## 关系型数据库的伸缩：读写分离与集群扩展

**简介：商品这类读多写少的场景，用主库写、从库读的读写分离，再水平扩展读库来解决性能瓶颈**

* 底层数据不只是 DBA 的事
 * 底层数据不只是数据库里的数据，还包括很多业务层面的数据，和开发团队息息相关

* 为什么需要读写分离
 * 以商品中心为例：发布商品、修改价格是写操作（insert / update），场景很少
 * 营销玩法、搜索等大量场景都是读商品
 * **读多写少的业务，瓶颈在读操作，解法就是读写分离**

* 读写分离架构

![读写分离架构](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11715263/22982c0d075e79064ee63426902f2584.png)

* 图中红色节点是唯一的写入点
 * 以 MySQL 为例：一个主库 Master 负责写，多个读库 Slave 负责读
 * 主从之间通过 binlog 做复制（Replication）
 * 读请求增多时，水平扩展读库节点即可解决性能瓶颈
 * 额外好处：读库集群被打崩也不影响 Master，写请求照常处理

* 性能高的深层原因：消除锁竞争

| 锁 | 别名 | 加锁后 |
|---|---|---|
| 排他锁 | 写锁，写入时加 | 锁释放前，其他事务不能修改或读取这条数据 |
| 共享锁 | 读锁，读取时加 | 其他事务只能再加读锁，不能加排他锁，数据只能被共享读取、不能被修改 |

* 读写都落在 Master 时，两种锁互相竞争、相互拖累；读写分离后两者“老死不相往来”，自然消除了竞争

* 如何落地
 * 在代码里判断 select 导向 Slave、update / insert 导向 Master：可行，但不优雅，还增加开发量
 * **更优雅的做法：用 Sharding-Proxy、Sharding-JDBC 这类中间件，自动把读请求导向 Slave、写请求导向 Master**

* 另一种解读：缓存和搜索引擎也是读写分离

![缓存与搜索引擎的读写分离](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11715263/39c07dd06364c44eaaa96faa53cbb646.png)

* 图中绿色节点是代码唯一需要读取的地方
 * NoSQL 指 ES、OpenSearch、Redis、Solr 这类缓存或搜索引擎
 * 传统写法：先读 NoSQL，读不到再查 DB，再写回 NoSQL；从哪读、往哪写、怎么同步都由代码控制，不算读写分离
 * 借助数据同步中间件：代码只管读 NoSQL，DB 到 NoSQL 的同步交给中间件，原理和主从 binlog 同步异曲同工

* 读写分离的死角
 * 每个 Slave 都存全量数据：商品从 50 万涨到 500 万，Master 和每个 Slave 都是 500 万
 * **单表记录超过一定数值，查询和写入性能会显著下降**，多买硬盘解决不了，需要分库分表

## 分库分表

**简介：分库分表其实是分库和分表两件事，各有垂直和水平两个维度，用来解决单表数据量过大的问题**

* 垂直分表
 * 按字段把一张表拆成多张表，每张表存一部分字段
 * 经常查询的 `name`、`price` 放在商品主表 `Product`
 * 不常查询又占 IO 的 clob / blob 大字段单独拆出：描述 `desc` → `PROD_TEXT`，主图 `img` → `PROD_IMG`
 * 相对冷门的字段也可以拆出去
 * 大部分业务只查主表就够了，实现简单，没有技术难度

* 水平分表
 * 多张表字段完全一样，如 `Product_0`、`Product_1`、`Product_2`，不同的数据落到不同的表
 * 数据落在哪张表由路由规则决定

| 路由规则 | 典型场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| ID 取模：`商品 ID % 表数量` | 商品表 | 单表数据量显著降低，整体查询效率提升 | **不好水平扩展**：加表后模变了，同一个 ID 会路由到别的表，每次扩容都要迁移数据 |
| 时间分片：按月、按季度等 | 订单表 | 随时间新增表即可，没有迁移问题 | **数据分布可能不均匀**，如双十一当月的订单比过去 6 个月还多 |

* 分库
 * 垂直分库：和垂直分表类似，按业务维度把不同业务的数据放到不同数据库
 * 水平分库：多个库（`DB_0`、`DB_1`），每个库下面再做水平分表，形成树状结构

* 水平分库分表的路由计算

![分库分表路由计算](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11715263/564ef8a3eb39042b22024fbd0e077c55.png)

