Part 01

數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)原則 

 高可用

高可用指的是數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)盡可能地使其服務(wù)持續(xù)可用，以消除或最小化停機(jī)時(shí)間。這可以通過(guò)減少單點(diǎn)故障、故障切換解決方案、數(shù)據(jù)冗余等方式實(shí)現(xiàn)。

 高性能

這指的是數(shù)據(jù)庫(kù)在查詢和數(shù)據(jù)操作上的處理速度。高性能數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)能迅速響應(yīng)查詢請(qǐng)求，甚至在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)也能保持高性能。這在互聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下尤為重要，因?yàn)橛脩敉ǔＦ谕焖夙憫?yīng)。

 一致性

在數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域，一致性指的是在任何給定時(shí)間點(diǎn)，所有的復(fù)制數(shù)據(jù)都必須相同。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)采取多種策略來(lái)保證一致性，比如操作的原子性（一個(gè)操作要么全部成功，要么全部失敗，不會(huì)出現(xiàn)部分完成的情況）和事務(wù)的隔離性（通過(guò)鎖和其他并發(fā)控制機(jī)制來(lái)防止多個(gè)事務(wù)交叉執(zhí)行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題）。

 擴(kuò)展性

擴(kuò)展性指的是數(shù)據(jù)庫(kù)在增加硬件資源（如存儲(chǔ)和處理能力）時(shí)能有效提升性能的能力。水平擴(kuò)展（增加更多服務(wù)器）和垂直擴(kuò)展（增強(qiáng)單個(gè)服務(wù)器能力）是兩種常見(jiàn)的擴(kuò)展策略。一個(gè)具有高擴(kuò)展性的數(shù)據(jù)庫(kù)能夠應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)和查詢量的增長(zhǎng)，保證數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

Part 02

常見(jiàn)的架構(gòu)方案 

方案一：主備架構(gòu)，只有主庫(kù)提供讀寫(xiě)服務(wù)，備庫(kù)冗余作故障轉(zhuǎn)移用

jdbc:mysql://vip:3306/xxdb

1、高可用分析：高可用，主庫(kù)掛了，keepalive（只是一種工具）會(huì)自動(dòng)切換到備庫(kù)。這個(gè)過(guò)程對(duì)業(yè)務(wù)層是透明的，無(wú)需修改代碼或配置。 

2、高性能分析：讀寫(xiě)都操作主庫(kù)，很容易產(chǎn)生瓶頸。大部分互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用讀多寫(xiě)少，讀會(huì)先成為瓶頸，進(jìn)而影響寫(xiě)性能。另外，備庫(kù)只是單純的備份，資源利用率50%，這點(diǎn)方案二可解決。 

3、一致性分析：讀寫(xiě)都操作主庫(kù)，不存在數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。 

4、擴(kuò)展性分析：無(wú)法通過(guò)加從庫(kù)來(lái)擴(kuò)展讀性能，進(jìn)而提高整體性能。

5、可落地分析：兩點(diǎn)影響落地使用。第一，性能一般，這點(diǎn)可以通過(guò)建立高效的索引和引入緩存來(lái)增加讀性能，進(jìn)而提高性能。這也是通用的方案。第二，擴(kuò)展性差，這點(diǎn)可以通過(guò)分庫(kù)分表來(lái)擴(kuò)展。

方案二：雙主架構(gòu)，兩個(gè)主庫(kù)同時(shí)提供服務(wù)，負(fù)載均衡

jdbc:mysql://vip:3306/xxdb

1、高可用分析：高可用，一個(gè)主庫(kù)掛了，不影響另一臺(tái)主庫(kù)提供服務(wù)。這個(gè)過(guò)程對(duì)業(yè)務(wù)層是透明的，無(wú)需修改代碼或配置。 

