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隨著信息化程度的不斷加深，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)最有價(jià)值的資產(chǎn)之一。而數(shù)據(jù)庫作為企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)管理的核心，其性能直接影響系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，深入剖析數(shù)據(jù)庫性能瓶頸并做出相應(yīng)的優(yōu)化，已經(jīng)成為數(shù)據(jù)管理的關(guān)鍵要素之一。
對(duì)于數(shù)據(jù)庫的性能瓶頸，很多人認(rèn)為只是硬件上的問題。然而，實(shí)際上，還有很多其他方面的因素也需要考慮。下面，我們將從多個(gè)方面來深入剖析數(shù)據(jù)庫性能瓶頸，并提供一些解決方法，以提升系統(tǒng)穩(wěn)定性和效率。
1. 合理的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)是影響其性能的一個(gè)基本方面。如果數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不合理，將會(huì)給系統(tǒng)帶來很多負(fù)擔(dān)，從而導(dǎo)致系統(tǒng)因?yàn)檫^多的查詢而陷入癱瘓狀態(tài)。因此，在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：
（1）盡量避免使用過多的冗余數(shù)據(jù)。如果一個(gè)數(shù)據(jù)已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)過一次，那么就不應(yīng)該再次出現(xiàn)。
（2）表之間的關(guān)系應(yīng)該盡可能的簡單。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫時(shí)，應(yīng)該選擇合適的外鍵約束。
（3）數(shù)據(jù)庫的索引數(shù)量應(yīng)該盡可能的減少。索引過多會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫性能低下，因此，在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫時(shí)，應(yīng)該謹(jǐn)慎選擇哪些字段需要建立索引。
2. 合理的硬件設(shè)施
硬件設(shè)施也是影響數(shù)據(jù)庫性能的關(guān)鍵。為了確保數(shù)據(jù)庫的有效性和可靠性，需要考慮以下幾點(diǎn)：
（1）為數(shù)據(jù)庫提供足夠的內(nèi)存。數(shù)據(jù)庫的性能與內(nèi)存的大小息息相關(guān)。因此，在使用大型應(yīng)用程序時(shí)，應(yīng)增加內(nèi)存容量以提高性能。
（2）為數(shù)據(jù)庫提供高速的磁盤。磁盤速度越快，數(shù)據(jù)庫的讀寫速度就越快。因此，使用高速固態(tài)硬盤可以有效提高數(shù)據(jù)庫的性能。
（3）為數(shù)據(jù)庫提供足夠的CPU資源。隨著業(yè)務(wù)的增長，數(shù)據(jù)庫的工作負(fù)載也會(huì)增加。因此，在選擇服務(wù)器時(shí)要考慮其CPU的性能。
3. 合理的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略
除了以上兩個(gè)方面，我們還需要關(guān)注數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略旨在確保數(shù)據(jù)庫的安全性和有效性。
（1）備份策略。定期備份數(shù)據(jù)庫可以確保即使在發(fā)生故障的情況下，也能夠恢復(fù)數(shù)據(jù)。同時(shí)，還需要注意備份數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置。更好將備份數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同于原始數(shù)據(jù)的位置，以防意外遺失。
（2）數(shù)據(jù)歸檔策略。大量早期或不再使用的數(shù)據(jù)可以歸檔到其他存儲(chǔ)設(shè)備中，如磁帶或另一個(gè)服務(wù)器中。通過歸檔數(shù)據(jù)，可以釋放磁盤空間并提高數(shù)據(jù)庫性能。