* 图中绿色节点是最终定位的表
 * 第一步取模：模 = 每库表数 3 × 库数 2 = 总表数 6，`100 % 6 = 4`
 * 第二步分库：`4 / 3 = 1`（除法），定位到第二个库 `DB_1`
 * 第三步分表：`4 % 3 = 1`（取余），定位到第二张表 `Product_1`
 * 实际开发中由分库分表中间件计算，不用手写

* 哪些数据需要分库分表
 * 注册用户、用户信息、订单、商品等大数据量业务，在互联网场景下一定要做
 * 没做的原因：业务量还没到那个量级，或者公司有钱用了昂贵的商业数据库
 * 海量数据面前，再好的关系型数据库也得分库分表，否则单表体量会拖垮查询性能

* 数据异构
 * 订单按订单 ID 分库分表后，查询“某个用户的所有订单”要扫描所有分库分表，性能不可接受
 * 同一份订单数据再按用户 ID 做一套分库分表，一条数据落在多个库中，满足多维度查询
 * **难点在数据同步，甚至要跨存储介质同步，如从 MySQL / Oracle 同步到 ES、Redis**

## 分库分表的数据迁移与扩容

**简介：扩容不难，难在零宕机，常用备库转主库和增量存量同步两种方案，都要求成倍扩容**

* 方案一：备库转主库

![备库转主库扩容](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11715263/1fcd9d7c1816c0b6f711036ff009fad2.png)

* 图中绿色节点是转正的备库
 * 线上主库一般都有一个配置相同的 Slave 备库，备库数据和主库一致
 * 路由的模从 2 改成 4，原来路由到主库的请求分一半给备库
 - `Pid % 4 = 2` 的数据按老规则 `% 2 = 0`，本来就在 `DB_0_master`，所以 `DB_0_slave` 里也有
 - `Pid % 4 = 3` 的数据按老规则 `% 2 = 1`，本来就在 `DB_1_master`，所以 `DB_1_slave` 里也有
 * 解除原来的主从备份，让备库彻底转正
 * 再给 4 个主库各配一个新的备库

* 方案二：增量存量同步

![增量存量同步扩容](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11715263/7a5f17d10d4d34ee421cf89da5f31081.png)

* 图中橙色节点是修改路由前必须满足的条件
 * 新上线的 `DB_2_master`、`DB_3_master` 不是备库转正，里面没有数据
 * 增量同步：从某个时间点或某个 ID 开始，把新生成的数据同步到新库，可借助数据同步中间件
 * 存量迁移：把老数据迁移到新库，一般由 DBA 操作，也可以用迁移工具或自己写脚本
 * 迁移期间路由不变，新库还不承接请求
 * 改路由时，新库承接它增量数据来源机器的一部分请求：`DB_0` 拆出 `Pid % 4 = 2` 给 `DB_2`，`DB_1` 拆出 `Pid % 4 = 3` 给 `DB_3`

* 注意点
 * **必须成倍扩容：2 进 4、4 进 8、8 进 16、16 进 32，路由规则才能平滑过渡**
 * **增量存量同步方案只有数据完全同步好之后，才能修改路由表**

## 什么是热点数据

**简介：热点数据是极短时间内被高并发频繁访问的数据，分为可预知热点和不可预知的突发热点**

* 定义
 * **热点数据：在极短时间内被频繁高并发访问的数据，被称为“团灭发动机”**
 * 互联网巨头踩坑最多的地方，经常因为热点数据把系统打崩

* 两类热点

| 类型 | 例子 | 特点 |
|---|---|---|
| 可预知热点 | 秒杀：百亿补贴的特价商品加倒计时 | 秒杀要提前报名，可以提前预防；业界有成熟方案，算不上技术难题 |
| 不可预知热点 | 突发新闻：明星宣布结婚、名人八卦 | 无法提前准备，突然成为热点后会对系统造成单点击穿 |

* 秒杀为什么倒计时结束才“炸”
 * 倒计时期间，大部分请求被前端拦截，并不会到达后端
 * 倒计时结束后，真实请求在短时间内集中涌入，频繁访问同一个热点商品

* 注意点
 * **分布式缓存不是银弹**：真正的热点面前缓存也扛不住
 * 对不可预知热点，关键是第一时间感知变化，再按热点数据隔离处理

## 为什么需要对热点数据进行隔离

**简介：中心化缓存或分片缓存都可能被单个热点打崩并击穿到数据库，必须把热点从普通数据中隔离出来**

* 缓存为什么靠不住
 * 中心化缓存存全部分库的数据：每个分库 100 万条时可行；每库 1000 万条、全平台商品以亿计时，普通数据量就能压垮这种架构
 * 高并发场景下缓存也要分区：按查询维度把数据放到不同的缓存分区
 * 热点商品会被路由到其中某一片缓存，这一片承受巨大访问压力，形成单点故障
 * 缓存吞吐量比数据库高，但单机 QPS 到十万以上，性能也会明显下降，Tair 这类缓存也不例外

