不管是IO瓶頸,還是CPU瓶頸,最終都會導致數(shù)據(jù)庫的活躍連接數(shù)增加,進而逼近甚至達到數(shù)據(jù)庫可承載活躍連接數(shù)的閾值。在業(yè)務Service來看就是,可用數(shù)據(jù)庫連接少甚至無連接可用。接下來就可以想象了吧(并發(fā)量、吞吐量、崩潰)。
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第一種:磁盤讀IO瓶頸,熱點數(shù)據(jù)太多,數(shù)據(jù)庫緩存放不下,每次查詢時會產(chǎn)生大量的IO,降低查詢速度 -> 分庫和垂直分表。第二種:網(wǎng)絡(luò)IO瓶頸,請求的數(shù)據(jù)太多,網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠 -> 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(yōu)化,建立合適的索引,在業(yè)務Service層進行業(yè)務計算。第二種:單表數(shù)據(jù)量太大,查詢時掃描的行太多,SQL效率低,CPU率先出現(xiàn)瓶頸 -> 水平分表。
概念:以字段為依據(jù),按照一定策略(hash、range等),將一個庫中的數(shù)據(jù)拆分到多個庫中。 結(jié)果:
場景:系統(tǒng)絕對并發(fā)量上來了,分表難以根本上解決問題,并且還沒有明顯的業(yè)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(jù),按照一定策略(hash、range等),將一個表中的數(shù)據(jù)拆分到多個表中。 結(jié)果:
場景:系統(tǒng)絕對并發(fā)量并沒有上來,只是單表的數(shù)據(jù)量太多,影響了SQL效率,加重了CPU負擔,以至于成為瓶頸。推薦: 一次SQL查詢優(yōu)化原理分析 分析:表的數(shù)據(jù)量少了,單次SQL執(zhí)行效率高,自然減輕了CPU的負擔。
概念:以表為依據(jù),按照業(yè)務歸屬不同,將不同的表拆分到不同的庫中。 結(jié)果:
場景:系統(tǒng)絕對并發(fā)量上來了,并且可以抽象出單獨的業(yè)務模塊。 分析:到這一步,基本上就可以服務化了。例如,隨著業(yè)務的發(fā)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(yè)務的發(fā)展孵化出了一套業(yè)務模式,這時可以將相關(guān)的表拆到單獨的庫中,甚至可以服務化。
概念:以字段為依據(jù),按照字段的活躍性,將表中字段拆到不同的表(主表和擴展表)中。 結(jié)果:
場景:系統(tǒng)絕對并發(fā)量并沒有上來,表的記錄并不多,但是字段多,并且熱點數(shù)據(jù)和非熱點數(shù)據(jù)在一起,單行數(shù)據(jù)所需的存儲空間較大。以至于數(shù)據(jù)庫緩存的數(shù)據(jù)行減少,查詢時會去讀磁盤數(shù)據(jù)產(chǎn)生大量的隨機讀IO,產(chǎn)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數(shù)據(jù)(可能會冗余經(jīng)常一起查詢的數(shù)據(jù))放在一起作為主表,非熱點數(shù)據(jù)放在一起作為擴展表。這樣更多的熱點數(shù)據(jù)就能被緩存下來,進而減少了隨機讀IO。拆了之后,要想獲得全部數(shù)據(jù)就需要關(guān)聯(lián)兩個表來取數(shù)據(jù)。但記住,千萬別用join,因為join不僅會增加CPU負擔并且會講兩個表耦合在一起(必須在一個數(shù)據(jù)庫實例上)。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),應該在業(yè)務Service層做文章,分別獲取主表和擴展表數(shù)據(jù)然后用關(guān)聯(lián)字段關(guān)聯(lián)得到全部數(shù)據(jù)。
注:工具的利弊,請自行調(diào)研,官網(wǎng)和社區(qū)優(yōu)先。
根據(jù)容量(當前容量和增長量)評估分庫或分表個數(shù) -> 選key(均勻)-> 分表規(guī)則(hash或range等)-> 執(zhí)行(一般雙寫)-> 擴容問題(盡量減少數(shù)據(jù)的移動)。 五、分庫分表問題
基于水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法。 端上除了partition key只有一個非partition key作為條件查詢映射法
基因法
注:寫入時,基因法生成user_id,如圖。關(guān)于xbit基因,例如要分8張表,23=8,故x取3,即3bit基因。根據(jù)user_id查詢時可直接取模路由到對應的分庫或分表。根據(jù)user_name查詢時,先通過user_name_code生成函數(shù)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算法。
端上除了partition key不止一個非partition key作為條件查詢映射法
冗余法
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(shù)棧呢?
后臺除了partition key還有各種非partition key組合條件查詢NOSQL法
冗余法
基于水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法。
注:用NoSQL法解決(ES等)。
基于水平分庫分表,拆分策略為常用的hash法。 水平擴容庫(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。
網(wǎng)頁題目:MySQL:互聯(lián)網(wǎng)公司常用分庫分表方案匯總!
文章鏈接:http://bm7419.com/article2/iippoc.html
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