數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分架構(gòu)方案

1、 數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分架構(gòu)方案我是架構(gòu)師 微信號(hào) Architect-msup功能介紹 經(jīng)過(guò)多年的積淀，已有互聯(lián)網(wǎng)、金融、電信、能源、制造等領(lǐng)域近千名架構(gòu)師、CTO、開(kāi)發(fā)人員通過(guò)本平臺(tái)發(fā)布最前沿的技術(shù)，這里將有各位大牛的干貨分享，相信人人都會(huì)有收獲，人人都是架構(gòu)師！數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分是一個(gè)很有意思的話題，不同業(yè)務(wù)類型，數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分的方法不同。本篇將以“訂單中心”為例，介紹“多key”類業(yè)務(wù)，隨著數(shù)據(jù)量的逐步增大，數(shù)據(jù)庫(kù)性能顯著降低，數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分相關(guān)的架構(gòu)實(shí)踐。一、什么是“多key”類業(yè)務(wù)所謂的“多key”，是指一條元數(shù)據(jù)中，有多個(gè)屬性上存在前臺(tái)在線查詢需求。訂單中心業(yè)務(wù)分析訂單中心是一個(gè)非常常見(jiàn)的“

2、多key”業(yè)務(wù)，主要提供訂單的查詢與修改的服務(wù)，其核心元數(shù)據(jù)為：Order(oid, buyer_uid, seller_uid, time,money, detail);其中：oid為訂單ID，主鍵buyer_uid為買家uidseller_uid為賣家uidtime, money, detail, 等為訂單屬性數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)上，一般來(lái)說(shuō)在業(yè)務(wù)初期，單庫(kù)單表就能夠搞定這個(gè)需求，典型的架構(gòu)設(shè)計(jì)為：order-center：訂單中心服務(wù)，對(duì)調(diào)用者提供友好的RPC接口order-db：對(duì)訂單進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)隨著訂單量的越來(lái)越大，數(shù)據(jù)庫(kù)需要進(jìn)行水平切分，由于存在多個(gè)key上的查詢需求，用哪個(gè)字段進(jìn)行切分，成

3、了需要解決的關(guān)鍵技術(shù)問(wèn)題：如果用oid來(lái)切分，buyer_uid和seller_uid上的查詢則需要遍歷多庫(kù)如果用buyer_uid或seller_uid來(lái)切分，其他屬性上的查詢則需要遍歷多庫(kù)總之，很難有一個(gè)完全之策，在展開(kāi)技術(shù)方案之前，先一起梳理梳理查詢需求。二、訂單中心屬性查詢需求分析在進(jìn)行架構(gòu)討論之前，先來(lái)對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，看哪些屬性上有查詢需求。前臺(tái)訪問(wèn)，最典型的有三類需求:訂單實(shí)體查詢：通過(guò)oid查詢訂單實(shí)體，90%流量屬于這類需求用戶訂單列表查詢：通過(guò)buyer_uid分頁(yè)查詢用戶歷史訂單列表，9%流量屬于這類需求商家訂單列表查詢：通過(guò)seller_uid分頁(yè)查詢商家歷史訂單列表

4、，1%流量屬于這類需求前臺(tái)訪問(wèn)的特點(diǎn)：吞吐量大，服務(wù)要求高可用，用戶對(duì)訂單的訪問(wèn)一致性要求高，商家對(duì)訂單的訪問(wèn)一致性要求相對(duì)較低，可以接受一定時(shí)間的延時(shí)。后臺(tái)訪問(wèn)，根據(jù)產(chǎn)品、運(yùn)營(yíng)需求，訪問(wèn)模式各異:按照時(shí)間，架構(gòu)，商品，詳情來(lái)進(jìn)行查詢后臺(tái)訪問(wèn)的特點(diǎn)：運(yùn)營(yíng)側(cè)的查詢基本上是批量分頁(yè)的查詢，由于是內(nèi)部系統(tǒng)，訪問(wèn)量很低，對(duì)可用性的要求不高，對(duì)一致性的要求也沒(méi)這么嚴(yán)格，允許秒級(jí)甚至十秒級(jí)別的查詢延時(shí)。這兩類不同的業(yè)務(wù)需求，應(yīng)該使用什么樣的架構(gòu)方案來(lái)解決呢？三、前臺(tái)與后臺(tái)分離的架構(gòu)設(shè)計(jì)如果前臺(tái)業(yè)務(wù)和后臺(tái)業(yè)務(wù)公用一批服務(wù)和一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，有可能導(dǎo)致，由于后臺(tái)的“少數(shù)幾個(gè)請(qǐng)求”的“批量查詢”的“低效”訪問(wèn)，導(dǎo)致數(shù)

