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记一次大批量物理删除数据

2011 年 6 月 6 日

接上次闹钟项目更改字符集之后，这几天又需要对线上数据做处理。背景是，同步闹钟的时候会把用户之前删除过的闹钟都同步下来，而删除的闹钟在客户端没有任何显示，也没有任何恢复的操作，对于用户来说其实是完全没有用的数据。当用户的无用历史闹钟增多到一定数量，同步的时候，客户端上报的数据body就特别大，已经超过了Nginx配置的request最大限制，这样就导致了部分老用户无法同步的情况。

解决思路其实很简单，将客户端的上报策略修改成分批上传，服务端分批的返回，最后的结果客户端在本地做聚合，显示给用户。但是这需要客户端和服务端共同修改，客户端还要发版审核，现在需要一种比较快速的方式，让用户在尽可能短的时间内可以进行同步。最后决定将数据库中2018年以前用户无用的闹钟进行删除，找到dba同学商量要删除数据，但是很不幸，dba同学告知我们目前他们没有成熟的工具操作，让我们自己写程序删除，他们可以负责备份数据。看来只能靠自己了，接下来就看一下从分析到实现整个删除任务的具体过程。

一、思路分析

需要进行删除的这张表是一个很宽的数据量很大的表，当前共有七千多万条数据，经过筛选查询，发现2018年之前且状态为无效的闹钟数量达到了五千多万，也就是说现在需求是要物理删除这五千多万条数据。需求明确了，下面就要考虑几个问题。

  1. 要删除的五千多万条数据如何定位？

  2. 怎样高效地删除这么大量的数据同时保证负载正常？

  3. 怎样保证集群环境下，删除任务只执行一次？  

我们分别看一下解决这些问题的思路。

1.定位目标数据

表中主要字段包括user_id,status,init_time,分别表示闹钟所属的用户id、闹钟状态、闹钟初始化时间。删除的大体思路是通过in user_id字段来delete，那么如何找到要in哪些user_id呢？从上面的分析可以知道，这张表拥有很大的数据量，想要一次delete是不可能的事情，需要进行分批删除，每次in一部分user_id。那么每次的user_id如何获取呢？可以通过分页排序的group by语句得到分批的user_id。

select user_id from clocks order by user_id group by user_id limit 0,500;

上面的分页查询看上去没什么问题，但是随着翻页次数增大，效率也越来越慢，假设我们翻到了2000页，这个语句查询的2000之前的数据都是无用的，效率特别低下。由数据量分析可知，这张表里通过user_id分组，可以得到200W+数据，如果我们每次分页查询500条，计算可得 最后我们需要将 200W / 500 作为limit的起点，这样的查询是灾难性的。但是通过下面的sql修改，可以大大提高分页的查询效率。

select user_id from clocks where user_id > 0 order by user_id group by user_id limit 500;
select user_id from clocks where user_id > 500 order by user_id group by user_id limit 500;
select user_id from clocks where user_id > 1000 order by user_id group by user_id limit 500;
...

通过where过滤当前页之前的数据，可以大大提高查询效率。只需要每次记下当次分页结果中最大的user_id，下次分页将此user_id作为分页起始条件进行过滤即可。因为我们使用order by进行排序，查询结果都是有序的，可以将每次的user_id结果放进一个LinkedList中，每次使用的时候peekLast()就能得到当前分组的最大user_id。定位目标数据的思路大体就是这样，思路清晰后代码实现也是很容易的。

@Data
public class ClockDeleteUser {

    // 下一次分页的起始user_id
    private long nextFirstUserId;

    private LinkedList userIds;

    private int perLimit;

    public ClockDeleteUser(long nextFirstUserId,int perLimit){
        this.nextFirstUserId = nextFirstUserId;
        this.perLimit = perLimit;
    }

}

@Service
public class ClockDeleteService {

    private final static int DELETE_USER_PER_LIMIT = 500;

    @Autowired
    private SyncDao syncDao;

    /**      * 获取删除语句中in的userId的信息集合      * @return      */
    public List<List> getDeleteUser(){
        List<List> result = new ArrayList();
        long nextFirstUserId = 0;
        ClockDeleteUser clockDeleteUser = new ClockDeleteUser(nextFirstUserId,DELETE_USER_PER_LIMIT);
        LinkedList userIds = syncDao.getClockDeleteUserIds(clockDeleteUser);
        while (CollectionUtils.isNotEmpty(userIds)){
            result.add(userIds);
            clockDeleteUser.setNextFirstUserId(userIds.peekLast());
            userIds = syncDao.getClockDeleteUserIds(clockDeleteUser);
        }
        return result;
    }

    /**      * 按照userId集合删除无用的闹钟      * @param userIds      * @return      */
    public boolean deleteUnusedClock(List userIds){
        // 分批删除无用闹钟
        return syncDao.deleteUnusedClocksByUserInitTime(userIds);
    }

}

2.多线程删除

找到了每次分批的user_id条件，接下来就可以进行删除操作了。这么庞大的数据量，每次串行执行delete where，明显效率很低，估计删除完这些数据也要进行几个小时吧。这时我们很容易地想到了使用多个线程同时进行delete操作。因为user_id字段是这张表的索引，所以delete的时候走索引，并不会锁住整个表，所以我们可以使用多个线程同时进行删除。但是由于数据量大，分组要达4000+，我们要使用多少个线程同时工作呢？

这里我们通过 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 获取当前可用处理器数量，用来创建线程池。  

