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(1)可用性设计 解决思路:复制 冗余 副作用:复制 冗余一定会引发一致性问题 保证“读”高可用的方法:复制从库,冗余数据,如下图
解决方案:见下文 保证“写”高可用的一般方法:双主模式,即复制主库(很多公司用单master,此时无法保证写的可用性),冗余数据,如下图
解决方案: a)方案一:由数据库或者业务层保证key在两个主上不冲突 b)方案二:见下文 58同城保证“写”高可用的方法:“双主”当“主从”用,不做读写分离,在“主”挂掉的情况下,“从”(其实是另外一个主),顶上,如下图
带来的问题:读性能如何扩充?解决方案见下文 (2)读性能设计:如何扩展读性能 最常用的方法是,建立索引 建立非常多的索引,副作用是: a)降低了写性能 b)索引占内存多了,放在内存中的数据就少了,数据命中率就低了,IO次数就多了 但是否想到,不同的库可以建立不同的索引呢?如下图
主库只提供写,不建立索引 online从库只提供online读,建立online读索引 offline从库只提供offline读,建立offline读索引 提高读性能常见方案二,增加从库 上文已经提到,这种方法会引发主从不一致问题,从库越多,主从时延越长,不一致问题越严重 这种方案很常见,但58没有采用 提高读性能方案三,增加缓存 传统缓存的用法是: a)发生写请求时,先淘汰缓存,再写数据库 b)发生读请求时,先读缓存,hit则返回,miss则读数据库并将数据入缓存(此时可能旧数据入缓存),如下图
a)如上文所述,数据复制会引发一致性问题,由于主从延时的存在,可能引发缓存与数据库数据不一致 b)所有app业务层都要关注缓存,无法屏蔽“主 从 缓存”的复杂性 58同城缓存使用方案:服务 数据 缓存
1)引入服务层屏蔽“数据库 缓存” 2)不做读写分离,读写都到主的模式,不会引发不一致 (3)一致性设计 主从不一致解决方案 方案一:引入中间件
方案二:读写都到主 上文已经提到,58同城采用了这种方法,不做读写分离,不会不一致 数据库与缓存不一致解决方案 两次淘汰法 异常的读写时序,或导致旧数据入缓存,一次淘汰不够,要进行二次淘汰 a)发生写请求时,先淘汰缓存,再写数据库,额外增加一个timer,一定时间(主从同步完成的经验时间)后再次淘汰 b)发生读请求时,先读缓存,hit则返回,miss则读数据库并将数据入缓存(此时可能旧数据入缓存,但会被二次淘汰淘汰掉,最终不会引发不一致) (4)扩展性设计 (4.1)58同城秒级别数据扩容 需求:原来水平切分为N个库,现在要扩充为2N个库,希望不影响服务,在秒级别完成
由于是2扩4,不会存在数据迁移,原来的0库变为0库 2库,原来的1库变为1库和3库 此时损失的是数据的可用性
这种方案可以秒级完成N库到2N库的扩容。 存在的问题:只能完成N库扩2N库的扩容(不需要数据迁移),非通用扩容方案(例如3库扩4库就无法完成) (4.2)非指数扩容,数据库增加字段,数据迁移 [这些方法在(上)篇中都已经介绍过,此处不再冗余,有兴趣的朋友回复“同城”回看(上)篇] 方案一:追日志方案 方案二:双写方案 (4.3)水平切分怎么切 四类场景覆盖99%拆库业务 a)“单key”场景,用户库如何拆分: user(uid, XXOO) b)“1对多”场景,帖子库如何拆分: tiezi(tid, uid, XXOO) c)“多对多”场景,好友库如何拆分: friend(uid, friend_uid, XXOO) d)“多key”场景,订单库如何拆分:order(oid, buyer_id, seller_id, XXOO) [这些拆库方案在(上)篇中都已经介绍过,此处不再冗余,有兴趣的朋友回复“同城”回看(上)篇] (5)海量数据下,SQL怎么玩 不会这么玩 a)各种联合查询 b)子查询 c)触发器 d)用户自定义函数 e)“事务”都用的很少 原因:对数据库性能影响极大 拆库后,IN查询怎么玩[回复“同城”回看(上)篇] 拆库后,非Partition key的查询怎么玩[回复“同城”回看(上)篇] 拆库后,夸库分页怎么玩?[回复“同城”回看(上)篇] 问题的提出与抽象:ORDER BY xxx OFFSET xxx LIMIT xxx 单机方案:ORDER BY time OFFSET 10000 LIMIT 100 分库后的难题:如何确认全局偏移量 分库后传统解决方案:查询改写 内存排序 a)ORDER BY time OFFSET 0 LIMIT 10000 100 b)对20200条记录进行排序 c)返回第10000至10100条记录 优化方案一:增加辅助id,以减少查询量 优化方案二:模糊查询 a)业务上:禁止查询XX页之后的数据 b)业务上:允许模糊返回 => 第100页数据的精确性真这么重要么? 最后的大招!!!(由于时间问题,只在DTCC2015上分享了哟) 优化方案三:终极方案,业务无损,查询改写与两段查询 需求:ORDER BY x OFFSET 10000 LIMIT 4; 如何在分库下实现(假设分3库) 步骤一、查询改写: ORDER BY x OFFSET 3333 LIMIT 4 [4,7,9,10] <= 1库返回 [3,5,6,7] <= 2库返回 [6,8,9,11] <= 3库返回 步骤二、找到步骤一返回的min和max,即3和11 步骤三、通过min和max二次查询:ORDER BY x WHERE x BETWEEN 3 AND 11 [3,4,7,9,10] <= 1库返回,4在1库offset是3333,于是3在1库的offset是3332 [3,5,6,7,11] <= 2库返回,3在2库offset是3333 [3,5,6,8,9,11] <= 3库返回,6在3库offset是3333,于是3在3库的offset是3331 步骤四、找出全局OFFSET 3是全局offset3332 3333 3331=9996 当当当当,跳过3,3,3,4,于是全局OFFSET 10000 LIMIT 4是[5,5,6,6] 总结:58同城数据库架构设计思路 (1)可用性,解决思路是冗余(复制) (1.1)读可用性:多个从库 (1.2)写可用性:双主模式 or 双主当主从用(58的玩法) (2)读性能,三种方式扩充读性能 (2.1)增加索引:主从上的索引可以不一样 (2.2)增加从库 (2.3)增加缓存:服务 缓存 数据一套(58的玩法) (3)一致性 (3.1)主从不一致:引入中间层 or 读写都走主库(58的玩法) (3.2)缓存不一致:双淘汰来解决缓存不一致问题 (4)扩展性 (4.1)数据扩容:提升从库,double主库,秒级扩容 (4.2)字段扩展:追日志法 or 双写法 (4.3)水平切分 (单key)用户库如何拆分:, user(uid XXOO) (1对多)帖子库如何拆分: tiezi(tid, uid, XXOO) (多对多)好友库如何拆分: friend(uid, friend_uid, XXOO) (多key)订单库如何拆分:order(oid, buyer_id, seller_id, XXOO) (5)SQL玩法 (5.0)不这么玩:联合查询,子查询,触发器,自定义函数,事务 (5.1)IN查询:分发MR or 拼装成不同SQL语句 (5.2)非partition key查询:定位一个库 or 分发MR (5.3)夸库分页 (5.3.1)修改sql语句,服务内排序 (5.3.2)引入特殊id,减少返回数量 (5.3.3)业务优化,允许模糊查询 (5.3.4)查询改写,二段查询 程序员日志 打造面向资深开发者的第一新媒体 深度丨有料丨有意思 |
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