给数据库减负的八个思路,盘它!

传统的企业级应用,其实很少会有海量应用,因为企业的规模本身就摆在那里,能有多少数据?高并发?海量数据?不存在的!

不过在互联网公司中,因为应用大多是面向广大人民群众,数据量动辄上千万上亿,那么这些海量数据要怎么存储?光靠数据库吗?肯定不是。

今天和大家简单的聊一聊这个话题。

海量数据,光用数据库肯定是没法搞定的,即使不读这篇文章,相信大家也能凝聚这样的共识,海量数据,不是说一种方案、两种方案就能搞定,它是一揽子方案。那么这一揽子方案都包含哪些东西呢?从以下八个方面来和大家聊聊。

1. 缓存


首先第一种解决方案就是缓存了。

缓存,我们可以将数据直接缓存在内从中,例如 Map、也可以使用缓存框架如 Redis 等,将一些需要频繁使用的热点数据保存在缓存中,每当用户来访问的时候,就可以直接将缓存中的数据返回给用户,这样可以有效降低服务器的压力。

可以缓存起来使用的数据,一般都不能对实时性要求太高。

2、页面静态化


页面静态化其实可以算作是缓存的另外一种形式,相当于直接将相关的页面渲染结果缓存起来。首先大家知道,在我们的 Web 项目中,资源分为两大类:

  • 静态资源
  • 动态资源

静态资源就是我们常见的 HTML、CSS、JavaScript、图片等资源,这些资源可以不经过服务端处理,就可以直接返回给前端浏览器,浏览器就可以直接显示出来。

动态资源则是指我们项目中的 Servlet 接口、Jsp 文件、Freemarker 等,这些需要经过服务端渲染之后,才可以返回前端的资源。

在实际项目中,静态资源的访问速度要远远高于动态资源,动态资源往往很容易遇到服务器瓶颈、数据库瓶颈,因此,对于一些不经常更新的页面,或者说更新比较缓慢的页面,我们可以通过页面静态化,将一个动态资源保存为静态资源,这样当服务端需要访问的时候,直接将静态资源返回,就可以避免去操作数据库了,降低数据库的压力。

例如我本人以前做过的一个电商项目,系统根据大数据统计,自动统计出用户当前搜索的热点商品,这些热点商品,10 分钟更新一次,也就是说,在十分钟内,用户登录上来看到的热点商品都是相同的。那么就没有必要每次都去查询数据库,而是将热点数据的页面,通过输出流自动写到服务器上,写成一个普通的 HTML 文件,下次用户来访问,在 10 分钟有效期内,直接将 HTML 页面返回给用户,就不必操作数据库了。

一般来说,Freemarker、Velocity 等都有相关的方法可以帮助我们快速将动态页面生成静态页面。

这就是页面静态化。

3、数据库优化


很多时候程序跑得慢,不是因为设备落后,而是因为数据库 SQL 写的太差劲。

要解决海量数据的问题,数据库优化肯定也是不可避免的。一般来说,我们可以从 SQL 优化、表结构优化、以及数据库分区分表等多个方面来对数据库进行优化。

4、热点数据分离


数据库中的数据,虽然是海量数据,但是这些数据并不见得所有数据都是活跃数据,例如用户注册,有的用户注册完就消失的无影无踪了,而有的用户则在不停的登录,因此,对于这两种不同的用户,我们可以将活跃用户分离出来,在主要操作的数据表中只保存活跃用户数据。每次用户登录,先去主表中查看有没有记录,有的话,直接登录,没有的话,再去查看其他表。

通过判断用户在某一段时间内的登录次数,就可以很快分离出热点数据。

5、合并数据库操作


这个方案的宗旨其实是减少数据库操作的次数,例如多次插入操作,我们可以合并成一条 SQL 搞定。多个不同条件的查询,如果条件允许的话,也可以合并成为一个查询,尽量减少数据库的操作,减少在网络上消耗,同时也降低数据库的压力。

6、数据库读写分离


数据库的读写分离其实在之前的 MyCat 中也和大伙聊过了(MyCat 系列),读写分离之后,一方面可以提高数据库的操作效率,另一方面也算是对数据库的一个备份。

7、分布式数据库


数据库读写分离之后,无形中增大了代码的复杂度,所以一般还需要借助分布式数据库中间件,这样可以有效提高数据库的弹性,可以方便的随时为数据库扩容,同时也降低代码的耦合度。

8、NoSQL 和 Hadoop


另外,引入 NoSQL 和 Hadoop 也是解决方案之一。NoSQL 突破了关系型数据库中对表结构、字段等定义的条条框框,使用户可以非常灵活方便的操作,另外 NoSQL 通过多个存储块存储数据的特点,使得天然具备操作大数据的优势(快)。不过,老实说,NoSQL 目前还是在互联网项目中比较常见,在传统的企业级应用中还是比较少见。

Hadoop 就不必说了,大数据处理利器。

很多时候技术和架构只是一个工具,所有的东西都摆在你面前,关键是如何把这些东西组合在一起,使之产生最大化收益,这就需要大家慢慢琢磨。

好了,简单的从 8 个方面和大家聊一聊这个问题,大家在工作中有没有遇到类似问题呢?你都是怎么处理的?欢迎留言讨论。

数据和云

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原文发布于微信公众号 - 数据和云(OraNews)

原文发表时间:2019-08-14

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