高性能架构模式(一)：数据库集群如何实现高性能？

 在具体的实践过程中，为了更快、更好地设计出优秀的架构，除了掌握一些架构基础知识外，还需要掌握业界已经成熟的各种架构模式。在大部分情况下，我们做架构设计主要都是基于已有的成熟模式，结合业务和团队的具体情况，进行一定的优化或者调整；即使少部分情况我们需要进行较大的创新，前提也是需要对已有的各种架构模式和技术非常熟悉。

一.读写分离

 “读写分离”，其本质是将访问压力分散到集群中的多个节点，但是没有分散存储压力；其实现方式可以是一主一从，也可以是一主多从，其中，数据库主机负责读写操作，从机只负责读操作。读写分离的逻辑实现并不是很复杂，但有两个细节，会引入复杂度，分别是：主从复制延迟（网络问题）和分配机制（数据读取问题）。
 主从和主备经常被提起，但是这两个概念并不等同：

“主从”：其中的“从”可以理解为“仆从”，仆从是要帮主人干活的，“从机”是需要提供读数据的功能的。
“主备”：其中的“备机”一般被认为仅仅提供备份功能，不提供访问功能。

1.主从复制延迟

 读写分离主从机制的实现，意味着需要进行数据备份（不同主机间），那么就会存在数据复制延迟的行为（网络传输）。以 MySQL 为例，主从复制延迟可能达到 1 秒、1分钟、甚至更久。如果数据写入主机后，然后去从机读取数据，因为复制延迟，导致读取的数据为空，那么，就可能会影响到业务。

 解决主从复制延迟有几种常见的方法：

• 业务绑定：写操作后的读操作指定发给数据库主服务器

需要和对应的业务进行强关联

• 二次读取：读从机失败后再读一次主机
• 业务分类：关键业务读写操作全部指向主机，非关键业务采用读写分离

2.分配机制

 分配机制主要指的是将读写操作区分开来，然后访问不同的数据库服务器，其实就是如何访问读写分离的数据库集群。其使用方式一般有两种：程序代码封装和中间件封装。
 这里并没有介绍这两种方案的具体实现细节，旨在概括总的方向。

(1)程序代码封装

 程序代码封装指在代码中抽象一个数据访问层，实现读写操作分离和数据库服务器连接的管理。例如，基于 Hibernate 进行简单封装，就可以实现读写分离。其基本结构表如下：

 该方式实现起来简单，但是每个编程语言都需要自己来实现，没有办法通用，并且，在发生故障情况下，如果发生主从切换，那么可能需要所有系统都修改配置并重启。

(2)中间件封装

 中间件封装指的是独立一套系统出来，实现读写操作分离和数据库服务器连接的管理。其基本结构如下：

 其特点如下：

• 支持多种编程语言。
• 支持完整的 SQL 语法和数据库服务器的协议。
• 数据库中间件自己不执行真正的读写操作，但所有的数据库操作请求都要经过中间件，中间件的性能要求也很高。
• 数据库主从切换对业务服务器无感知。

  开源数据库中间件方案：

• MySQL 官方提供了 MySQL Proxy（没有正式 GA）
• MySQL 官方推荐 MySQL Router
• 奇虎 360 公司开源的数据库中间件 Atlas

二.分表分库

 “读写分离”，的本质只是将访问压力分散到集群中的多个节点，但是没有分散存储压力；而“分库分表”，既可以分散访问压力，又可以分散存储压力。看着如此强大，却是在引入了复杂度和放弃一定功能的基础上完成的。

1.业务分库

 业务分库指的是按照业务模块将数据分散到不同的数据库服务器。这样，每个业务模块都有自己的数据库，而不是所有的模块共用一个数据库，这样，也就降低了数据库的压力，提升了数据库的性能。
 在软件架构中，是没有完美的方案的，解决一个问题的同时，有可能会引入新的问题。拿业务分库来说，会引入以下一些问题：

• join 问题

原本在一个数据库中的数据，现在分散到了多个数据库上，那么，表之间的 join 就无法使用（不同数据库的表之间，是没办法 join 的）。

• 事物问题

MySQL 提供了事物的特性，在同一个数据库中，支持很好。但是数据分库后，就是不同系统间的交互了，也就是引入了分布式事物的问题。虽然数据库厂商提供了一些分布式事务的解决方案（例如，MySQL 的 XA），但性能实在太低，与高性能存储的目标是相违背的。
分库后就无法使用数据库事务了，那么就需要业务程序自己来模拟实现事务的功能。

• 成本问题

原来只需要一台服务器就能处理，现在需要多台，成本会增加。这些成本对对于小公司初创业务来说，会表现的更加的严重。

2.分表

 分库只是将不同的业务模块，做了拆分，是一种垂直方向拆分的手段。但是，当表的数据超过的千万的时候，就需要考虑分表（水平分表）了，其依据一般是表的大小，而不是表行数据的多少。
 单表数据拆分有两种方式：垂直分表和水平分表。示意图如下：

 单表的拆分，并不强制要求切分后的多表必须分散在不同的数据库中，器原因在于，单表切分为多表后，新的表即使在同一个数据库服务器中，也可能带来可观的性能提升，如果性能能够满足业务要求，是可以不拆分到多台数据库服务器的。
 分表是可以降低存储压力和性能提升的，但是，和分库一样，依旧会引入复杂度。

(1)垂直分表

 垂直分表主要是对表中的字段进行拆分，适合将表中某些不常用且占了大量空间的列拆分出去。其复杂度的体现为：操作表的数量会增加。

(2)水平分表

 水平分表适合表行数特别大的表，相对于垂直分表，会引入更多的复杂性，如下所示：

• 路由

数据在进行水平分表时，某条数据具体属于哪个切分后的子表，需要增加路由算法进行计算，这样，在查找的时候，才能更加快速的定位数据。常见的路由算法有：范围路由、Hash 路由、配置路由。
（1）范围路由：将某一段范围的值，路由到同一张表中。其优点是数据能够进行平滑的扩充；其缺点是数据可能分布不均匀。
（2）Hash 路由：计算某些列的 hash 值，将相同 hash 值的数据，路由到一张表中。其优点是表的数据分布较均匀；其缺点是数据扩充会比较麻烦。可借鉴一致性哈希的方式来优化。
（3）配置路由：使用一张路由配置表，来记录数据和分片表的对应关系。其优点是设计简单，扩充表数据也比较容易；其缺点是会增加一次SQL查询，且路由表本身过大的时候，也会降低性能。

• join 操作

水平分表后，数据分散在多个表中，如果需要与其他表进行 join 查询，需要在业务代码或者数据库中间件中进行多次 join 查询，然后将结果合并。

• count() 操作

这里的count() 不再是一张表的简单统计，常见方式有两种：count() 相加、记录数表
（1）count() 相加：分别对每张表做 count()，然后再汇总返回给客户端。其优点是实现简单；其缺点是性能较差。
（2）记录数表：使用一张记录表来专门记录总条数。其优点是性能较好；其缺点是要额外的维护记录数表。

• order by 操作

水平分表后，数据分散到多个子表中，排序操作无法在数据库中完成，只能由业务代码或者数据库中间件分别查询每个子表中的数据，然后汇总进行排序。

3.实现

 不管是分库还是分表，其实现方式都和读写分离类似，可分为“程序代码封装”和“中间件封装”，只是，其实现的复杂度相比读写分离会更高。读写分离实现时只要识别 SQL 操作是读操作还是写操作，而分库分表的实现除了要判断操作类型外，还要判断 SQL 中具体需要操作的表、操作函数（例如 count 函数)、order by、group by 操作等。