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典型數據庫架構設計與實踐

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本文,將介紹數據庫架構設計中的一些基本概念,常見問題以及對應解決方案。

本文為了便于讀者理解,將以“用戶中心”數據庫為例,講解數據庫架構設計的常見玩法。

一、用戶中心

用戶中心是一個常見業務,主要提供用戶注冊、登錄、信息查詢與修改的服務,其核心元數據為:

  1. User(uid, uname, passwd, sex, age,nickname, …) 

其中:

  • uid為用戶ID,主鍵
  • uname, passwd, sex, age, nickname, …等為用戶的屬性

數據庫設計上,一般來說在業務初期,單庫單表就能夠搞定這個需求。

二、圖示說明

為了方便大家理解,后文圖片說明較多,其中:

  • “灰色”方框,表示service,服務
  • “紫色”圓框,標識master,主庫
  • “粉色”圓框,表示slave,從庫

三、單庫架構

單庫架構

最常見的架構設計如上:

  • user-service:用戶中心服務,對調用者提供友好的RPC接口
  • user-db:一個庫進行數據存儲

四、分組架構

什么是分組?

答:分組架構是最常見的一主多從,主從同步,讀寫分離數據庫架構:

  • user-service:依舊是用戶中心服務
  • user-db-M(master):主庫,提供數據庫寫服務
  • user-db-S(slave):從庫,提供數據庫讀服務

主和從構成的數據庫集群稱為“組”。

分組有什么特點?

答:同一個組里的數據庫集群:

  • 主從之間通過binlog進行數據同步
  • 多個實例數據庫結構完全相同
  • 多個實例存儲的數據也完全相同,本質上是將數據進行復制

分組架構究竟解決什么問題?

答:大部分互聯網業務讀多寫少,數據庫的讀往往***成為性能瓶頸,如果希望:

  • 線性提升數據庫讀性能
  • 通過消除讀寫鎖沖突提升數據庫寫性能
  • 通過冗余從庫實現數據的“讀高可用”

此時可以使用分組架構,需要注意的是,分組架構中,數據庫的主庫依然是寫單點。

一句話總結,分組解決的是“數據庫讀寫高并發量高”問題,所實施的架構設計。

五、分片架構

分片架構

什么是分片?

答:分片架構是大伙常說的水平切分(sharding)數據庫架構:

  • user-service:依舊是用戶中心服務
  • user-db1:水平切分成2份中的***份
  • user-db2:水平切分成2份中的第二份

分片后,多個數據庫實例也會構成一個數據庫集群。

水平切分,到底是分庫還是分表?

答:強烈建議分庫,而不是分表,因為:

  • 分表依然公用一個數據庫文件,仍然有磁盤IO的競爭
  • 分庫能夠很容易的將數據遷移到不同數據庫實例,甚至數據庫機器上,擴展性更好

水平切分,用什么算法?

答:常見的水平切分算法有“范圍法”和“哈希法”:

常見的水平切分算法有“范圍法”和“哈希法”

范圍法如上圖:以用戶中心的業務主鍵uid為劃分依據,將數據水平切分到兩個數據庫實例上去:

  • user-db1:存儲0到1千萬的uid數據
  • user-db2:存儲0到2千萬的uid數據

哈希法

哈希法如上圖:也是以用戶中心的業務主鍵uid為劃分依據,將數據水平切分到兩個數據庫實例上去:

  • user-db1:存儲uid取模得1的uid數據
  • user-db2:存儲uid取模得0的uid數據

這兩種方法在互聯網都有使用,其中哈希法使用較為廣泛。

分片有什么特點?

答:同一個分片里的數據庫集群:

  • 多個實例之間本身不直接產生聯系,不像主從間有binlog同步
  • 多個實例數據庫結構,也完全相同
  • 多個實例存儲的數據之間沒有交集,所有實例間數據并集構成全局數據

分片架構究竟解決什么問題?

答:大部分互聯網業務數據量很大,單庫容量容易成為瓶頸,此時通過分片可以:

  • 線性提升數據庫寫性能,需要注意的是,分組架構是不能線性提升數據庫寫性能的
  • 降低單庫數據容量

一句話總結,分片解決的是“數據庫數據量大”問題,所實施的架構設計。

六、分組+分片架構

如果業務讀寫并發量很高,數據量也很大,通常需要實施分組+分片的數據庫架構:

  • 通過分片來降低單庫的數據量,線性提升數據庫的寫性能
  • 通過分組來線性提升數據庫的讀性能,保證讀庫的高可用

七、垂直切分

除了水平切分,垂直切分也是一類常見的數據庫架構設計,垂直切分一般和業務結合比較緊密。

垂直切分也是一類常見的數據庫架構設計

還是以用戶中心為例,可以這么進行垂直切分:

  1. User(uid, uname, passwd, sex, age, …) 
  2. User_EX(uid, intro, sign, …) 
  • 垂直切分開的表,主鍵都是uid
  • 登錄名,密碼,性別,年齡等屬性放在一個垂直表(庫)里
  • 自我介紹,個人簽名等屬性放在另一個垂直表(庫)里

如何進行垂直切分?

答:根據業務對數據進行垂直切分時,一般要考慮屬性的“長度”和“訪問頻度”兩個因素:

  • 長度較短,訪問頻率較高的放在一起
  • 長度較長,訪問頻度較低的放在一起

這是因為,數據庫會以行(row)為單位,將數load到內存(buffer)里,在內存容量有限的情況下,長度短且訪問頻度高的屬性,內存能夠load更多的數據,***率會更高,磁盤IO會減少,數據庫的性能會提升。

垂直切分有什么特點?

答:垂直切分和水平切有相似的地方,又不太相同:

  • 多個實例之間也不直接產生聯系,即沒有binlog同步
  • 多個實例數據庫結構,都不一樣
  • 多個實例存儲的數據之間至少有一列交集,一般來說是業務主鍵,所有實例間數據并集構成全局數據

垂直切分解決什么問題?

答:垂直切分即可以降低單庫的數據量,還可以降低磁盤IO從而提升吞吐量,但它與業務結合比較緊密,并不是所有業務都能夠進行垂直切分的。

八、總結

文章較長,希望至少記住這么幾點:

  • 業務初期用單庫
  • 讀壓力大,讀高可用,用分組
  • 數據量大,寫線性擴容,用分片
  • 屬性短,訪問頻度高的屬性,垂直拆分到一起

【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創稿件,轉載請聯系原作者】

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責任編輯:趙寧寧 來源: 51CTO專欄
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