解决海量数据的新思路——分布式数据库(转)

我其实曾经尝试过多次用PB开发三层。包括pB7的transport，和COM+，MTS，甚至pb11后的webservices，但是总觉得烦躁。为什么呢？transport，和COM+，MTS和webservices的概念都是一样的。就是用一种代理的思路，客户端的意思先要告诉中间层，由中间层进行数据的串行化，传给客户端，客户端再进行操作和修改，再告诉中间层去更新。理论与实践表明，其开发的难度，稳定性，和访问速度，都是跟二层直连没法比的。pb的transport和MTS的效率要高一些，因为数据返回比较简练，而webservices是xml，而xml在数据串行化上的功耗相当大，使得访问起来有点慢动作。目前我自己包括其他小型的运用项目开发者，都没法无痛地开发三层，都是在用两层进行快速开发。之前有自己评估了一下，三层的COM+开发，访问一个数据库，开发量是二层的5倍。工作量是5倍，则开发成本也就是5倍，交货期和后期维护成本也是这样的。而且所谓的三层减少客户端更新也是梦魇！只是一个美好说法，修改中间层不会修改客户端的情况很少！真怀疑鼓吹三层的人的居心！

 

 

比如我们要完成1. 普通查询（只读）；2. 新录入数据； 3. 修改数据

1. 普通查询（只读）： a。连接中间层，b。中间层实例化对象，查询，串行化，返回adoset或者ds的描述字串，c。客户端导入adoset或者ds描述字串，显示。

 

2. 新录入数据：本地插入数据，b。串行化发给中间层，c。中间层通过ds填充，d。连接数据库然后写入。并返回结果。

 

3. 修改数据：a。中间层读取原始数据，b。串行化发给客户端，c。客户端填充，d。客户端修改，e。客户端保存时，要发回给中间层，然后更新其状态，最后update。

 

可见，与二层的直连开发来说，中间的处理异常繁杂，而且要处理很多异常，又不能直接messagebox弹出，必须要返回很多错误代码，在本地提示，一个异常处理不好，客户端根本看不到错误原因。而二层的任何操作，本质上只有一个或者最多两个步骤。而且稳定性高的多。因为三层加多了数据的流通环节。

 

另外一个，在居于数据大批量处理的系统中，靠编程代码来逐行处理数据是不可能的。比如要统计一个商业报表，都是有传到条件等参数，然后通过procedure进行逐步统计得到，并返回符合条件的结果集。所以：在数据处理的程序中，三层显得多余！实在是多余。仅仅只是一个访问代理而已。如果仅仅鼓吹三层是减轻客户端数据处理压力的话，那也是一个笑话，因为现在的电脑配置都非常高。可以这么说，以前那些文章里提到的一些很旧的电脑在现在看，也能轻松处理一些客户端逻辑，并非一定要靠中间层。比如现在的双核电脑。我想，一般的服务器，还比不上20台普通PC吧。除非是小型机，否则运算能力是没有任何说服力的。而且服务器上也不能得到很多内存！而现在pc机的CPU和内存是绝对的大！大的吓人！而且，也不太可能配备很多中间服务器的。所以以前那种客户端很差的情况下，将计算量放在中间层的做法，在今天来看，应该是一个错误的思路了。如果50人都需要处理一个过程，导不如把基本数据取下来，由50个客户端自行处理。而且很多人认为那种HP的入门的服务器（2-N万的那种，就是服务器，其实不然），那种服务器如果不提高配置，如加CPU，加内存，它的基本配置是很低的，有的低得只够带带IIS。而且我的客户听说ECC内存条要1500-2500/1G，居然想不加内存条。！！！所以三层有点跟服务器厂商打工的味道。

 

客户端的智能升级，自动升级现在很多软件都能解决得很好，所以不构成要用三层的理由。

复杂的统计逻辑等都需要procedure，所以也不构成需要三层的理由，因为商业逻辑也不是在三层里处理的。

 

三层能占的一个好处是，三层服务器跟数据库在一个局域网内。可能通讯上有优势。另外在复杂交易的控制上能起到很大作用。不过并非所有运用都如此。

 