5、據(jù)庫(kù)的cpu偶爾瞬時(shí)100%，影響前臺(tái)正常用戶的訪問(wèn)（例如，訂單查詢超時(shí)）。前臺(tái)與后臺(tái)訪問(wèn)的查詢需求不同，對(duì)系統(tǒng)的要求也不一樣，故應(yīng)該兩者解耦，實(shí)施“前臺(tái)與后臺(tái)分離”的架構(gòu)設(shè)計(jì)。前臺(tái)業(yè)務(wù)架構(gòu)不變，站點(diǎn)訪問(wèn)，服務(wù)分層，數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分。后臺(tái)業(yè)務(wù)需求則抽取獨(dú)立的web/service/db來(lái)支持，解除系統(tǒng)之間的耦合，對(duì)于“業(yè)務(wù)復(fù)雜”“并發(fā)量低”“無(wú)需高可用”“能接受一定延時(shí)”的后臺(tái)業(yè)務(wù)：可以去掉service層，在運(yùn)營(yíng)后臺(tái)web層通過(guò)dao直接訪問(wèn)數(shù)據(jù)層可以不需要反向代理，不需要集群冗余可以通過(guò)MQ或者線下異步同步數(shù)據(jù)，犧牲一些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性可以使用更契合大量數(shù)據(jù)允許接受更高延時(shí)的“索引外置”或者“H

6、IVE”的設(shè)計(jì)方案解決了后臺(tái)業(yè)務(wù)的訪問(wèn)需求，問(wèn)題轉(zhuǎn)化為，前臺(tái)的oid，buyer_uid，seller_uid如何來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分呢？多個(gè)維度的查詢較為復(fù)雜，對(duì)于復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計(jì)，可以逐步簡(jiǎn)化。四、假設(shè)沒(méi)有seller_uid訂單中心，假設(shè)沒(méi)有seller_uid上的查詢需求，而只有oid和buyer_uid上的查詢需求，就蛻化為一個(gè)“1對(duì)多”的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)于“1對(duì)多”的業(yè)務(wù)，水平切分應(yīng)該使用“基因法”。再次回顧一下，什么是分庫(kù)基因？通過(guò)buyer_uid分庫(kù)，假設(shè)分為16個(gè)庫(kù)，采用buyer_uid%16的方式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)路由，所謂的模16，其本質(zhì)是buyer_uid的最后4個(gè)bit決定這行

7、數(shù)據(jù)落在哪個(gè)庫(kù)上，這4個(gè)bit，就是分庫(kù)基因。也再次回顧一下，什么是基因法分庫(kù)？在訂單數(shù)據(jù)oid生成時(shí)，oid末端加入分庫(kù)基因，讓同一個(gè)buyer_uid下的所有訂單都含有相同基因，落在同一個(gè)分庫(kù)上。如上圖所示，buyer_uid=666的用戶下了一個(gè)訂單：使用buyer_uid%16分庫(kù)，決定這行數(shù)據(jù)要插入到哪個(gè)庫(kù)中分庫(kù)基因是buyer_uid的最后4個(gè)bit，即1010在生成訂單標(biāo)識(shí)oid時(shí)，先使用一種分布式ID生成算法生成前60bit（上圖中綠色部分）將分庫(kù)基因加入到oid的最后4個(gè)bit（上圖中粉色部分），拼裝成最終64bit的訂單oid（上圖中藍(lán)色部分）通過(guò)這種方法保證，同一個(gè)用戶下

