一、数据库瓶颈 1、IO瓶颈 2、CPU瓶颈 二、分库分表 1、水平分库 2、水平分表 3、垂直分库 4、垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 2、非partition key跨库跨表分页查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 3、扩容问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法) 六、分库分表总结 七、分库分表示例
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
背景 2016年Q3季度初,在美团外卖上单2.0项目上线后,商家和商品数量急速增长,预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB(数据库,以下统一称DB)主从延迟、表变更困难等一系列问题。 要解决上面所说的问题,通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分,可以缓解目前写峰值QPS过大、DB主从延迟的问题。第二种方案是对现有的商品库大表进行分库分表,从根本上解决现有问题。方案一实施起来周期较短,但只能解决一时之痛,由此可见,分库分表是必然的。 在确
根据容量(当前容量和增长量)评估分库或分表个数 -> 选key(均匀)-> 分表规则(hash或range等)-> 执行(一般双写)-> 扩容问题(尽量减少数据的移动)。
分库分表之所以被广泛使用,因为工程相对简单,但分库分表并不仅仅是分片,还是需要考虑如何扩缩容(全量同步、增量同步、数据校验等)。
如果业务量剧增,数据库可能会出现性能瓶颈,这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看:
在传统的中小公司里面,尤其是以企业内部的办公系统、REP系统,或者体量不是很大的互联网公司里面,搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面,单表每天有上100w的数据业务增量时,就要考虑分库分表的策略了。否则,无论是数据的存储、访问、更新等操作,单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
面试官:这边有个数据库-单表1千万数据,未来1年还会增长多500万,性能比较慢,说下你的优化思路
分片策略(如果要看各个策略的实际操作,看ShardingSphere专题视频即可)
不管是IO瓶颈,还是CPU瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库,它始终以云原生的基础开发套件为目标。
一、分库分表类型 1、单库单表 所有数据都放在一个库,一张表。 2、单库多表 数据在一个库,单表水平切分多张表。 3、多库多表 数据库水平切分,表也水平切分。 二、分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程: 如分库分表的规则是acc_id mod 4的方式,当用户新注册了一个账号,账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到Acc_0003表中。当用户123登录的时候,我们通过123 mod 4后确定记录在Acc_0003中。 三、分库分表的问题 分库分表
第一种:磁盘读IO瓶颈,热点数据太多,数据库缓存放不下,每次查询时会产生大量的IO,降低查询速度 -> 分库和垂直分表。
大家好,我是田螺。我们去面试的时候,几乎都会被问到分库分表。田螺哥整理了分库分表的15道经典面试题,大家看完肯定会有帮助的。
不管是 IO 瓶颈,还是 CPU 瓶颈,最终都会导致数据库的活跃连接数增加,进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。
数据库在业务体系不大的情况,一般都是单库出现,通过增加主从复制提高SLA。但当业务体量不断扩大,就需要考虑进行数据拆分来解决性能瓶颈问题。
大中型项目,一旦数据量比较大,就要进行对数据的拆分了,一般有两种,垂直拆分与水平拆分。
作者:尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html
在考虑分库分表之前,我们先来探讨下分库分表是解决什么问题的一类技术。从大的方向上看,分库分表是解决两类问题:一是资源承载问题,二是开发架构问题。
:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
首先要清楚,分库和分表是两回事,是两个独立的概念。分库和分表都是为了防止数据库服务因为同一时间的访问量(增删查改)过大导致宕机而设计的一种应对策略。
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2. TableRule 2.2.1 DataNode 2.2.2 DynamicDataNode 2.1 logicTabl
昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移(数据库分库分表后,我们生产环境怎么实现不停机数据迁移)后来有好多朋友问我,说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了,但是,不知道具体拆分多少张表,分多了又怕浪费公司资源,分少了又怕后面怎么去扩容,还有另一些朋友说,所在的公司规模还不大,尚在发展中,公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
最近计划参与一个换书活动,翻到《企业IT架构转型之道阿里巴巴中台战略思想与架构实战》这本书时,回想起令我印象比较深刻的一个知识点:“异构索引表”,所以在此记录并分享,和大家共同学习交流。
大家应该都知道一些哈希算法,比如MD5、SHA-1、SHA-256等,通常被用于唯一标识、安全加密、数据校验等场景。除此之外,还有一种应用是对某个数据进行哈希取模映射到一个有限的范围,比如哈希表快速定位、分库分表数据分配等。本文将以分库分表为主题,介绍另外一种哈希算法,并详细说明其在分库分表中的应用与优势。
首先我们要知道分库、分表都是干啥的,本文主角还是我们的MySQL为第一视角。首先从字面意思来看:
前面我们讲解了数据库的读写分离方案(数据库读写分离方案,实现高性能数据库集群)来解决我们的大量读流量对系统的冲击。那随着运营部门的同事在不停的做出各种促销或者拉新活动,我们注册用户越来越多,同时订单量以及用户行为数据等持续的增加,导致我们的系统现在出现了下面这些问题。
说明:由于答案篇幅较长,以下文章为索引,具体答案在GitHub上,你可以点击文末阅读原文直达,也可以复制上面的链接到浏览器打开。
把存于一个库的数据分散到多个库中,把存于一个表的数据分散到多个表中。如果说读写分离是为了分散数据库读写操作压力,分库分表就是为了分散存储压力
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章,本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成,以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。
1、hashcode相等两个类一定相等吗?equals呢?相反呢? 2、介绍一下集合框架? 3、hashmap hastable 底层实现什么区别?hashtable和concurrenthashta
单库瓶颈:如果在项目中使用的都是单MySQL服务器,则会随着互联网及移动互联网的发展,应用系统的数据量也是成指数式增长,若采用单数据库进行存储,存在一下性能瓶颈:
场景:对于大型的互联网应用来说,数据库单表的记录行数可能达到千万级甚至是亿级,并且数据库面临着极高的并发访问。采用Master-Slave复制模式的MySQL架构,
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