今天和大家聊聊分库分表技术,大家面试的时候肯定都有这样的经历,面试官动不动就问分库分表、高并发、虚拟机、分布式事务等等这些高大上的技术。所以我们还是有必要要了解一下的。
今年以来,网络上时不时的就会传出“某某公司又裁员了,技术团队也被裁了”,其中不乏我们熟悉的一些大厂。
十几年前,互联网产业蓬勃发展,相比传统 IT 企业,互联网应用每天会产生海量的数据。
1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
互联网高速发展带来海量的信息化数据,也带来更多的技术挑战。各种智能终端设备(比如摄像头或车载设备等)以每天千万级的数据量上报业务数据,电商、社交等互联网行业更不必说。这样量级的数据处理,已经远不是传统关系型数据库的单库单表架构所能支撑的,如何高效存储和访问这些数据,成为一个非常现实且亟待解决的问题。
之前有不少刚入坑 Java 的粉丝留言,想系统的学习一下分库分表相关技术,可我一直没下定决心搞,眼下赶上公司项目在使用 sharding-jdbc 对现有 MySQL 架构做分库分表的改造,所以借此机会出一系分库分表落地实践的文章,也算是自己对架构学习的一个总结。
缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。 解决什么问题? 回答:当mysql单表的数据库过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。 mysql常见的水平切分方式有哪些? 回答:分库分表,分区表 什么是mysql的分库分表? 回答:把一个很大的库(表)
以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
当数据库的数据量过大,大到一定的程度,我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则,什么方法进行拆分,这就是本篇所要讲的。
前面我们讲解了数据库的读写分离方案(数据库读写分离方案,实现高性能数据库集群)来解决我们的大量读流量对系统的冲击。那随着运营部门的同事在不停的做出各种促销或者拉新活动,我们注册用户越来越多,同时订单量以及用户行为数据等持续的增加,导致我们的系统现在出现了下面这些问题。
根据容量(当前容量和增长量)评估分库或分表个数 -> 选key(均匀)-> 分表规则(hash或range等)-> 执行(一般双写)-> 扩容问题(尽量减少数据的移动)。
其实在技术领域,不同的看法是很正常的,最近两个文字的集合,让我看了以后不是很.......,具体是那篇我觉得不重要,重要的是观点哪里不同
一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 2、非partition key跨库跨表分页查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 3、扩容问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 六、分库分表总结 七、分库分表示例
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于分库分表的教程,颇有收获,总结一下。
最近计划参与一个换书活动,翻到《企业IT架构转型之道阿里巴巴中台战略思想与架构实战》这本书时,回想起令我印象比较深刻的一个知识点:“异构索引表”,所以在此记录并分享,和大家共同学习交流。
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业,在江湖中的知名度还是有的,而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题:当数据表中数据量过大时,应该如何优化查询速度?
为什么讨论分库分表 在服务器后端技术人员的成长路线上,分片(Sharding)思想的理解和把握是绕不过去的门槛,而数据库分库分表可能是讲述拆分思想最好的教材,大部分后端技术人员都会在成长过程中遇到这样的问题。 为什么讲道,因为道比术重要一万倍。技术浪潮一波一波在推动社会的前进,新的技术雨后春笋,简单且朴实的道理,更长久也更朴实且普适。 分库分表是什么 我们如何描述分库分表。可以这样定义分库分表,当业务的增长导致数据库瓶颈的时候,一种解决瓶颈的手段。 数据库的是很容易出瓶颈的一个地方,瓶颈,包含性能,容量等等
当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。
前一节课,我们学习了在高并发下数据库的一种优化方案:读写分离,它就是依靠主从复制的技术使得数据库实现了数据复制为多份,增强了抵抗大量并发读请求的能力,提升了数据库的查询性能的同时,也提升了数据的安全性,当某一个数据库节点,无论是主库还是从库发生故障时,我们还有其他的节点中存储着全量的数据,保证数据不会丢失。