2、高性能分析：讀寫(xiě)性能相比于方案一都得到提升，提升一倍。

3、一致性分析：存在數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。一致性解決方案。 

4、擴(kuò)展性分析：當(dāng)然可以擴(kuò)展成三主循環(huán)，但筆者不建議（會(huì)多一層數(shù)據(jù)同步，這樣同步的時(shí)間會(huì)更長(zhǎng)）。如果非得在數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)層面擴(kuò)展的話，擴(kuò)展為方案四。 

5、可落地分析：兩點(diǎn)影響落地使用。第一，數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題，一致性解決方案可解決問(wèn)題。第二，主鍵沖突問(wèn)題，ID統(tǒng)一地由分布式ID生成服務(wù)來(lái)生成可解決問(wèn)題。

方案三：主從架構(gòu)，一主多從，讀寫(xiě)分離

jdbc:mysql://master-ip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb

1、高可用分析：主庫(kù)單點(diǎn)，從庫(kù)高可用。一旦主庫(kù)掛了，寫(xiě)服務(wù)也就無(wú)法提供。

2、高性能分析：大部分互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用讀多寫(xiě)少，讀會(huì)先成為瓶頸，進(jìn)而影響整體性能。讀的性能提高了，整體性能也提高了。另外，主庫(kù)可以不用索引，線上從庫(kù)和線下從庫(kù)也可以建立不同的索引（線上從庫(kù)如果有多個(gè)還是要建立相同的索引，不然得不償失；線下從庫(kù)是平時(shí)開(kāi)發(fā)人員排查線上問(wèn)題時(shí)查的庫(kù)，可以建更多的索引）。

3、一致性分析：存在數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。請(qǐng)看，一致性解決方案。 

4、擴(kuò)展性分析：可以通過(guò)加從庫(kù)來(lái)擴(kuò)展讀性能，進(jìn)而提高整體性能。（帶來(lái)的問(wèn)題是，從庫(kù)越多需要從主庫(kù)拉取binlog日志的端就越多，進(jìn)而影響主庫(kù)的性能，并且數(shù)據(jù)同步完成的時(shí)間也會(huì)更長(zhǎng)） 

5、可落地分析：兩點(diǎn)影響落地使用。第一，數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題，一致性解決方案可解決問(wèn)題。第二，主庫(kù)單點(diǎn)問(wèn)題，筆者暫時(shí)沒(méi)想到很好的解決方案。注：思考一個(gè)問(wèn)題，一臺(tái)從庫(kù)掛了會(huì)怎樣？讀寫(xiě)分離之讀的負(fù)載均衡策略怎么容錯(cuò)？

方案四：雙主+主從架構(gòu)，看似完美的方案

jdbc:mysql://vip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave1-ip:3306/xxdb
jdbc:mysql://slave2-ip:3306/xxdb

1、高可用分析：高可用。

2、高性能分析：高性能。 

3、一致性分析：存在數(shù)據(jù)一致性問(wèn)題。請(qǐng)看，一致性解決方案。

4、擴(kuò)展性分析：可以通過(guò)加從庫(kù)來(lái)擴(kuò)展讀性能，進(jìn)而提高整體性能。（帶來(lái)的問(wèn)題同方案二）

5、可落地分析：同方案二，但數(shù)據(jù)同步又多了一層，數(shù)據(jù)延遲更嚴(yán)重。

Part 03

 一致性解決方案 

第一類：主庫(kù)和從庫(kù)一致性解決方案

注：圖中圈出的是數(shù)據(jù)同步的地方，數(shù)據(jù)同步（從庫(kù)從主庫(kù)拉取binlog日志，再執(zhí)行一遍）是需要時(shí)間的，這個(gè)同步時(shí)間內(nèi)主庫(kù)和從庫(kù)的數(shù)據(jù)會(huì)存在不一致的情況。如果同步過(guò)程中有讀請(qǐng)求，那么讀到的就是從庫(kù)中的老數(shù)據(jù)。如下圖：

