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分库分表,读写分离

前言

我在上篇博客 “Spring Boot 的实践与思考” 中比对不同规范的 ORM 框架应用场景的时候提到过主从与读写分离,本篇随笔将针对此和分库分表进行更深入地探讨。
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前言

常用的数据有oracle和mysql;

oracle费用高,性能高,一个oracle相当于10到30个mysql;

但是面临海量数据,oracle仍不够,分库分表的难度大;

分库分表针对于mysql;

 

解决性能问题,需将数据或操作分离,mysql官方提供了读写分离的插件:proxyg;

读写分离,日志同步,解决了高并发问题,单没有解决高可用;

 

1. 漫谈

在进入正题之前,我想先随意谈谈对架构的拓展周期的想法(仅个人观点)。首先,我认为初期规划不该太复杂或者庞大,无论项目的中长期可能会发展地如何如何,前期都应该以灵活为优先,像分库分表等操作不应该在开始的时候就考虑进去。其次,我认为需求变更是非常正常的,这点在我等开发的圈子里吐槽的最多,其中自然有 “领导们” 在业务方面欠缺整体考虑的因素,但我们也不该局限在一个观点内,市场中变则通,不变则死,前期更是如此,因此在前几版的架构中我们必须要考虑较高的可扩展性。最后,当项目经过几轮市场的洗礼和迭代开发,核心业务趋于稳定了,此时我们再结合中长期的规划给系统来一次重构,细致地去划分领域边界,该解耦的解耦,该拆分的拆分。

单库单表

单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。

 

2. 分库分表

单库多表

随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待。

可以通过某种方式将user进行水平的切分,产生两个表结构完全一样的user_0000,user_0001等表,user_0000

  • user_0001 + …的数据刚好是一份完整的数据。

 

2.1 概述

当数据库达到一定规模后(比如说大几千万以上),切分是必须要考虑的。一般来说我们首先要进行垂直切分,即按业务分割,比如说用户相关、订单相关、统计相关等等都可以单独成库。图片来源 →

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但仅仅如此这是完全不够的,垂直切分虽然剥离了一定的数据,但每个业务还是那个数量级,因此我们还得采取水平切分进一步分散数据,这也是本节论述的重点。
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分库分表的优点相信上述两图都一目了然了,一个是专库专用,业务更集中,另一个是提升数据库服务的负载能力。But there are always two sides to a coin。 从此以后你要接受你的系统复杂度将提升一个档次,迭代、迁移、运维等都不再容易。

多库多表

         随着数据量增加也许单台DB的存储空间不够,随着查询量的增加单台数据库服务器已经没办法支撑。这个时候可以再对数据库进行水平区分。

 

2.2 切分策略

垂直切分在实现上就是一个多数据源的问题,没啥好讲的。以下 Demo 为水平切分,基于 Sharding-JDBC 中间件,我只做逻辑上的陈述,有关其更详细的信息和配置请移步 “官方文档”。

首先,我们得在配置文件中定义分片策略,application.yml:

server:
  port: 8001

mybatis:
  config-location: classpath:mybatis/mybatis-config.xml
  mapper-locations: classpath:mybatis/mappers/*.xml

sharding:
  jdbc:
    datasource:
      names: youclk_0,youclk_1
      youclk_0:
        type: org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://mysql:3306/youclk_0?useSSL=false
        username: root
        password: youclk
      youclk_1:
        type: org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://mysql:3306/youclk_1?useSSL=false
        username: root
        password: youclk
    config:
      sharding:
        default-database-strategy:
          inline:
            sharding-column: number
            algorithm-expression: youclk_${number % 2}
        tables:
          user:
            actual-data-nodes: youclk_${0..1}.user

具体每个参数的含义在官方文档有详细解释,其实看名称也能理解个大概了,我定义将 number 为偶数的数据存入 youclk_0,奇数存入 youclk_1。

User:

@Data
public class User {
    private String id;
    private Integer number;
    private Date createTime;
}

UserRepository:

@Mapper
public interface UserRepository {
    void insert(User user);
}

UserMapper.xml:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.youclk.data.repository.UserRepository">
    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.youclk.data.entity.User">
        <id column="id" property="id" jdbcType="CHAR"/>
        <result column="number" property="number" jdbcType="INTEGER"/>
        <result column="createTime" property="create_time" jdbcType="DATE"/>
    </resultMap>

    <sql id="Base_Column_List">
        id, number, createTime
    </sql>

    <insert id="insert">
        INSERT INTO user (
          id, number
        )
        VALUES (
            uuid(),
            #{number,jdbcType=INTEGER}
        )
    </insert>
</mapper>

UserService:

@Service
public class UserService {

    @Resource
    private UserRepository userRepository;

    public void insert() {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            User user = new User();
            user.setNumber(i);
            userRepository.insert(user);
        }
    }
}

Result:
图片 4
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以上做了一个简单的循环插入,可以看到数据已经按策略分库存储,结果符合我们的预期。

分库之后在查询方面要比之前更加谨慎,既然按策略去切了,那最好就是按策略去查,否则...比如我水平切分了 100个库,若不按策略去查询 LIMIT 100000, 10 这么一组数据,那最后扫描的数量级别是 100 * (100000 + 10), 这是比较恐怖的,虽然 Sharding-JDBC 做了一些优化,比如他不是一次性去查询到内存中,而是采用流式处理 + 归并排序的方式,但仍然比较耗资源,能避免还是尽量去避免吧。

分库分表规则

         设计表的时候需要确定此表按照什么样的规则进行分库分表。例如,当有新用户时,程序得确定将此用户信息添加到哪个表中;同理,当登录的时候我们得通过用户的账号找到数据库中对应的记录,所有的这些都需要按照某一规则进行。

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