在很多小型应用中都没真正使用分库分表,但是说起来并不陌生,因为我们在面试中经常会被问到,今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表:「是什么?解决什么?怎么做?为什么要这么做?即:」
随着业务量的迅猛增长,数据库可能会面临性能瓶颈的挑战,尤其是在处理庞大的数据集,例如千万级别的数据量时,SQL查询的效率会明显降低。
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。
在工作中,曾经做过一个项目,采用了哈希取模的方法进行水平分库,这种方法简单高效,但是在数据库规模有所变动的时候,需要做数据迁移。本文介绍一个自己拍脑袋想出来的一种简易的水平分库方案,以解决数据迁移的问题。
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。
读写分离与分库分表,分布式事务 MySql存储引擎,建表规范,事务级别,sql优化,读写分离思想等。 了解过读写分离吗? 你说读的时候读从库,现在假设有一张表User做了读写分离,然后有个线程在一个事务范围内对User表先做了写的处理,然后又做了读的处理,这时候数据还没同步到从库,怎么保证读的时候能读到最新的数据呢? 你如何保证系统的稳定性? 答:分布式的链路一般都很长,所以我们首先通过全链路压测,分析整个链路,到底是哪个节点出现瓶颈。如果是数据层出现瓶颈,那么可以考虑加缓存,读写分离等降低数据库压力,如
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:
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,
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术,在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。
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。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势,但是总会写操作达到瓶颈的时候,导致性能提不上去。
小明是一家初创电商平台的开发人员,他负责卖家模块的功能开发,其中涉及了店铺、商品的相关业务,设计如下数据库 :
很多年前,读了子柳老师的《淘宝技术这十年》。这本书成为了我的架构启蒙书,书中的一句话像种子一样深埋在我的脑海里:“好的架构是进化来的,不是设计来的”。
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 sharing-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。
逻辑库/逻辑文件:给用户看的(即Database和Table就是我们常说的逻辑库的范畴) 物理库/物理文件:存储在计算机中的(即机器和Port就是我们常说的物理库的范畴。)
分析一下问题出现在哪儿呢? 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。
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
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。
分布式数据库已经流行好多年,产品非常众多,其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计,以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同,细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析,在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上,它都比同行产品有优势。
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。
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。
互联网当下的数据库拆分过程基本遵循的顺序是:垂直拆分、读写分离、分库分表(水平拆分)。每个拆分过程都能解决业务上的一些问题,但同时也面临了一些挑战。
导读:本文详细介绍了中间件,主要从数据库拆分过程及挑战、主流数据库中间件设计方案、读写分离核心要点、分库分表核心要点展开说明。
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目,业务核心是物流订单的履约过程,包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上,LCS 依据业务所在的市场不同,应用层分市场部署,并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期,这些不同市场的数据库共用同一套物理集群,共享内存和磁盘空间,在资源上看,是足以应付初期流量的。
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。
昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移(数据库分库分表后,我们生产环境怎么实现不停机数据迁移)后来有好多朋友问我,说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了,但是,不知道具体拆分多少张表,分多了又怕浪费公司资源,分少了又怕后面怎么去扩容,还有另一些朋友说,所在的公司规模还不大,尚在发展中,公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
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:
这是微服务还没兴起之前,很多项目的架构,随着业务的堆积,项目越来越庞大,数据量也越来越庞大,如果并发一旦上来,就很容易出现一些性能的问题。而且项目太庞大,维护起来也不容易。
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)
虽然很多互联网公司的体量很大、用户非常多,但你千万不要被这些现象迷惑了。实际上,90% 以上的系统能够发展到上百万、上千万数据量已经很不错了。对于千万的数据量,开源的 MySQL 都可以很好地应对,更别说一些商业数据库了。
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)。
随着近些年信息化大跃进,各行各业无纸化办公产生了大量的数据,而越来越多的数据存入了数据库中。当使用MySQL数据库的时候,单表超出了2000万数据量就会出现性能上的分水岭。并且物理服务器的CPU、内存、存储、连接数等资源有限,某个时段大量连接同时执行操作,会导致数据库在处理上遇到性能瓶颈。为了解决这个问题,行业先驱门充分发扬了分而治之的思想,对大表进行分割,然后实施更好的控制和管理,同时使用多台机器的CPU、内存、存储,提供更好的性能。而分而治之则有两种方式:垂直拆分和水平拆分。
在对诸如订单、交易、支付等实时在线业务系统的研发、维护过程中,随着业务量的快速增长,我们经常会遇到由于关系型数据库(如:MySql)单表数据量增长过大而引发的线上事故;虽然这些事故多数时候是由于不合理的慢SQL而引起的系统雪崩,但有时也会出现由于数据库热点块IO争用而引发的系统性性能下降。总之,单表数据量的无限增长总是会在这样或那样的情况下增加系统的不稳定性因素。
① 从连接数来看,根据官方文档,5.1.17以上版本,单台mysql数据库的连接数默认是151,上限为10w,虽然可以在上限范围内人为的设置最大连接数,或者建立连接池进行一定程度优化,但单台数据库的性能总是有瓶颈的,当请求量过大的时候,若连接数不够,则会处于阻塞状态
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。
:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
前两篇文章重点讲到了Mysql数据库的主从同步和读写分离,使用主从同步实现从数据库从主数据同步数据保持主从数据一致性,读写分离使用主数据库负责写操作,多个从数据库负责读操作,由于从库可以进行拓展,所以处理更多的读请求也没问题。但是如果业务比较多,写请求越来越多要如何处理呢?可能有人说我可以再加一个master分担写操作,但是两个master数据肯定是需要同步的,主主同步 + 主从同步很显然会让我们的系统架构变得更为的复杂。所以本篇文章主要讨论一个对写操作进行切分的技术:分库分表。
这个你必须面对的事,就是当你已经弄好分库分表方案,测试也通过了,数据能均匀分布到各个库和表里去,而且接着你还通过双写方案上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
微服务、分布式大行其道的当下,中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成了面试的高频词汇,这些知识不了解面试通过率不会太高。
分片策略(如果要看各个策略的实际操作,看ShardingSphere专题视频即可)
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?
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。
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。
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