zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 数据库架构的一切

    一、基本概念

    二、数据库架构设计思路

    (1)可用性

    (2)读性能

    (3)一致性

    (4)扩展性


    一、基本概念

    概念一“单库”

    概念二“分片”


    分片解决的是“数据量太大”的问题,也就是通常说的“水平切分”。

    一旦引入分片,势必有“数据路由”的概念,哪个数据访问哪个库。

    路由规则通常有3种方法:

    (1)范围:range

    优点:简单,容易扩展

    缺点:各库压力不均(新号段更活跃)

    (2)哈希:hash

    优点:简单,数据均衡,负载均匀

    缺点:迁移麻烦(2库扩3库数据要迁移)

    (3)路由服务:router-config-server

    优点:灵活性强,业务与路由算法解耦

    缺点:每次访问数据库前多一次查询

    大部分互联网公司采用的方案二:哈希分库,哈希路由

    概念三“分组”


    分组解决“可用性”问题,分组通常通过主从复制的方式实现。

    互联网公司数据库实际软件架构是:又分片,又分组(如下图)


    二、数据库架构设计思路

    数据库软件架构师平时设计些什么东西呢?至少要考虑以下四点:

    (1)如何保证数据可用性

    (2)如何提高数据库读性能(大部分应用读多写少,读会先成为瓶颈)

    (3)如何保证一致性

    (4)如何提高扩展性


    2.1如何保证数据的可用性?

    解决可用性问题的思路是=>冗余

    如何保证站点的可用性?复制站点,冗余站点

    如何保证服务的可用性?复制服务,冗余服务

    如何保证数据的可用性?复制数据,冗余数据

    数据的冗余,会带来一个副作用=>引发一致性问题(先不说一致性问题,先说可用性)

    如何保证数据库“读”高可用?

    冗余读库


    冗余读库带来的副作用?读写有延时,可能不一致

    上面这个图是很多互联网公司mysql的架构,写仍然是单点,不能保证写高可用。

    如何保证数据库“写”高可用?

    冗余写库


    采用双主互备的方式,可以冗余写库

    带来的副作用?双写同步,数据可能冲突(例如“自增id”同步冲突),如何解决同步冲突,有两种常见解决方案:

    (1)两个写库使用不同的初始值,相同的步长来增加id:1写库的id为0,2,4,6...;2写库的id为1,3,5,7…

    (2)不使用数据的id,业务层自己生成唯一的id,保证数据不冲突

    58同城没有使用上述两种架构来做读写的“高可用”,58同城采用的是“双主当主从用”的方式:


    仍是双主,但只有一个主提供服务(读+写),另一个主是“shadow-master”,只用来保证高可用,平时不提供服务。

    master挂了,shadow-master顶上(vip漂移,对业务层透明,不需要人工介入)

    这种方式的好处:

    1)读写没有延时

    2)读写高可用

    不足:

    1)不能通过加从库的方式扩展读性能

    2)资源利用率为50%,一台冗余主没有提供服务

    那如何提高读性能呢?进入第二个话题,如何提供读性能。


    2.2如何扩展读性能?

    提高读性能的方式大致有三种,第一种是建立索引。这种方式不展开,要提到的一点是,不同的库可以建立不同的索引。


    写库不建立索引;

    线上读库建立线上访问索引,例如uid;

    线下读库建立线下访问索引,例如time;

    第二种扩充读性能的方式是,增加从库,这种方法大家用的比较多,但是,存在两个缺点:

    (1)从库越多,同步越慢

    (2)同步越慢,数据不一致窗口越大(不一致后面说,还是先说读性能的提高)

    58同城没有采用这种方法提高数据库读性能(没有从库),采用的是增加缓存。常见的缓存架构如下:


    上游是业务应用,下游是主库,从库(读写分离),缓存。

    58同城的玩法是:服务+数据库+缓存一套


    业务层不直接面向db和cache,服务层屏蔽了底层db、cache的复杂性。为什么要引入服务层,今天不展开,58采用了“服务+数据库+缓存一套”的方式提供数据访问,用cache提高读性能。

    不管采用主从的方式扩展读性能,还是缓存的方式扩展读性能,数据都要复制多份(主+从,db+cache),一定会引发一致性问题。


    2.3如何保证一致性?