背景 2016年Q3季度初,在美团外卖上单2.0项目上线后,商家和商品数量急速增长,预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB(数据库,以下统一称DB)主从延迟、表变更困难等一系列问题。 要解决上面所说的问题,通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分,可以缓解目前写峰值QPS过大、DB主从延迟的问题。第二种方案是对现有的商品库大表进行分库分表,从根本上解决现有问题。方案一实施起来周期较短,但只能解决一时之痛,由此可见,分库分表是必然的。 在确
分库分表之所以被广泛使用,因为工程相对简单,但分库分表并不仅仅是分片,还是需要考虑如何扩缩容(全量同步、增量同步、数据校验等)。
高并发下数据库的一种优化方案:读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份,增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。以提高数据的安全性,
所谓的“大表”指的是一张表中有大量的数据,而通常情况下数据量越多,那么也就意味着查询速度越慢。这是因为当数据量增多时,那么查询一个数据需要匹配和检索的内容也就越多,而检索的项目越多,那么查询速度也就越慢。
今天是《分库分表 ShardingSphere 原理与实战》系列的开篇文章,之前写过几篇关于分库分表的文章反响都还不错,到现在公众号:程序员小富后台不断的有人留言、咨询分库分表的问题,我也没想到大家对于分库分表的话题会这么感兴趣,可能很多人的工作内容业务量较小很难接触到这方面的技能。这个系列在我脑子里筹划了挺久的,奈何手说啥也不干活,就一直拖到了现在。
在服务器后端技术人员的成长路线上,分片(Sharding)思想的理解和把握是绕不过去的门槛,而数据库分库分表可能是讲述拆分思想最好的教材,大部分后端技术人员都会在成长过程中遇到数据库分库分表的问题。
在考虑分库分表之前,我们先来探讨下分库分表是解决什么问题的一类技术。从大的方向上看,分库分表是解决两类问题:一是资源承载问题,二是开发架构问题。
数据库拆分的方式有两种,前面文中已经聊过,即就是垂直拆分和水平拆分,分库分表是对数据库拆分的一种解决方案。根据分库分表方案中实施切片逻辑的层次不同,我们可以将数据库分库分表的实现方案分为三大类
缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库,它始终以云原生的基础开发套件为目标。
在高并发系统当中,分库分表是必不可少的技术手段之一,同时也是BAT等大厂面试时,经常考的热门考题。
哈喽,我是狗哥。今天刷公众号文章,发现一篇关于分库分表的文章,个人觉得写得非常透彻,特此分享给大家。以下是正文:
首先明确的是,这里的对比都是拿商业的分库分表方案与OB做对比,开源的MyCAT由于功能缺失太多,无可比性
大家应该都知道一些哈希算法,比如MD5、SHA-1、SHA-256等,通常被用于唯一标识、安全加密、数据校验等场景。除此之外,还有一种应用是对某个数据进行哈希取模映射到一个有限的范围,比如哈希表快速定位、分库分表数据分配等。本文将以分库分表为主题,介绍另外一种哈希算法,并详细说明其在分库分表中的应用与优势。
如果是创业公司。比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000, 高峰期每秒并发 10 ,这个时候,一般不需要考虑分库分表,如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条,高峰期每秒并发1000,此时就要考虑分库分表。当然多加几台机器,使用负载均衡可以扛住,但是每天单表数据增加,磁盘资源会被消耗掉,高峰期如果要5000 怎么办,系统肯定撑不住。也就是说,数据增加,请求量增大,并发增大,单个数据库肯定不行。
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
作者:tayroctang,腾讯 PCG 后台开发工程师 本文从 5W1H 角度介绍了分库分表手段,其在解决如 IO 瓶颈、读写性能、物理存储瓶颈、内存瓶颈、单机故障影响面等问题的同时也带来如事务性、主键冲突、跨库 join、跨库聚合查询等问题。anyway,在综合业务场景考虑,正如缓存的使用一样,本着非必须勿使用原则。如数据库确实成为性能瓶颈时,在设计分库分表方案时也应充分考虑方案的扩展性,或者考虑采用成熟热门的分布式数据库解决方案,如 TiDB。 阅读此文你将了解: 什么是分库分表以及为什么分库分表 如
面试官:这边有个数据库-单表1千万数据,未来1年还会增长多500万,性能比较慢,说下你的优化思路
数据库在业务体系不大的情况,一般都是单库出现,通过增加主从复制提高SLA。但当业务体量不断扩大,就需要考虑进行数据拆分来解决性能瓶颈问题。
曾几何时,“并发高就分库,数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。
如果业务量剧增,数据库可能会出现性能瓶颈,这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看:
面试官: 小伙子,看到你的简历上面写了项目中有对MySQL进行分库分表,为什么要进行分库分表?
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