那自然就想到：分布式数据库。

不仅可以把客户端的基础数据访问量分布在多台sql服务器，而且可以直接执行procedure和function，sql服务器现在也支持模组程序和扩展功能开发。那，我认为仅仅起到一个访问代理的作用的三层，已经显得毫无意义了。利用分布式数据库系统，更能支持更大规模的运用。就是把三层的服务器拿来配置服务器组用于sql分布式数据。而且访问和编程更简单。并发量和连接数也应该不是问题。从google等大规模运用来看，大型的高并发访问的最好办法不是用大型机，也不是分层，而是分布式，用服务器来组装成群组和流水线等，分而治之。至于数据在多台服务器之间复制，同步，分区，等等。或者复杂的访问策略，压力分配，都是可以在编程这个层面不用去考虑的。就像访问一台服务器一样的编程，岂不是我们都期望的吗。

 

 

所以后续将多看相关文章，深入研究一下。当然这个分布式主要指负载平衡！把多个使用者摊分到多台服务器上。

 

 

//以下是别人的文章：

http://www.javaeye.com/topic/225650

 

目前，分布式的概念越来越流行，但是在数据库领域里，分布式的应用相对较少。在参阅了Google的Map/Reduce概念后，我构思了一种分布式数据库的架构，并实现了其雏形，现在将其基本思路写出来，希望能起到抛砖引玉的作用。我工作时间不长，其中错误，不完善之处还请大家多多指出，谢谢。

设计这个分布式数据库的目的在于快速的处理海量数据。基本思路其实很简单，将数据分布到多个数据节点中，在执行SQL语句时，分析SQL语句的语义，对一个或多个数据库进行操作。这样就可以使查询的压力分散到每一个节点上面，面对海量数据时的处理时间大大缩短。

先拿几个简单的SQL语句做分析，看看在分布式的环境下和平常有何不同。假设我们现在有两个数据节点A和B，表名为Table，其中ID为1~100的数据保存在节点A，ID为101~200的数据保存在节点B。以下的SQL语句都是同时对2个数据库执行。

Select * from Table where ID=1
这样A数据库将返回ID为1的数据，数据库B返回为空。这时简单的合并A和B的数据，就可以得到正确的结果。

Select top 10 * from Table
这时A数据库将返回10条数据，B数据库返回10条数据，这时如果合并A和B，将返回20条结果。这时必须移除多余的10条数据才是正确的结果。

Select * from Table order by ID
这时A，B数据库将返回所有的数据，但是要使得数据符合order by的条件，很显然应该进行一次排序操作。

Select top 10 * from Table order by ID
这时A，B数据库都返回10条数据，经过合并后，还要经过排序，移除的操作，才能确保结果正确。

SQL语句中需要处理的关键字还有max，min，count，sum，avg等，这里就不写出来了。经过这几个例子我们可以看到，其实只要经过一些处理，分别对不同数据节点上的查询，可以转化成对单一数据库查询等效的结果。而这些处理归纳起来，只有合并，排序，移除这三种情况，其实这和Map/Reduce思想非常的类似，无论什么复杂的动作，最终归结都可以通过几个简单操作来完成。这些处理当然需要一定的时间，但是在面对海量数据时，很多情况下，处理所需要的时间可以小到忽略不计。

上面只是一些简单的SQL语句，面对一些复杂的SQL语句，要在SQL语句处理的过程中，进行数据节点之间的数据交换才能完成的（例子在文末会给出）。因此要实现一个完全能够处理SQL语句的分布式数据库，需要在数据库的内核部分进行改动。在实现这个组件时，时间是有限的，进行内核部分的改造不现实，所以我采取了中间件的方式，来实现了这个分布式数据库的雏形，采用的数据库是MSSQL2000，下图是我设计的分布式数据库的概念图（参见附件1）：


如图所示，数据根据一定规则分布（一般可以直接Hash主键）到每一个数据节点中，由分布式数据库服务器对每个数据节点进行访问，进行归并/排序/移除操作，然后通过数据接口，返回给程序。

其中几个数据接口所适用的场景为：

Reader：提供对数据库的查询结果，逐条进行读取的接口。在海量数据下，有时候需要读取大量数据进行处理，如果一次读取到内存中显然不现实。此时可以使用Reader模式逐条读取，进行分批处理。

DataFiller：提供对数据的XML包装，适用于小数据量的读取，主要是给Web应用提供一个方便的接口。

Command：执行delete，update，insert等不返回数据的SQL语句。

BulkCopy：批量插入接口。主要是为大数据量的导入提供高速接口。

实现这个中间件，难点应该是在SQL语句的语义分析上。这块应该使用编译原理来实现，但是在我的实现中，并没有用到，原因一个是时间问题，另外一个是因为基于中间件的方式，对一些复杂的SQL语句无法得到正确的结果。所以使用了正则表达式和一些方法来对SQL语句进行分析，分析出应该如何对执行结果进行处理，以及SQL语句应该发送到单个节点还是多个节点。以下是处理的流程示意图（参见附件2）：

