垂直分表与水平分库
垂直拆分的意思,就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表,或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样,每个库表都包含部分字段。一般来说,会将较少的访问频率很高的字段放到一个表里去,然后将较多的访问频率很低的字段放到另外一个表里去。因为数据库是有缓存的,你访问频率高的行字段越少,就可以在缓存里缓存更多的行,性能就越好。这个一般在表结构设计的时候做的较多一些。
水平拆分的意思,就是把一个表的数据给弄到多个库的多个表里去,但是每个库的表结构都一样,只不过每个库表放的数据是不同的,所有库表的数据加起来就是全部数据。水平拆分的意义,就是将数据均匀放更多的库里,然后用多个库来扛更高的并发,还有就是用多个库的存储容量来进行扩容。一般讲的分库分表就是指水平拆分的意思。
image.png
两种分库分表方式
- 1 按照 range 来分。
就是每个库一段连续的数据,这个一般是按比如时间范围来的,但是这种一般较少用,因为很容易产生热点问题,大量的流量都打在最新的数据上了。range 来分,好处在于说,扩容的时候很简单,因为你只要预备好,给每个月都准备一个库就可以了,到了一个新的月份的时候,自然而然,就会写新的库了;缺点,但是大部分的请求,都是访问最新的数据。实际生产用 range,要看场景。 - 2 按照某个字段 hash 一下均匀分散,这个较为常用。
hash 分发,好处在于说,可以平均分配每个库的数据量和请求压力;坏处在于说扩容起来比较麻烦,会有一个数据迁移的过程,之前的数据需要重新计算 hash 值重新分配到不同的库或表。
数据迁移(单库环境数据到分科分表环境数据)
1 最土的方法就是直接晚上网站停机,然后程序员通宵把数据迁移到新的库里面去,这也是最土的方法,假设当晚没有迁移成功,那就得代码回滚,第二天接着停机 再迁移数据
2 双写方案
简单来说,就是在线上系统里面,之前所有写库的地方,增删改操作,除了对老库增删改,都加上对新库的增删改,这就是所谓的双写,同时写俩库,老库和新库。
然后系统部署之后,新库数据差太远,用之前说的导数工具,跑起来读老库数据写新库,写的时候要根据数据的最后修改的时间,将剩余的老数据迁入到新库中(新库中有数据就更新,没有就插入) ,这样就不用通宵迁移数据了。
生成全局唯一id
- 1 数据库自增 id
这个就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个 id。拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。
这个方案的好处就是方便简单,谁都会用;缺点就是单库生成自增 id,要是高并发的话,就会有瓶颈的;如果你硬是要改进一下,那么就专门开一个服务出来,这个服务每次就拿到当前 id 最大值,然后自己递增几个 id,一次性返回一批 id,然后再把当前最大 id 值修改成递增几个 id 之后的一个值;但是无论如何都是基于单个数据库。(都到了分库分表层面了,数据库读写压力应该蛮大的,所以这个方案应该不会使用)
-
2 设置数据库 sequence 或者表自增字段步长
image.png
适合的场景:在用户防止产生的 ID 重复时,这种方案实现起来比较简单,也能达到性能目标。但是服务节点固定,步长也固定,将来如果还要增加服务节点,就不好搞了。
-
3 UUID
好处就是本地生成,不要基于数据库来了;不好之处就是,UUID 太长了、占用空间大,作为主键性能太差了;更重要的是,UUID 不具有有序性,会导致 B+ 树索引在写的时候有过多的随机写操作(连续的 ID 可以产生部分顺序写),还有,由于在写的时候不能产生有顺序的 append 操作,而需要进行 insert 操作,将会读取整个 B+ 树节点到内存,在插入这条记录后会将整个节点写回磁盘,这种操作在记录占用空间比较大的情况下,性能下降明显。 -
4 系统当前时间
这个就是获取当前时间即可,但是问题是,并发很高的时候,比如一秒并发几千,会有重复的情况,这个是肯定不合适的。基本就不用考虑了。
适合的场景:一般如果用这个方案,是将当前时间跟很多其他的业务字段拼接起来,作为一个 id,如果业务上你觉得可以接受,那么也是可以的。你可以将别的业务字段值跟当前时间拼接起来,组成一个全局唯一的编号。
-
5 snowflake 算法
-
1 bit:第一个数字表示正负位,0正1负,因为生成的永远是一个正常,这里这里永远是0。
-
41 bit:这个41位数字是当前时间戳做一些计算,然后以41位的二进制来表示。
-
5 bit:这5位表示机房id,总共可以有32位机房。
-
5 bit:这5位表示机机器id,每个机房可以拥有最多32个机器。
12 bit:这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id,12 bit 可以代表的最大正整数是 2^12 - 1 = 4096,也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。
0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000000
public class IdWorker {
private long workerId;
private long datacenterId;
private long sequence;
public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
// sanity check for workerId
// 这儿不就检查了一下,要求就是你传递进来的机房id和机器id不能超过32,不能小于0
if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
}
if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
}
System.out.printf(
"worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);
this.workerId = workerId;
this.datacenterId = datacenterId;
this.sequence = sequence;
}
private long twepoch = 1288834974657L;
private long workerIdBits = 5L;
private long datacenterIdBits = 5L;
// 这个是二进制运算,就是 5 bit最多只能有31个数字,也就是说机器id最多只能是32以内
private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);
// 这个是一个意思,就是 5 bit最多只能有31个数字,机房id最多只能是32以内
private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
private long sequenceBits = 12L;
private long workerIdShift = sequenceBits;
private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);
private long lastTimestamp = -1L;