    主从数据库的一致性,通常有两种解决方案:

    (1)中间件


    如果某一个key有写操作,在不一致时间窗口内,中间件会将这个key的读操作也路由到主库上。

    这个方案的缺点是,数据库中间件的门槛较高(百度,腾讯,阿里,360等一些公司有,当然58也有)

    (2)强制读主


    58的“双主当主从用”的架构,不存在主从不一致的问题。

    第二类不一致,是db与缓存间的不一致


    常见的缓存架构如上,此时写操作的顺序是:

    (1)淘汰cache

    (2)写数据库

    读操作的顺序是:

    (1)读cache,如果cache hit则返回

    (2)如果cache miss,则读从库

    (3)读从库后,将数据放回cache

    在一些异常时序情况下,有可能从【从库读到旧数据(同步还没有完成),旧数据入cache后】,数据会长期不一致。

    解决办法是“缓存双淘汰”,写操作时序升级为:

    (1)淘汰cache

    (2)写数据库

    (3)在经验“主从同步延时窗口时间”后,再次发起一个异步淘汰cache的请求

    这样,即使有脏数据如cache,一个小的时间窗口之后,脏数据还是会被淘汰。带来的代价是,多引入一次读miss(成本可以忽略)。

    除此之外,58同城的最佳实践之一是:建议为所有cache中的item设置一个超时时间。

    说完一致性,最后一个话题是扩展性。


    2.4如何提高数据库的扩展性?

    原来用hash的方式路由,分为2个库,数据量还是太大,要分为3个库,势必需要进行数据迁移,58同城有一个很帅气的“数据库秒级扩容”方案。

    如何秒级扩容?

    首先,我们不做2库变3库的扩容,我们做2库变4库(库加倍)的扩容(未来4->8->16)

    服务+数据库是一套(省去了缓存)

    数据库采用“双主”的模式。

    扩容步骤:

    第一步,将一个主库提升

    第二步,修改配置,2库变4库(原来MOD2,现在配置修改后MOD4)

    扩容完成

    原MOD2为偶的部分,现在会MOD4余0或者2

    原MOD2为奇的部分,现在会MOD4余1或者3

    数据不需要迁移,同时,双主互相同步,一遍是余0,一边余2,两边数据同步也不会冲突,秒级完成扩容!

    最后,要做一些收尾工作:

    (1)将旧的双主同步解除

    (2)增加新的双主(双主是保证可用性的,shadow-master平时不提供服务)

    (3)删除多余的数据(余0的主,可以将余2的数据删除掉)


    这样,秒级别内,我们就完成了2库变4库的扩展。


    OK,今天主要分享了58同城,数据库软件架构上:

    (1)如何保证数据可用性

    (2)如何提高数据库读性能

    (3)如何保证数据一致性

    (4)如何进行秒级扩容

    希望大家有收获,谢谢大家!

    原文出自:数据库软件架构设计些什么

    https://blog.csdn.net/babylovewei/article/details/80825470

  • 相关阅读:
    GitHub加速 ,GitHub下载速度太慢,国内github访问加速,github速度慢解决办法
    vscode 配置(格式化代码)
    微信小程序生成二维码(完美解决因链接过长报错问题)
    git 本地和仓库同步
    【转】JavaScript 判断iPhone X Series机型的方法
    【转】Js apply方法详解
    【转】JS生成指定范围内的随机数(支持随机小数)
    移动端浮动靠边按钮
    判断访问设备类型(android、ios、微信、pc)
    函数返回值
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/seasonzone/p/13029515.html
Copyright © 2011-2022 走看看