前言:哈喽,大家好,今天给大家分享一篇文章!并提供具体代码帮助大家深入理解,彻底掌握!创作不易,如果能帮助到大家或者给大家一些灵感和启发,欢迎收藏+关注哦
️✍️️️️⚠️⬇️·正文开始
⬇️·✅❓ 0️⃣1️⃣2️⃣3️⃣4️⃣5️⃣6️⃣7️⃣8️⃣9️⃣*️⃣#️⃣
分布式数据库是用计算机网络将物理上分散的多个数据库单元连接起来组成的一个逻辑上统一的数据库。每个被连接起来的数据库单元称为站点或节点,它们通过网络相互通信,共同组成一个完整的数据库系统。分布式数据库有一个统一的数据库管理系统(DBMS)来进行管理,这个系统被称为分布式数据库管理系统(DDBMS)。
在 CAP 定理框架下,分布式数据库通常需要在一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(Partition Tolerance)三个属性中进行权衡。例如,一些分布式数据库选择牺牲一部分一致性以提高可用性,而另一些则选择接受一定程度的数据不一致以维持系统的高可用性。
BASE 模型是对 CAP 定理的一个修正和补充,提出了基本可用(Basically Available)、软状态(Soft State)和最终一致性(Eventual Consistency)三个概念。在 BASE 模型中,系统允许存在临时性的不一致状态,但随着时间的推移,数据会最终达到一致。这种模型更适合于那些对数据一致性要求不是特别高,但需要高并发访问和容错性的应用场景。
传统单机数据库在数据量和并发访问量不断增长的情况下,面临着诸多挑战。例如,单机数据库的存储容量有限,难以应对大规模数据的存储需求;在高并发访问时,单机数据库的性能会急剧下降,无法满足实时性要求。
2005 年左右,NoSQL 浪潮兴起,推动了分布式数据库的发展。以 HBase/Cassandra/MongoDB 为代表的 NoSQL 数据库,为了解决单机上无法保存全部数据的问题,放弃了事务或者只提供简单的 KV 接口。虽然存储模型的简化为存储系统的开发带来了便利,但降低了对业务的支撑。
如今,分布式数据库呈现出多种架构并存的局面。有分布式中间件 + 单机数据库的架构,这种方式利用比较成熟的内核来解决扩展性问题,但在全局事务能力和高可用等方面存在短板;有基于分布式存储的分布式数据库架构,有限地解决了扩展性问题,但对底座(分布式存储)有比较重的依赖;还有原生分布式数据库架构,将分布式存储、事务和计算结合在一起,更容易在数据库本身所擅长的领域发挥优势,如性能、复杂 SQL 处理能力、企业级能力等。
在传统关系型数据库中,数据的一致性主要通过事务实现。事务具有 ACID 特性,即原子性、一致性、隔离性和持久性。例如,在 MySQL 中,可以通过设置事务隔离级别来选择合适的锁机制保护数据。然而,在分布式存储中,由于数据分布在不同的节点上,各个节点之间可能存在延迟、故障或网络分区等问题,确保数据在多个节点之间保持一致性成为一个挑战。
强制读主库,牺牲从库性能保证一致性。
强制读主库的方案相对改造难度较低,但会浪费从库资源并增加主库压力。对于需要强一致的场景,可以将读请求都操作主库,这样读写都在主库,就没有不一致的情况。
利用数据库半同步复制,以 MySQL 为例介绍其实现方式。
在 MySQL 中,半同步复制和异步复制有所不同。在异步复制的情况下,MySQL Master Server 将自己的 Binary Log 通过复制线程传输出去以后,就自动返回数据给客户端,而不管 slave 上是否接受到了这个二进制日志。在半同步复制的架构下,当 master 在将自己 binlog 发给 slave 上的时候,要确保 slave 已经接受到了这个二进制日志以后,才会返回数据给客户端。
