北京中科白癜风康复明星 https://baike.baidu.com/item/%E5%B4%94%E6%B0%B8%E7%8E%B2/1657491?fr=aladdinMysql架构优化1.架构优化目标1).防止单点隐患所谓单点隐患，就是某台设备出现故障，会导致整体系统的不可用，这个设备就是单点隐患。理解连带效应，所谓连带效应，就是一种问题会引发另一种故障，举例而言，memcache+mysql是一种常见缓存组合，在前端压力很大时，如果memcache崩溃，理论上数据会通过mysql读取，不存在系统不可用情况，但是mysql无法对抗如此大的压力冲击，会因此连带崩溃。因A系统问题导致B系统崩溃的连带问题，在运维过程中会频繁出现。实战范例：在mysql连接不及时释放的应用环境里，当网络环境异常（同机房友邻服务器遭受拒绝服务攻击，出口阻塞），网络延迟加剧，空连接数急剧增加，导致数据库连接过多崩溃。实战范例2：前端代码通常我们封装mysql_connect和memcache_connect，二者的顺序不同，会产生不同的连带效应。如果mysql_connect在前，那么一旦memcache连接阻塞，会连带mysql空连接过多崩溃。连带效应是常见的系统崩溃，日常分析崩溃原因的时候需要认真考虑连带效应的影响，头疼医头，脚疼医脚是不行的。2).方便系统扩容数据容量增加后，要考虑能够将数据分布到不同的服务器上。请求压力增加时，要考虑将请求压力分布到不同服务器上。扩容设计时需要考虑防止单点隐患。3).安全可控，成本可控数据安全，业务安全人力资源成本带宽流量成本硬件成本成本与流量的关系曲线应低于线性增长（流量为横轴，成本为纵轴）。规模优势本教程仅就与数据库有关部分讨论，与数据库无关部门请自行参阅其他学习资料。2.分布式方案1).分库拆表方案基本认识用分库拆表是解决数据库容量问题的唯一途径。分库拆表也是解决性能压力的最优选择。分库–不同的数据表放到不同的数据库服务器中（也可能是虚拟服务器）拆表–一张数据表拆成多张数据表，可能位于同一台服务器，也可能位于多台服务器（含虚拟服务器）。去关联化原则摘除数据表之间的关联，是分库的基础工作。摘除关联的目的是，当数据表分布到不同服务器时，查询请求容易分发和处理。学会理解反范式数据结构设计，所谓反范式，第一要点是不用外键，不允许Join操作，不允许任何需要跨越两个表的查询请求。第二要点是适度冗余减少查询请求，比如说，信息表，fromuid,touid,message字段外，还需要一个fromuname字段记录用户名，这样查询者通过touid查询后，能够立即得到发信人的用户名，而无需进行另一个数据表的查询。去关联化处理会带来额外的考虑，比如说，某一个数据表内容的修改，对另一个数据表的影响。这一点需要在程序或其他途径去考虑。分库方案安全性拆分将高安全性数据与低安全性数据分库，这样的好处第一是便于维护，第二是高安全性数据的数据库参数配置可以以安全优先，而低安全性数据的参数配置以性能优先。参见运维优化相关部分。顺序写数据与随机读写数据分库顺序数据与随机数据区分存储地址，保证物理i/o优化。这个实话说，我只听说了概念，还没学会怎么实践。基于业务逻辑拆分根据数据表的内容构成，业务逻辑拆分，便于日常维护和前端调用。基于业务逻辑拆分，可以减少前端应用请求发送到不同数据库服务器的频次，从而减少链接开销。基于业务逻辑拆分，可保留部分数据关联，前端web工程师可在限度范围内执行关联查询。基于负载压力拆分基于负载压力对数据结构拆分，便于直接将负载分担给不同的服务器。基于负载压力拆分，可能拆分后的数据库包含不同业务类型的数据表，日常维护会有一定的烦恼。分表方案数据量过大或者访问压力过大的数据表需要切分忙闲分表单数据表字段过多，可将频繁更新的整数数据与非频繁更新的字符串数据切分范例user表，个人简介，地址，QQ号，联系方式，头像这些字段为字符串类型，更新请求少；最后登录时间，在线时长，访问次数，信件数这些字段为整数型字段，更新频繁，可以将后面这些更新频繁的字段独立拆出一张数据表，表内容变少，索引结构变少，读写请求变快。