既然知道了數(shù)據(jù)不一致性產(chǎn)生的原因，有下面幾個(gè)解決方案供參考：

1、直接忽略，如果業(yè)務(wù)允許延時(shí)存在，那么就不去管它。 

2、強(qiáng)制讀主，采用主備架構(gòu)方案，讀寫(xiě)都走主庫(kù)。用緩存來(lái)擴(kuò)展數(shù)據(jù)庫(kù)讀性能 。有一點(diǎn)需要知道，如果緩存掛了，可能會(huì)產(chǎn)生雪崩現(xiàn)象，不過(guò)一般分布式緩存都是高可用的。

3、選擇讀主，寫(xiě)操作時(shí)根據(jù)庫(kù)+表+業(yè)務(wù)特征生成一個(gè)key放到Cache里并設(shè)置超時(shí)時(shí)間（大于等于主從數(shù)據(jù)同步時(shí)間）。讀請(qǐng)求時(shí)，同樣的方式生成key先去查Cache，再判斷是否命中。若命中，則讀主庫(kù)，否則讀從庫(kù)。代價(jià)是多了一次緩存讀寫(xiě)，基本可以忽略。

4、半同步復(fù)制，等主從同步完成，寫(xiě)請(qǐng)求才返回。就是大家常說(shuō)的“半同步復(fù)制”semi-sync。這可以利用數(shù)據(jù)庫(kù)原生功能，實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單。代價(jià)是寫(xiě)請(qǐng)求時(shí)延增長(zhǎng)，吞吐量降低。

5、數(shù)據(jù)庫(kù)中間件，引入開(kāi)源（mycat等）或自研的數(shù)據(jù)庫(kù)中間層。個(gè)人理解，思路同選擇讀主。數(shù)據(jù)庫(kù)中間件的成本比較高，并且還多引入了一層。

第二類：DB和緩存一致性解決方案

先來(lái)看一下常用的緩存使用方式：

第一步：淘汰緩存；

第二步：寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)；

第三步：讀取緩存？返回：讀取數(shù)據(jù)庫(kù)；

第四步：讀取數(shù)據(jù)庫(kù)后寫(xiě)入緩存注：如果按照這種方式，圖一，不會(huì)產(chǎn)生DB和緩存不一致問(wèn)題；圖二，會(huì)產(chǎn)生DB和緩存不一致問(wèn)題，即4.read先于3.sync執(zhí)行。如果不做處理，緩存里的數(shù)據(jù)可能一直是臟數(shù)據(jù)。解決方式如下：

注：設(shè)置緩存時(shí)，一定要加上有效時(shí)間，以防延時(shí)淘汰緩存失敗的情況！

Part 04

架構(gòu)演變方案 

架構(gòu)演變一：方案一 -> 方案一+分庫(kù)分表 -> 方案二+分庫(kù)分表 -> 方案四+分庫(kù)分表； 

架構(gòu)演變二：方案一 -> 方案一+分庫(kù)分表 -> 方案三+分庫(kù)分表 -> 方案四+分庫(kù)分表； 

架構(gòu)演變?nèi)?/span>方案一 -> 方案二 -> 方案四 -> 方案四+分庫(kù)分表； 

架構(gòu)演變四：方案一 -> 方案三 -> 方案四 -> 方案四+分庫(kù)分表；

Part 05

結(jié)語(yǔ)  

1、加緩存和索引是通用的提升數(shù)據(jù)庫(kù)性能的方式。

2、分庫(kù)分表帶來(lái)的好處是巨大的，但同樣也會(huì)帶來(lái)一些問(wèn)題，詳見(jiàn)前日推文。

3、不管是主備+分庫(kù)分表還是主從+讀寫(xiě)分離+分庫(kù)分表，都要考慮具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。絕大部分的數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)還是采用方案一和方案一+分庫(kù)分表，只有極少部分用方案三+讀寫(xiě)分離+分庫(kù)分表。另外，阿里云提供的數(shù)據(jù)庫(kù)云服務(wù)也都是主備方案，要想主從+讀寫(xiě)分離需要二次架構(gòu)。 

4、記住一句話：不考慮業(yè)務(wù)場(chǎng)景的架構(gòu)都是耍流氓。