配置一个半同步复制实现的主从架构:192.168.1.141 为 mysql 的主服务器,192.168.1.142 为 mysql 的从服务器。
(1)为 mysql 主服务器提供配置:编辑 /etc/my.cnf,提供配置 log_bin=index、server_id=1,在主服务器上授权。
(2)为 mysql 从服务提供配置:编辑 /etc/my.cnf,提供配置 server_id=10、relay_log=relay、read_only=on、skip-slave-start=1,进入 mysql 命令行接口进行主从配置。
(3)设置半同步复制:在 mysql 主服务器和从服务器的命令行接口下执行相应代码安装插件并设置参数。
(4)查看半同步复制的状况信息:在主服务器执行特定命令查看相关状态信息。
(5)取消半同步复制的插件:在主从服务器上分别执行相应命令。
使用数据库中间件进行路由,预估同步时间读取主从库数据,并维护缓存提高读取速度。
可以使用一个中间件,所有数据库操作都先发到中间件,由中间件再分发到相应的数据库。写请求,中间件将会发到主库,同时记录一下此时写请求的 key(操作表加主键等);读请求,如果此时 key 存在,将会路由到主库,一定时间后(经验值),中间件认为主从同步完成,删除这个 key,后续读将会读从库。这种方案,可以保持数据读写的一致,但系统架构增加了一个中间件,整体复杂度变高,业务开发也变得复杂,学习成本也比较高。还可以采用缓存路由大法,与中间件方案流程类似,但改造成本相对较低,不需要增加任何中间件,不过又引入了一个缓存组件,所有读写之间就又多了一步缓存操作。
MySQL 的主从复制架构搭建通常需要以下几个主要步骤:
(1)配置主服务器:在主服务器的配置文件(my.cnf)中添加参数,如设置唯一的服务器 ID(server-id)和开启二进制日志(log_bin)。重启 MySQL 服务器使配置生效。然后创建用于主从复制的用户,并授予复制权限。查看主服务器状态,记录下 File 和 Position 的值,用于后续配置从服务器。
(2)配置从服务器:在从服务器的配置文件中同样设置唯一的服务器 ID,并重启服务器。在从服务器上设置主服务器信息,包括主服务器的 IP、用户名、密码以及主服务器的二进制日志文件名和位置。启动从服务器的复制进程,最后检查从服务器的复制状态,确保 Slave_IO_Running 和 Slave_SQL_Running 的值都为 “YES”。
MySQL 数据库的主从复制主要是基于 Binary Log(二进制文件,简称 bin log)实现的。主数据库接收到一个写操作(如 INSERT、UPDATE、DELETE)时,会将这个操作记录到二进制日志中,将数据修改的操作按顺序记录下来。从数据库 IO 线程会自动连接主服务,从二进制中读取同步数据,记录到中继日志(Relay Log)中。从数据库的 SQL 线程会定期从中继日志中获取同步数据,写入到从数据库中。
优点:
数据更安全:做了数据冗余,不会因为单台服务器的宕机而丢失数据。
性能大大提升:一主多从,不同用户从不同数据库读取,性能提升。主服务器主要负责写操作,而从服务器主要负责读操作,从而分担了主服务器的压力。
扩展性更优:流量增大时,可以方便的增加从服务器,不影响系统使用。
负载均衡:一主多从相当于分担了主机任务,做了负载均衡。
缺点:
主从数据非实时同步:就算网络连接正常,也存在瞬间主从数据不一致的情况。如果主从的网络断开,则从库会在网络恢复正常后,批量进行同步。
从库修改数据风险高:如果对从库进行修改数据,那么如果此时从库正在在执行主库的 bin-log 时,则会出现错误而停止同步,这个是很危险的操作。
