mysql 在大型应用中的架构演变
文正整理自：http://www.csdn.net/article/2014-06-10/2820160
可擴展性
架構的可擴展性往往和并發是息息相關，沒有并發的增長，也就沒有必要做高可擴展性的架構，這里對可擴展性進行簡單介紹一下，常用的擴展手段有以下兩種：
- Scale-up：縱向擴展，通過替換為更好的機器和資源來實現伸縮，提升服務能力
- Scale-out：橫向擴展,? 通過加節點（機器）來實現伸縮，提升服務能力
對于互聯網的高并發應用來說，無疑橫向擴展才是出路，同時通過縱向購買更高端的機器也一直是我們所避諱的問題，也不是長久之計。那么，在橫向擴展的理論下，可擴展性的理想狀態是什么？
可擴展性的理想狀態
一個服務，當面臨更高的并發的時候，能夠通過簡單增加機器來提升服務支撐的并發度，且增加機器過程中對線上服務無影響（no down time），這就是可擴展性的理想狀態！?
架構的演變
V1.0? 簡單網站架構
一個簡單的小型網站或者應用背后的架構可以非常簡單，數據存儲只需要一個Mysql Instance就能滿足數據讀取和寫入需求（這里忽略掉了數據備份的實例），處于這個時間段的網站，一般會把所有的信息存到一個Database Instance里面。
在這樣的架構下，我們來看看數據存儲的瓶頸是什么？
- 數據量的總大小? 一個機器放不下
- 數據的索引（B+ Tree）一個機器的內存放不下?
- 訪問量（讀寫混合）一個實例不能承受
只有當以上3件事情任何一件或多件滿足時，我們才需要考慮往下一級演變。 從此我們可以看出，事實上對于很多小公司小應用，這種架構已經足夠滿足他們的需求了，初期數據量準確評估是杜絕過度設計很重要的一環，畢竟沒有人愿意為不可能發生的事情而浪費自己的精力。
這里簡單舉個我的例子，對于用戶信息這類表 （3個索引），16G內存能放下，大概2000萬行數據的索引，簡單的讀和寫混合訪問量3000/s左右沒有問題，你的應用場景是否？
V2.0 垂直拆分
一般當V1.0 遇到瓶頸時，首先最簡便的拆分方法就是垂直拆分，何謂垂直？就是從業務角度來看，將關聯性不強的數據拆分到不同的Instance上，從而達到消除瓶頸的目標。以圖中的為例，將用戶信息數據，和業務數據拆分到不同的三個實例上。對于重復讀類型比較多的場景，我們還可以加一層Cache，來減少對DB的壓力。
在這樣的架構下，我們來看看數據存儲的瓶頸是什么？
單實例單業務依然存在V1.0所述瓶頸：遇到瓶頸時可以考慮往本文更高V版本升級，若是讀請求導致達到性能瓶頸可以考慮往V3.0升級， 其他瓶頸考慮往V4.0升級。
V3.0? 主從架構
此類架構主要解決V2.0架構下的讀問題，通過給Instance掛數據實時備份的思路來遷移讀取的壓力，在MySQL的場景下就是通過主從結構，主庫抗寫壓力，通過從庫來分擔讀壓力，對于寫少讀多的應用，V3.0主從架構完全能夠勝任。
在這樣的架構下，我們來看看數據存儲的瓶頸是什么？很明了，寫入量主庫不能承受。
V4.0? 水平拆分
對于V2.0、V3.0方案遇到瓶頸時，都可以通過水平拆分來解決，水平拆分和垂直拆分有較大區別，垂直拆分拆完的結果，在一個實例上是擁有全量數據的，而水平拆分之后，任何實例都只有全量的1/n的數據，以下圖UserInfo的拆分為例，將UserInfo拆分為3個Cluster，每個Cluster持有總量的1/3數據，3個Cluster數據的總和等于一份完整數據。
注：這里不再叫單個實例 而是叫一個Cluster 代表包含主從的一個小MySQL集群。
那么，這樣架構中的數據該如何路由？
1. Range拆分?
sharding key按連續區間段路由，一般用在有嚴格自增ID需求的場景上，如UserId、UserId Range的小例子，以UserId 3000萬為Range進行拆分：1號Cluster的UserId是1-3000萬，2號Cluster? UserId是 3001萬-6000萬。
2. List拆分
List拆分與Range拆分思路一樣，都是通過給不同的sharding key來路由到不同的Cluster，但是具體方法有些不同。List主要用來做sharding key不是連續區間的序列落到一個Cluster的情況，如以下場景：
假定有20個音像店，分布在4個有經銷權的地區，如下表所示：?
