您当前的位置:首页 > 电脑百科 > 数据库 > 百科

数据库分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

时间:2019-07-30 16:29:49  来源:  作者:

一、前言

中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种

垂直拆分比较简单,也就是本来一个数据库,数据量大之后,从业务角度进行拆分多个库。如下图,独立的拆分出订单库和用户库。

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

水平拆分的概念,是同一个业务数据量大之后,进行水平拆分。

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

上图中订单数据达到了4000万,我们也知道MySQL单表存储量推荐是百万级,如果不进行处理,mysql单表数据太大,会导致性能变慢。使用方案可以参考数据进行水平拆分。把4000万数据拆分4张表或者更多。当然也可以分库,再分表;把压力从数据库层级分开。

二、分库分表方案

分库分表方案中有常用的方案,hash取模和range范围方案;分库分表方案最主要就是路由算法,把路由的key按照指定的算法进行路由存放。下边来介绍一下两个方案的特点。

1、hash取模方案

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

在我们设计系统之前,可以先预估一下大概这几年的订单量,如:4000万。每张表我们可以容纳1000万,也我们可以设计4张表进行存储。

那具体如何路由存储的呢?hash的方案就是对指定的路由key(如:id)对分表总数进行取模,上图中,id=12的订单,对4进行取模,也就是会得到0,那此订单会放到0表中。id=13的订单,取模得到为1,就会放到1表中。为什么对4取模,是因为分表总数是4。

  • 优点:

订单数据可以均匀的放到那4张表中,这样此订单进行操作时,就不会有热点问题。

热点的含义:热点的意思就是对订单进行操作集中到1个表中,其他表的操作很少。

订单有个特点就是时间属性,一般用户操作订单数据,都会集中到这段时间产生的订单。如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中,那就会形成热点,那张表的压力会比较大。

  • 缺点:

将来的数据迁移和扩容,会很难。

如:业务发展很好,订单量很大,超出了4000万的量,那我们就需要增加分表数。如果我们增加4个表

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

一旦我们增加了分表的总数,取模的基数就会变成8,以前id=12的订单按照此方案就会到4表中查询,但之前的此订单时在0表的,这样就导致了数据查不到。就是因为取模的基数产生了变化。

遇到这个情况,我们小伙伴想到的方案就是做数据迁移,把之前的4000万数据,重新做一个hash方案,放到新的规划分表中。也就是我们要做数据迁移。这个是很痛苦的事情。有些小公司可以接受晚上停机迁移,但大公司是不允许停机做数据迁移的。

当然做数据迁移可以结合自己的公司的业务,做一个工具进行,不过也带来了很多工作量,每次扩容都要做数据迁移

那有没有不需要做数据迁移的方案呢,我们看下面的方案


2、range范围方案

range方案也就是以范围进行拆分数据。

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

range方案比较简单,就是把一定范围内的订单,存放到一个表中;如上图id=12放到0表中,id=1300万的放到1表中。设计这个方案时就是前期把表的范围设计好。通过id进行路由存放。

  • 优点

我们小伙伴们想一下,此方案是不是有利于将来的扩容,不需要做数据迁移。即时再增加4张表,之前的4张表的范围不需要改变,id=12的还是在0表,id=1300万的还是在1表,新增的4张表他们的范围肯定是 大于 4000万之后的范围划分的。

  • 缺点

有热点问题,我们想一下,因为id的值会一直递增变大,那这段时间的订单是不是会一直在某一张表中,如id=1000万 ~ id=2000万之间,这段时间产生的订单是不是都会集中到此张表中,这个就导致1表过热,压力过大,而其他的表没有什么压力。


3、总结:

hash取模方案:没有热点问题,但扩容迁移数据痛苦

range方案:不需要迁移数据,但有热点问题。

那有什么方案可以做到两者的优点结合呢?,即不需要迁移数据,又能解决数据热点的问题呢?

其实还有一个现实需求,能否根据服务器的性能以及存储高低,适当均匀调整存储呢?

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

三、方案思路

hash是可以解决数据均匀的问题,range可以解决数据迁移问题,那我们可以不可以两者相结合呢?利用这两者的特性呢?

