分布式数据库选型——数据水平拆分方案

概述

水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大部分人熟知。分库分表、异构索引、小表广播、这些功能几乎是产品功能需求标配。然而有些客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。
本文尝试从数据的角度总结分布式数据的复制（replication）和分区（partition）技术原理和方案，其中分区也有称为分片（sharding），希望能引起读者一些思考，在分布式数据库选型中能注意这些细节的区别，选择适合业务的数据水平拆分方案。

分布式数据库架构

分布式数据库以集群形式存在，有多个节点。集群架构有共享磁盘架构（shared-disk）和无共享架构（shared-nothing）。后者有时也称为水平扩展（horizontal scale）或向外扩展（scale out），本文主要总结无共享架构方案。

无共享架构的各个节点之间的通信都是软件层面使用网络实现，不同产品在架构不同导致这个细节也不同。有些架构是计算与存储分离。计算节点特点是无状态（即数据不要求持久化），通过集群方式管理，可以水平扩展；存储节点有数据，使用复制和分区技术，节点间任务集中调度或者独立交互。了解这个架构细节都可用性分析会更加具体。具体分布式数据库架构有哪些请参考《一些关系数据库的架构总结》。

这里节点的实际体现形式可以是一个机器，也可以是机器上的一个实例。比如说有些数据库支持单机安装多个实例，如MySQL。每个节点具备一定的资源和能力。资源指的是CPU、内存和磁盘，能力是提供数据读写和存储能力。分布式数据库需要把多个节点的能力聚集到一起集中管理，只是不同分布式数据库产品对资源的管理能力各有特点。

在分布式数据库里，数据随处可见，这是最容易让人混淆的地方。因为数据经过复制和分区后会有两种存在形式：副本(replica)和分区(partition)。

数据的复制（replication）

复制（replication）指在几个不同的节点上保存数据的相同副本（replica）。复制提供了冗余的能力。其作用一是提供高可用能力：如果一个节点不可用，剩余的节点可以快速提供数据服务。作用二是提供读写分离能力。常见的有两副本和三副本架构。

多个副本内容相同，角色会有区分。常见的是一个副本是Leader角色（有的也称主副本），默认提供读写服务；其他副本是Follower角色（有的也称备副本），默认不提供服务。这种架构也称为基于单Leader的（Single Leader-based）。还有其他架构是多Leader的，每个Leader都有数据要复制到其他Leader或Follower，这种架构会有个明显的问题就是数据冲突处理。如果产品层面不处理，用户直接使用风险会很高。

后面讨论的是前者：基于单Leader副本架构。

多副本之间数据同步不是依赖业务多写，而是采用副本间复制事务日志（Redo）技术。复制的方式有同步复制和异步复制。使用同步复制方式，备副本要收到Redo并落盘主副本才能提交，也叫强同步；使用异步复制方式，Follower副本相对Leader副本内容会有延时，具体延时多少取决于Leader副本上事务量、网络传输速度、Follower副本所在节点的负载和能力。强同步的缺点时主副本写性能会下降，同时如果备副本不可用主副本也不能提供服务（变相的解决方案是复制方式降级为异步复制）。

传统关系型数据库还有一种用法一主两备架构，使用同步复制，只要任何一个备副本收到Redo，主副本的事务就可以提交。这个方案优点是保障了数据在多个副本中存在，高可用时有候选副本，也不用担心挂掉一个备副本会影响主副本。它的缺点是不能自动知道哪个候选副本拥有主副本最新最全的数据，也不强制要求两个备副本都要拥有全部数据。

还有一类三副本架构在复制时使用的是Paxos协议ÿ