数据库架构解析【数据库拆分,读写分离】

本文深入探讨了数据库的水平垂直拆分、读写分离的配置与代码实现,包括主从同步、延迟问题及解决方案,适用于高并发场景。

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数据库的水平垂直拆分

水平拆分

以某个字段为依据,按照一定规则(例如取模),将一个库(表)上的数据拆分到多个库(表)中,以降低单库(表)大小,达到提升性能的方法

  • 特点

    • 每个库(表)的结构都一样
    • 每个库(表)的数据都不一样,没有交集
    • 所有库(表)的并集是全量数据

垂直拆分

将一个属性较多,一行数据较大的表,将不同的属性拆分到不同的库(表)中,以降低单库(表)大小,达到提升性能的方法

  • 特点

    • 每个库(表)的结构都不一样
    • 每个库(表)的属性至少有一列交集,一般是主键
    • 所有库(表)的并集是全量数据
  • 垂直拆分的依据

    • 将长度较短,访问频率较高的属性尽量放在一个表里,这个表暂且称为主表
    • 将字段较长,访问频率较低的属性尽量放在一个表里,这个表暂且称为扩展表
    • 经常一起访问的属性,也可以放在一个表里

读写分离

配置层面的实现

  • 设置一个主服务器为写库,设置一个或者多个从服务器为读库,

  • 读写一致性的保证

    • 主服务器master记录数据库操作日志到Binary log,从服务器开启i/o线程将二进制日志记录的操作同步到ralay log(存在从服务器的缓存中),另外sql线程将ralay log日志记录的操作在从服务器执行
  • 读写一致性的设置过程

    • 打开主服务器的配置文件,在主服务器中开启Binary Log,在mysqld下面添加

      server-id=1
      log-bin=master-bin
      log-bin-index=master-bin.index
      
    • 重启mysql服务

      service mysql restart
      
    • 检查配置效果,进入主数据库并执行

      Show master status
      # 查找到file名,接下来会用到
      
    • 配置从服务器的my.cnf

      server-id=2 # 和主服务器的id区分
      relay-log-index=slave-relay-bin.index
      relay-log=slave-relay-bin
      
    • 重启从服务器

    • 设置两个服务器的关联

      • 首先创建一个操作主从同步的数据库用户,切换到主数据库执行

        # 这个配置的含义就是创建了一个数据库用户repl,密码是mysql, 在从服务器使用repl这个账号和主服务器连接的时候,就赋予其REPLICATION SLAVE的权限, *.* 表面这个权限是针对主库的所有表的,其中xxx就是从服务器的ip地址。
        mysql> create user repl;
        mysql> GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'repl'@'从xxx.xxx.xxx.xx' IDENTIFIED BY 'mysql';
        mysql> flush privileges;
        
      • 进入从服务器执行

      # 这里面的xxx是主服务器ip,同时配置端口,repl代表访问主数据库的用户,上述步骤执行完毕后执行start slave启动配置:
      mysql> change master to master_host='主xxx.xxx.xxx.xx',master_port=3306,master_user='repl',master_password='mysql',master_log_file='master-bin.000001',master_log_pos=0;
      
      mysql> start slave;
      
      • 这个时候就完成了主动同步的操作

代码层面实现

  • 创建用户

    在此之前,我们在项目中一般会使用一个数据库用户远程操作数据库(避免直接使用root用户),因此我们需要在主从数据库里面都创建一个用户mysqluser,赋予其增删改查的权限:

    mysql> GRANT select,insert,update,delete ON *.* TO 'mysqluser'@'%' IDENTIFIED BY 'mysqlpassword' WITH GRANT OPTION;
    
  • 编写jdbc.propreties

    #mysql驱动
    jdbc.driver=com.mysql.jdbc.Driver
    #主数据库地址
    jdbc.master.url=jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xx:3306/testsplit?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
    #从数据库地址
    jdbc.slave.url=jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xx:3306/testsplit?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
    #数据库账号
    jdbc.username=mysqluser
    jdbc.password=mysqlpassword
    