![热点击穿数据库](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11715263/02b39a120a122416c276eb475a8ec86a.png)

* 图中红色节点是不做隔离的最终后果
 * 把数据库和缓存看成两个存储点，这种架构就是单点故障，**缓存一失效，数据库立马被打崩，要死一起死**

* 数据隔离
 * **把热点数据从普通商品缓存中单独抽出，形成独立的存储区域，热点失效时其他商品和业务仍能正常运作**
 * 超高并发场景的架构和技术选型，热点数据通常都要隔离：接口层面隔离、底层数据层面隔离

* 热点放在哪：从特征推导方案
 * **架构推理要从场景现象推导解决方案**
 * 特征一：数量少，秒杀商品只占全部商品很少一部分，所以能存放的地方限制少
 * 特征二：访问频次高，QPS 非常高
 * 三种存储方案：多级缓存、热点库、热点散列

## 热点数据的三种存储方案

**简介：多级缓存把热点放进本地，热点库用低成本隔离只读热点，热点散列让集群每个节点都能承接热点请求**

* 多级缓存
 * 不是在 Redis 外再套一层 Redis，而是在 Web 容器里腾出一块区域做本地缓存
 * 首次从分布式缓存获取热点，保存到本地；之后直接从本地读取，大幅降低分布式缓存的压力

| 阶段 | 架构 | 问题与改进 |
|---|---|---|
| 1 | 分布式缓存 | 海量请求打到缓存的热点上，读压力过高导致服务不可用 |
| 2 | 分布式缓存 + 堆内缓存（JVM） | 大对象热点占用 JVM 空间，容易频繁 GC，影响服务响应时间 |
| 3 | 分布式缓存 + 堆外缓存 | 改用 JVM 之外的内存区域，Java 可以操作堆外内存 |

* **QPS 从低到高的演进路线：分布式缓存 → 加堆内缓存 → 加堆外缓存**

* 热点库
 * 本着数据隔离原则，用最低的成本把热点数据从分布式缓存中平移出来，单独做一个热点库
 * 热点数据量小、只读，容易水平扩展，用多个热点库节点分担分布式缓存集群的读压力
 * 实施成本低，应用广泛

* 热点散列（Tair 的方案）
 * 每台 Tair 服务器（可以看作一台 Redis 服务器）都分为正常区域和 Hot Zone
 * 所有 Hot Zone 存的热点数据都一样，相互之间没有权重关系
 * 读热点的请求会随机落到任意一个 Hot Zone，热点请求就被散列到整个集群

![热点散列读取流程](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11715263/ea339c03c20ed3236e300d5381912fbb.png)

* 图中红色节点是承接热点请求的 Hot Zone
 * 客户端发请求前，先从配置中心获取整个集群的数据路由表和 Hot Zone 的位置
 * 客户端认定一个 Hot Zone 后固定读取，只有机器数量变化、散列配置变化时才可能更换
 * 服务端反馈某个 key 是热点后，热点生效期间客户端访问这个 key 先读 Hot Zone
 * Hot Zone 没有数据就去正常区域读取，再异步写入 Hot Zone，类似二级缓存
 * 热 key 的同步由 Tair 实现；不用 Tair 时，要自己识别热点

## 如何监听热点数据

**简介：根治热点分三步：识别热点、隔离热点、性能优化，其中最难的是识别不可预知的动态热点**

* 三步走

| 步骤 | 手段 | 说明 |
|---|---|---|
| 识别热点 | 日志抓取、聚合分析、热点发布 | **最难的一步** |
| 隔离热点 | 缓存预热 | 把预知的热点数据提前加载到缓存 |
| 隔离热点 | 访问单元隔离 | 大促、秒杀会场用独立网址，请求导向单独设计的隔离单元，压力不传导到正常节点 |
| 隔离热点 | 数据隔离 | 单独建热点库，承接海量读请求 |
| 隔离热点 | 接口隔离 | 在接口层面对热点请求做访问控制和特殊业务逻辑 |
| 性能优化 | 缓存 | 缓解高频热点访问的压力 |
| 性能优化 | 降级熔断 | 接口异常或超时走降级逻辑；失败比例超过阈值就打开熔断开关，一段时间内请求都走降级，即 Fast Fail（快速失败） |
| 性能优化 | 限流 | 按接口 QPS 做分布式限流，在源头掐灭访问压力 |