在实现时需要注意的地方是，一定要让SQL语句从发送到执行，到返回结果之间没有任何延迟，否则每秒能够执行的SQL语句最多只有几十条。一开始我使用的模型是很常见的查询线程模型（参见附件3）：

每个语句执行完毕之后，在HashMap中将执行状态设置为执行完毕。使用一个查询线程，不断的遍历HashMap，发现有执行完毕的语句，便将其发往结果处理模块。为了避免CPU占用率100%，查询线程必须要有Sleep语句，但是windows下线程轮切的最小时间段为15ms，并且在Sleep的过程中，CPU将优先处理其他线程，这样Sleep一次至少需要20ms。这样，无论SQL查询再快，分布式数据库的处理速度也会被限制在1000/20=50条/秒以下。在我做的第一个模型中，每秒最多只能处理20多条SQL语句，在面对Web应用时，显然是不够的。

后来我采用的是信号量机制，即在生成Query线程时，给其分配一个信号量，执行每个SQL语句都会将一个监视线程加入线程池，监视线程堵塞住，等待所有信号量置为发信状态，然后立刻将结果送入结果处理模块。Windows处理信号量是非常快的，可以以CPU指令周期来计量。经过这个改进，分布式数据库处理一个查询的语句，基本等同于执行查询所需的时间。当然，这样的设计造成了使用的线程比较多，调试起来非常困难，需要非常小心的设计，而且在数据节点多的时候，必须维护一个成百上千线程的线程池，个人觉得是非常不好的。我注意到无论处理多少数据，MSSQL中的线程只有20多个，可以判断出他们的设计是非常精巧的，肯定和我的这种设计不同。如果有更好的方法解决这个问题，请不吝赐教，谢谢。

以上便是一个分布式数据库中间件的基本概念和一个基本实现。当然，实现一个商用的中间件，还有很多工作需要做，例如权限，数据安全，节点故障处理，日志等模块，都有很多改进的地方。目前我实现的这个中间件非常简陋，由于MSSQL本身的限制，有很多模块实现得不够优雅，不过唯一值得欣慰的是，性能上来说是非常不错的，达到了分布式系统的初衷。目前有3台机器作为数据节点运行，进行随机数据访问时，负载基本平均分到了每一个节点上。大数据量读取，大数据量写入一般都有单数据库2倍以上的速度。当然，分布式不是万能的，目前有些问题是无法解决的。例如：

1、多表问题：简单的举个例子，例如有一张用户表，一张产品ID表，还有一张交易记录表，以用户表，产品ID表为外键，如果执行诸如

Select * from 交易记录表 where 交易记录表.产品ID=产品ID表.ID and 交易记录表.用户ID=用户表.用户ID

这样的语句时，如果只对执行完的结果进行处理，无论如何架构这几张表，都会出错。为什么？原因有点难说清楚，有兴趣的话仔细思考一下就知道了。
对于这样的语句，中间件根本无法处理，只有修改内核，在执行语句的过程中，对每个数据节点进行数据交换，才可以解决。目前的解决方法是把其中一张表放到单个数据库上。不过这样程序看起来就很怪异，一个查询动作要用到两个不同的数据库访问类，没有弄明白整个框架的程序员都不知道为什么要这样做。

2、语意分析：在分布式的环境下，SQL语意转换为操作原语的难度更加高了，确保其逻辑完全正确很困难，我离散数学学得很差，目前还不能达到100%的正确率，所以不得不在数据接口中保留了手动模式，即手工决定该如何处理数据，非常的丑陋。以目前的识别率，一些复杂的SQL语句要么分开几次写，要么使用手动模式自定义其处理流程才能确保其正确，目前也没时间去完善分析模块，只能随它去了。

提出这些问题希望能得到大家的指点，毕竟独自一人开发思路会有很多局限性，个人感觉其中还有很多地方可以挖掘，完全可能成为另外一种处理海量数据的方式。最后，谢谢你的观赏。

描述: 查询线程模型
大小: 15.3 KB

描述: SQL查询流程示意图
大小: 36.3 KB

描述: 分布式数据库的概念图
大小: 24.9 KB

 

还有一些文章参考：

http://tech.ddvip.com/2008-09/122180807067490.html

http://www.ningoo.net/html/2009/amoeba_for_mysql_distribute_environment.html

http://fineboy.cnblogs.com/archive/2005/08/03/206395.html

http://news.chinabyte.com/368/115368.shtml

http://news.csdn.net/n/20061124/98200.html