软件架构设计系列总结—8—数据访问层简述

本文详细阐述了数据访问层的关键职责,包括CRUD服务、查询服务、事务管理、并发处理以及数据上下文整合。重点介绍了数据映射器、仓储层、工作单元、标识映射、乐观并发锁、延迟加载、持久化透明对象和CQRS等核心概念与实践,旨在为开发者提供全面的技术指导。

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    在前面简单描述了下 服务层,SOA面向服务架构,架构设计-业务逻辑层,以及一些面面向设计原则理解和软件架构设计箴言。这篇博客我们将继续进入我们的下一层:数据访问层。无论你用的是什么开发模式或者是业务模式,到最后最必须具有持久化机制,持久化到持久化介质,并能对数据进行读取和写入CRUD。这就是数据访问层。你可能是利用xml等文件格式磁盘存储,常用的关系数据库存储,或者NoSql(not only sql)的内存存储或文档存储等等存储介质。而这里我只关心关系数据库存储。

   数据层需要提供的职责有:

    1:CRUD服务。作为唯一可以与存储介质交互的中间层出现,负责业务对象的增加,修改,删除,加载。

    2:查询服务。这不同于CRUD中的R(read),read倾向于的单个对象,元组。而这里的查询针对复杂查询,比如一个国内电商的客户为四川的订单。这里会涉及仓储层。所谓仓储模式指的是一个提供业务对象查询的类,他隐藏了数据查询的解析步骤,封装sql解析逻辑。

   3:事务管理。这里所说的是业务事务,在一个应用系统中每次请求都会产生多次的多数据对象的新增,修改,删除操作。如果我们每次都依次代开数据库连接,准备数据包,操作数据库,关闭数据连接。这些将会给我们带来很多不必要的性能开销。数据库管理员经常会要求“尽量少的与数据库交互”,这也必须成为我们的开发原则。更好的操作是我们在内存中建立一个和数据仓库,维护变化的对象,在业务操作完成一次性提交到数据存储介质,提供业务事务。业务事务有个很好听的名字工作单元(UOW),在微软给我们提供的DataSet,orm框架都回必须存在业务事务。

   4:并发处理。UOW应避免业务数据连接的多次提交打开而出现,但在内存离线操作,这就可能导致数据一致性问题。在多用户的环境,对数据并发处理需要制定一个策略。一般我们会采用乐观并发处理:用户可以任意的离线修改,在修改更新时候检查对象是否被修改,如果被修改者本次更新失败。简单的说就是防止丢失修改。防止丢失修改,我们可以采用where 加上一系列原值,或者加上修改时间戳或者版本号标记。同时还有许多其他的并发解决模式,但乐观并发锁用到更普遍。

   5:数据上下文:整和所有职责。在数据访问层概念职责都会有一个共同的暴露给外部的接口。我们需要一个高层次的组件,来同一提供对数据存储介质的访问操作。,同一访问数据库CRUD,事务,并发服务的高层次类,叫做数据上下文(Context)。EF中的ObjectContext,NHibernate的session,linq to sql 的DataContext等等。

    数据访问层的一些概念(这里不会是全部,仅一些个人觉得重要的概念):

  1: 数据映射器:将内存中修改的对象提交至存储介质,则需要要映射逻辑来完成,数据映射器就是就是一个实现将某种类型的业务对象持久化的类(数据映射器模式定义如《P of EAA》)。

  2:仓储层(Repository):在上面提到:所谓仓储模式指的是一个提供业务对象查询的类,他隐藏了数据查询的解析步骤,封装sql解析逻辑。在面向对象的世界里我们用对象进行查询,返回结果为对象集。这里的查询可能是从数据库,或者来至缓存,这取决你的策略,你仓储层的实现。

  3:工作单元(UOW):Martin Fowler《P of EAA》 定义:工作单元记录在业务事务过程中对数据库有影响的所有变化。操作结束后,作为一种结果,工作单元了解所有需要对数据库做的改变。在上面第3点业务事务讲的差不多,这里不是累述。

