MySQL 網際網路公司常用分庫分表方案彙總

2021-10-05 01:15:54 字數 2933 閱讀 8103

不管是io瓶頸,還是cpu瓶頸,最終都會導致資料庫的活躍連線數增加,進而逼近甚至達到資料庫可承載活躍連線數的閾值。在業務service來看就是,可用資料庫連線少甚至無連線可用。接下來就可以想象了吧(併發量、吞吐量、崩潰)。

第一種:磁碟讀io瓶頸,熱點資料太多,資料庫快取放不下,每次查詢時會產生大量的io,降低查詢速度 -> 分庫和垂直分表。

第二種:網路io瓶頸,請求的資料太多,網路頻寬不夠 -> 分庫。

第一種:sql問題,如sql中包含join,group by,order by,非索引字段條件查詢等,增加cpu運算的操作 -> sql優化,建立合適的索引,在業務service層進行業務計算。

第二種:單錶資料量太大,查詢時掃瞄的行太多,sql效率低,cpu率先出現瓶頸 -> 水平分表。

概念:以字段為依據,按照一定策略(hash、range等),將乙個庫中的資料拆分到多個庫中。

結果

場景:系統絕對併發量上來了,分表難以根本上解決問題,並且還沒有明顯的業務歸屬來垂直分庫。

分析:庫多了,io和cpu的壓力自然可以成倍緩解。

概念:以字段為依據,按照一定策略(hash、range等),將乙個表中的資料拆分到多個表中。

結果

場景:系統絕對併發量並沒有上來,只是單錶的資料量太多,影響了sql效率,加重了cpu負擔,以至於成為瓶頸。推薦:一次sql查詢優化原理分析

分析:表的資料量少了,單次sql執行效率高,自然減輕了cpu的負擔。

概念:以表為依據,按照業務歸屬不同,將不同的表拆分到不同的庫中。

結果

場景:系統絕對併發量上來了,並且可以抽象出單獨的業務模組。

分析:到這一步,基本上就可以服務化了。例如,隨著業務的發展一些公用的配置表、字典表等越來越多,這時可以將這些表拆到單獨的庫中,甚至可以服務化。再有,隨著業務的發展孵化出了一套業務模式,這時可以將相關的表拆到單獨的庫中,甚至可以服務化。

概念:以字段為依據,按照欄位的活躍性,將表中字段拆到不同的表(主表和擴充套件表)中。

結果

場景:系統絕對併發量並沒有上來,表的記錄並不多,但是欄位多,並且熱點資料和非熱點資料在一起,單行資料所需的儲存空間較大。以至於資料庫快取的資料行減少,查詢時會去讀磁碟資料產生大量的隨機讀io,產生io瓶頸。

分析:可以用列表頁和詳情頁來幫助理解。垂直分表的拆分原則是將熱點資料(可能會冗餘經常一起查詢的資料)放在一起作為主表,非熱點資料放在一起作為擴充套件表。這樣更多的熱點資料就能被快取下來,進而減少了隨機讀io。拆了之後,要想獲得全部資料就需要關聯兩個表來取資料。

但記住,千萬別用join,因為join不僅會增加cpu負擔並且會講兩個表耦合在一起(必須在乙個資料庫例項上)。關聯資料,應該在業務service層做文章,分別獲取主表和擴充套件表資料然後用關聯字段關聯得到全部資料。

注:工具的利弊,請自行調研,官網和社群優先。

根據容量(當前容量和增長量)評估分庫或分表個數 -> 選key(均勻)-> 分表規則(hash或range等)-> 執行(一般雙寫)-> 擴容問題(儘量減少資料的移動)。

擴充套件:mysql:分庫分表與分割槽的區別和思考

基於水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法。

端上除了partition key只有乙個非partition key作為條件查詢

注:寫入時,基因法生成user_id,如圖。關於xbit基因,例如要分8張表,23=8,故x取3,即3bit基因。根據user_id查詢時可直接取模路由到對應的分庫或分表。

根據user_name查詢時,先通過user_name_code生成函式生成user_name_code再對其取模路由到對應的分庫或分表。id生成常用snowflake演算法。

端上除了partition key不止乙個非partition key作為條件查詢

注:按照order_id或buyer_id查詢時路由到db_o_buyer庫中,按照seller_id查詢時路由到db_o_seller庫中。感覺有點本末倒置!有其他好的辦法嗎?改變技術棧呢?

後台除了partition key還有各種非partition key組合條件查詢基於水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法。

注:用nosql法解決(es等)。

基於水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法。

水平擴容庫(公升級從庫法)

注:擴容是成倍的。

水平擴容表(雙寫遷移法)

注:雙寫是通用方案。

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