(1)数据分片与分布:在分布式系统中,数据通常被分片存储在不同的节点上。合理地分片数据,确保事务的原子性和一致性。例如,可以根据数据的特点和业务需求,选择合适的分片策略,如哈希分片、范围分片等。
(2)事务协调与一致性:涉及多个节点的事务需要进行协调和管理,以保证事务的一致性。通常使用事务协调器来协调参与者的操作。事务协调器负责确保所有参与者要么全部执行成功,要么全部回滚。可以采用经典的分布式事务协议,如两阶段提交(2PC)或三阶段提交(3PC)来实现事务的协调和一致性。
(3)容错与可恢复性:分布式系统中节点的故障是不可避免的,需要设计容错机制。包括故障检测、故障转移、数据备份等。例如,可以通过数据副本的方式提高系统的可用性和容错性,当某个节点出现故障时,可以切换到其他副本继续提供服务。
(4)性能与扩展性:分布式事务数据库架构需要具备良好的性能和可扩展性。在高并发的情况下,系统需要能够处理大量的事务请求,并保持低延迟。可以通过水平扩展的方式增加节点来提高系统的性能和处理能力。
(5)数据一致性与隔离性:不同的事务可能并发地访问和修改同一数据,因此需要设计合适的并发控制机制,以确保事务之间的隔离和数据的一致性。可以采用乐观并发控制或基于锁的并发控制机制。
(1)分布式事务协议:采用经典的分布式事务协议,如两阶段提交(2PC)或三阶段提交(3PC),来实现事务的协调和一致性。
(2)分布式事务日志:通过使用分布式事务日志来记录事务的操作和状态,可以实现故障恢复和数据一致性。
(3)数据分片和副本:将数据进行分片存储,并在不同的节点上创建数据副本,以提高系统的可用性和容错性。
(4)异步复制和多副本一致性:采用异步复制机制将数据副本复制到不同的节点上,并使用多副本一致性协议(如 Paxos 或 Raft)来确保副本之间的数据一致性。
(5)并发控制和锁机制:通过采用乐观并发控制或基于锁的并发控制机制,实现事务之间的隔离性和数据一致性。
(6)分布式缓存:使用分布式缓存来提高读写操作的性能。常见的分布式缓存技术包括 Redis 和 Memcached 等。
(7)容器化和微服务架构:采用容器化和微服务架构可以实现系统的模块化和弹性扩展。将不同的功能模块封装为独立的微服务,并使用容器技术(如 Docker 和 Kubernetes)进行部署和管理。
数据独立性是数据库方法追求的主要目标之一。分布透明性使用户在使用分布式数据库时,不必关心数据的逻辑分区、物理位置分布以及重复副本的一致性问题。有了分布透明性,用户的应用程序书写起来就如同数据没有分布一样,当数据从一个场地移到另一个场地时不必改写应用程序,当增加某些数据的重复副本时也不必改写应用程序。数据分布的信息由系统存储在数据字典中,用户对非本地数据的访问请求由系统根据数据字典予以解释、转换、传送。
例如,在一个分布式企业管理系统中,不同地区的分公司都有自己的数据库节点,但对于总部的管理人员来说,他们在查询数据时无需关心数据具体存储在哪个分公司的数据库中,就像在使用一个集中式数据库一样。这种独立透明性大大提高了用户使用分布式数据库的便利性和效率。
用户不用关心数据库在网络中各个节点的复制情况,被复制的数据的更新都由系统自动完成。在分布式数据库系统中,可以把一个场地的数据复制到其他场地存放,应用程序可以使用复制到本地的数据在本地完成分布式操作,避免通过网络传输数据,提高了系统的运行和查询效率。
例如,在一个跨国电商平台中,为了提高用户的访问速度,平台会将商品数据复制到不同地区的服务器上。当用户在某个地区访问平台时,系统会自动使用离用户最近的服务器上的副本数据进行响应,用户无需知道数据是从哪个服务器上获取的,也无需关心数据的复制过程。但是对于复制数据的更新操作,就要涉及到对所有复制数据的更新,这也增加了系统的复杂性。
在大多数网络环境中,单个数据库服务器最终会不满足使用。如果服务器软件支持透明的水平扩展,那么就可以增加多个服务器来进一步分布数据和分担处理任务。