  • 配置数据源

    在spring-dao.xml中配置数据源

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
        xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
        xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
        <!-- 配置整合mybatis过程 -->
        <!-- 1.配置数据库相关参数properties的属性:${url} -->
        <context:property-placeholder location="classpath:jdbc.properties" />
        <!-- 扫描dao包下所有使用注解的类型 -->
        <context:component-scan base-package="c n.xzchain.testsplit.dao" />
        <!-- 2.数据库连接池 -->
        <bean id="abstractDataSource" abstract="true" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
        destroy-method="close">
            <!-- c3p0连接池的私有属性 -->
            <property name="maxPoolSize" value="30" />
            <property name="minPoolSize" value="10" />
            <!-- 关闭连接后不自动commit -->
            <property name="autoCommitOnClose" value="false" />
            <!-- 获取连接超时时间 -->
            <property name="checkoutTimeout" value="10000" />
            <!-- 当获取连接失败重试次数 -->
            <property name="acquireRetryAttempts" value="2" />
        </bean>
        <!--主库配置-->
        <bean id="master" parent="abstractDataSource">
            <!-- 配置连接池属性 -->
            <property name="driverClass" value="${jdbc.driver}" />
            <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.master.url}" />
            <property name="user" value="${jdbc.username}" />
            <property name="password" value="${jdbc.password}" />
        </bean>
        <!--从库配置-->
        <bean id="slave" parent="abstractDataSource">
            <!-- 配置连接池属性 -->
            <property name="driverClass" value="${jdbc.driver}" />
            <property name="jdbcUrl" value="${jdbc.slave.url}" />
            <property name="user" value="${jdbc.username}" />
            <property name="password" value="${jdbc.password}" />
        </bean>
        <!--配置动态数据源,这里的targetDataSource就是路由数据源所对应的名称-->
        <bean id="dataSourceSelector" class="cn.xzchain.testsplit.dao.split.DataSourceSelector">
            <property name="targetDataSources">
                <map>
                    <entry value-ref="master" key="master"></entry>
                    <entry value-ref="slave" key="slave"></entry>
                </map>
            </property>
        </bean>
        <!--配置数据源懒加载-->
        <bean id="dataSource" class="org.springframework.jdbc.datasource.LazyConnectionDataSourceProxy">
            <property name="targetDataSource">
                <ref bean="dataSourceSelector"></ref>
            </property>
        </bean>
    
        <!-- 3.配置SqlSessionFactory对象 -->
        <bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
            <!-- 注入数据库连接池 -->
            <property name="dataSource" ref="dataSource" />
            <!-- 配置MyBaties全局配置文件:mybatis-config.xml -->
            <property name="configLocation" value="classpath:mybatis-config.xml" />
            <!-- 扫描entity包 使用别名 -->
            <property name="typeAliasesPackage" value="cn.xzchain.testsplit.entity" />
            <!-- 扫描sql配置文件:mapper需要的xml文件 -->
            <property name="mapperLocations" value="classpath:mapper/*.xml" />
        </bean>
    
        <!-- 4.配置扫描Dao接口包,动态实现Dao接口,注入到spring容器中 -->
        <bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
            <!-- 注入sqlSessionFactory -->
            <property name="sqlSessionFactoryBeanName" value="sqlSessionFactory" />
            <!-- 给出需要扫描Dao接口包 -->
            <property name="basePackage" value="cn.xzchain.testsplit.dao" />
        </bean>
    </beans>
    

    首先读取配置文件jdbc.properties,然后在我们定义了一个基于c3p0连接池的父类“抽象”数据源,然后配置了两个具体的数据源master、slave,继承了abstractDataSource,这里面就配置了数据库连接的具体属性,然后我们配置了动态数据源,他将决定使用哪个具体的数据源,**这里面的关键就是DataSourceSelector,接下来我们会实现这个bean。**下一步设置了数据源的懒加载,保证在数据源加载的时候其他依赖的bean已经加载好了。接着就是常规的配置了,我们的mybatis全局配置文件如下

  • 配置mybatis全局配置文件

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
    <!DOCTYPE configuration
      PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN"
      "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
    <configuration>
        <!-- 配置全局属性 -->
        <settings>
            <!-- 使用jdbc的getGeneratedKeys获取数据库自增主键值 -->
            <setting name="useGeneratedKeys" value="true" />
    
