面试官:给我讲一下分库分表方案
2019-08-09 05:49:07来源:编程学习网 阅读 ()
一、数据库瓶颈
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)。
1、IO瓶颈
2、CPU瓶颈
二、分库分表
1、水平分库
2、结果:
每个库的结构都一样;
每个库的数据都不一样,没有交集;
所有库的并集是全量数据;
2、水平分表
2、结果:
每个表的结构都一样;
每个表的数据都不一样,没有交集;
所有表的并集是全量数据;
3、垂直分库
1、概念:以表为依据,按照业务归属不同,将不同的表拆分到不同的库中。
2、结果:
每个库的结构都不一样;
每个库的数据也不一样,没有交集;
所有库的并集是全量数据;
4、垂直分表
1、概念:以字段为依据,按照字段的活跃性,将表中字段拆到不同的表(主表和扩展表)中。
2、结果:
每个表的结构都不一样;
每个表的数据也不一样,一般来说,每个表的字段至少有一列交集,一般是主键,用于关联数据;
所有表的并集是全量数据;
三、分库分表工具
1、sharding-sphere:jar,前身是sharding-jdbc;2、TDDL:jar,Taobao Distribute Data Layer;3、Mycat:中间件。
四、分库分表步骤
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)。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)
1、端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询
映射法
-
基因法
2、端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询
映射法
-
冗余法
3、后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询
NoSQL法
-
冗余法
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)
第二步:(同步双写)将老库中的老数据复制到新库中;
第三步:(同步双写)以老库为准校对新库中的老数据;
第四步:(同步双写)应用去掉双写,部署;
六、分库分表总结
分库分表,首先得知道瓶颈在哪里,然后才能合理地拆分(分库还是分表?水平还是垂直?分几个?)。且不可为了分库分表而拆分。
七、分库分表示例
示例GitHub地址:https://github.com/littlecharacter4s/study-sharding原文链接:http://www.phpxs.com/post/6436/
如有疑问请与原作者联系
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