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          MySQL:互聯(lián)網(wǎng)公司常用分庫分表方案匯總!

          共 3026字,需瀏覽 7分鐘

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          2020-08-11 18:29

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          一、數(shù)據(jù)庫瓶頸

          不管是IO瓶頸,還是CPU瓶頸,最終都會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的活躍連接數(shù)增加,進(jìn)而逼近甚至達(dá)到數(shù)據(jù)庫可承載活躍連接數(shù)的閾值。在業(yè)務(wù)Service來看就是,可用數(shù)據(jù)庫連接少甚至無連接可用。接下來就可以想象了吧(并發(fā)量、吞吐量、崩潰)。

          1、IO瓶頸

          第一種:磁盤讀IO瓶頸,熱點(diǎn)數(shù)據(jù)太多,數(shù)據(jù)庫緩存放不下,每次查詢時(shí)會產(chǎn)生大量的IO,降低查詢速度 -> 分庫和垂直分表。
          第二種:網(wǎng)絡(luò)IO瓶頸,請求的數(shù)據(jù)太多,網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠 -> 分庫。

          2、CPU瓶頸

          第一種:SQL問題,如SQL中包含join,group by,order by,非索引字段條件查詢等,增加CPU運(yùn)算的操作 -> SQL優(yōu)化,建立合適的索引,在業(yè)務(wù)Service層進(jìn)行業(yè)務(wù)計(jì)算。
          第二種:單表數(shù)據(jù)量太大,查詢時(shí)掃描的行太多,SQL效率低,CPU率先出現(xiàn)瓶頸 -> 水平分表。

          二、分庫分表

          1、水平分庫

          概念:以字段為依據(jù),按照一定策略(hash、range等),將一個(gè)庫中的數(shù)據(jù)拆分到多個(gè)庫中。
          結(jié)果:
          • 每個(gè)庫的結(jié)構(gòu)都一樣;
          • 每個(gè)庫的數(shù)據(jù)都不一樣,沒有交集;
          • 所有庫的并集是全量數(shù)據(jù);
          場景:系統(tǒng)絕對并發(fā)量上來了,分表難以根本上解決問題,并且還沒有明顯的業(yè)務(wù)歸屬來垂直分庫。
          分析:庫多了,io和cpu的壓力自然可以成倍緩解。

          2、水平分表

          概念:以字段為依據(jù),按照一定策略(hash、range等),將一個(gè)表中的數(shù)據(jù)拆分到多個(gè)表中。
          結(jié)果:
          • 每個(gè)表的結(jié)構(gòu)都一樣;
          • 每個(gè)表的數(shù)據(jù)都不一樣,沒有交集;
          • 所有表的并集是全量數(shù)據(jù);
          場景:系統(tǒng)絕對并發(fā)量并沒有上來,只是單表的數(shù)據(jù)量太多,影響了SQL效率,加重了CPU負(fù)擔(dān),以至于成為瓶頸。推薦:一次SQL查詢優(yōu)化原理分析
          分析:表的數(shù)據(jù)量少了,單次SQL執(zhí)行效率高,自然減輕了CPU的負(fù)擔(dān)。

          3、垂直分庫

          概念:以表為依據(jù),按照業(yè)務(wù)歸屬不同,將不同的表拆分到不同的庫中。
          結(jié)果:
          • 每個(gè)庫的結(jié)構(gòu)都不一樣;
          • 每個(gè)庫的數(shù)據(jù)也不一樣,沒有交集;
          • 所有庫的并集是全量數(shù)據(jù);
          場景:系統(tǒng)絕對并發(fā)量上來了,并且可以抽象出單獨(dú)的業(yè)務(wù)模塊。
          分析:到這一步,基本上就可以服務(wù)化了。
          例如,隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展一些公用的配置表、字典表等越來越多,這時(shí)可以將這些表拆到單獨(dú)的庫中,甚至可以服務(wù)化。再有,隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展孵化出了一套業(yè)務(wù)模式,這時(shí)可以將相關(guān)的表拆到單獨(dú)的庫中,甚至可以服務(wù)化。