例如,一个在线教育平台随着用户数量的不断增加,数据库的负载也越来越大。这时,平台可以通过增加服务器的方式来扩展数据库的处理能力。新增加的服务器可以自动分担一部分数据存储和查询任务,而无需对应用程序进行大规模的修改。据统计,一些大型的分布式数据库系统在进行水平扩展后,能够处理的并发请求数量可以提高数倍甚至数十倍。
数据库是多用户共享的资源。在集中数据库系统中,为了保证数据库的安全性和完整性,共享数据库的控制是集中的,DBA 负责监控和维护系统的正常运行。在分布式数据库系统中,数据共享有两个层次:局部共享和全局共享。局部共享是在本地数据库中存储本地用户的共享数据,这是本地用户常用的;全局共享是在分布式数据库系统的各个场所也存储用户在其他场所共享的数据,支持系统的全局应用。因此,相应的控制机构也有集中和自治两个层次。
例如,在一个分布式银行系统中,各个分行的数据库可以自主管理本地的客户信息和业务数据,实现局部共享。同时,总行的数据库可以存储各个分行的汇总数据和跨分行的业务数据,实现全局共享。这种集中与自治结合的控制结构既保证了各个分行的独立性和灵活性,又实现了全行数据的统一管理和全局应用。
在集中数据库系统中,尽可能减少冗余是系统的目标之一。原因是冗余数据不仅浪费空间,而且容易造成数据副本之间的不一致性。为了保证数据的一致性,系统必须支付一定的维护成本。然而,在分布式数据系统中,我们希望存储必要的冗余数据,并在不同的地方存储多个相同数据的副本。
原因主要有两点:一是提高系统的可靠性和可用性。当某个场地出现故障时,系统可以在另一个场地操作相同的副本,不会因为某个故障而导致整个系统瘫痪。例如,在一个分布式医疗系统中,如果某个医院的数据库出现故障,其他医院的数据库副本可以继续为患者提供服务。二是提高系统性能。系统可以选择用户最近的数据拷贝进行操作,降低通信成本,提高整个系统的性能。但是,冗余拷贝之间数据不一致的问题是分布式数据库系统必须重点解决的问题。
分布式数据库系统中的局部数据库必须满足集中式数据库的一致性、并发事务的串行性和可恢复性。此外,还必须保证数据库的全局一致性、全局并发事务的串行性和系统的全局可恢复性。
例如,在一个分布式物流管理系统中,各个物流节点的数据库需要保证本地数据的一致性和可恢复性。同时,整个系统也需要保证全局数据的一致性,确保货物的状态在各个节点之间的同步。如果某个物流节点的数据出现问题,系统需要能够进行全局的恢复操作,保证整个物流系统的正常运行。这种整体一致性的要求增加了分布式数据库系统的复杂性,但也是保证系统可靠性和数据准确性的关键。
在互联网和电子商务平台中,分布式数据库发挥着至关重要的作用。随着用户数量的不断增长和业务的日益复杂,这些平台需要处理大量的用户生成数据和实时互动。例如,社交媒体平台每天都会产生海量的用户发布内容、评论和点赞等数据,而在线购物平台则需要处理用户的订单、商品信息和支付数据等。
分布式数据库通过数据分片和负载均衡技术,可以有效地提高系统的性能和可扩展性。数据分片将数据分散存储在多个节点上,每个节点只负责存储一部分数据,从而减轻了单个节点的存储压力。负载均衡则可以根据各个节点的负载情况,自动分配请求,确保系统的各个部分都能够得到充分利用。
以电商平台为例,在促销期间,用户访问量会急剧增加,分布式数据库可以通过动态分片和负载均衡技术,成功支撑数亿用户的访问需求。据统计,一些大型电商平台在促销活动中,分布式数据库能够将响应时间控制在毫秒级别,大大提高了用户的购物体验。
在金融服务领域,分布式数据库可以支持银行的分行、支行等分支机构的业务处理,确保跨地区的交易数据的一致性和完整性。金融机构对数据的安全性和准确性要求极高,任何数据的错误或不一致都可能导致严重的后果。
