系统设计的垂直拆分和分平拆分

系统设计的垂直拆分和分平拆分

second60 20180420

1背景

当一个系统/网站，刚开始的时候，所有的业务模块和数据都是放在一起的，只有小量的人来开发和维护；

但当系统/网站不断丰富功能和业务的时候，系统将会变的越来越庞大，也会逐渐拆分成各个子系统来支撑，这此就需要把系统拆分，把原来强耦合的系统，拆分成弱耦合的多个子系统，数据表也因为数据量大，需要按业务垂直拆分和按大小来水平拆分。

 

2 系统的拆分

对于系统来说，一般都是系统初始设计时，就考虑好整个系统的架框，分好框架层次，和各个服务，考虑框架的通用性，可配置，可扩展，可兼容等特点。

虽然前期设计好系统框架，但难免随时业务和功能的扩张，系统变的比较庞大，需要对系统进行进一步的细分，主要有两个方向，即垂直扩展和水平扩展。

 

2.1 系统的垂直扩展

对于系统的垂直扩展，即把系统按业务分级，把可独立，或可划分的业务独立出子系统。

 

2.1.1 例1

一个简单交易系统，会按业务分，独立出账户类服务，资金类服务，交易类服务。

优点：

1. 耦合度由强耦合变低耦合

2. 拆分后，各子系统接口通用，可服务于其他子系统

3. 每个子系统独立，子系统出问题，只会影响部份涉及此子系统的业务，不会影响全部业务

2.1.2 例2

又如果，一个游戏后台业务进程

 

刚开始，可能游戏后台需求简单，把所有业务都放在一个服务中，可能包括：活动类，任务类，社交类。

但后面需求扩展后，可按业务分子服务，分为：活动类服务，任务类服务，社交系统等。

 

2.2 系统的水平扩展

对于系统的水平扩展，即相同的业务，多分几个服务，但各服务其实是一样的，也就是集群。

例如：一个订单服务，每天的订单量十万，一个服务可以搞定，但当订单量达到二十万压力很大时，可以多启一个相同的服务，即相当，两个服务，每个服务处理十万的订单量。当订单量逐渐增加，服务数量也随着增长。

参考：分布式和集群

 

2.3 数据库的扩展

系统运营初期，数据量比较小，所有数据表都在一个库中；但当业务量大后，数据量大，数据表也会变的很庞大，系统数据库操作将会变的比较慢。

 

比如：前期，数据表的大小可能就只有百万的数据量，但发展起来后，数据量增长到上千万一个表。无论是查找速度，还是更新速度，都会变的比较慢。

单表数据量大将会成为性能的瓶颈。

 

2.3.1 数据库的垂直拆分

数据库的垂直拆分，就是按业务，分库分表。

把原有的一个数据库，按业务分成多个数据库，每个数据库放不同业务的表。

垂直拆分，即把不同的表拆分到不同的数据库中。

 

例如：

一个电商系统，只有一个数据库，数据库中有用户表，订单表，支付表等。垂直扩展后，把数据库分成用户信息库，订单交易库，支付数据库。

 

垂直拆分的优点：

1. 拆分后，业务分类，规则明确清晰

2. 系统可扩展性好，可进一步细节

3. 数据库维护方便简单，相关功能的人，只需关注自已的关注的库

4. 可读性高，维护成本降低

 

缺点：

1. 之前有关联的不同库的表，不能再join, 交互通过接口方式解决，代码量增大

2. 每个子库关可能存在性能瓶颈，影响其他库，解决方法，可通过缓存解决

3. 解决不了单表数据量大的瓶颈问题

 

2.3.2 数据库的水平拆分

垂直拆分，其实就是业务的拆分，数据库拆分后，可以更加明确每个库的业务，也更方便维护，但解决不了大数据的瓶颈问题。这时就需要用到数据库的水平拆分。

 

数据库的水平拆分，简单点，就是分库分表。 把同一个表拆分到不同的数据库或数据表中。