数据库高性能架构模式

news2024/11/16 3:51:59

互联网业务兴起之后，海量用户加上海量数据的特点，单个数据库服务器已经难以满足业务需要，必须考虑数据库集群的方式来提升性能。高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，第二种方式是“数据库分片”。

1、读写分离架构

**读写分离原理：**读写分离的基本原理是将数据库读写操作分散到不同的节点上，下面是其基本架构图：

读写分离的基本实现：

主库负责处理事务性的增删改操作，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。
读写分离是根据 SQL 语义的分析，将读操作和写操作分别路由至主库与从库。
通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理能力。
使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。

下图展示了根据业务需要，将用户表的写操作和读操路由到不同的数据库的方案：

CAP 理论：

CAP 定理（CAP theorem）又被称作布鲁尔定理（Brewer’s theorem），是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一个猜想。对于设计分布式系统的架构师来说，CAP 是必须掌握的理论。

在一个分布式系统中，当涉及读写操作时，只能保证一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三者中的两个，另外一个必须被牺牲。

C 一致性（Consistency）：对某个指定的客户端来说，读操作保证能够返回最新的写操作结果
A 可用性（Availability）：非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应）
P 分区容忍性（Partition Tolerance）：当出现网络分区后（可能是丢包，也可能是连接中断，还可能是拥塞），系统能够继续“履行职责”

CAP特点：

在实际设计过程中，每个系统不可能只处理一种数据，而是包含多种类型的数据，有的数据必须选择 CP，有的数据必须选择 AP，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构。
- CP：如下图所示，为了保证一致性，当发生分区现象后，N1 节点上的数据已经更新到 y，但由于 N1 和 N2 之间的复制通道中断，数据 y 无法同步到 N2，N2 节点上的数据还是 x。这时客户端 C 访问 N2 时，N2 需要返回 Error，提示客户端 C“系统现在发生了错误”，这种处理方式违背了可用性（Availability）的要求，因此 CAP 三者只能满足 CP。

AP：如下图所示，为了保证可用性，当发生分区现象后，N1 节点上的数据已经更新到 y，但由于 N1 和 N2 之间的复制通道中断，数据 y 无法同步到 N2，N2 节点上的数据还是 x。这时客户端 C 访问 N2 时，N2 将当前自己拥有的数据 x 返回给客户端 C 了，而实际上当前最新的数据已经是 y 了，这就不满足一致性（Consistency）的要求了，因此 CAP 三者只能满足 AP。注意：这里 N2 节点返回 x，虽然不是一个“正确”的结果，但是一个“合理”的结果，因为 x 是旧的数据，并不是一个错乱的值，只是不是最新的数据而已。

CAP 理论中的 C 在实践中是不可能完美实现的，在数据复制的过程中，节点N1 和节点 N2 的数据并不一致（强一致性）。即使无法做到强一致性，但应用可以采用适合的方式达到最终一致性。具有如下特点：

基本可用（Basically Available）：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
软状态（Soft State）：允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。这里的中间状态就是 CAP 理论中的数据不一致。
最终一致性（Eventual Consistency）：系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。

2、数据库分片架构

读写分离的问题：

读写分离分散了数据库读写操作的压力，但没有分散存储压力，为了满足业务数据存储的需求，就需要将存储分散到多台数据库服务器上。

数据分片：

将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中，以达到提升性能瓶颈以及可用性的效果。数据分片的有效手段是对关系型数据库进行分库和分表。数据分片的拆分方式又分为垂直分片和水平分片。

2.1、垂直分片

垂直分库：

按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。

下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案：

垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

垂直分表：

垂直分表适合将表中某些不常用的列，或者是占了大量空间的列拆分出去。

假设我们是一个婚恋网站，用户在筛选其他用户的时候，主要是用 age 和 sex 两个字段进行查询，而 nickname 和 description 两个字段主要用于展示，一般不会在业务查询中用到。description 本身又比较长，因此我们可以将这两个字段独立到另外一张表中，这样在查询 age 和 sex 时，就能带来一定的性能提升。

垂直分表引入的复杂性主要体现在表操作的数量要增加。例如，原来只要一次查询就可以获取 name、age、sex、nickname、description，现在需要两次查询，一次查询获取 name、age、sex，另外一次查询获取 nickname、description。

水平分表适合表行数特别大的表，水平分表属于水平分片。

2.2、水平分片

水平分片又称为横向拆分。 相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。例如：根据主键分片，偶数主键的记录放入 0 库（或表），奇数主键的记录放入 1 库（或表），如下图所示。

单表进行切分后，是否将多个表分散在不同的数据库服务器中，可以根据实际的切分效果来确定。

**水平分表：**单表切分为多表后，新的表即使在同一个数据库服务器中，也可能带来可观的性能提升，如果性能能够满足业务要求，可以不拆分到多台数据库服务器，毕竟业务分库也会引入很多复杂性；
**水平分库：**如果单表拆分为多表后，单台服务器依然无法满足性能要求，那就需要将多个表分散在不同的数据库服务器中。