php年夜数据存储架构技巧_若何主导设计一个亿级高并发系统架构数据存储架构三

“ 架设一个亿级高并发系统，是多数程序员、架构师的事情目标。
许多的技能从业职员乃至有时会降薪去探求这样的机会。
但并不是所有人都有机会主导，乃至参与这样一个别系。
这个系列我们通过虚构一个这样的系统，一步步来完善我们的架构理念。
”

开篇

一个别系架构一样平常可以分为以下几层：

如下面便是一个经典架构图：

这次的主题是数据存储，数据层比做事层更须要设计。
对付做事层来说，可以拿PHP写，来日诰日你可以拿JAVA来写，但是如果你的数据构造开始设计不合理，将来数据构造的改变会花费你数倍的代价，老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生，既有事情量上的，又有数据迁移超过的韶光周期，有一些乃至须要半年以上。

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数据存储的基本逻辑

早在互联网到来之前，程序的数据存储是大型机+Oracle的模式存在。
一台天价的大型做事器、配置一个oracle数据软件，这两个东西非常强大但那价格是贵得让人受不了。

oracle是用度是按CPU算的，各位能想像么。

互联网公司初期还比较草根，没那么钱设计了用小型机+开源数据库的办法来办理这个问题。
事理实在非常大略，便是将数据分片放在不同的空间中。
（大道至简！
！
）

1. mysql不是海量数据操作困难么，我们就限定每张表只能存一部分数据，将所有的数据分散在不同的表中。

2. 单一小做事器不是打算资源有限么，我们就把数据放到不同的库中操作。

基于以上两个骚操作，便是我们常说的分库分表。

以是我们在进行数据库存储架构时须要考虑的问题紧张有两个：

2. 当不知足需求时，数据扩容本钱问题是否足够低。
（至少不能停服扩容吧）

以上两个问题比较好理解，第1个就不说了，数据库得支持业务的需求数据操作需求。

关于第2条，一个平台的数据是逐步积累起来的。
在平台只有几千万条数据时，你直接设计百亿条数据的存储架构，搞个100台数据库做事器，这样本钱吃不消随意马虎被老板弄去世。
我们在初期只须要用少量做事器，末了随着数据量的增加逐步扩容资源。

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扩容 - 分库分表

数据库的水平扩容是一个很大的技能难点，但是通过优化我们的分库分表策，还是可以在一定程度上减轻事情量。
这个准则无论是放到代码编写，产品设计或是生活的方方面面都一样适用，一个好的设计每每可以为后期的升级掩护带来便利。
以是当我们碰着一个难以实现的设计时，也须要反思这种设计是否合理，是否会有更优的方案？

分库分表这个观点十分好理解，便是原来存储在一个数据表内的数据，通过某种规则均匀的分散在多个数据库的多张同样构造的数据表中。

水平扩容：

我们假定以用户表（t_user）来举例子，假设当前这个表的数据量已经到达了2kw，相对500w这个临界值来说足足超过了4倍。
那么我们如何通过分库分表来调度该表？

正如上面所说到的，我们可以对数据表个中一个或多个字段，通过某个可打算的均匀的每次打算结果绝对同等的算法来分散存储我们的数据。
可以很随意马虎地想到很多种算法，比如对id进行mod运算，对创建韶光按月分成多个表等等。

图1.分库分表示意图

如上图所展示的，表通过函数fx的打算后被分散到不同数据库的不同表中。
这里可以大略代入一种分库算法——id取膜。

上图中一共分了三个数据库，每个库中又分了两张数据表。
那么id % 3 == 0的数据都会集中到分库1中，分库1中的数据id % 2 == 0 的数据，又会存储在第一个分表中，其他如此类推