横向切表等分切表，如哈希切表或其他基于对某数字区域的切表。等分切表的优点是负载很方便的分布到不同服务器；缺点是当容量继续增加时无法方便的扩容，需要重新进行数据的切分或转表。而且一些关键主键不易处理。递增切表，比如每1kw用户开一个新表，优点是可以适应数据的自增趋势；缺点是往往新数据负载高，压力分配不平均。日期切表，适用于日志记录式数据，优缺点等同于递增切表。个人倾向于递增切表，具体根据应用场景决定。热点数据分表将数据量较大的数据表中将读写频繁的数据抽取出来，形成热点数据表。通常一个庞大数据表经常被读写的内容往往具有一定的集中性，如果这些集中数据单独处理，就会极大减少整体系统的负载。热点数据表与旧有数据关系可以是一张冗余表，即该表数据丢失不会妨碍使用，因源数据仍存在于旧有结构中。优点是安全性高，维护方便，缺点是写压力不能分担，仍需要同步写回原系统。可以是非冗余表，即热点数据的内容原有结构不再保存，优点是读写效率全部优化；缺点是当热点数据发生变化时，维护量较大。具体方案选择需要根据读写比例决定，在读频率远高于写频率情况下，优先考虑冗余表方案。热点数据表可以用单独的优化的硬件存储，比如昂贵的闪存卡或大内存系统。热点数据表的重要指标热点数据的定义需要根据业务模式自行制定策略，常见策略为，按照最新的操作时间；按照内容丰富度等等。数据规模，比如从万条数据，抽取出万条热点数据。热点命中率，比如查询10次，多少次命中在热点数据内。理论上，数据规模越小，热点命中率越高，说明效果越好。需要根据业务自行评估。热点数据表的动态维护加载热点数据方案选择定时从旧有数据结构中按照新的策略获取在从旧有数据结构读取时动态加载到热点数据剔除热点数据方案选择基于特定策略，定时将热点数据中访问频次较少的数据剔除如热点数据是冗余表，则直接删除即可，如不是冗余表，需要回写给旧有数据结构。通常，热点数据往往是基于缓存或者key-value方案冗余存储，所以这里提到的热点数据表，其实更多是理解思路，用到的场合可能并不多….表结构设计查询冗余表设计涉及分表操作后，一些常见的索引查询可能需要跨表，带来不必要的麻烦。确认查询请求远大于写入请求时，应设置便于查询项的冗余表。实战范例，用户分表，将用户库分成若干数据表基于用户名的查询和基于uid的查询都是高并发请求。用户分表基于uid分成数据表，同时基于用户名做对应冗余表。冗余表要点数据一致性，简单说，同增，同删，同更新。可以做全冗余，或者只做主键关联的冗余，比如通过用户名查询uid，再基于uid查询源表。中间数据表为了减少会涉及大规模影响结果集的表数据操作，比如count，sum操作。应将一些统计类数据通过中间数据表保存。中间数据表应能通过源数据表恢复。实战范例：论坛板块的发帖量，回帖量，每日新增数据等网站每日新增用户数等。后台可以通过源数据表更新该数字。历史数据表历史数据表对应于热点数据表，将需求较少又不能丢弃的数据存入，仅在少数情况下被访问。2).主从架构基本认识读写分离对负载的减轻远远不如分库分表来得直接。写压力会传递给从表，只读从库一样有写压力，一样会产生读写锁！一主多从结构下，主库是单点隐患，很难解决（如主库当机，从库可以响应读写，但是无法自动担当主库的分发功能）主从延迟也是重大问题。一旦有较大写入问题，如表结构更新，主从会产生巨大延迟。应用场景在线热备异地分布写分布，读统一。仍然困难重重，受限于网络环境问题巨多！自动障碍转移主崩溃，从自动接管个人建议，负载均衡主要使用分库方案，主从主要用于热备和障碍转移。潜在优化点为了减少写压力，有些人建议主不建索引提升i/o性能，从建立索引满足查询要求。个人认为这样维护较为麻烦。而且从本身会继承主的i/o压力，因此优化价值有限。该思路特此分享，不做推荐。3).故障转移处理要点程序与数据库的连接，基于虚地址而非真实ip，由负载均衡系统监控。保持主从结构的简单化，否则很难做到故障点摘除。思考方式遍历对服务器集群的任何一台服务器，前端web，中间件，监控，缓存，db等等，假设该服务器出现故障，系统是否会出现异常？