，我们将同步设置为相反的方向。 现在我们把 Aurora 作为备份，这样即使出现问题，也可以立即回滚。
同样，在迁移之前，我们进行了多次演习，包括销售成员和 CS 成员。实际迁移在 2 小时内就完成了，包括验证时间在内，没有出现任何问题，服务停机时间降至最低。
迁移到现在已经三个月，到目前为止，我们获得了预期的性能。在过去的三个月中，没有发生任何问题，TiDB 很赞，非常可靠。此外，我还想感谢 PingCAP 的支持，他们提供了许多帮助，让我们建立起对 TiDB 的信任。借此机会，我想再次表达感谢。
未来规划
实际上，我们目前选择的是 TiDB 2.x 版本，因为我们的数据库涉及关键业务，2.x 版本有丰富的经验。在上半年，我们将按现有状态运行，保持信心。在这之后，我们将尽快升级到 3.x 或更高版本，因为我们可以使用许多高版本的优秀特性，例如更有效地使用 TiKV Region Merge、更好的备份功能。如果有需要，我们还想迁移除 Payment 以外的其他数据库。最后，我们希望通过分享我们的知识和经验，为 TiDB 社区做出贡献。
希望 TiDB 在未来越来越好。
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