我们考虑一下数据的扩容代表着,路由key(如id)的值变大了,这个是一定的,那我们先保证数据变大的时候,首先用range方案让数据落地到一个范围里面。这样以后id再变大,那以前的数据是不需要迁移的

但又要考虑到数据均匀,那是不是可以在一定的范围内数据均匀的呢?因为我们每次的扩容肯定会事先设计好这次扩容的范围大小,我们只要保证这次的范围内的数据均匀是不是就ok了。

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

四、方案设计

我们先定义一个group组概念,这组里面包含了一些分库以及分表,如下图

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

上图有几个关键点:

1)id=0~4000万肯定落到group01组中

2)group01组有3个DB,那一个id如何路由到哪个DB?

3)根据hash取模定位DB,那模数为多少?模数要为所有此group组DB中的表数,上图总表数为10。为什么要去表的总数?而不是DB总数3呢?

4)如id=12,id%10=2;那值为2,落到哪个DB库呢?这是设计是前期设定好的,那怎么设定的呢?

5)一旦设计定位哪个DB后,就需要确定落到DB中的哪张表呢?

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

五、核心主流程

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

按照上面的流程,我们就可以根据此规则,定位一个id,我们看看有没有避免热点问题。

我们看一下,id在【0,1000万】范围内的,根据上面的流程设计,1000万以内的id都均匀的分配到DB_0,DB_1,DB_2三个数据库中的Table_0表中,为什么可以均匀,因为我们用了hash的方案,对10进行取模。

上面我们也提了疑问,为什么对表的总数10取模,而不是DB的总数3进行取模?我们看一下为什么DB_0是4张表,其他两个DB_1是3张表?

在我们安排服务器时,有些服务器的性能高,存储高,就可以安排多存放些数据,有些性能低的就少放点数据。如果我们取模是按照DB总数3,进行取模,那就代表着【0,4000万】的数据是平均分配到3个DB中的,那就不能够实现按照服务器能力适当分配了。

按照Table总数10就能够达到,看如何达到

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

上图中我们对10进行取模,如果值为【0,1,2,3】就路由到DB_0,【4,5,6】路由到DB_1,【7,8,9】路由到DB_2。现在小伙伴们有没有理解,这样的设计就可以把多一点的数据放到DB_0中,其他2个DB数据量就可以少一点。DB_0承担了4/10的数据量,DB_1承担了3/10的数据量,DB_2也承担了3/10的数据量。整个Group01承担了【0,4000万】的数据量。

注意:小伙伴千万不要被DB_1或DB_2中table的范围也是0~4000万疑惑了,这个是范围区间,也就是id在哪些范围内,落地到哪个表而已。

上面一大段的介绍,就解决了热点的问题,以及可以按照服务器指标,设计数据量的分配。

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

六、如何扩容

其实上面设计思路理解了,扩容就已经出来了;那就是扩容的时候再设计一个group02组,定义好此group的数据范围就ok了。

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

因为是新增的一个group01组,所以就没有什么数据迁移概念,完全是新增的group组,而且这个group组照样就防止了热点,也就是【4000万,5500万】的数据,都均匀分配到三个DB的table_0表中,【5500万~7000万】数据均匀分配到table_1表中。

七、系统设计

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

思路确定了,设计是比较简单的,就3张表,把group,DB,table之间建立好关联关系就行了。

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

group和DB的关系

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

table和db的关系

上面的表关联其实是比较简单的,只要原理思路理顺了,就ok了。小伙伴们在开发的时候不要每次都去查询三张关联表,可以保存到缓存中(本地jvm缓存),这样不会影响性能。

分库分表?如何做到永不迁移数据和避免热点?

一旦需要扩容,小伙伴是不是要增加一下group02关联关系,那应用服务需要重新启动吗?

简单点的话,就凌晨配置,重启应用服务就行了。但如果是大型公司,是不允许的,因为凌晨也有订单的。那怎么办呢?本地jvm缓存怎么更新呢?

其实方案也很多,可以使用用zookeeper,也可以使用分布式配置,这里是比较推荐使用分布式配置中心的,可以将这些数据配置到分布式配置中心去

到此为止,整体的方案介绍结束,希望对小伙伴们有所帮助。谢谢!!!

这边隐含了一个关键点,那就是路由key(如:id)的值是非常关键的,要求一定是有序的,自增的,这个就涉及到分布式唯一id的方案,有对分布式ID不清楚的小伙伴,可以留言讨论!