用户访问是否会出现异常。目标：任意一台服务器崩溃，负载和数据操作均会很短时间内自动转移到其他服务器，不会影响业务的正常进行。不会造成恶性的数据丢失。（哪些是可以丢失的，哪些是不能丢失的）3.缓存方案1).缓存结合数据库的读取Memcached是最常用的缓存系统Mysql最新版本已经开始支持memcache插件，但据牛人分析，尚不成熟，暂不推荐。数据读取并不是所有数据都适合被缓存，也并不是进入了缓存就意味着效率提升。命中率是第一要评估的数据。如何评估进入缓存的数据规模，以及命中率优化，是非常需要细心分析的。实景分析：前端请求先连接缓存，缓存未命中连接数据库，进行查询，未命中状态比单纯连接数据库查询多了一次连接和查询的操作；如果缓存命中率很低，则这个额外的操作非但不能提高查询效率，反而为系统带来了额外的负载和复杂性，得不偿失。相关评估类似于热点数据表的介绍。善于利用内存，请注意数据存储的格式及压缩算法。Key-value方案繁多，本培训文档暂不展开。2).缓存结合数据库的写入利用缓存不但可以减少数据读取请求，还可以减少数据库写入i/o压力缓存实时更新，数据库异步更新缓存实时更新数据，并将更新记录写入队列可以使用类似mq的队列产品，自行建立队列请注意使用increment来维持队列序号。不建议使用get后处理数据再set的方式维护队列测试范例：范例1var=Memcache_get(memcon,”var”);var++;memcache_set(memcon,”var”,var);这样一个脚本，使用apacheab去跑，个并发，跑0次，然后输出缓存存取的数据，很遗憾，并不是，而是多，多这样的数字，中间的数字全在getset的过程中丢掉了。原因，读写间隔中其他并发写入，导致数据丢失。范例2用memcache_increment来做这个操作，同样跑测试会得到完整的0，一条数据不会丢。结论：用increment存储队列编号，用标记+编号作为key存储队列内容。后台基于缓存队列读取更新数据并更新数据库基于队列读取后可以合并更新更新合并率是重要指标实战范例：某论坛热门贴，前端不断有views=views+1数据更新请求。缓存实时更新该状态后台任务对数据库做异步更新时，假设执行周期是5分钟，那么五分钟可能会接收到这样的请求多达数十次乃至数百次，合并更新后只执行一次update即可。类似操作还包括游戏打怪，生命和经验的变化；个人主页访问次数的变化等。异步更新风险前后端同时写，可能导致覆盖风险。使用后端异步更新，则前端应用程序就不要写数据库，否则可能造成写入冲突。一种兼容的解决方案是，前端和后端不要写相同的字段。实战范例：用户在线上时，后台异步更新用户状态。管理员后台屏蔽用户是直接更新数据库。结果管理员屏蔽某用户操作完成后，因该用户在线有操作，后台异步更新程序再次基于缓存更新用户状态，用户状态被复活，屏蔽失效。缓存数据丢失或服务崩溃可能导致数据丢失风险。如缓存中间出现故障，则缓存队列数据不会回写到数据库，而用户会认为已经完成，此时会带来比较明显的用户体验问题。一个不彻底的解决方案是，确保高安全性，高重要性数据实时数据更新，而低安全性数据通过缓存异步回写方式完成。此外，使用相对数值操作而不是绝对数值操作更安全。范例：支付信息，道具的购买与获得，一旦丢失会对用户造成极大的伤害。而经验值，访问数字，如果只丢失了很少时间的内容，用户还是可以容忍的。范例：如果使用Views=Views+…的操作，一旦出现数据格式错误，从binlog中反推是可以进行数据还原，但是如果使用Views=特定值的操作，一旦缓存中数据有错误，则直接被赋予了一个错误数据，无法回溯！异步更新如出现队列阻塞可能导致数据丢失风险。异步更新通常是使用缓存队列后，在后台由cron或其他守护进程写入数据库。如果队列生成的速度后台更新写入数据库的速度，就会产生阻塞，导致数据越累计越多，数据库响应迟缓，而缓存队列无法迅速执行，导致溢出或者过期失效。
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