分布式数据库可以作为金融机构核心业务系统的数据存储方案,以保障金融交易的安全性和一致性。例如,在银行的转账业务中,分布式数据库可以确保交易的原子性,即要么全部成功,要么全部失败,不会出现部分成功部分失败的情况。
同时,金融机构还可以利用分布式数据库的多副本机制和自动故障恢复技术,确保系统的高可用性和容错能力。即使某个节点出现故障,系统也可以自动切换到其他副本继续提供服务,不会影响业务的正常进行。据相关数据显示,采用分布式数据库的金融机构,系统的可用性可以达到 99.99% 以上。
物联网涉及大量的传感器数据和设备数据,这些数据需要进行实时处理和分析。分布式数据库可以将数据存储在离数据源最近的节点上,减少数据传输的延迟,提高数据的实时性。
例如,在智能交通系统中,车辆上的传感器会不断地产生位置、速度等数据,这些数据需要及时传输到交通管理中心进行分析和处理。如果使用集中式数据库,数据传输的延迟可能会导致交通管理中心无法及时做出决策。而分布式数据库可以将数据存储在离车辆最近的路边单元上,交通管理中心可以直接从路边单元获取数据,大大减少了数据传输的延迟。
同时,通过数据复制和数据分片技术,分布式数据库可以提高系统的可用性,保证数据的安全性和稳定性。即使某个节点出现故障,其他节点上的副本数据仍然可以继续提供服务。
在大数据分析领域,分布式数据库在数据湖中能够存储和处理海量数据。数据湖可以高效地存储结构化与非结构化数据,为大数据分析提供了丰富的数据资源。
结合 Hadoop 与 Spark 进行大数据分析,分布式数据库可以帮助企业从海量数据中发现规律和价值,做出更好的决策。例如,企业可以通过分析用户的购买行为数据,了解用户的需求和偏好,从而进行精准营销。
据统计,使用分布式数据库进行大数据分析的企业,能够将数据分析的效率提高数倍甚至数十倍,大大缩短了决策的时间。
随着云计算技术的发展,分布式数据库在云服务中扮演着重要角色。它们提供了数据存储、管理和分析的服务,支持多种数据模型和查询语言,使得用户可以在云环境中灵活地处理数据。
云计算平台的用户可以根据自己的需求选择不同的分布式数据库服务,无需关心底层的硬件和网络架构。同时,分布式数据库可以根据用户的负载情况自动进行扩展和收缩,提高了资源的利用率。
例如,一些云服务提供商提供的分布式数据库服务,可以支持用户在几分钟内创建一个大规模的数据库集群,并且可以根据业务的增长随时进行扩展。
在实时高并发事务系统中,如互联网、移动互联网、电商等业务,分布式数据库能够在线平滑地扩展实例规模,应对高并发访问的考验。同时,分布式数据库还能保证分布式系统事务的一致性。
例如,在电商平台的秒杀活动中,用户的请求量会在短时间内急剧增加,传统的数据库可能无法承受如此高的并发访问。而分布式数据库可以通过增加节点的方式,快速扩展实例规模,满足高并发访问的需求。
此外,分布式数据库还可以通过分布式事务的管理机制,确保在高并发情况下事务的一致性,避免出现数据错误或不一致的情况。
在混合负载业务系统中,分布式数据库能够同时处理 OLTP(在线事务处理)和 OLAP(在线分析处理)的需求。OLTP 场景涉及数据量小,但对返回实时性要求高;OLAP 场景涉及的数据量和计算量大,但对实时性要求不高。
分布式数据库可以提供高性能并行执行计算,充分释放资源,进一步提升系统稳定性。例如,在企业的数据分析和业务处理系统中,分布式数据库可以同时支持用户的日常业务操作和数据分析任务,提高了系统的整体效率。
在数据仓库建设中,分布式数据库可以存放分析和挖掘的结果,供外部应用调用查询。数据仓库的建设遵从顶向下的原则,而大数据与新兴的机器学习提供了从底向上的分析思路。
分布式数据库在这种场景中,可以为企业提供一个灵活、高效的数据存储和查询平台。外部应用可以根据自己的需求,随时查询分布式数据库中的数据,进行进一步的分析和处理。
