图数据库 | 16、可扩展的图数据库设计（下）

原创 于 2024-12-19 16:17:42 发布 · 944 阅读 · 23 ·
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#数据库 #图数据库 #图计算 #数据库架构

最近忙到飞起，文章没能及时发出来，今儿必须补上！

上篇内容老夫讲了所有其他类型的数据库一样，可扩展的图数据库是图数据库发展的必然阶段，着重介绍了垂直扩展的可能性，今儿咱们就重点聊聊水平扩展的意义和优劣吧。

水平可扩展的分布式系统伴随着云计算与大数据等概念的出现而蓬勃发展，它与传统的垂直可扩展系统有很大差异，水平与垂直可扩展系统的优缺点比较如下表所示。

​
表1： 水平与垂直可扩展系统的优缺点比较


水平可扩展系统有很多种形式，如果按照投入成本高低来划分，一种低成本的实现方式如下图1所示，从原来的单机2核CPU，水平扩展为4台共8核CPU，我们可以简单地认为这种硬件投入的增长是线性的（4倍）​，甚至随着批量购买折扣而存在亚线性的可能。

但是对比垂直扩展，从2核CPU升级为8核CPU，单纯这个升级操作就可能有4倍以上

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此外，系统在运算每一个查询时所需的时间、空间复杂度的问题也是存在的，因为图查询经常是高维的、递归的、单一的复杂查询请求（例如查询某个顶点的全部多步邻居集合，或两个顶点间的全部最短路径数量），如果每一步的复杂度都较高，那么整体的查询复杂度就会呈指数级升高，直至系统失控（内存溢出、死机或无法返回）。这中，还有一个留给大家思考，这也是开源社区都要面对和思考的，一款优异的产品特别是新产品，如果有明确的商业化道路可以遵循，那么还有什么理由去打造一个开源的版本，使其性能、功能与商业版本没有差异呢？
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沸点 | 嬴图入选 2025年度 DataTech50 榜单
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缓存服务层的扩展性实现在避免出现单点失效的基础之上，单个节点的缓存服务器/应用服务器共享节点的方式在生产环境中都是不可取的，主要问题是如何实现多缓存节点间的负载均衡。需要指出的是，系统扩展性不能是以牺牲性能为前提的，如我们在前面的文章中讨论过的，横向扩展的系统在简单、浅层查询的高并发场景中有优势，但是在复杂、深层查询的场景中，垂直扩展的系统更具优势，因此，系统扩展过程中通常是纵向扩展与横向扩展兼而有之的。此外，还有一个问题是基于纵向扩展设计的系统的瓶颈性显而易见，因此纵向扩展的扩展性能甚为堪忧。
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揭秘大数据 | 24、资源管理、高可用与自动化
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比资源管理更贴近最终用户的是一系列的服务，正如软件定义数据中心分层模型（见图3-25）所示，这些服务可以是普通的邮件服务、文件服务、数据库服务，也可以是针对大数据分析的Hadoop集群等服务。业界通常将5个9以上的系统称为零死机时间系统——颇具讽刺意味的是，某公有云厂商动辄鼓吹自己的系统和服务达到11个9的可用性，但是一根光纤断了、一个服务接口的故障就可以导致整个机房下线数天。最常见的高可用集群是两节点的集群，包括主节点与冗余节点各一个，也就是100%的冗余率，这也是集群构建的最小规模。
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