重庆建网站搜索快忻科技,服装定制app排行,抖音关键词查询工具,公司网站二维码怎么做的背景 在当今这个时代#xff0c;人们对互联网的依赖程度非常高#xff0c;也因此产生了大量的数据#xff0c;企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈#xff0c;而这些数据往往存…背景 在当今这个时代人们对互联网的依赖程度非常高也因此产生了大量的数据企业视这些数据为瑰宝。而这些被视为瑰宝的数据为我们的系统带来了很大的烦恼。这些海量数据的存储与访问成为了系统设计与使用的瓶颈而这些数据往往存储在数据库中传统的数据库存在着先天的不足即单机(单库)性能瓶颈并且扩展起来非常的困难。在当今的这个大数据时代我们急需解决这个问题 。如果单机数据库易于扩展数据可切分就可以避免这些问题但是当前的这些数据库厂商包括开源的数据库MySQL在内提供这些服务都是需要收费的所以我们转向一些第三方的软件使用这些软件做数据的切分将原本在一台数据库上的数据分散到多台数据库当中降低每一个单体数据库的负载。那么我们如何做数据切分呢? 数据切分 数据切分简单的说就是通过某种条件将我们之前存储在一台数据库上的数据分散到多台数据库中从而达到降低单台数据库负载的效果。数据切分根据其切分的规则大致分为两种类型垂直切分和水平切分。 垂直切分 垂直切分就是按照不同的表或者Schema切分到不同的数据库中比如:在我们的课程中订单表(order) 和商品表(product) 在同一个数据库中而我们现在要对其切分使得订单表(order) 和商品表(product) 分别落到不同的物理机中的不同的数据库中使其完全隔离从而达到降低数据库负载的效果。如图所示: 垂直切分的特点就是规则简单易于实施可以根据业务模块进行划分各个业务之间耦合性低相互影响也较小。 一个架构设计较好的应用系统其总体功能肯定是有多个不同的功能模块组成的。每一个功能模块对应着数据库里的一系列表。例如在咱们的课程当中商品功能模块对应的表包括:类目、属性、属性值、品牌、商品、sku等表。而在订单模块中对应的表包括:订单、订单明细、订单收货地址、订单日志等。如图所示: 在架构设计中各个功能模块之间的交互越统一、越少越好。这样系统模块之间的耦合度会很低各个系统模块的可扩展性、可维护性也会大大提高。这样的系统实现数据的垂直切分就会很容易。 但是在实际的系统架构设计中有一些表很难做到完全的独立往往存在跨库join的现象。还是上面的例子比如我们接到了一个需求要求查询某一个类目产生了多少订单如果在单体数据库中我们直接连表查询就可以了。但是现在垂直切分成了两个数据库跨库连表查询是十分影响性能的也不推荐这样用只能通过接口去调取服务这样系统的复杂度又升高了。对于这种很难做到完全独立的表作为系统架构设计人员就要去做平衡是数据库让步于业务将这些表放在一个数据库当中?还是拆分成多个数据库业务之间通过接口来调用呢?在系统初期数据量比较小资源也有限往往会选择放在一个数据库当中。而随着业务的发展数据量达到了一定的规模就有必要去进行数据的垂直切分了。而如何进行切分切分到什么程度则是对架构师的一个艰难的考验。 下面我们来看看垂直切分的优缺点: 优点: 拆分后业务清晰拆分规则明确; 系统之间容易扩展和整合; 数据维护简单 缺点: 部分业务表无法join只能通过接口调用提升了系统的复杂度; 跨库事务难以处理; 垂直切分后某些业务数据过于庞大仍然存在单体性能瓶颈; 正如缺点中的最后一条所说当某一个业务模块的数据暴增时仍然存在着单机性能缺陷。还是之前的例子如果出现了一个爆款商品订单量急剧上升达到了单机性能瓶颈那么你所有和订单相关的业务都要受到影响。这时我们就要用到水平切分。 水平切分 水平切分相比垂直切分更为复杂。它需要将一个表中的数据根据某种规则拆分到不同的数据库中例如:订单尾号为奇数的订单放在了订单数据库1中而订单尾号为偶数的订单放在了订单数据库2中。这样原本存在一个数据库中的订单数据被水平的切分成了两个数据库。在查询订单数据时我们还要根据订单的尾号判断这个订单在数据库1中还是在数据库2中然后将这条SQL语句发送到正确的数据库中查出订单。水平切分的架构图如下: 水平拆分数据要先订单拆分的规则找到你要按哪个维度去拆分还是前面订单的例子我们按照订单尾号的奇偶去拆分那么这样拆分会有什么影响呢?假如我是一个用户我下了两个订单一个订单尾号为奇数一个订单尾号为偶数这时我去个人中心订单列表页去查看我的订单。那么这个订单列表页要去怎么查要根据我的用户d分别取订单1库和订单2库去查询出订单然后再合并成一个列表是不是很麻烦。所以咱们在拆分数据时一定要结合业务选择出适合当前业务场景的拆分规则。那么按照用户id去拆分数据就合理吗?也不一定比如:咱们的身份变了不是买家了而是卖家我这个卖家有很多的订单卖家的后台系统也有订单列表页那这个订单列表页要怎么样去查?是不是也要在所有的订单库中查一遍然后再聚合成一个订单列表呀。那这样看是不是按照用户id去拆分订单又不合理了。所以在做数据水平拆分时是对架构师的真正考验。 我们看看几种水平拆分的典型的分片规则: 用户id求模我们前面已经提到过; 按照日期去拆分数据; 按照其他字段求模去拆分数据; 上面是按照用户id去求模拆分的一个示意图。咱们再来看看水平拆分的优缺点: 优点: 解决了单库大数据、高并发的性能瓶颈; 拆分规则封装好对应用端几乎透明开发人员无需关心拆分细节; 提高了系统的稳定性和负载能力; 缺点: 拆分规则很难抽象; 分片事务一致性难以解决; 二次扩展时数据迁移、维护难度大。比如:开始我们按照用户id对2求模但是随着业务的增长2台数据库难以支撑还是继续拆分成4个数据库那么这时就需要做数据迁移了。 总结 世界上的万物没有完美的有利就有弊就像数据切分一样。无论是垂直切分还是水平切分它们解决了海量数据的存储和访问性能问题但也随之而来的带来了很多新问题它们的共同缺点有:分布式的事务问题;跨库join问题;多数据源的管理问题针对多数据源的管理问题主要有两种思路: 客户端模式在每个应用模块内配置自己需要的数据源, 直接访问数据库在各模块内完成数据的整合; 中间代理模式中间代理统一管理所有的数据源数据库层对开发人员完全透明开发人员无需关注拆分的细节。 基于这两种模式目前都有成熟的第三方软件代表作分别如下: 中间代理模式: MyCat 客户端模式: sharding-jdbc 文章转载自程序员波特 原文链接https://www.cnblogs.com/potterCoding/p/17908759.html 体验地址引迈 - JNPF快速开发平台_低代码开发平台_零代码开发平台_流程设计器_表单引擎_工作流引擎_软件架构
