数据库软件架构设计些什么

由 58沈剑 创建, 最后一次修改 2017-05-04

一、基本概念

概念一“单库”

单库


概念二“分片”

分片

分片解决的是“数据量太大”的问题,也就是通常说的“水平切分”。

一旦引入分片,势必有“数据路由”的概念,哪个数据访问哪个库。


路由规则通常有3种方法:

(1)范围:range

优点:简单,容易扩展

缺点:各库压力不均(新号段更活跃)

(2)哈希:hash

优点:简单,数据均衡,负载均匀

缺点:迁移麻烦(2库扩3库数据要迁移)

(3)路由服务:router-config-server

优点:灵活性强,业务与路由算法解耦

缺点:每次访问数据库前多一次查询


大部分互联网公司采用的方案二:哈希分库,哈希路由

概念三“分组”
分组
分组解决“可用性”问题,分组通常通过主从复制的方式实现。

互联网公司数据库实际软件架构是:又分片,又分组(如下图)
实际应用:分组+分片

二、数据库架构设计思路

数据库软件架构师平时设计些什么东西呢?至少要考虑以下四点:

(1)如何保证数据可用性

(2)如何提高数据库读性能(大部分应用读多写少,读会先成为瓶颈)

(3)如何保证一致性

(4)如何提高扩展性


2.1如何保证数据的可用性?

解决可用性问题的思路是=>冗余

如何保证站点的可用性?复制站点,冗余站点

如何保证服务的可用性?复制服务,冗余服务

如何保证数据的可用性?复制数据,冗余数据


数据的冗余,会带来一个副作用=>引发一致性问题(先不说一致性问题,先说可用性)

如何保证数据库“读”高可用?

冗余读库

“读”高可用

冗余读库带来的副作用?读写有延时,可能不一致

上面这个图是很多互联网公司mysql的架构,写仍然是单点,不能保证写高可用。


如何保证数据库“写”高可用?

冗余写库

“写”高可用

采用双主互备的方式,可以冗余写库

带来的副作用?双写同步,数据可能冲突(例如“自增id”同步冲突),如何解决同步冲突,有两种常见解决方案:

(1)两个写库使用不同的初始值,相同的步长来增加id:1写库的id为0,2,4,6...;2写库的id为1,3,5,7…

(2)不使用数据的id,业务层自己生成唯一的id,保证数据不冲突


58同城没有使用上述两种架构来做读写的“高可用”,58同城采用的是“双主当主从用”的方式
双主方式

仍是双主,但只有一个主提供服务(读+写),另一个主是“shadow-master”,只用来保证高可用,平时不提供服务。

master挂了,shadow-master顶上(vip漂移,对业务层透明,不需要人工介入)

这种方式的好处

1)读写没有延时

2)读写高可用

不足

1)不能通过加从库的方式扩展读性能

2)资源利用率为50%,一台冗余主没有提供服务

那如何提高读性能呢?进入第二个话题,如何提供读性能。


2.2如何扩展读性能?

提高读性能的方式大致有三种,第一种是建立索引。这种方式不展开,要提到的一点是,不同的库可以建立不同的索引

建立索引

写库不建立索引;

线上读库建立线上访问索引,例如uid;

线下读库建立线下访问索引,例如time;


第二种扩充读性能的方式是,增加从库,这种方法大家用的比较多,但是,存在两个缺点:

(1)从库越多,同步越慢

(2)同步越慢,数据不一致窗口越大(不一致后面说,还是先说读性能的提高)


58同城没有采用这种方法提高数据库读性能(没有从库),采用的是增加缓存。常见的缓存架构如下:
常见玩法:缓存+数据
上游是业务应用,下游是主库,从库(读写分离),缓存。

58同城的玩法是:服务+数据库+缓存一套
58玩法:服务+缓存+数据
业务层不直接面向db和cache,服务层屏蔽了底层db、cache的复杂性。为什么要引入服务层,今天不展开,58采用了“服务+数据库+缓存一套”的方式提供数据访问,用cache提高读性能。

不管采用主从的方式扩展读性能,还是缓存的方式扩展读性能,数据都要复制多份(主+从,db+cache),一定会引发一致性问题。

2.3如何保证一致性?

主从数据库的一致性,通常有两种解决方案:

(1)中间件

中间件

如果某一个key有写操作,在不一致时间窗口内,中间件会将这个key的读操作也路由到主库上。

这个方案的缺点是,数据库中间件的门槛较高(百度,腾讯,阿里,360等一些公司有,当然58也有)

(2)强制读主

双主方式

58的“双主当主从用”的架构,不存在主从不一致的问题。

第二类不一致,是db与缓存间的不一致
常见玩法:缓存+数据

常见的缓存架构如上,此时写操作的顺序是

(1)淘汰cache

(2)写数据库

读操作的顺序是

(1)读cache,如果cache hit则返回

(2)如果cache miss,则读从库

(3)读从库后,将数据放回cache


在一些异常时序情况下,有可能从【从库读到旧数据(同步还没有完成),旧数据入cache后】,数据会长期不一致。

解决办法是“缓存双淘汰”,写操作时序升级为:

(1)淘汰cache

(2)写数据库

(3)在经验“主从同步延时窗口时间”后,再次发起一个异步淘汰cache的请求


这样,即使有脏数据如cache,一个小的时间窗口之后,脏数据还是会被淘汰。带来的代价是,多引入一次读miss(成本可以忽略)。

除此之外,58同城的最佳实践之一是:建议为所有cache中的item设置一个超时时间

说完一致性,最后一个话题是扩展性。


2.4如何提高数据库的扩展性?

原来用hash的方式路由,分为2个库,数据量还是太大,要分为3个库,势必需要进行数据迁移,58同城有一个很帅气的“数据库秒级扩容”方案。

如何秒级扩容?

首先,我们不做2库变3库的扩容,我们做2库变4库(库加倍)的扩容(未来4->8->16)

2库变4库前

服务+数据库是一套(省去了缓存)

数据库采用“双主”的模式。


扩容步骤:

第一步,将一个主库提升

第二步,修改配置,2库变4库(原来MOD2,现在配置修改后MOD4)

扩容完成

2库变4库

原MOD2为偶的部分,现在会MOD4余0或者2

原MOD2为奇的部分,现在会MOD4余1或者3

数据不需要迁移,同时,双主互相同步,一遍是余0,一边余2,两边数据同步也不会冲突,秒级完成扩容!


最后,要做一些收尾工作:

(1)将旧的双主同步解除

(2)增加新的双主(双主是保证可用性的,shadow-master平时不提供服务)

(3)删除多余的数据(余0的主,可以将余2的数据删除掉)

2库变4库完成

这样,秒级别内,我们就完成了2库变4库的扩展。


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