* 识别热点：漏斗模型
 * 场景：某商品买了很高的竞价排名，从默默无闻突然变成爆款，大量用户下单
 * 下单时订单中心要调用商品中心查商品、营销平台算优惠、库存中心减库存和锁库存
 * **电商流量是漏斗模型：入口最宽，越往下越窄，到订单时流量已经很窄**
 * 流量入口是搜索页和商品详情页，后面是 RPC 接口和 Gateway 网关
 * 谁调用 RPC 接口查询某个商品的频率越高，它就越可能成为热点

![热点识别与发布](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11715263/2a7915341124d282b2667e150c749d04.png)

* 图中红色节点是热点通知的发布点，右侧是订阅方
 * 抓取网关层的日志或 RPC 接口打印的日志
 * 用 Stream 流式计算做聚合，分析出访问频次高的商品
 * 针对这些商品发布热点通知，订单中心、商品中心、营销平台、库存中心订阅后，对热点商品走不同的业务逻辑
 * 热度退去后反向发布，删除热点

* 简易热点处理方案
 * 通过 MQ 接收推送的热点 ID，如商品 ID
 * 从 Redis 集群取出该热点数据，缓存到本机的本地缓存（local cache），Redis 中要预先设置好这个热点 key
 * API 对推送过的热点 ID 不再查 Redis，直接从本地缓存获取
 * 成本低，生产环境中用得不少
 * **坑：热点 ID 列表存在 JVM 内存里，应用重启后丢失，接口无法判断该走本地缓存还是 Redis**

## 面试题：答题思路

| 问题 | 答题思路 |
|---|---|
| 设计一个支撑 xxx 并发量的应用，数据层面要考虑什么 | 底层数据：读写分离 + 集群扩展、主从备库做容灾、数据异构 + 分库分表；一致性要求不高的数据放缓存，降低底层数据库压力；再升华到热点方案 |
| 热点数据怎么防范 | 预知热点：热点库、本地缓存 + 多级缓存；动态热点：通过接口参数聚合、日志埋点统计侦听热点，再用 MQ 通知送达各节点，节点收到后按预知热点的方案构建本地缓存，或者先建好热点库再通知 |
| 分库分表后业务量再翻倍，如何扩容 | 备库转主库，再给新主库添加备库；或者增量存量同步；都要成倍扩容 |

## 面试/考试记忆点

* **读多写少的场景用读写分离：Master 写、Slave 读，通过 binlog 复制，读库可水平扩展**
* 读写分离消除了排他锁和共享锁的竞争，可用 Sharding-Proxy、Sharding-JDBC 实现读写路由
* 缓存和搜索引擎配合数据同步中间件，本质上也是一种读写分离
* 读写分离解决不了单表数据量过大，要靠分库分表
* 垂直分表按字段拆，水平分表按路由规则拆数据；ID 取模不好扩容，时间分片数据可能不均
* 水平分库分表：先对总表数取模，再用除法定位库、取余定位表
* 数据异构让同一份数据按多个维度分库分表，难点在数据同步
* 零宕机扩容：备库转主库、增量存量同步，都必须成倍扩容
* 热点数据是极短时间内被高并发访问的数据，分布式缓存不是银弹，热点必须隔离
* **热点方案是区分高并发和超高并发应用的分水岭**
* 热点三种存储方案：多级缓存、热点库、热点散列；热点处理三步走：识别、隔离、性能优化
* 识别动态热点：入口处 RPC / 网关日志抓取 → 流式聚合分析 → 发布热点通知

关系型数据库的伸缩：读写分离与集群扩展 简介：商品这类读多写少的场景，用主库写、从库读的读写分离，再水平扩展读库来解决性能瓶颈 底层数据不只是 DBA 的事 底层数据不只是数据库里的数据，还包括很多业务层面的数据，和开发团队息息相关 为什么需要读写分离 以商品中心为例：发布商品、修改价格是写操作（insert / update），场景很少 营销玩法、搜索等大量场景都是读商品 读多写少的业务，瓶颈在

底层数据设计：读写分离、分库分表与热点数据隔离

数据库

架构设计

后端

关系型数据库伸缩核心在于读写分离与分库分表：主库写、从库读并水平扩展解决读瓶颈，分库分表应对单表数据量过大，扩容需备库转主库或增量存量同步且成倍扩容，热点数据需多级缓存、热点库与热点散列隔离防范。

关系型数据库

数据同步

数据迁移

服务器

大数据

中间件

容器

路由

容灾

NoSQL

Redis

MySQL

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