六星教育:浅谈618下的分库分表,一场高级PHP程序员的技术攻坚战

六星教育:浅谈618下的分库分表,一场高级PHP程序员的技术攻坚战
这个618,你剁手了吗?

618是见证互联网蓬勃发展的产物,随着各种秒杀活动及抢购清仓,产生的数据库数量与日俱增,在巨大的交易面前,如何很好的存放这些数据及分析数据,成了程序员们需要解决的新问题。

关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。各种高并发场景下,如何使得数万亿数据同时进入时不让系统崩溃,这里我们就需要谈到分库分表。是的,分库分表是解决高并发场景下数据存放及分析的最好方式。可以说,掌握了分库分表,你距离高级程序员又近了一步。

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分表分表存在的意义

为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题,将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成,将数据大表拆分成若干数据表组成,使得单一数据库、单一数据表的数据量变小,从而达到提升数据库性能的目的。

一般说来,分库分表包括分库和分表两个部分,在生产中通常包括:垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表四种方式。

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分库分表的全部过程

①确认分库分表键。注意,选用了user_id做分片键,则原先使用order_id查询的接口会遍历各个分库查询数据。②分片算法。③确定容量,考虑扩容。④唯一ID。⑤ 单库表迁移到分库。⑥分库分表中间件。

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举例说明

创建单库—运行数据初始数据库脚本—创建2个分库—配置uid-generator数据—修改对应数据库配置,用户名密码等—搭建sharding-proxy后, 复制proxy配置, 启动运行—启动single-datasource-lab项目,用于模拟原使用单库web应用——启动single-datasource-lab中的模拟客户端—下载datax部署同步订单历史数据—数据库双写(step=2)时,启动validate-step2校验补偿订单—校验补平分库数据后,切换数据库双写,此时以分库事务为主,读数据以分库为主—重启validate-step2项目,做分库最后一次校验—启动 validate-step3项目,进行验证单库数据校验—继续观察single-datasource-lab,确认没问题后,下线单库订单表。

可以这样说,分库分表是突破单机性能的重要手段,但分库分表实现比较复杂,不到万不得已不可轻易使用。

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后记:

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