图2.水平扩容示意图

第一个显而易见的问题便是规则的变革和数据的迁移。

如果掌握分库分表的规则是通过运用程序内完成的，规则的变革意味着必须重新发布利用新规则的运用集群。
而数据迁移带来的麻烦则更加严重，在数据没有完成迁移之前，须要编写专门的脚本来处理数据的导出导入，不同的业务不同的表关系，都会使得这个脚本变得极其的繁芜，而且还要同时兼顾增量数据同步，韶光点，数据同等性等问题，稍有不慎，便会对用户的数据造成影响。

思考，是否有一种分库规则，在扩展分库的时候不须要进行规则的变革和数据的迁移呢？

分段式扩容：

答案当然是有的，便是将分库的规则修正为按段分库。
如下图所示，如果我们分三个库，每个库中有两张分表（分表规则还是按取膜运算），那么一共可以存储3kw的数据，个中分库规则为id的值在[1,1kw]的会被存储到0库上，在[1kw+1, 2kw]范围的会被存储到1库，在[2kw+1, 3kw]范围的会被存储到2库。
当我们的数据量打破3kw时，我们只须要增加一个分库，用于存储[3kw+1, 4kw]范围的数据即可，完备不须要对前三个分库的数据做处理。
同理，也可以基于韶光的分库办法。

图3.避免数据迁移和规则更新的分库示例图

这种分库的规则上风可以说是非常的明显了，但是这种分库规则会带来什么样的劣势呢？

可以想象，我们为什么要做分库分表？便是单库的性能已经不能知足我们日常的业务需求了，须要将单个数据库的性能压力分摊到多个数据库上。
而上述这种分库办法，势必会导致insert/update压力都集中到一个数据库实例上，并不能很好得分摊性能压力。

稠浊式扩容：

那么现在第三个问题来了，是否还有什么分库方案办法，既能避免数据迁移的本钱，又能办理单库性能热点问题的方案呢？

答案肯定也是有的，下面我们来先容一下阿里云TDDL团队给出的几种水平扩展模式。

图4.水平扩展模式1

第一种水平扩展的模式如上图，在我们只有一个分库的时候，可以通过设定4个分表，示例中利用大略的id取膜分表办法。
当单库的容量已经达到上限，我们可以通过增加一个数据库实例，把分表2，3整体迁移到新的实例上。
这样做的好处是，只需把整表迁移到新的库中即可，无需考虑单条数据由于规则的变革而重新打算须要迁移到哪个库。
当两个库也不足用时，以此类推，增加两个分库，分别把table1和table3迁移到新的分库即可。

上述方案有一个缺陷，便是在从一个库到4个库的过程中，单表的数据量一贯在增长。
当单表的数据量超过一定范围时，可能会带来性能问题。
其余当开始预留的分表个数用尽，到了4物理库每库1个表的阶段，再进行扩容的话，不可避免得要再次从表高下手。

为理解决模式1的问题，我们接下来看看模式是如何处理的：

图5.水平扩展模式2

模式2与模式1有类似之处，在扩展阶段，还是选择整表迁移的办法，为了简化解释，此处利用两个分表来做解释。

如上图5，扩展了分库，把table1整表迁移到新库中后，如果此时单边已经快靠近500w，我们可以在每个分库中再创建一个分表，用于存放超过500w部分的数据。
此时分库分表的规则就变为：

通过id % 2确定分库，然后通过id段[1+0.5kw, 1kw]的数据分表存放在table_0_1和table_1_1中。
这样既知足的降落单表500w水平线值，也办理了热点数据库的问题。

如果随着韶光的流逝，我们的数据库容量须要再次升级，也只须要重新购买两个实例，把table_0_1和table_1_1分别迁移到新的实例上即可，同理也可以通过为每个分库建立新分表来办理500w问题。

以上都是倍数增长的扩容方案，对付中小型的企业来说，数据库资源的开销很是很大的。
用2实例到4实例的用度就增长了一倍，而从4实例到8实例又增长了一倍。
那么非倍数扩容的方案是如何的呢？