（3）合理的數(shù)據(jù)清理策略。懶散或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)清理會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫變得混亂。因此，需要制定相應(yīng)的數(shù)據(jù)清理策略來維護(hù)數(shù)據(jù)庫的衛(wèi)生。
4. 優(yōu)化查詢和查詢語句
我們需要優(yōu)化查詢和查詢語句。查詢是數(shù)據(jù)庫負(fù)責(zé)的最基本的任務(wù)之一，因此，在優(yōu)化查詢時(shí)，需要考慮以下幾個(gè)方面：
（1）盡可能減少不必要的查詢。不必要的查詢會(huì)消耗大量的系統(tǒng)資源。通過減少不必要的查詢，可以省略不必要的數(shù)據(jù)庫交互，從而提高數(shù)據(jù)庫性能。
（2）盡可能減少慢查詢。慢查詢很容易造成系統(tǒng)癱瘓，因此要盡可能減少慢查詢事件的數(shù)量。
（3）減少重復(fù)查詢。重復(fù)查詢會(huì)消耗系統(tǒng)資源，如果可以避免這種情況，可以大大提高數(shù)據(jù)庫的性能。
綜上所述，合理的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)、硬件設(shè)施、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略和查詢優(yōu)化等方面，都對(duì)數(shù)據(jù)庫的性能和穩(wěn)定性有著很大的影響。因此，做好數(shù)據(jù)庫維護(hù)和優(yōu)化是企業(yè)信息化建設(shè)的重要一環(huán)，需要得到重視和關(guān)注。
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數(shù)據(jù)庫架構(gòu)選型與落地，看這篇就夠了
隨著時(shí)間和業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量增長是不可控的，庫和表中的數(shù)據(jù)會(huì)越來越大，隨之帶來的是更高的
磁盤
、
IO
、
系統(tǒng)開銷
，甚至
性能
上的瓶頸，而單臺(tái)服務(wù)器的
資源終究是有限
的。
因此在面對(duì)業(yè)務(wù)擴(kuò)張過程中，應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)庫系統(tǒng)的
健壯性
，
安全性
，
擴(kuò)展性
提出了更高的要求。
以下，我從數(shù)據(jù)庫架構(gòu)、選型與落地來讓大家入門。
數(shù)據(jù)庫會(huì)面臨什么樣的挑戰(zhàn)呢？
業(yè)務(wù)剛開始我們只用單機(jī)數(shù)據(jù)庫就夠了，但隨著業(yè)務(wù)增長，數(shù)據(jù)規(guī)模和用戶規(guī)模上升，這個(gè)時(shí)候數(shù)據(jù)庫會(huì)面臨IO瓶頸、存儲(chǔ)瓶頸、可用性、安全性問題。
為了解決上述的各種問題，數(shù)據(jù)庫衍生了出不同的架構(gòu)來解決不同的場(chǎng)景需求。
將數(shù)據(jù)庫的寫操作和讀操作分離，主庫接收寫請(qǐng)求，使用多個(gè)從庫副本負(fù)責(zé)讀請(qǐng)求，從庫和主庫同步更新數(shù)據(jù)保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性，從庫可以水平擴(kuò)展，用于面對(duì)讀請(qǐng)求的增加。
這個(gè)模式也就是常說的讀寫分離，針對(duì)的是小規(guī)模數(shù)據(jù)，而且存在大量讀操作的場(chǎng)景。
因?yàn)橹鲝牡臄?shù)據(jù)是相同的，一旦主庫宕機(jī)的時(shí)候，從庫可以
切換為主庫提供寫入
，所以這個(gè)架構(gòu)也可以提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的
安全性
和
可用性
；
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
在數(shù)據(jù)庫遇到
IO瓶頸
過程中，如果IO集中在某一塊的業(yè)務(wù)中，這個(gè)時(shí)候可以考慮的就是垂直分庫，將熱點(diǎn)業(yè)務(wù)拆分出去，避免由
