Labs 導(dǎo)讀

數(shù)據(jù)庫設(shè)計是數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的重要組成部分。一個良好的數(shù)據(jù)庫可以給系統(tǒng)帶來清晰的數(shù)據(jù)統(tǒng)計與數(shù)據(jù)的詳細分析，同時給后續(xù)的開發(fā)、拓展和維護帶來極大的便捷。本文通過列舉出當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域常見的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)方案，結(jié)合數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的設(shè)計原則，對各個方案場景初步淺析，幫助大家知曉各方案優(yōu)劣及適用場景；并結(jié)合實踐經(jīng)驗，給出各個方案后續(xù)典型的演化方向，供大家作為今后數(shù)據(jù)庫架構(gòu)選型參照。

作者：薛建正

單位：中國移動智慧家庭運營中心智慧互聯(lián)產(chǎn)品部

Part 01 ●數(shù)據(jù)庫架構(gòu)原則●

高可用

高可用指的是數(shù)據(jù)庫應(yīng)盡可能地使其服務(wù)持續(xù)可用，以消除或最小化停機時間。這可以通過減少單點故障、故障切換解決方案、數(shù)據(jù)冗余等方式實現(xiàn)。

高性能

這指的是數(shù)據(jù)庫在查詢和數(shù)據(jù)操作上的處理速度。高性能數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)能迅速響應(yīng)查詢請求，甚至在處理大量數(shù)據(jù)時也能保持高性能。這在互聯(lián)網(wǎng)場景下尤為重要，因為用戶通常期望快速響應(yīng)。

一致性

在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域，一致性指的是在任何給定時間點，所有的復(fù)制數(shù)據(jù)都必須相同。數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)采取多種策略來保證一致性，比如操作的原子性（一個操作要么全部成功，要么全部失敗，不會出現(xiàn)部分完成的情況）和事務(wù)的隔離性（通過鎖和其他并發(fā)控制機制來防止多個事務(wù)交叉執(zhí)行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不一致問題）。

擴展性

擴展性指的是數(shù)據(jù)庫在增加硬件資源（如存儲和處理能力）時能有效提升性能的能力。水平擴展（增加更多服務(wù)器）和垂直擴展（增強單個服務(wù)器能力）是兩種常見的擴展策略。一個具有高擴展性的數(shù)據(jù)庫能夠應(yīng)對數(shù)據(jù)增長和查詢量的增長，保證數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

Part 02 ●常見的架構(gòu)方案●

方案一：主備架構(gòu)，只有主庫提供讀寫服務(wù)，備庫冗余作故障轉(zhuǎn)移用

jdbc//vip:3306/xxdb

1、高可用分析：高可用，主庫掛了，keepalive（只是一種工具）會自動切換到備庫。這個過程對業(yè)務(wù)層是透明的，無需修改代碼或配置。

2、高性能分析：讀寫都操作主庫，很容易產(chǎn)生瓶頸。大部分互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用讀多寫少，讀會先成為瓶頸，進而影響寫性能。另外，備庫只是單純的備份，資源利用率50%，這點方案二可解決。

3、一致性分析：讀寫都操作主庫，不存在數(shù)據(jù)一致性問題。

4、擴展性分析：無法通過加從庫來擴展讀性能，進而提高整體性能。

5、可落地分析：兩點影響落地使用。第一，性能一般，這點可以通過建立高效的索引和引入緩存來增加讀性能，進而提高性能。這也是通用的方案。第二，擴展性差，這點可以通過分庫分表來擴展。

方案二：雙主架構(gòu)，兩個主庫同時提供服務(wù)，負載均衡

jdbc//vip:3306/xxdb

1、高可用分析：高可用，一個主庫掛了，不影響另一臺主庫提供服務(wù)。這個過程對業(yè)務(wù)層是透明的，無需修改代碼或配置。

2、高性能分析：讀寫性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。

3、一致性分析：存在數(shù)據(jù)一致性問題。一致性解決方案。

4、擴展性分析：當(dāng)然可以擴展成三主循環(huán)，但筆者不建議（會多一層數(shù)據(jù)同步，這樣同步的時間會更長）。如果非得在數(shù)據(jù)庫架構(gòu)層面擴展的話，擴展為方案四。

5、可落地分析：兩點影響落地使用。第一，數(shù)據(jù)一致性問題，一致性解決方案可解決問題。第二，主鍵沖突問題，ID統(tǒng)一地由分布式ID生成服務(wù)來生成可解決問題。