 



Tags:数据库 分库分表   点击:()  评论:()
声明:本站部分内容及图片来自互联网,转载是出于传递更多信息之目的,内容观点仅代表作者本人,如有任何标注错误或版权侵犯请与我们联系(Email:2595517585@qq.com),我们将及时更正、删除,谢谢。
▌相关推荐
一、前言中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。垂直拆分比较简单,也就是本来一个数据库,数据量大之后,从业务角度进行...【详细内容】
2019-07-30  Tags: 数据库 分库分表  点击:(261)  评论:(0)  加入收藏
▌简易百科推荐
1增1.1【插入单行】insert [into] <表名> (列名) values (列值)例:insert into Strdents (姓名,性别,出生日期) values (&#39;开心朋朋&#39;,&#39;男&#39;,&#39;1980/6/15&#3...【详细内容】
2021-12-27  快乐火车9d3    Tags:SQL   点击:(2)  评论:(0)  加入收藏
最近发现还有不少做开发的小伙伴,在写存储过程的时候,在参考已有的不同的写法时,往往很迷茫, 不知道各种写法孰优孰劣,该选用哪种写法,以及各种写法的优缺点,本文以一个简单的查询...【详细内容】
2021-12-23  linux上的码农    Tags:sql   点击:(9)  评论:(0)  加入收藏
《开源精选》是我们分享Github、Gitee等开源社区中优质项目的栏目,包括技术、学习、实用与各种有趣的内容。本期推荐的HasorDB 是一个全功能数据库访问工具,提供对象映射、丰...【详细内容】
2021-12-22  GitHub精选    Tags:HasorDB   点击:(5)  评论:(0)  加入收藏
作者丨Rafal Grzegorczyk译者丨陈骏策划丨孙淑娟【51CTO.com原创稿件】您是否还在手动对数据库执行各种脚本?您是否还在浪费时间去验证数据库脚本的正确性?您是否还需要将...【详细内容】
2021-12-22    51CTO  Tags:Liquibase   点击:(4)  评论:(0)  加入收藏
场景描述:由于生产环境的表比较复杂,字段很多。这里我们做下简化,只为说明今天要聊的问题。有两张表 tab1,tab2: tab1 数据如下: tab2 数据如下: 然后给你看下,我用来统计 name=&#3...【详细内容】
2021-12-20  Bald    Tags:SQL   点击:(7)  评论:(0)  加入收藏
前言知识无底,学海无涯,知识点虽然简单,但是比较多,所以将MySQL的基础写出来,方便自己以后查找,还有就是分享给大家。一、SQL简述1.SQL的概述Structure Query Language(结构化查...【详细内容】
2021-12-16  谣言止于独立思考    Tags:SQL基础   点击:(13)  评论:(0)  加入收藏
前言作为一名测试工程师,工作中在对测试结果进行数据比对的时候,或多或少要和数据库打交道的,要和数据库打交道,那么一些常用的 SQL 查询语法必须要掌握。最近有部分做测试小伙...【详细内容】
2021-12-14  柠檬班软件测试    Tags:SQL   点击:(15)  评论:(0)  加入收藏
话说C是面向内存的编程语言。数据要能存得进去,取得出来,且要考虑效率。不管是顺序存储还是链式存储,其寻址方式总是很重要。顺序存储是连续存储。同质结构的数组通过其索引表...【详细内容】
2021-12-08  小智雅汇    Tags:数据存储   点击:(18)  评论:(0)  加入收藏
概述DBConvert Studio 是一款强大的跨数据库迁移和同步软件,可在不同数据库格式之间转换数据库结构和数据。它将成熟、稳定、久经考验的 DBConvert 和 DBSync 核心与改进的现...【详细内容】
2021-11-17  雪竹聊运维    Tags:数据库   点击:(26)  评论:(0)  加入收藏
一、前言 大家好,我是小诚,《从0到1-全面深刻理解MySQL系列》已经来到第四章,这一章节的主要从一条SQL执行的开始,由浅入深的解析SQL语句由客户端到服务器的完整执行流程,最...【详细内容】
2021-11-09  woaker    Tags:SQL   点击:(35)  评论:(0)  加入收藏
最新更新
栏目热门
栏目头条