以支付宝用户为例,8亿;微信用户更是10亿。订单表更夸张,比如美团外卖,每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿,甚至千亿级别,这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据,只是这时候性能比较差,业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态,因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
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
对于分库分表来说,主要是面对以下问题: 选择一个数据库中间件,调研、学习、测试; 设计你的分库分表的一个方案,你要分成多少个库,每个库分成多少个表,比如 3 个库,每个库 4 个表; 基于选择好的数据库中间件,以及在测试环境建立好的分库分表的环境,然后测试一下能否正常进行分库分表的读写; 完成单库单表到分库分表的迁移,双写方案; 线上系统开始基于分库分表对外提供服务; 扩容了,扩容成 6 个库,每个库需要 12 个表,你怎么来增加更多库和表呢? 这个是你必须面对的一个事儿,就是你已经弄好分库分表方案了,然后一堆库和表都建好了,基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了,测试都 ok 了,数据能均匀分布到各个库和各个表里去,而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 那么现在问题来了,你现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容咋办?这个可能就是说你的每个库的容量又快满了,或者是你的表数据量又太大了,也可能是你每个库的写并发太高了,你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。
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)。
现在有一个未分库分表的系统,未来要分库分表,如何设计才可以让系统从未分库分表动态切换到分库分表上?
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:」
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。
一、分库分表类型 1、单库单表 所有数据都放在一个库,一张表。 2、单库多表 数据在一个库,单表水平切分多张表。 3、多库多表 数据库水平切分,表也水平切分。 二、分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程: 如分库分表的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到Acc_0003表中。当用户123登录的时候,我们通过123 mod 4后确定记录在Acc_0003中。 三、分库分表的问题 分库分表
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)
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。
类似订单表,用户表这种未来规模上亿甚至上十亿百亿的海量数据表,在项目初期为了快速上线,一般只是单表设计,不需要考虑分库分表。随着业务的发展,单表容量超过千万甚至达到亿级别以上,这时候就需要考虑分库分表这个问题了,而不停机分库分表迁移,这应该是分库分表最基本的需求,毕竟互联网项目不可能挂个广告牌"今晚10:00~次日10:00系统停机维护",这得多low呀,以后跳槽面试,你跟面试官说这个迁移方案,面试官怎么想呀?
作者:tayroctang,腾讯 PCG 后台开发工程师 本文从 5W1H 角度介绍了分库分表手段,其在解决如 IO 瓶颈、读写性能、物理存储瓶颈、内存瓶颈、单机故障影响面等问题的同时也带来如事务性、主键冲突、跨库 join、跨库聚合查询等问题。anyway,在综合业务场景考虑,正如缓存的使用一样,本着非必须勿使用原则。如数据库确实成为性能瓶颈时,在设计分库分表方案时也应充分考虑方案的扩展性,或者考虑采用成熟热门的分布式数据库解决方案,如 TiDB。 阅读此文你将了解: 什么是分库分表以及为什么分库分表 如
背景 2016年Q3季度初,在美团外卖上单2.0项目上线后,商家和商品数量急速增长,预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB(数据库,以下统一称DB)主从延迟、表变更困难等一系列问题。 要解决上面所说的问题,通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分,可以缓解目前写峰值QPS过大、DB主从延迟的问题。第二种方案是对现有的商品库大表进行分库分表,从根本上解决现有问题。方案一实施起来周期较短,但只能解决一时之痛,由此可见,分库分表是必然的。 在确
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,
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)。
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:
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。
TiDB 作为分库分表方案的一个 “终结者”,获得了许多用户的青睐。在切换到 TiDB 之后,用户告别了分库分表查询和运维带来的复杂度。但是在从分库分表方案切换到 TiDB 的过程中,这个复杂度转移到了数据迁移流程里。TiDB DM 工具为用户提供了分库分表合并迁移功能,在数据迁移的过程中,支持将分表 DML 事件合并迁移,并一定程度支持上游分表进行 DDL 变更。
为什么要分库分表(设计高并发系统的时候,数据库层面该如何设计)?用过哪些分库分表中间件?不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点?你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的?
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。
分库分表之所以被广泛使用,因为工程相对简单,但分库分表并不仅仅是分片,还是需要考虑如何扩缩容(全量同步、增量同步、数据校验等)。
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。
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。
今天和大家聊聊分库分表技术,大家面试的时候肯定都有这样的经历,面试官动不动就问分库分表、高并发、虚拟机、分布式事务等等这些高大上的技术。所以我们还是有必要要了解一下的。
十几年前,互联网产业蓬勃发展,相比传统 IT 企业,互联网应用每天会产生海量的数据。
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:
最近学习了阿里资深技术专家李运华的架构设计关于分库分表的教程,颇有收获,总结一下。
单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
大家应该都知道一些哈希算法,比如MD5、SHA-1、SHA-256等,通常被用于唯一标识、安全加密、数据校验等场景。除此之外,还有一种应用是对某个数据进行哈希取模映射到一个有限的范围,比如哈希表快速定位、分库分表数据分配等。本文将以分库分表为主题,介绍另外一种哈希算法,并详细说明其在分库分表中的应用与优势。
缘起:有个朋友问我分区表在58的应用,我回答不出来,在我印象中,百度、58都没有听说有分区表相关的应用,业内进行一些技术交流的时候也更多的是自己分库分表,而不是使用分区表。于是去网上查了一下,并询问了58到家的DBA专家,将自己收到的信息沉淀下来,share给大伙。 解决什么问题? 回答:当mysql单表的数据库过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。 mysql常见的水平切分方式有哪些? 回答:分库分表,分区表 什么是mysql的分库分表? 回答:把一个很大的库(表)
当MySQL单表的数据量过大时,数据库的访问速度会下降,“数据量大”问题的常见解决方案是“水平切分”。
2016年第一次接触分布式微服务项目后,我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术,那么问题来了,面试官说接下来我们就聊聊分库分表,我信心满满,垂直切分,水平切分,事务问题,都准备好了。
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。
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。
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
首先要清楚,分库和分表是两回事,是两个独立的概念。分库和分表都是为了防止数据库服务因为同一时间的访问量(增删查改)过大导致宕机而设计的一种应对策略。
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。
如果是创业公司。比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000, 高峰期每秒并发 10 ,这个时候,一般不需要考虑分库分表,如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条,高峰期每秒并发1000,此时就要考虑分库分表。当然多加几台机器,使用负载均衡可以扛住,但是每天单表数据增加,磁盘资源会被消耗掉,高峰期如果要5000 怎么办,系统肯定撑不住。也就是说,数据增加,请求量增大,并发增大,单个数据库肯定不行。
大家好,我是田螺。我们去面试的时候,几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题,大家看完肯定会有帮助的。
把存于一个库的数据分散到多个库中,把存于一个表的数据分散到多个表中。如果说读写分离是为了分散数据库读写操作压力,分库分表就是为了分散存储压力
第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
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