          4、垂直分表

          概念:以字段為依據(jù),按照字段的活躍性,將表中字段拆到不同的表(主表和擴(kuò)展表)中。
          結(jié)果:
          • 每個(gè)表的結(jié)構(gòu)都不一樣;
          • 每個(gè)表的數(shù)據(jù)也不一樣,一般來說,每個(gè)表的字段至少有一列交集,一般是主鍵,用于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù);
          • 所有表的并集是全量數(shù)據(jù);
          場景:系統(tǒng)絕對并發(fā)量并沒有上來,表的記錄并不多,但是字段多,并且熱點(diǎn)數(shù)據(jù)和非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)在一起,單行數(shù)據(jù)所需的存儲空間較大。以至于數(shù)據(jù)庫緩存的數(shù)據(jù)行減少,查詢時(shí)會去讀磁盤數(shù)據(jù)產(chǎn)生大量的隨機(jī)讀IO,產(chǎn)生IO瓶頸。
          分析:可以用列表頁和詳情頁來幫助理解。垂直分表的拆分原則是將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)(可能會冗余經(jīng)常一起查詢的數(shù)據(jù))放在一起作為主表,非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放在一起作為擴(kuò)展表。這樣更多的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)就能被緩存下來,進(jìn)而減少了隨機(jī)讀IO。拆了之后,要想獲得全部數(shù)據(jù)就需要關(guān)聯(lián)兩個(gè)表來取數(shù)據(jù)。
          但記住,千萬別用join,因?yàn)閖oin不僅會增加CPU負(fù)擔(dān)并且會講兩個(gè)表耦合在一起(必須在一個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例上)。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),應(yīng)該在業(yè)務(wù)Service層做文章,分別獲取主表和擴(kuò)展表數(shù)據(jù)然后用關(guān)聯(lián)字段關(guān)聯(lián)得到全部數(shù)據(jù)。

          三、分庫分表工具

          • sharding-sphere:jar,前身是sharding-jdbc;
          • TDDL:jar,Taobao Distribute Data Layer;
          • Mycat:中間件。
          注:工具的利弊,請自行調(diào)研,官網(wǎng)和社區(qū)優(yōu)先。

          四、分庫分表步驟

          根據(jù)容量(當(dāng)前容量和增長量)評估分庫或分表個(gè)數(shù) -> 選key(均勻)-> 分表規(guī)則(hash或range等)-> 執(zhí)行(一般雙寫)-> 擴(kuò)容問題(盡量減少數(shù)據(jù)的移動)。
          五、分庫分表問題

          1、非partition key的查詢問題

          基于水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法。
          端上除了partition key只有一個(gè)非partition key作為條件查詢
          映射法
          基因法
          注:寫入時(shí),基因法生成user_id,如圖。關(guān)于xbit基因,例如要分8張表,23=8,故x取3,即3bit基因。根據(jù)user_id查詢時(shí)可直接取模路由到對應(yīng)的分庫或分表。

          根據(jù)user_name查詢時(shí),先通過user_name_code生成函數(shù)生成user_name_code再對其取模路由到對應(yīng)的分庫或分表。id生成常用snowflake算法。
          端上除了partition key不止一個(gè)非partition key作為條件查詢
          映射法
          冗余法
          注:按照order_id或buyer_id查詢時(shí)路由到db_o_buyer庫中,按照seller_id查詢時(shí)路由到db_o_seller庫中。感覺有點(diǎn)本末倒置!有其他好的辦法嗎?改變技術(shù)棧呢?
          后臺除了partition key還有各種非partition key組合條件查詢
          NoSQL法
          冗余法

          2、非partition key跨庫跨表分頁查詢問題

          基于水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法。
          注:用NoSQL法解決(ES等)。

          3、擴(kuò)容問題

          基于水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法。
          水平擴(kuò)容庫(升級從庫法)
          注:擴(kuò)容是成倍的。
          水平擴(kuò)容表(雙寫遷移法)
          • 第一步:(同步雙寫)修改應(yīng)用配置和代碼,加上雙寫,部署;
          • 第二步:(同步雙寫)將老庫中的老數(shù)據(jù)復(fù)制到新庫中;
          • 第三步:(同步雙寫)以老庫為準(zhǔn)校對新庫中的老數(shù)據(jù);
          • 第四步:(同步雙寫)修改應(yīng)用配置和代碼,去掉雙寫,部署;
          注:雙寫是通用方案。

          六、分庫分表總結(jié)

          • 分庫分表,首先得知道瓶頸在哪里,然后才能合理地拆分(分庫還是分表?水平還是垂直?分幾個(gè)?)。且不可為了分庫分表而拆分。
          • 選key很重要,既要考慮到拆分均勻,也要考慮到非partition key的查詢。
          • 只要能滿足需求,拆分規(guī)則越簡單越好。

          七、分庫分表示例

          示例GitHub地址:https://github.com/littlecharacter4s/study-sharding

          本文由“壹伴編輯器”提供技術(shù)支持

          來源cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
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