   4:标示映射(Identity Map):其作用在于:便于跟踪业务对象,调用者在一个业务事务中使用的是同一个实例,而不是每次执行产生一个新的对象。表示映射为一个散列表存储(散列具有快速定位O(1))。类似于缓存的实现方式,保证了在同一个业务事务数据上下文引用修改同一个业务对象。但绝不同于缓存。从持续时间来说,标示映射生命周期为业务事务内。实现上等同于数据上下文期。但比起缓存来说其周期太短,根本不能对性能有多大的改善。缓存更重要的命中率,而标示映射保证同一数据上下文采用修改同一个业务对象的引用。

   5:乐观并发锁:在上面也曾提到,其保证离线操作数据的对数据一致性的冲突解决方法。首先乐观在于允许离线操作,容忍冲突,防止数据丢失修改,可利用原读取数据值得where条件或者时间戳,版本号解决。

  6:延时加载:对象并不是一次性加载完成,而是按照需求多次加载数据,到用时加载。业务对象太多关联,数据量太多余庞大,而我们每次业务事务需要操作的对象都只会是部分,不需要太多的数据对象。同事业务对象中还存在循环引用,这样不适于对象整体的一次性加载。延时加载提供了优化,意图在“尽可能的少加载,并按需加载,只加载需要的数据部分”。

7:持久化透明对象(PI或POCO):当对象模型不存在任何外部依赖,特别是对于数据访问层的依赖,那么这个模型就是持久化透明的,POCO。一个POCO的对象不需要继承至某个特定的类,实现特定的接口,或提供专门的构造函数。一个非持久化透明的对象这以为者存在外部的依赖,而我们更喜欢领域对象只是一个简单额c#类,可以在持久化层等独立切换。这就导致实现的时候我们无法很直接的跟踪业务对象,这就是面向方面编程(AOP)或者代理模式的大显身手。可惜AOP在.net中不是那么直接,很多ORM框架如NHibernate之类的利用代理模式Emit动态注入IL实现跟踪,添加新的行为。所以NHibernate中要求领域对象的所有字段属性方法都必须是虚方法可重写的。:

8:CQRS(Command Query Responsibility Segregation,命令查询职责分离):CQRS是在DDD的实践中引入CQS理论而出现的一种体系结构模式,命令和查询被分离。具体可以参 Martin Fowler的CQRS文章:http://martinfowler.com/bliki/CQRS.html