熱點(diǎn)業(yè)務(wù)
的
密集IO請(qǐng)求
影響了其他正常業(yè)務(wù)，所以垂直分庫也叫
業(yè)務(wù)分庫
。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
在數(shù)據(jù)庫遇到存儲(chǔ)瓶頸的時(shí)候，由于數(shù)據(jù)量過大造成索引性能下降。
這個(gè)時(shí)候可以考慮將數(shù)據(jù)做水平拆分，針對(duì)數(shù)據(jù)量巨大的單張表，按照某種規(guī)則，切分到多張表里面去。
但是這些表還是在同一個(gè)庫中，所以庫級(jí)別的數(shù)據(jù)庫操作還是有IO瓶頸（單個(gè)服務(wù)器的IO有上限）。
所以水平分表主要還是針對(duì)
數(shù)據(jù)量較大
，整體業(yè)務(wù)
請(qǐng)求量較低
的場(chǎng)景。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
四、分庫分表
在數(shù)據(jù)庫遇到存儲(chǔ)瓶頸和IO瓶頸的時(shí)候，數(shù)據(jù)量過大造成索引性能下降，加上同一時(shí)間需要處理大規(guī)模的業(yè)務(wù)請(qǐng)求，這個(gè)時(shí)候單庫的IO上限會(huì)限制處理效率。
所以需要將單張表的數(shù)據(jù)切分到多個(gè)服務(wù)器上去，每個(gè)服務(wù)器具有相應(yīng)的庫與表，只是表中數(shù)據(jù)不同。
分庫分表能夠有效地緩解單機(jī)和單庫的
性能瓶頸和壓力
，突破IO、連接數(shù)、硬件資源等的瓶頸。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
注：分庫還是分表核心關(guān)鍵是有沒有IO瓶頸
。
分片方式都有什么呢？
RANGE（范圍分片）
將業(yè)務(wù)表中的某個(gè)
關(guān)鍵字段排序
后，按照順序從0到10000一個(gè)表，10001到20230一個(gè)表。最常見的就是
按照時(shí)間切分
（月表、年表）。
比如將6個(gè)月前，甚至一年前的數(shù)據(jù)切出去放到另外的一張表，因?yàn)殡S著時(shí)間流逝，這些表的數(shù)據(jù)被查詢的概率變小，銀行的交易記錄多數(shù)是采用這種方式。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
HASH（哈希分片）
將訂單作為主表，然后將其相關(guān)的業(yè)務(wù)表作為附表，取用戶id然后
hash取模
，分配到不同的數(shù)據(jù)表或者數(shù)據(jù)庫上。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
講到這里，我們已經(jīng)知道數(shù)據(jù)庫有哪些架構(gòu)，解決的是哪些問題，因此，
我們?cè)谌粘ＴO(shè)計(jì)中需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)的傾向性，數(shù)據(jù)的安全性等來選擇不同的架構(gòu)
。
那么，我們應(yīng)該如何選擇數(shù)據(jù)庫架構(gòu)呢？
雖然把上面的架構(gòu)全部組合在一起可以形成一個(gè)強(qiáng)大的高可用，高負(fù)載的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，但是架構(gòu)選擇合適才是最重要的。
混合架構(gòu)雖然能夠解決所有的場(chǎng)景的問題，但是也會(huì)面臨更多的挑戰(zhàn)，你以為的完美架構(gòu)，背后其實(shí)有著更多的坑。
1、對(duì)事務(wù)支持
分庫分表后（無論是垂直還是水平拆分），就成了分布式事務(wù)了，如果依賴數(shù)據(jù)庫本身的分布式事務(wù)管理功能去執(zhí)行事務(wù)，將付出高昂的性能代價(jià)（XA事務(wù)）；如果由應(yīng)用程序去協(xié)助控制，形成程序邏輯上的事務(wù)，又會(huì)造成編程方面的負(fù)擔(dān)（TCC、SAGA）。
2、多庫結(jié)果并
（group by，order by）
由于數(shù)據(jù)分布于不同的數(shù)據(jù)庫中，無法直接對(duì)其做分頁、分組、排序等操作，一般應(yīng)對(duì)這種多庫結(jié)果并的查詢業(yè)務(wù)都需要采用數(shù)據(jù)清洗、同步等其他手段處理（TIDB、KUDU等）。
3、數(shù)據(jù)延遲