实在事理是相通的，譬如我们从2实例扩容到3实例时，此时我们table_0和table_1很大可能已经饱和了（单表达到500w），我们可以新购一个实例，用于存放这两个“历史数据”表，其余两个则按照模式2进行扩展，这样单库热点问题还是均匀到两个库上。
当然，我们也可以通过给每个库增加一个分表，来达到每个分库都承担1/3的压力。
只不过这种模式，对付分库分表的规则就提高了很大的繁芜度。

图6.水平扩展模式3

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高并发-多级缓存架构

数据库的存在是为了知足业务侧的数据查询需求，便是前面说的第一条数据库是否知足业务侧的操作需求。
数据库常日在全体系统中都是性能短板，我们常日须要经由缓存业减少业务侧对数据库的操作要求。
做事端缓存是全体缓存体系中的重头戏，关注到这篇文章时想必你理解到做事端缓存在系统性能的主要性。

数据库虽然全体系统中的“半吊子|慢性子”，但有时数据库调优却能够以小搏大，在不改变架构和代码逻辑的条件下，缓存参数的调度每每是条捷径。

在系统开拓的过程中，可直接在平台侧利用缓存框架，当缓存框架无法知足系统对性能的哀求时，就须要在运用层自主开拓运用级缓存，也便是我们常用的缓存Redis这东西，那到底什么是平台级、运用级缓存呢？

平台级便是你所选择什么开拓措辞来实现缓存，而运用级缓存，则是通过运用程序来达到目的。

我们从最低层，一层层进行剖析：

01 数据库缓存：

由于数据库属于IO密集型运用，紧张卖力数据的管理及存储。
数据一多查询本身就有可能变慢， 这也是为啥数据上得了台面时，查询爱用索引提速的缘故原由。
当然数据库自身也有“缓存”来办理这个问题。

一个问题：数据多了查询不应该都慢吗？

这个实在不全对, 例如在“上亿行的数据表中”

缘故原由便是：大略的SQL返回的结果不会特殊多，要求小，磁盘读写速率跟得上。
总并发量过大超过吞吐上限，就出问题了。

数据库缓存是自身一类分外的缓存机制。
大多数数据库不须要配置就可以快速运行，但并没有为特定的需求进行优化。
在数据库调优的时候，缓存优化你可以考虑下。

MySQL查询缓存

以MySQL为例，MySQL中利用了查询缓冲机制，将SELECT语句和查询结果存放在缓冲区中，以键值对的形式存储。
往后对付同样的SELECT语句，将直接从缓冲区中读取结果，以节省查询韶光，提高了SQL查询的效率。

Query cache浸染于全体MySQL实例，紧张用于缓存MySQL中的ResultSet，也便是一条SQL语句实行的结果集，以是它只针对select语句。

当打开 Query Cache 功能，MySQL在吸收到一条select语句的要求后，如果该语句知足Query Cache的条件，MySQL会直接根据预先设定好的HASH算法将吸收到的select语句以字符串办法进行 hash，然后到Query Cache中直接查找是否已经缓存。

如果结果集已经在缓存中，该select要求就会直接将数据返回，从而省略后面所有的步骤（如SQL语句的解析，优化器优化以及向存储引擎要求数据等），从而极大地提高了性能。

当然，若数据变革非常频繁的情形下，利用Query Cache可能会得不偿失落。
由于MySQL只要涉及到数据变动，就会重新掩护缓存。

这样可以通过打算Query Cache的命中率来进行调度缓存大小。

考验Query Cache的合理性

检讨Query Cache设置得是否合理，可以通过在MySQL掌握台实行以下命令不雅观察：

如果Qcache_hits的值非常大，则表明查询缓冲利用非常频繁，如果该值较小反而会影响效率，那么可以考虑不用查询缓存；

如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，则表明常常涌现缓冲不足的情形，因增加缓存容量。

Qcache_free_blocks值非常大，则表明缓存区中的碎片很多，可能须要探求得当的机会进行整理。

通过 Qcache_hits 和 Qcache_inserts 两个参数可以算出Query Cache的命中率：

命中率 = Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)