public long getWorkerId() {
return workerId;
}
public long getDatacenterId() {
return datacenterId;
}
public long getTimestamp() {
return System.currentTimeMillis();
}
public synchronized long nextId() {
// 这儿就是获取当前时间戳,单位是毫秒
long timestamp = timeGen();
if (timestamp < lastTimestamp) {
System.err.printf("clock is moving backwards. Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
throw new RuntimeException(String.format(
"Clock moved backwards. Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
}
if (lastTimestamp == timestamp) {
// 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字
// 无论你传递多少进来,这个位运算保证始终就是在4096这个范围内,避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
if (sequence == 0) {
timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
}
} else {
sequence = 0;
}
// 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳,单位是毫秒
lastTimestamp = timestamp;
// 这儿就是将时间戳左移,放到 41 bit那儿;
// 将机房 id左移放到 5 bit那儿;
// 将机器id左移放到5 bit那儿;将序号放最后12 bit;
// 最后拼接起来成一个 64 bit的二进制数字,转换成 10 进制就是个 long 型
return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift)
| (workerId << workerIdShift) | sequence;
}
private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
long timestamp = timeGen();
while (timestamp <= lastTimestamp) {
timestamp = timeGen();
}
return timestamp;
}
private long timeGen() {
return System.currentTimeMillis();
}
// ---------------测试---------------
public static void main(String[] args) {
// 最多32个机房,每个机房最多32个机器
IdWorker worker = new IdWorker(1, 1, 1);
long s = System.currentTimeMillis();
//100万个id只需要3秒生成
for (int i = 0; i < 1000000 ; i++) {
System.out.println(worker.nextId());
}
long e = System.currentTimeMillis();
System.out.println(e-s);
}
}
怎么说呢,大概这个意思吧,就是说 41 bit 是当前毫秒单位的一个时间戳,就这意思;然后 5 bit 是你传递进来的一个机房 id(但是最大只能是 32 以内),另外 5 bit 是你传递进来的机器 id(但是最大只能是 32 以内),剩下的那个 12 bit序列号,就是如果跟你上次生成 id 的时间还在一个毫秒内,那么会把顺序给你累加,最多在 4096 个序号以内。
所以你自己利用这个工具类,自己搞一个服务,然后对每个机房的每个机器都初始化这么一个东西,刚开始这个机房的这个机器的序号就是 0。然后每次接收到一个请求,说这个机房的这个机器要生成一个 id,你就找到对应的 Worker 生成。
利用这个 snowflake 算法,你可以开发自己公司的服务,甚至对于机房 id 和机器 id,反正给你预留了 5 bit + 5 bit,你换成别的有业务含义的东西也可以的。
这个 snowflake 算法相对来说还是比较靠谱的,所以你要真是搞分布式 id 生成,如果是高并发啥的,那么用这个应该性能比较好,一般每秒几万并发的场景,也足够你用了。
如何实现 MySQL 的读写分离?主从复制原理?解决 MySQL 主从同步的延时问题?
image.pngMysql读写分离是基于主从复制来做的,主库将变更写入 binlog 日志,然后从库连接到主库之后,从库有一个 IO 线程,将主库的 binlog 日志拷贝到自己本地,写入一个 relay 中继日志中。接着从库中有一个 SQL 线程会从中继日志读取 binlog,然后执行 binlog 日志中的内容,也就是在自己本地再次执行一遍 SQL,这样就可以保证自己跟主库的数据是一样的。
从库数据延时的原因: 就是从库同步主库数据的过程是串行化的,也就是说主库上并行的操作,在从库上会串行执行。所以这就是一个非常重要的点了,由于从库从主库拷贝日志以及串行执行 SQL 的特点,在高并发场景下,从库的数据一定会比主库慢一些,是有延时的。所以经常出现,刚写入主库的数据可能是读不到的,要过几十毫秒,甚至几百毫秒才能读取到。主库并发量越高,从库的延迟就越久。
另外:就是如果主库突然宕机,然后恰好数据还没同步到从库,那么有些数据可能在从库上是没有的,有些数据可能就丢失了。
Mysql为了缓解上面两个问题,有两个机制来缓解:半同步复制和并行复制
半同步复制:也叫 semi-sync 复制,指的就是主库写入 binlog 日志之后,就会将强制此时立即将数据同步到从库,从库将日志写入自己本地的 relay log 之后,接着会返回一个 ack 给主库,主库接收到至少一个从库的 ack之后才会认为写操作完成了。
并行复制,指的是从库开启多个线程,并行读取 relay log 中不同库的日志,然后并行重放不同库的日志,这是库级别的并行。
MySQL 主从同步延时问题的解决方案
假设有以下逻辑代码:1 先插入一条数据(走主库),2 再把它查出来(走从库),3 然后更新这条数据 (走主库)。在主从复制环境下,当主库并发量写很高时,第二步获取的结果有可能是空的,从而导致错误的发生。
解决办法:
- 分库,将一个主库拆分为多个主库,每个主库的写并发就减少了几倍,此时主从延迟可以忽略不计。
- 打开 MySQL 支持的并行复制,多个库并行复制。但是 如果说某个库的写入并发就是特别高,单库写并发达到了 2000/s,并行复制还是没意义,因为并行复制是库层面的。并行复制的意义并不是很大
- 重写代码,写代码的同学,要慎重,插入数据时立马查询可能查不到。
- 如果确实是存在必须先插入,立马要求就查询到,然后立马就要反过来执行一些操作,对这个查询设置直连主库。但是不推荐这种方法,你要是这么搞,读写分离的意义就丧失了。
网友评论