数据库之架构:主备+分库?主从+读写分离?

RAD极客会 2019/04/28 23:43

一、数据库架构原则

  1. 高可用

  2. 高性能

  3. 一致性

  4. 扩展性

二、常见的架构方案

方案一: 主备架构,只有主库提供读写服务,备库冗余作故障转移用

新知图谱, 数据库之架构:主备+分库?主从+读写分离?

  1. jdbc:mysql://vip:3306/xxdb

1、 高可用分析: 高可用,主库挂了,keepalive(只是一种工具)会自动切换到备库。 这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。

2、 高性能分析: 读写都操作主库,很容易产生瓶颈。 大部分互联网应用读多写少,读会先成为瓶颈,进而影响写性能。 另外,备库只是单纯的备份,资源利用率50%,这点方案二可解决。

3、 一致性分析: 读写都操作主库,不存在数据一致性问题。

4、 扩展性分析: 无法通过加从库来扩展读性能,进而提高整体性能。

5、 可落地分析: 两点影响落地使用。 第一,性能一般,这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能,进而提高性能。 这也是通用的方案。 第二,扩展性差,这点可以通过 分库分表 来扩展。

方案二: 双主架构,两个主库同时提供服务,负载均衡

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  1. jdbc:mysql://vip:3306/xxdb

1、 高可用分析: 高可用,一个主库挂了,不影响另一台主库提供服务。 这个过程对业务层是透明的,无需修改代码或配置。

2、 高性能分析: 读写性能相比于方案一都得到提升,提升一倍。

3、 一致性分析: 存在数据一致性问题。 请看, 一致性解决方案

4、 扩展性分析: 当然可以扩展成三主循环,但笔者不建议(会多一层 数据同步 ,这样同步的时间会更长)。 如果非得在数据库架构层面扩展的话,扩展为方案四。

5、 可落地分析: 两点影响落地使用。 第一,数据一致性问题, 一致性解决方案 可解决问题 第二,主键冲突问题,ID统一地由分布式ID生成服务来生成可解决问题。

方案三: 主从架构,一主多从,读写分离

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  1. jdbc:mysql://master-ip:3306/xxdb

  2. jdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdb

  3. jdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb

1、 高可用分析: 主库单点,从库高可用。 一旦主库挂了,写服务也就无法提供。

2、 高性能分析: 大部分互联网应用读多写少,读会先成为瓶颈,进而影响整体性能。 读的性能提高了,整体性能也提高了。 另外,主库可以不用索引,线上从库和线下从库也可以建立不同的索引(线上从库如果有多个还是要建立相同的索引,不然得不偿失; 线下从库是平时开发人员排查线上问题时查的库,可以建更多的索引)。

3、 一致性分析: 存在数据一致性问题。 请看, 一致性解决方案

4、 扩展性分析: 可以通过加从库来扩展读性能,进而提高整体性能。 (带来的问题是,从库越多需要从主库拉取binlog日志的端就越多,进而影响主库的性能,并且 数据同步 完成的时间也会更长)

5、 可落地分析: 两点影响落地使用。 第一,数据一致性问题, 一致性解决方案 可解决问题 第二,主库单点问题,笔者暂时没想到很好的解决方案。

注: 思考一个问题,一台从库挂了会怎样? 读写分离之读的负载均衡策略怎么容错?

方案四: 双主+主从架构,看似完美的方案

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  1. jdbc:mysql://vip:3306/xxdb

  2. jdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdb

  3. jdbc:mysql://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: 存在数据一致性问题。 请看, 一致性解决方案

4、 扩展性分析: 可以通过加从库来扩展读性能,进而提高整体性能。 (带来的问题 同方案二

5、 可落地分析: 同方案二 ,但 数据同步 又多了一层,数据延迟更严重

三、一致性解决方案

第一类: 主库和从库一致性解决方案

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注: 图中圈出的是数据同步的地方,数据同步(从库从主库拉取binlog日志,再执行一遍)是需要时间的,这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。 如果同步过程中有读请求,那么读到的就是从库中的老数据。 如下图。

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既然知道了数据不一致性产生的原因,有下面几个解决方案供参考:

1、直接忽略,如果业务允许延时存在,那么就不去管它。

2、强制读主,采用 主备架构 方案,读写都走主库。 用缓存来扩展数据库读性能 。 有一点需要知道: 如果缓存挂了,可能会产生雪崩现象,不过一般分布式缓存都是高可用的。

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3、选择读主,写操作时根据库+表+业务特征生成一个key放到Cache里并设置超时时间(大于等于主从数据同步时间)。 读请求时,同样的方式生成key先去查Cache,再判断是否命中。 若命中,则读主库,否则读从库。 代价是多了一次缓存读写,基本可以忽略。

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4、半同步复制,等主从同步完成,写请求才返回。 就是大家常说的“半同步复制”semi-sync。 这可以利用数据库原生功能,实现比较简单。 代价是写请求时延增长,吞吐量降低。

5、数据库中间件,引入开源(mycat等)或自研的数据库中间层。 个人理解,思路同 选择读主。 数据库中间件的成本比较高,并且还多引入了一层。 **

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第二类: DB和缓存一致性解决方案

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先来看一下常用的缓存使用方式:

第一步: 淘汰缓存;

第二步: 写入数据库;

第三步: 读取缓存? 返回: 读取数据库;

第四步: 读取数据库后写入缓存。

注: 如果按照这种方式,图一,不会产生DB和缓存不一致问题; 图二,会产生DB和缓存不一致问题,即4.read先于3.sync执行。 如果不做处理,缓存里的数据可能一直是脏数据。 解决方式如下:

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注: 设置缓存时,一定要加上有效时间,以防延时淘汰缓存失败的情况!

四、个人的一些见解

1、架构演变

1、架构演变一: 方案一 -> 方案一+分库分表 -> 方案二+分库分表 -> 方案四+分库分表;

2、架构演变二: 方案一 -> 方案一+分库分表 -> 方案三+分库分表 -> 方案四+分库分表;

3、架构演变三: 方案一 -> 方案二 -> 方案四 -> 方案四+分库分表;

4、架构演变四: 方案一 -> 方案三 -> 方案四 -> 方案四+分库分表;

2、个人见解

1、加缓存和索引是通用的提升数据库性能的方式;

2、分库分表带来的好处是巨大的,但同样也会带来一些问题,详见前日推文。

3、不管是主备+分库分表还是主从+读写分离+分库分表,都要考虑具体的业务场景。 绝大部分的数据库架构还是采用方案一和方案一+分库分表,只有极少部分用方案三+读写分离+分库分表。 另外,阿里云提供的数据库云服务也都是主备方案,要想主从+读写分离需要二次架构。

4、记住一句话: 不考虑业务场景的架构都是耍流氓。

本文来自博客园尜尜人物: www.cnblogs.com/littlecharacter

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