8、的所有訂單oid，都落在同一個(gè)庫(kù)上，oid的最后4個(gè)bit都相同，于是：通過(guò)buyer_uid%16能夠定位到庫(kù)通過(guò)oid%16也能定位到庫(kù)五、假設(shè)沒(méi)有oid訂單中心，假設(shè)沒(méi)有oid上的查詢需求，而只有buyer_uid和seller_uid上的查詢需求，就蛻化為一個(gè)“多對(duì)多”的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)于“多對(duì)多”的業(yè)務(wù)，水平切分應(yīng)該使用“數(shù)據(jù)冗余法”。如上圖所示：當(dāng)有訂單生成時(shí)，通過(guò)buyer_uid分庫(kù)，oid中融入分庫(kù)基因，寫入DB-buyer庫(kù)通過(guò)線下異步的方式，通過(guò)binlog+canal，將數(shù)據(jù)冗余到DB-seller庫(kù)中buyer庫(kù)通過(guò)buyer_uid分庫(kù)，seller庫(kù)通過(guò)seller_

9、uid分庫(kù)，前者滿足oid和buyer_uid的查詢需求，后者滿足seller_uid的查詢需求數(shù)據(jù)冗余的方法有很多種：服務(wù)同步雙寫服務(wù)異步雙寫線下異步雙寫（上圖所示，是線下異步雙寫）不管哪種方案，因?yàn)閮刹讲僮鞑荒鼙ＷC原子性，總有出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的可能，高吞吐分布式事務(wù)是業(yè)內(nèi)尚未解決的難題，此時(shí)的架構(gòu)優(yōu)化方向，并不是完全保證數(shù)據(jù)的一致，而是盡早的發(fā)現(xiàn)不一致，并修復(fù)不一致。最終一致性，是高吞吐互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)一致性的常用實(shí)踐。保證數(shù)據(jù)最終一致性的方案有三種：冗余數(shù)據(jù)全量定時(shí)掃描冗余數(shù)據(jù)增量日志掃描冗余數(shù)據(jù)線上消息實(shí)時(shí)檢測(cè)這些方案細(xì)節(jié)在“多對(duì)多”業(yè)務(wù)水平拆分的文章里詳細(xì)展開(kāi)分析過(guò)，便不再贅述。六、oid/

10、buyer_uid/seller_uid同時(shí)存在通過(guò)上述分析：如果沒(méi)有seller_uid，“多key”業(yè)務(wù)會(huì)蛻化為“1對(duì)多”業(yè)務(wù)，此時(shí)應(yīng)該使用“基因法”分庫(kù)：使用buyer_uid分庫(kù)，在oid中加入分庫(kù)基因如果沒(méi)有oid，“多key”業(yè)務(wù)會(huì)蛻化為“多對(duì)多”業(yè)務(wù)，此時(shí)應(yīng)該使用“數(shù)據(jù)冗余法”分庫(kù)：使用buyer_uid和seller_uid來(lái)分別分庫(kù)，冗余數(shù)據(jù)，滿足不同屬性上的查詢需求如果oid/buyer_uid/seller_uid同時(shí)存在，可以使用上述兩種方案的綜合方案，來(lái)解決“多key”業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)庫(kù)水平切分難題七、總結(jié)任何復(fù)雜難題的解決，都是一個(gè)化繁為簡(jiǎn)，逐步擊破的過(guò)程。對(duì)于像訂單中心

11、一樣復(fù)雜的“多key”類業(yè)務(wù)，在數(shù)據(jù)量較大，需要對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行水平切分時(shí)，對(duì)于后臺(tái)需求，采用“前臺(tái)與后臺(tái)分離”的架構(gòu)設(shè)計(jì)方法：前臺(tái)、后臺(tái)系統(tǒng)web/service/db分離解耦，避免后臺(tái)低效查詢引發(fā)前臺(tái)查詢抖動(dòng)采用前臺(tái)與后臺(tái)數(shù)據(jù)冗余的設(shè)計(jì)方式，分別滿足兩側(cè)的需求采用“外置索引”（例如ES搜索系統(tǒng)）或者“大數(shù)據(jù)處理”（例如HIVE）來(lái)滿足后臺(tái)變態(tài)的查詢需求對(duì)于前臺(tái)需求，化繁為簡(jiǎn)的設(shè)計(jì)思路，將“多key”類業(yè)務(wù)，分解為“1對(duì)多”類業(yè)務(wù)和“多對(duì)多”類業(yè)務(wù)分別解決：使用“基因法”，解決“1對(duì)多”分庫(kù)需求：使用buyer_uid分庫(kù)，在oid中加入分庫(kù)基因，同時(shí)滿足oid和buyer_uid上的查詢需求使用“數(shù)據(jù)冗余法”，解決“多對(duì)多”分庫(kù)需求：使用bu