例如,在企业的决策支持系统中,分布式数据库可以存储经过数据分析和挖掘得到的结果,为管理层提供决策依据。
随着数据量的不断增长和业务需求的日益复杂,分布式数据库的水平扩展能力将变得至关重要。未来的分布式数据库应具备良好的水平扩展性,能够动态地增减节点,以适应不同规模的业务需求。
在自动数据分片方面,数据库系统将能够根据数据的特点和负载情况,自动将数据划分到不同的节点上,实现数据的均衡分布。例如,根据数据的哈希值或数据的范围进行分片,确保每个节点承担的负载相对均衡。
自动迁移功能将使得数据库系统能够在节点出现故障或负载不均衡时,自动将数据从一个节点迁移到另一个节点,保证系统的稳定性和性能。例如,当某个节点的存储容量达到上限或者出现硬件故障时,系统可以自动将该节点上的数据迁移到其他空闲节点上。
负载均衡功能将确保系统能够根据各个节点的负载情况,自动分配请求,使得每个节点都能够得到充分利用。例如,通过实时监测各个节点的 CPU 使用率、内存使用率和网络带宽等指标,将请求分配到负载较轻的节点上。
故障恢复功能也是未来分布式数据库的重要特性之一。当某个节点出现故障时,系统应能够自动检测到故障,并迅速切换到其他副本节点上,保证业务的连续性。同时,系统还应能够自动恢复故障节点的数据,确保数据的完整性。
据统计,一些先进的分布式数据库系统在进行水平扩展后,能够处理的并发请求数量可以提高数倍甚至数十倍,同时故障恢复时间可以缩短到几分钟甚至几秒钟。
在未来的分布式数据库系统中,一致性与可用性的权衡将仍然是一个重要的问题。虽然强一致性能够保证数据的准确性和完整性,但是在高并发的情况下,强一致性可能会导致系统性能下降和可用性降低。
因此,未来的分布式数据库系统将采用较为宽松的一致性模型,在保证一定一致性要求的同时,提高系统的可用性和性能。例如,采用最终一致性模型,允许数据在一段时间内存在不一致性,但是随着时间的推移,数据最终会达到一致。
在实现较为宽松的一致性模型时,数据库系统需要提供相应的机制来保证数据的最终一致性。例如,可以采用异步复制机制,将数据副本复制到不同的节点上,并在后台进行数据的同步和一致性检查。同时,系统还可以提供数据版本控制和冲突解决机制,当多个节点同时对同一数据进行修改时,能够自动解决冲突,保证数据的一致性。
未来的分布式数据库系统将支持不同的数据模型,以满足多样化的应用场景需求。例如,除了传统的关系型数据模型外,还将支持文档型、图形型、键值对型等数据模型。
不同的数据模型适用于不同的应用场景。例如,关系型数据模型适用于结构化数据的存储和查询,文档型数据模型适用于半结构化数据的存储和查询,图形型数据模型适用于社交网络、推荐系统等场景,键值对型数据模型适用于缓存、分布式锁等场景。
同时,多租户隔离也是未来分布式数据库系统的重要特性之一。随着云计算的普及,越来越多的企业将选择使用云数据库服务,而多租户隔离能够确保不同租户之间的数据安全和隐私。
实现多租户隔离的方法有很多种,例如物理隔离、逻辑隔离和混合隔离等。物理隔离是指为每个租户分配独立的硬件资源,确保租户之间的数据完全隔离。逻辑隔离是指通过数据库的访问控制机制,限制不同租户对数据的访问权限,实现租户之间的数据隔离。混合隔离是指结合物理隔离和逻辑隔离的方法,为租户提供更高的数据安全保障。
据统计,一些先进的分布式数据库系统已经实现了多模型支持和多租户隔离,能够为不同的应用场景和租户提供灵活、高效的数据存储和查询服务。
到此这篇文章就介绍到这了,更多精彩内容请关注本人以前的文章或继续浏览下面的文章,创作不易,如果能帮助到大家,希望大家多多支持宝码香车~,若转载本文,一定注明本文链接。
更多专栏订阅推荐:
html+css+js 绚丽效果
vue
✈️ Electron
⭐️ js
字符串
✍️ 时间对象(Date())操作