<think>我们被要求详细解释Paimon框架的架构设计及其核心组件的功能。根据用户提供的引用和之前的问题,我们可以构建一个详细的回答。注意,用户提供了几个引用,我们需要在回答中适当地引用它们。 引用[1]提到了一个关于堆内内存缓存的类,用于缓存数据页和索引页,减少I/O,加速查询。 引用[2]提到Paimon是一个支持流批一体的存储系统,出现在存储技术的发展中。 引用[3]详细描述了Parquet的组织方式(行组、列块、数据页等),这有助于我们理解Paimon的存储格式(因为Paimon底层使用Parquet)。 引用[4]提到BinaryExternalSortBuffer,一个用于外部排序的组件,处理大数据量排序。 此外,我们之前回答过关于Paimon的问题,包括其特点、流批一体、时间旅行、事务机制等。现在需要聚焦在架构设计和核心组件上。 根据官方文档和这些引用,我们可以将Paimon的架构分为几个层次,并介绍核心组件。 架构设计通常包括: 1. 元数据管理层 2. 数据存储层 3. 计算引擎层(与Flink集成) 4. 内存管理与缓存 5. 索引与查询优化 6. 事务管理 核心组件包括: - 文件组织(分区、桶) - 缓存(如引用[1]的堆内内存缓存) - 外部排序(如引用[4]的BinaryExternalSortBuffer) - 存储格式(如引用[3]的Parquet格式) 下面我们组织回答:</think>### Paimon框架架构设计及核心组件功能详解 Apache Paimon 是一个流批一体的高性能数据湖存储框架,其架构设计围绕**统一存储、实时处理、高效查询**三大目标构建。以下从分层架构和核心组件两方面解析: --- #### **一、分层架构设计** Paimon 采用四层架构实现流批统一处理和数据高效管理: 1. **接入层** - 支持多种数据源接入:Kafka CDC、数据库日志、实时消息流等。 - 提供统一 API(Flink Table API/SQL)实现流批统一写入,避免 Lambda 架构复杂性[^2]。 2. **计算引擎层** - **深度集成 Flink**:通过 Flink 引擎处理流式数据写入和批量计算,实现 exactly-once 语义。 - **分布式事务协调**:基于 Flink checkpoint 机制协调事务提交,保障数据一致性[^2]。 3. **存储管理层** - **元数据系统**: - 管理表结构(Schema)、分区信息、快照版本链(支持时间旅行)。 - 原子性更新快照元数据,实现 ACID 事务。 - **数据组织**: - 按分区(Partition)和桶(Bucket)组织数据文件(如 `sales/dt=2023-10-01/bucket-0.parquet`)。 - 采用 Parquet 列式存储:宏观按行组(Row Group)分块,微观按列块(Column Chunk)存储,数据页(Data Page)为最小单元[^3]。 4. **存储层** - 数据文件持久化到分布式文件系统(HDFS/S3)。 - 支持多种文件格式(Parquet/ORC),结合 Zstandard 压缩优化存储效率[^3]。 ![Paimon架构示意图](https://paimon.apache.org/img/architecture.png) > *图:Paimon四层架构与数据流向* --- #### **二、核心组件功能解析** 1. **内存缓存组件(On-Heap Cache)** - **功能**:缓存高频访问的数据页(Data Page)和索引页(Index Page),减少磁盘 I/O。 - **关键技术**: - LRU 淘汰策略管理缓存空间。 - 布隆过滤器(Bloom Filter)加速主键查询,时间复杂度 $O(1)$[^1]。 - **性能影响**:缓存命中率 $H$ 与查询延迟 $L$ 成反比:$L \propto \frac{1}{H}$。 2. **外部排序组件(BinaryExternalSortBuffer)** - **功能**:处理超内存数据排序(如 `ORDER BY` 操作)。 - **原理**: 1. 内存缓冲数据达到阈值后,排序并写入临时磁盘文件。 2. 归并排序(K-way Merge)临时文件生成最终结果。 - **优化**:自适应调整归并路数 $K$,平衡内存与 I/O[^4]。 3. **存储优化组件** - **增量合并(Compaction)**: - 后台异步合并小文件,减少查询扫描开销。 - 支持策略:按文件大小、时间窗口触发合并。 - **索引系统**: - 主键索引:哈希索引加速点查询(Point Query)。 - 分区索引:支持谓词下推(Predicate Pushdown),过滤无关分区[^3]。 4. **事务管理组件** - **MVCC(多版本并发控制)**: - 每个写入操作生成新快照(Snapshot),保留历史版本。 - 时间旅行查询:`SELECT ... FOR SYSTEM_TIME AS OF '2023-10-01'`[^2]。 - **冲突处理**: - 乐观锁检测写-写冲突,冲突概率 $P_{\text{conflict}} = \frac{\text{并发事务数}}{\text{分区数}}$。 --- #### **三、典型数据流案例** 以实时订单分析场景为例: ```mermaid graph LR A[MySQL Binlog] -->|CDC| B(Flink Streaming Job) B -->|写入| C[Paimon Table] C --> D{查询引擎} D -->|流式分析| E[Flink SQL] D -->|批量报表| F[Spark SQL] ``` 1. Flink 消费 MySQL CDC 数据,实时写入 Paimon。 2. 流式分析:Flink SQL 直接查询最新数据(延迟 $<1s$)。 3. 批量报表:Spark SQL 通过时间旅行查询历史快照[^2]。 --- #### **四、性能优化关键** - **分区设计**:按时间分区(如 `dt=yyyy-MM-dd`),结合哈希分桶(Bucket),减少扫描量。 - **缓存调优**:调整 `cache.size` 提升命中率,公式:$H \approx 1 - e^{-\lambda \cdot S}$($S$ 为缓存大小)。 - **合并策略**:设置 `compaction.max.file.size=128MB` 避免小文件问题[^1][^4]。
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