Mysql海量数据存储和解决方案之一—分布式DB方案

最新推荐文章于 2024-08-05 16:48:09 发布

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数据库

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本文介绍了大型互联网应用中，为应对高负载及扩展性挑战，采用的分布式数据库水平切分技术。主要内容包括分库、分表、读写分离等关键技术，并详细解释了按号段分、hash取模分及认证库保存数据库配置三种分库方式。

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1) 分布式DB水平切分中用到的主要关键技术：分库，分表，M-S,集群，负载均衡

2) 需求分析：一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载，对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战。

3) 现有解决方式：通过数据切分提高网站性能，横向扩展数据层

水平切分DB，有效降低了单台机器的负载，也减小了宕机的可能性。

集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。

读写分离策略：极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量。

典型例子：Taobao,Alibaba,Tencent，它们大都实现了自己的分布式数据访问层（DDAL）。Taobao的基于ibatis和Spring的的分布式数据访问层，已有多年的应用，运行效率和生产实效性得到了开发人员和用户的肯定。

水平切分需要考虑的后续问题：分库后路由规则的选择和制定，以及后期扩展。如，如何以最少的数据迁移达到最大容量的扩展。因些路由表分规则以及负载均衡的考虑很重要。

4）对于DB切分，实质上就是数据切分。下面从What, Why, How三个方面来讲述。

What？什么是数据切分？

。

具体将有什么样的切分方式呢和路由方式呢？举个简单的例子：我们针对一个Blog应用中的日志来说明，比如日志文章（article）表有如下字段：

article_id(int),title(varchar(128)),content(varchar(1024)),user_id(int)

面对这样的一个表，我们怎样切分呢？怎样将这样的数据分布到不同的数据库中的表中去呢？其实分析blog的应用，我们不难得出这样的结论：blog的应用中，用户分为两种：浏览者和blog的主人。浏览者浏览某个blog，实际上是在一个特定的用户的blog下进行浏览的，而blog的主人管理自己的blog，也同样是在特定的用户blog下进行操作的（在自己的空间下）。所谓的特定的用户，用数据库的字段表示就是“user_id”。就是这个“user_id”，它就是我们需要的分库的依据和规则的基础。我们可以这样做，将user_id为1～10000的所有的文章信息放入DB1中的article表中，将user_id为10001～20000的所有文章信息放入DB2中的article表中，以此类推，一直到DBn。这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢？其实问题也是简单明显的，既然分库的时候我们用到了区分字段user_id，那么很自然，数据库路由的过程当然还是少不了user_id的。考虑一下我们刚才呈现的blog应用，不管是访问别人的blog还是管理自己的blog，总之我都要知道这个blog的用户是谁吧，也就是我们知道了这个blog的user_id，就利用这个user_id，利用分库时候的规则，反过来定位具体的数据库，比如user_id是234，利用该才的规则，就应该定位到DB1，假如user_id是12343，利用该才的规则，就应该定位到DB2。以此类推，利用分库的规则，反向的路由到具体的DB，这个过程我们称之为“DB路由”。

当然考虑到数据切分的DB设计必然是非常规，不正统的DB设计。那么什么样的DB设计是正统的DB设计呢？

我们平常规规矩矩用的基本都是。平常我们会自觉的按照范式来设计我们的数据库，负载高点可能考虑使用相关的Replication机制来提高读写的吞吐和性能，这可能已经可以满足很多需求，但这套机制自身的缺陷还是比较显而易见的。上面提到的“自觉的按照范式设计”。考虑到数据切分的DB设计，将违背这个通常的规矩和约束，为了切分，我们不得不在数据库的表中出现冗余字段，用作区分字段或者叫做分库的标记字段，比如上面的article的例子中的user_id这样的字段（当然，刚才的例子并没有很好的体现出user_id的冗余性，因为user_id这个字段即使就是不分库，也是要出现的，算是我们捡了便宜吧）。当然冗余字段的出现并不只是在分库的场景下才出现的，在很多大型应用中，冗余也是必须的，这个涉及到高效DB的设计。

Why?为什么要切分数据？

1) 像Oracle这样成熟稳定的DB可以支撑海量数据的存储和查询，但是价格不是所有人都承受得起。

2) 负载高点时，Master-Slaver模式中存在瓶颈。现有技术中，在负载高点时使用相关的Replication机制来实现相关的读写的吞吐性能。这种机制存在两个瓶颈：一是有效性依赖于读操作的比例，这里Master往往会成为瓶颈所在，写操作时需要一个顺序队列来执行，过载时Master会承受不住，Slaver的数据同步延迟也会很大，同时还会消耗CPU的计算能力，为write操作在Master上执行以后还是需要在每台slave机器上都跑一次。而Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。

3) 用免费的MySQL和廉价的Server甚至是PC做集群，达到小型机+大型商业DB的效果，减少大量的资金投入，降低运营成本，何乐而不为呢？

How？如何切分数据？

先对数据切分的方法和形式进行比较详细的阐述和说明。

数据切分可以是物理上的，对数据通过一系列的切分规则将数据分布到不同的DB服务器上，通过路由规则路由访问特定的数据库，这样一来每次访问面对的就不是单台服务器了，而是N台服务器，这样就可以降低单台机器的负载压力。

数据切分也可以是数据库内的，对数据通过一系列的切分规则，将数据分布到一个数据库的不同表中，比如将article分为article_001,article_002等子表，若干个子表水平拼合有组成了逻辑上一个完整的article表，这样做的目的其实也是很简单的。举个例子说明，比如article表中现在有5000w条数据，此时我们需要在这个表中增加（insert）一条新的数据，insert完毕后，数据库会针对这张表重新建立索引，5000w行数据建立索引的系统开销还是不容忽视的。但是反过来，假如我们将这个表分成100个table呢，从article_001一直到article_100，5000w行数据平均下来，每个子表里边就只有50万行数据，这时候我们向一张只有50w行数据的table中insert数据后建立索引的时间就会呈数量级的下降，极大了提高了DB的运行时效率，提高了DB的并发量。当然分表的好处还不知这些，还有诸如写操作的锁操作等，都会带来很多显然的好处。

综上，分库降低了单点机器的负载；分表，提高了数据操作的效率，尤其是Write操作的效率。

上文中提到，要想做到数据的水平切分，在每一个表中都要有相冗余字符作为切分依据和标记字段，通常的应用中我们选用user_id作为区分字段，基于此就有如下三种分库的方式和规则：（当然还可以有其他的方式）

按号段分：

(1) user_id为区分，1～1000的对应DB1，1001～2000的对应DB2，以此类推；

优点：可部分迁移

缺点：数据分布不均

(2) hash取模分：

对user_id进行hash（或者如果user_id是数值型的话直接使用user_id的值也可），然后用一个特定的数字，比如应用中需要将一个数据库切分成4个数据库的话，我们就用4这个数字对user_id的hash值进行取模运算，也就是user_id%4,这样的话每次运算就有四种可能：结果为1的时候对应DB1；结果为2的时候对应DB2；结果为3的时候对应DB3；结果为0的时候对应DB4，这样一来就非常均匀的将数据分配到4个DB中。