方案三：主從架構(gòu)，一主多從，讀寫分離

jdbc//master-ip:3306/xxdb
jdbc//slave1-ip:3306/xxdb
jdbc//slave2-ip:3306/xxdb

1、高可用分析：主庫單點，從庫高可用。一旦主庫掛了，寫服務(wù)也就無法提供。

2、高性能分析：大部分互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用讀多寫少，讀會先成為瓶頸，進而影響整體性能。讀的性能提高了，整體性能也提高了。另外，主庫可以不用索引，線上從庫和線下從庫也可以建立不同的索引（線上從庫如果有多個還是要建立相同的索引，不然得不償失；線下從庫是平時開發(fā)人員排查線上問題時查的庫，可以建更多的索引）。

3、一致性分析：存在數(shù)據(jù)一致性問題。請看，一致性解決方案。

4、擴展性分析：可以通過加從庫來擴展讀性能，進而提高整體性能。（帶來的問題是，從庫越多需要從主庫拉取binlog日志的端就越多，進而影響主庫的性能，并且數(shù)據(jù)同步完成的時間也會更長）

5、可落地分析：兩點影響落地使用。第一，數(shù)據(jù)一致性問題，一致性解決方案可解決問題。第二，主庫單點問題，筆者暫時沒想到很好的解決方案。注：思考一個問題，一臺從庫掛了會怎樣？讀寫分離之讀的負載均衡策略怎么容錯？

方案四：雙主+主從架構(gòu)，看似完美的方案

jdbc//vip:3306/xxdb
jdbc//slave1-ip:3306/xxdb
jdbc//slave2-ip:3306/xxdb

1、高可用分析：高可用。

2、高性能分析：高性能。

3、一致性分析：存在數(shù)據(jù)一致性問題。請看，一致性解決方案。

4、擴展性分析：可以通過加從庫來擴展讀性能，進而提高整體性能。（帶來的問題同方案二）

5、可落地分析：同方案二，但數(shù)據(jù)同步又多了一層，數(shù)據(jù)延遲更嚴(yán)重。

Part 03 ●一致性解決方案●

第一類：主庫和從庫一致性解決方案

注：圖中圈出的是數(shù)據(jù)同步的地方，數(shù)據(jù)同步（從庫從主庫拉取binlog日志，再執(zhí)行一遍）是需要時間的，這個同步時間內(nèi)主庫和從庫的數(shù)據(jù)會存在不一致的情況。如果同步過程中有讀請求，那么讀到的就是從庫中的老數(shù)據(jù)。如下圖：

既然知道了數(shù)據(jù)不一致性產(chǎn)生的原因，有下面幾個解決方案供參考：

1、直接忽略，如果業(yè)務(wù)允許延時存在，那么就不去管它。

2、強制讀主，采用主備架構(gòu)方案，讀寫都走主庫。用緩存來擴展數(shù)據(jù)庫讀性能 。有一點需要知道，如果緩存掛了，可能會產(chǎn)生雪崩現(xiàn)象，不過一般分布式緩存都是高可用的。

3、選擇讀主，寫操作時根據(jù)庫+表+業(yè)務(wù)特征生成一個key放到Cache里并設(shè)置超時時間（大于等于主從數(shù)據(jù)同步時間）。讀請求時，同樣的方式生成key先去查Cache，再判斷是否命中。若命中，則讀主庫，否則讀從庫。代價是多了一次緩存讀寫，基本可以忽略。

4、半同步復(fù)制，等主從同步完成，寫請求才返回。就是大家常說的“半同步復(fù)制”semi-sync。這可以利用數(shù)據(jù)庫原生功能，實現(xiàn)比較簡單。代價是寫請求時延增長，吞吐量降低。

5、數(shù)據(jù)庫中間件，引入開源（mycat等）或自研的數(shù)據(jù)庫中間層。個人理解，思路同選擇讀主。數(shù)據(jù)庫中間件的成本比較高，并且還多引入了一層。

第二類：DB和緩存一致性解決方案

先來看一下常用的緩存使用方式：

第一步：淘汰緩存；

第二步：寫入數(shù)據(jù)庫；

第三步：讀取緩存？返回：讀取數(shù)據(jù)庫；

第四步：讀取數(shù)據(jù)庫后寫入緩存注：如果按照這種方式，圖一，不會產(chǎn)生DB和緩存不一致問題；圖二，會產(chǎn)生DB和緩存不一致問題，即4.read先于3.sync執(zhí)行。如果不做處理，緩存里的數(shù)據(jù)可能一直是臟數(shù)據(jù)。解決方式如下：

注：設(shè)置緩存時，一定要加上有效時間，以防延時淘汰緩存失敗的情況！

Part 04 ●架構(gòu)演變方案●

架構(gòu)演變一：方案一 -> 方案一+分庫分表 -> 方案二+分庫分表 -> 方案四+分庫分表；

架構(gòu)演變二：方案一 -> 方案一+分庫分表 -> 方案三+分庫分表 -> 方案四+分庫分表；

架構(gòu)演變?nèi)?/strong>方案一 -> 方案二 -> 方案四 -> 方案四+分庫分表；