我们使用 Executors.newFixedThreadPool() 创建固定线程数的线程池，传入的参数就是上面获取的处理器的数量。当工作线程到达了处理器数量，新进来的任务便会进入阻塞队列等待，待工作线程中有任务完成，阻塞队列中的任务再执行。线程池的工作原理，大家应该都已经很熟悉了，在此就不多说了。  

多线程执行当然能提高效率，但是我们能将这4000+的任务一下子提交给线程池来执行吗？这样的话cpu会有突然增长，这里我们可以使用限流策略，控制任务进入线程池的速度。Google Guava中提供了一个很好用的限流工具，它就是 RateLimiter，一个基于令牌桶算法实现的限流器，想必大家也都知道。使用RateLimiter可以很方便地实现限流。  

通过以上的思考，多线程删除也可以很简单地实现，在文章的后面我会给出实现代码。

3.集群中单点执行任务

应用部署在集群中，但是我们需求的任务只需要一台机器执行即可。我们如何来保证集群中只有一台机器执行这个删除任务呢？

我们可以使用Redis来实现。大体思路如下：  

判断标识删除任务执行的Key是否存在，存在的话直接返回，不存在则使用 SETNX 尝试设置Key的value为当前自己的Pid，再次获取key对应的value值，若value和自己当前的pid不同，说明不是当前节点获取的锁，不能执行任务，只有value和当前自己的pid相同时才执行删除任务。这样就可以保证集群中只有一个节点执行了删除任务，在任务执行结束之后要删除key。下面给出流程图，思路一目了然。

4.在哪里触发任务

分析了如何定位以及删除数据，那我们如何触发任务的执行呢？这里我在配置文件中设置了一个开关，用来标识本次启动是否需要执行删除任务。这个开关和上面提到的redis key共同决定是否在当前节点执行任务。

什么时机进行删除呢？因为删除任务中使用了spring bean service，所以应该在spring容器初始化bean完成后执行删除任务。  

可以通过实现 ApplicationRunner 接口，实现接口的run方法来执行我们的任务。查阅springboot官方文档  

https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.1.4.RELEASE/reference/htmlsingle/#using-boot

二、代码实现

通过以上分析，实现思路已经非常清晰，下面给出实现代码，仅供参考。

@Slf4j
@Data
public class DeleteClockTask implements Runnable {

    private String name;

    private List userIds;

    private ClockDeleteService clockDeleteService;

    public DeleteClockTask(String name, List userIds) {
        this.name = name;
        this.userIds = userIds;
        this.clockDeleteService = (ClockDeleteService) SpringContextUtils.getBeanByClass(ClockDeleteService.class);
    }

    @Override
    public void run() {
        log.info("delete clock task {} start...", name);
        clockDeleteService.deleteUnusedClock(userIds);
        log.info("delete unused clock task {} end.", name);
    }
}

@Component
@Slf4j
public class InitialBeanHandler implements ApplicationRunner {

    @Autowired
    private ClockDeleteService clockDeleteService;

    @Value("${task.delete.status}")
    private int deleteSwitch;

    @Autowired
    private RedissonHandler redissonHandler;

    private final static long TASK_EXPIRE_MILLS_TIME = 60 * 60 * 1000;
    private final static String DELETE_CLOCK_TASK_KEY = "delete_used_clock_running";

    private final static ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) throws Exception {
        // 先判断删除开关是否开启
        log.info("删除无用闹钟开关 deleteSwitch : " + deleteSwitch);
        // 若开关开启，并且当前没有节点在执行删除任务，则执行删除任务
        //通过redis查询是否有节点已经运行了删除任务
        boolean taskRunning = redissonHandler.exists(DELETE_CLOCK_TASK_KEY);

        List tasks = new ArrayList();

        if (deleteSwitch == 1 && !taskRunning) {
            //当前节点执行删除任务，设置redis中的任务状态
            String nowPid = ManagementFactory.getRuntimeMXBean().getName();
            redissonHandler.setNX(DELETE_CLOCK_TASK_KEY, nowPid, TASK_EXPIRE_MILLS_TIME);
            String taskRunningPid = redissonHandler.get(DELETE_CLOCK_TASK_KEY, String.class);

            if (!StringUtils.equals(taskRunningPid, nowPid)) {
                return;
            }

            //获取分批删除的userId的list
            List<List> deleteUsersList = clockDeleteService.getDeleteUser();
            if (CollectionUtils.isNotEmpty(deleteUsersList)) {
                int size = deleteUsersList.size();
                log.info("There are {} delete clock tasks totally.", size);
                for (int i = 0; i < size; i++) {
                    List userIds = deleteUsersList.get(i);
                    DeleteClockTask task = new DeleteClockTask("deleteTask" + i, userIds);
                    tasks.add(task);
                }
            }

            //限流
            RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);

            for (DeleteClockTask task : tasks) {
                log.info("delete clock task {} wait time {}", task.getName(), rateLimiter.acquire());
                pool.execute(task);
                log.info("delete clock task {} finished.", task.getName());
            }
            log.info("delete clock tasks all finished");

            //执行完成，将redis中标志任务执行状态的key删除
            redissonHandler.del(DELETE_CLOCK_TASK_KEY);
        }
    }
}

三、线上执行

经过测试环境反复测试，最终挑了个风和日丽的日子，准备在生产环境执行。

合并master，开始部署，盯着日志，静静等待…  

线上删除任务共分为了4014个组，按每秒钟2组的速度进入线程池,开始执行删除任务，观察cpu使用率，基本稳定，没有出现激增。半个多小时后，所有任务执行完成。一共删除了58115102条数据，至此这次删除历史数据的任务完成。  

第一次在线上物理删除这么大量的数据，仅此记录一下本次处理的思路和实现方法。

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