            <!-- 使用列别名替换列名 默认:true -->
            <setting name="useColumnLabel" value="true" />
    
            <!-- 开启驼峰命名转换:Table{create_time} -> Entity{createTime} -->
            <setting name="mapUnderscoreToCamelCase" value="true" />
            <!-- 打印查询语句 -->
            <setting name="logImpl" value="STDOUT_LOGGING" />
        </settings>
        <plugins>
            <!-- 拦截器文件,用来判定是读取操作还是写操作,决定走哪个库 -->
            <plugin interceptor="cn.xzchain.testsplit.dao.split.DateSourceSelectInterceptor"></plugin>
        </plugins>
    </configuration>
    

    这里面的关键就是DateSourceSelectInterceptor这个拦截器,它会拦截所有的数据库操作,然后分析sql语句判断是“读”操作还是“写”操作,我们接下来就来实现上述的DataSourceSelector和DateSourceSelectInterceptor

  • 编写DataSourceSelector

    DataSourceSelector就是我们在spring-dao.xml配置的,用于动态配置数据源。

    import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
    
    /**
     * @author lihang
     * @date 2017/12/6.
     * @description 继承了AbstractRoutingDataSource,动态选择数据源
     */
    public class DataSourceSelector extends AbstractRoutingDataSource {
    
        @Override
        protected Object determineCurrentLookupKey() {
            return DynamicDataSourceHolder.getDataSourceType();
        }
    }
    

    我们只要继承AbstractRoutingDataSource并且重写determineCurrentLookupKey()方法就可以动态配置我们的数据源。
    编写DynamicDataSourceHolder,代码如下:

    /**
     * @author lihang
     * @date 2017/12/6.
     * @description
     */
    public class DynamicDataSourceHolder {
    
        /**用来存取key,ThreadLocal保证了线程安全*/
        private static ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<String>();
        /**主库*/
        public static final String DB_MASTER = "master";
        /**从库*/
        public static final String DB_SLAVE = "slave";
    
        /**
         * 获取线程的数据源
         * @return
         */
        public static String getDataSourceType() {
            String db = contextHolder.get();
            if (db == null){
                //如果db为空则默认使用主库(因为主库支持读和写)
                db = DB_MASTER;
            }
            return db;
        }
    
        /**
         * 设置线程的数据源
         * @param s
         */
        public static void setDataSourceType(String s) {
            contextHolder.set(s);
        }
    
        /**
         * 清理连接类型
         */
        public static void clearDataSource(){
            contextHolder.remove();
        }
    }
    
    

    这个类决定返回的数据源是master还是slave,这个类的初始化我们就需要借助DateSourceSelectInterceptor了,我们拦截所有的数据库操作请求,通过分析sql语句来判断是读还是写操作,读操作就给DynamicDataSourceHolder设置slave源,写操作就给其设置master源,代码如下:

    import org.apache.ibatis.executor.Executor;
    import org.apache.ibatis.executor.keygen.SelectKeyGenerator;
    import org.apache.ibatis.mapping.BoundSql;
    import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement;
    import org.apache.ibatis.mapping.SqlCommandType;
    import org.apache.ibatis.plugin.*;
    import org.apache.ibatis.session.ResultHandler;
    import org.apache.ibatis.session.RowBounds;
    import org.springframework.transaction.support.TransactionSynchronizationManager;
    
    import java.util.Locale;
    import java.util.Properties;
    
    /**
     * @author lihang
     * @date 2017/12/6.
     * @description 拦截数据库操作,根据sql判断是读还是写,选择不同的数据源
     */
    @Intercepts({@Signature(type = Executor.class,method = "update",args = {MappedStatement.class,Object.class}),
    @Signature(type = Executor.class,method = "query",args = {MappedStatement.class,Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class})})
    public class DateSourceSelectInterceptor implements Interceptor{
    
        /**正则匹配 insert、delete、update操作*/
        private static final String REGEX = ".*insert\\\\u0020.*|.*delete\\\\u0020.*|.*update\\\\u0020.*";
    