通过 Qcache_lowmem_prunes 和 Qcache_free_memory 相互结合，能更清楚地理解到系统中Query Cache的内存大小是否真的足够，是否频繁的涌现因内存不敷而有Query被换出的情形。

1.3.InnoDB的缓存性能

当选择 InnoDB 时，innodb_buffer_pool_size 参数可能是影响性能的最为关键的一个参数，它用来设置缓存InnoDB索引及数据块、自适应HASH、写缓冲等内存区域大小，更像是Oracle数据库的 db_cache_size。

大略来说，当操作InnoDB表的时候，返回的所有数据或者查询过程中用到的任何一个索引块，都会在这个内存区域中去查询一遍。

和MyISAM引擎中的 key_buffer_size 一样，innodb_buffer_pool_size设置了 InnoDB 引擎需求最大的一块内存区域，直接关系到InnoDB存储引擎的性能，以是如果有足够的内存，尽可将该参数设置到足够大，将尽可能多的InnoDB的索引及数据都放入到该缓存区域中，直至全部。

说到缓存肯定少不了，缓存命中率。
那innodb该如何打算？

打算出缓存命中率后，再根据命中率来对

innodb_buffer_pool_size 参数大小进行优化

除开查询缓存。
数据库查询的性能也与MySQL的连接数有关

table_cache 用于设置 table 高速缓存的数量。

show global status like 'open%_tables'; # 查看参数

由于每个客户端连接都会至少访问一个表，因此该参数与max_connections有关。
当某持续接访问一个表时，MySQL会检讨当前已缓存表的数量。

如果该表已经在缓存中打开，则会直接访问缓存中的表以加快查询速率；如果该表未被缓存，则会将当前的表添加进缓存在进行查询。

在实行缓存操作之前，table_cache参数用于限定缓存表的最大数目：

如果当前已经缓存的表未达到table_cache数目，则会将新表添加进来；若已经达到此值，MySQL将根据缓存表的末了查询韶光、查询率等规则开释之前的缓存。

02 平台级缓存：

平台级缓存是指你所用什么开拓措辞，详细选择的是那个平台，毕竟缓存本身便是供应给上层调用。
紧张针对带有缓存特性的运用框架，或者可用于缓存功能的专用库。

如：

Caffeine是一种高性能的缓存库，是基于Java 8的最佳（最优）缓存框架。

贴一下他和其他缓存的一些比较图:

1.如何利用：

Caffeine利用比较大略，API和Guava Cache同等:

public static void main(String[] args) { Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder() .expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS) .expireAfterAccess(1,TimeUnit.SECONDS) .maximumSize(10) .build();cache.put("hello","hello");}2、Caffeine 配置解释

把稳：

软引用：如果一个工具只具有软引用，则内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不敷了，就会回收这些工具的内存。

弱引用：弱引用的工具拥有更短暂的生命周期。
在垃圾回收器线程扫描它所统领的内存区域的过程中，一旦创造了只具有弱引用的工具，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存

// 软引用Caffeine.newBuilder().softValues().build();// 弱引用Caffeine.newBuilder().weakKeys().weakValues().build();4.SpringBoot 集成 Caffeine 两种办法

SpringBoot 有两种利用 Caffeine 作为缓存的办法：

<dependency> <groupId>com.github.ben-manes.caffeine</groupId> <artifactId>caffeine</artifactId> </dependency>

