我们如何设计一个能存储数万亿条信息的系统?
Discord 的消息存储演进给我们提供了真实案例参考。
下图显示了 Discord 消息存储的演变过程：MongoDB -> Cassandra -> ScyllaDB

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第一阶段
2015 年，Discord 的第一个版本建立在单个 MongoDB 之上。2015 年 11 月左右，MongoDB 存储了 1 亿条消息，其内存无法再容纳数据和索引。延迟变得不可预测。消息存储需要转移到另一个数据库。这时 Cassandra 被选中。
第二阶段
2017 年，Discord 拥有 12 个 Cassandra 节点，存储了数十亿条消息。
2022 年初，Discord 拥有 177 个 Cassandra 节点，存储了数万亿条消息。此时，延迟再次变得难以预测，维护的成本也变得过于昂贵。
造成这一问题有几个原因：
Cassandra 使用 LSM 树作为内部数据结构。读取比写入更昂贵。在一台拥有数百名用户的服务器上，可能会有很多并发读取，从而导致热点问题。
维护集群（如压缩 SSTables）会影响性能。
垃圾回收会导致明显的延迟
第三阶段
这时，Discord 重新设计了消息存储的架构：
采用集中式的数据服务，其使用单体 API来访问，并用 Rust 重写。
采用基于 ScyllaDB 的存储。ScyllaDB 是用 C++ 编写的 Cassandra 兼容数据库。
新架构的优势在于：
用 C++ 而不是 Java 编写，消除了垃圾回收暂停的干扰。
按核分片模型（Shard-per-Core model）提供更好的负载隔离，防止热分区在节点间产生级联延迟。
优化了反向查询性能，以满足 Discord 的需求。
节点减少到 72 个，同时将每个节点的磁盘空间增加到 9 TB。
为了进一步保护 ScyllaDB，Discord 针对数据服务还做了以下优化：
在 Rust 中构建中间数据服务，限制并发流量峰值。
数据服务位于应用程序接口和数据库之间，可聚合请求。
即使多个用户请求相同的数据，也只需查询一次数据库。
Rust 提供了快速、安全的并发功能，是这种工作负载的理想选择。
优化后的系统性能大大提高：
ScyllaDB 的 p99 读取延迟为 15 毫秒，而 Cassandra 为 40-125 毫秒。
ScyllaDB 的 p99 的写延迟为 5 毫秒，而 Cassandra 为 5-70 毫秒。
该系统可轻松应对世界杯流量高峰。
本文参考 Discord blog。


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