        @Override
        public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
            //判断当前操作是否有事务
            boolean synchonizationActive = TransactionSynchronizationManager.isSynchronizationActive();
            //获取执行参数
            Object[] objects = invocation.getArgs();
            MappedStatement ms = (MappedStatement) objects[0];
            //默认设置使用主库
            String lookupKey = DynamicDataSourceHolder.DB_MASTER;;
            if (!synchonizationActive){
                //读方法
                if (ms.getSqlCommandType().equals(SqlCommandType.SELECT)){
                    //selectKey为自增主键(SELECT LAST_INSERT_ID())方法,使用主库
                    if (ms.getId().contains(SelectKeyGenerator.SELECT_KEY_SUFFIX)){
                        lookupKey = DynamicDataSourceHolder.DB_MASTER;
                    }else {
                        BoundSql boundSql = ms.getSqlSource().getBoundSql(objects[1]);
                        String sql = boundSql.getSql().toLowerCase(Locale.CHINA).replace("[\\t\\n\\r]"," ");
                        //如果是insert、delete、update操作 使用主库
                        if (sql.matches(REGEX)){
                            lookupKey = DynamicDataSourceHolder.DB_MASTER;
                        }else {
                            //使用从库
                            lookupKey = DynamicDataSourceHolder.DB_SLAVE;
                        }
                    }
                }
            }else {
                //一般使用事务的都是写操作,直接使用主库
                lookupKey = DynamicDataSourceHolder.DB_MASTER;
            }
            //设置数据源
            DynamicDataSourceHolder.setDataSourceType(lookupKey);
            return invocation.proceed();
        }
    
        @Override
        public Object plugin(Object target) {
            if (target instanceof Executor){
                //如果是Executor(执行增删改查操作),则拦截下来
                return Plugin.wrap(target,this);
            }else {
                return target;
            }
        }
    
        @Override
        public void setProperties(Properties properties) {
    
        }
    }
    
  • 总结

    最后整理一下整个流程:
    1.项目启动后,在依赖的bean加载完成后,我们的数据源通过LazyConnectionDataSourceProxy开始加载,他会引用dataSourceSelector加载数据源。
    2.DataSourceSelector会选择一个数据源,我们在代码里设置了默认数据源为master,在初始化的时候我们就默认使用master源。
    3.在数据库操作执行时,DateSourceSelectInterceptor拦截器拦截了请求,通过分析sql决定使用哪个数据源,“读操作”使用slave源,“写操作”使用master源。

读写分离带来的延迟问题

  • 主从延迟的根本原因是什么
    主从同步的设置

    主从同步具体步骤解析
    主从延迟的时间:Master成功执行,到Slave执行成功的时间差

    上述过程:

    • 主从延迟:步骤二开始到步骤七执行数据时间
    • 步骤二:存储引擎处理,时间极短
    • 步骤三:文件更新通知,磁盘读取延迟
    • 步骤四:Bin Log文件更新的传输延迟,单线程
    • 步骤五:磁盘写入延迟
    • 步骤六:文件更新通知,磁盘读取延迟
    • 步骤七:sql执行时间时长

    通过上述分析,MySQL主从复制是典型的生产者-消费者模型,整体耗时:分为几类:

    • 磁盘的读写耗时:步骤三,步骤五,步骤六
    • 网络传输耗时:步骤四
    • SQL执行耗时:步骤七(在Slave上执行relay log过程)
    • 排队耗时:步骤三(在Master上bin log 中排队,生产者-消费者)
  • 主从延迟的解决办法—探针思想

    • 在Master上增加一个自增表,这个表仅有一个字段,当Master接收到任何数据更新的请求时,均会触发这个触发器,该触发器更新自增表的记录
      在这里插入图片描述
    • 由于Count_Table也参与MySQL的主从同步,因此在Master上做的update更新也会同步到Slave中。当Clientt通过Proxy进行数据读取时,Proxy可以先向Master和Slave的Count_Table表发送查询请求,当二者的数据相同时,proxy可以认定Master和Slave的数据状态是一致的,然后把请求打在Slave服务器上,否则就发送到Master中。
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