毕竟是架构类的文章，这里就不再展开写了。
Caffeine的详细利用方法和事理大家有兴趣可以去搜索引擎上找一下，干系内允许多。

03 运用级缓存：

当平台级缓存不能知足系统的性能时，就要考虑利用运用级缓存。
运用级缓存，须要开拓者通过代码来实现缓存机制。

有些许 一方有难，八方增援 的觉得。
自己搞不定 ，请教别人

这是NoSQL的沙场，不论是Redis还是MongoDB，以及Memcached都可作为运用级缓存的技能支持。

一种范例的办法是每分钟或一段韶光后统一天生某类页面存储在缓存中，或者可以在热数据变革时更新缓存。

为啥平台缓存还不能知足系统性能哀求呢？它不是还可以减少运用缓存的网络开销吗

那你得看这几点：

面向Redis的缓存运用

Redis是一款开源的、基于BSD容许的高等键值对缓存和存储系统，例如：新浪微博有着险些天下上最大的Redis集群。

微博是一个社交平台，个顶用户关注与被关注、微博热搜榜、点击量、高可用、缓存穿透等业务场景和技能问题。
Redis都有对应的hash、ZSet、bitmap、cluster等技能方案来办理。

在这种数据关系繁芜、易变革的场景上面用到它会显得很大略。
比如：用户关注与取消：用hash就可以很方便的掩护用户列表，你可以直接找到key,然后变动value里面的关注用户即可。

如果你用 memcache ，那只能先序列化好用户关注列表存储，变动在反序列化。
然后再缓存起来，像大V有几百万、上千万的用户，一旦关注/取消。

当前任务的操作就会有延迟。

Redis支持主从同步，数据可以从主理事器向任意数量的从做事器同步，从做事器可作为关联其他从做事器的主理事器。
这使得Redis可实行单层树状复制。

发布/订阅

由于实现了发布/订阅机制，使得从做事器在任何地方同步树的时候，可订阅一个频道并吸收主理事器完全的发布记录。
同步对读取操作的可扩展性和数据冗余很有帮助。

04.多级缓存实例

一个利用了Redis集群和其他多种缓存技能的运用系统架构如图所示

负载均衡

首先，用户的要求被负载均衡做事分发到Nginx上，此处常用的负载均衡算法是轮询或者同等性哈希，轮询可以使做事器的要求更加均衡，而同等性哈希可以提升Nginx运用的缓存命中率。

什么是同等性hash算法？

hash算法打算出的结果值本身便是唯一的，这样就可以让每个用户的要求都落到同一台做事器。

默认情形下，用户在那台在做事器登录，就天生会话session文件到该做事器，但如果下次要求重新分发给其他做事器就又须要重新登录。

本地缓存未命中时如何办理？

如果Nginx运用做事器确当地缓存没有命中，就会进一步读取相应的分布式缓存——Redis分布式缓存的集群，可以考虑利用主从架构来提升性能和吞吐量，如果分布式缓存命中则直接返回相应数据，并回写到Nginx运用做事器确当地缓存中。

如果Redis分布式缓存也没有命中，则会回源到Tomcat集群，在回源到Tomcat集群时也可以利用轮询和同等性哈希作为负载均衡算法。

3.3.缓存算法

缓存一样平常都会采取内存来做存储介质，利用索引成本相对来说还是比较高的。
以是在利用缓存时，须要理解缓存技能中的几个术语。

缓存淘汰算法

替代策略的详细实现便是缓存淘汰算法。

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结束语

写了这么多，是不是觉得便是为不争气的数据擦屁股。
（反正我是这样觉得的）实在数据库的设计初衷是为理解决数据构造化存储问题，当时设计数据库的时候并没有互联网的大并发运用处景，大家想想10, 20年前大家研发的都是什么程序。

经由这么多层的保护基本可以把90%以上的用户要求在缓存层已经处理掉了，剩下的10%旁边毕竟得通过数据库自己来办理，这个时候通过数据库的分库分表把要求再平分到不同的机器上在单位韶光、单一节点上要处理的要求已经不那么多了。
再加上良好的索引配置，不争气的数据库完备能够处理。

IT行业常日有句话是没有最好的架构，只有最得当的架构。
大家可以凭借以上内容再合营自己的业务情形设计出最合理的数据存储办理方案。

好了，本日的内容就到这里，下一章我们来讲一下“用卖火车票案例来解释一下做事架构和DDD领域建模”，进入我们的系统架构章节。