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| 地區? | 商店ID 號? |
| 北區? | 3, 5, 6, 9, 17? |
| 東區? | 1, 2, 10, 11, 19, 20? |
| 西區? | 4, 12, 13, 14, 18? |
| 中心區? | 7, 8, 15, 16? |
業務希望能夠把一個地區的所有數據組織到一起來搜索，這種場景List拆分可以輕松搞定
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3. Hash拆分
通過對sharding key 進行哈希的方式來進行拆分，常用的哈希方法有除余，字符串哈希等等，除余如按UserId%n的值來決定數據讀寫哪個Cluster，其他哈希類算法這里就不細展開講了。
4. 數據拆分后引入的問題
數據水平拆分引入的問題主要是只能通過sharding key來讀寫操作，例如以UserId為sharding key的切分例子，讀UserId的詳細信息時，一定需要先知道UserId，這樣才能推算出在哪個Cluster進而進行查詢，假設我需要按UserName進行檢索用戶信息，需要引入額外的反向索引機制（類似HBase二級索引），如在Redis上存儲username->userid的映射，以UserName查詢的例子變成了先通過查詢username->userid，再通過userid查詢相應的信息。
實際上這個做法很簡單，但是我們不要忽略了一個額外的隱患，那就是數據不一致的隱患。存儲在Redis里的username->userid和存儲在MySQL里的userid->username必須需要是一致的，這個保證起來很多時候是一件比較困難的事情，舉個例子來說，對于修改用戶名這個場景，你需要同時修改Redis和Mysql。這兩個東西是很難做到事務保證的，如MySQL操作成功，但是Redis卻操作失敗了（分布式事務引入成本較高）。對于互聯網應用來說，可用性是最重要的，一致性是其次，所以能夠容忍小量的不一致出現. 畢竟從占比來說，這類的不一致的比例可以微乎其微到忽略不計。（一般寫更新也會采用mq來保證直到成功為止才停止重試操作）
在這樣的架構下，我們來看看數據存儲的瓶頸是什么？
在這個拆分理念上搭建起來的架構，理論上不存在瓶頸（sharding key能確保各Cluster流量相對均衡的前提下)。不過確有一件惡心的事情，那就是Cluster擴容的時候重做數據的成本，如我原來有3個Cluster，但是現在我的數據增長比較快，我需要6個Cluster，那么我們需要將每個Cluster 一拆為二，一般的做法是：
有沒有類似飛機空中加油的感覺，這是一個臟活，累活，容易出問題的活，為了避免這個，我們一般在最開始的時候，設計足夠多的sharding cluster來防止可能的Cluster擴容這件事情。
V5.0? 云計算 騰飛（云數據庫）
云計算現在是各大IT公司內部作為節約成本的一個突破口，對于數據存儲的MySQL來說，如何讓其成為一個SaaS是關鍵點。在MS的官方文檔中，把構建一個足夠成熟的SaaS（MS簡單列出了SAAS應用的4級成熟度）所面臨的3個主要挑戰：可配置性，可擴展性，多用戶存儲結構設計稱為"three headed monster"。可配置性和多用戶存儲結構設計在MySQL SaaS這個問題中并不是特別難辦的一件事情，所以這里重點說一下可擴展性。
MySQL作為一個SaaS服務，在架構演變為V4.0之后，依賴良好的sharding key設計，已經不再存在擴展性問題，只是他在面對擴容縮容時，有一些臟活需要干，而作為SaaS，并不能避免擴容縮容這個問題，所以只要能把V4.0的臟活變成：第1，擴容縮容對前端APP透明（業務代碼不需要任何改動）；第2，擴容縮容全自動化且對在線服務無影響。如果實現了這兩點，那么他就拿到了作為SaaS的門票。
對于架構實現的關鍵點，需要滿足對業務透明，擴容縮容對業務不需要任何改動，那么就必須eat our own dog food，在你MySQL SaaS內部解決這個問題，一般的做法是我們需要引入一個Proxy，Proxy來解析SQL協議，按sharding key來尋找Cluster，判斷是讀操作還是寫操作來請求Master或者Slave，這一切內部的細節都由Proxy來屏蔽。
對于架構實現的關鍵點，擴容縮容全自動化且對在線服務無影響； 擴容縮容對應到的數據操作即為數據拆分和數據合并，要做到完全自動化有非常多不同的實現方式，總體思路和V4.0介紹的瓶頸部分有關，目前來看這個問題比較好的方案就是實現一個偽裝Slave的Sync Slave，解析MySQL同步協議，然后實現數據拆分邏輯，把全量數據進行拆分。具體架構見下圖：
其中Sync Slave對于Original Master來說，和一個普通的Mysql Slave沒有任何區別，也不需要任何額外的區分對待。需要擴容/縮容時，掛上一個Sync slave，開始全量同步+增量同步，等待一段時間追數據。以擴容為例，若擴容后的服務和擴容前數據已經基本同步了，這時候如何做到切換對業務無影響？ 其實關鍵點還是在引入的Proxy，這個問題轉換為了如何讓Proxy做熱切換后端的問題。這已經變成一個非常好處理的問題了。
另外值得關注的是：2014年5月28日——為了滿足當下對Web及云應用需求，甲骨文宣布推出MySQL Fabric，在對應的資料部分我也放了很多Fabric的資料，有興趣的可以看看，說不定會是以后的一個解決云數據庫擴容縮容的手段。?
V more ?
等待革命……
淘寶用例?
- 淘寶RDS 云數據庫設計：?http://blog.csdn.net/ywh147/article/details/8954625?http://www.infoq.com/cn/news/2012/10/taobao-ump?
Mysql? Fabric
- http://mysqlmusings.blogspot.jp/2013/09/brief-introduction-to-mysql-fabric.html?
- http://vnwrites.blogspot.jp/2013/09/mysqlfabric-sharding-introduction.html?
- http://vnwrites.blogspot.in/2013/09/mysqlfabric-sharding-example.html?
- http://vnwrites.blogspot.in/2013/09/mysqlfabric-sharding-migration.html?
- http://vnwrites.blogspot.jp/2013/09/mysqlfabric-sharding-maintenance.html?
- http://mysqlmusings.blogspot.jp/2013/09/brief-introduction-to-mysql-fabric.html?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的mysql 在大型应用中的架构演变的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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