主從架構(gòu)下的多副本機(jī)制和水平分庫后的聚合庫都會(huì)存在主數(shù)據(jù)和副本數(shù)據(jù)之間的延遲問題。
4、跨庫join
分庫分表后表之間的關(guān)聯(lián)操作將受到限制，我們無法join位于不同分庫的表（垂直），也無法join分表粒度不同的表（水平）， 結(jié)果原本一次查詢就能夠完成的業(yè)務(wù)，可能需要多次查詢才能完成。
5、分片擴(kuò)容
水平分片之后，一旦需要做擴(kuò)容時(shí)。需要將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)做一次遷移，成本代價(jià)都極高的。
6、ID生成
分庫分表后由于數(shù)據(jù)庫獨(dú)立，原有的基于數(shù)據(jù)庫自增ID將無法再使用，這個(gè)時(shí)候需要采用其他外部的ID生成方案。
一、應(yīng)用層依賴類（JDBC）
這類分庫分表中間件的特點(diǎn)就是和應(yīng)用強(qiáng)耦合，需要應(yīng)用顯示依賴相應(yīng)的jar包（以Java為例），比如知名的TDDL、當(dāng)當(dāng)開源的
sharding-jdbc
、蘑菇街的TSharding等。
此類中間件的基本思路就是重新實(shí)現(xiàn)JDBC的API，通過重新實(shí)現(xiàn)
DataSource
、
PrepareStatement
等操作數(shù)據(jù)庫的接口，讓應(yīng)用層在
基本
不改變業(yè)務(wù)代碼的情況下透明地實(shí)現(xiàn)分庫分表的能力。
中間件給上層應(yīng)用提供熟悉的JDBC API，內(nèi)部通過
sql解析
、
sql重寫
、
sql路由
等一系列的準(zhǔn)備工作獲取真正可執(zhí)行的sql，然后底層再按照傳統(tǒng)的方法（比如數(shù)據(jù)庫連接池）獲取物理連接來執(zhí)行sql，最后把數(shù)據(jù)
結(jié)果合并
處理成ResultSet返回給應(yīng)用層。
優(yōu)點(diǎn)
缺點(diǎn)
二、中間層代理類（Proxy）
這類分庫分表中間件的核心原理是在應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫的連接之間搭起一個(gè)
代理層
，上層應(yīng)用以
標(biāo)準(zhǔn)的MySQL協(xié)議
來連接代理層，然后代理層負(fù)責(zé)
轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求
到底層的MySQL物理實(shí)例，這種方式對(duì)應(yīng)用只有一個(gè)要求，就是只要用MySQL協(xié)議來通信即可。
所以用MySQL Navicat這種純的客戶端都可以直接連接你的分布式數(shù)據(jù)庫，自然也天然
支持所有的編程語言
。
在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上除了和應(yīng)用層依賴類中間件基本相似外，代理類的分庫分表產(chǎn)品必須實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的MySQL協(xié)議，某種意義上講數(shù)據(jù)庫代理層轉(zhuǎn)發(fā)的就是MySQL協(xié)議請(qǐng)求，就像Nginx轉(zhuǎn)發(fā)的是Http協(xié)議請(qǐng)求。
比較有代表性的產(chǎn)品有開創(chuàng)性質(zhì)的Amoeba、阿里開源的Cobar、社區(qū)發(fā)展比較好的
Mycat
（基于Cobar開發(fā)）等。
優(yōu)點(diǎn)
缺點(diǎn)
JDBC方案
：無中心化架構(gòu)，兼容市面上大多數(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，適用于開發(fā)高性能的輕量級(jí) OLTP 應(yīng)用（面向前臺(tái)）。
Proxy方案
：提供靜態(tài)入口以及異構(gòu)語言的支持，適用于 OLAP 應(yīng)用（面向后臺(tái)）以及對(duì)分片數(shù)據(jù)庫進(jìn)行管理和運(yùn)維的場(chǎng)景。
混合方案
：在大型復(fù)雜系統(tǒng)中存在面向C端用戶的前臺(tái)應(yīng)用，也有面向企業(yè)分析的后臺(tái)應(yīng)用，這個(gè)時(shí)候就可以采用混合模式。
JDBC 采用無中心化架構(gòu)，適用于 Java 開發(fā)的高性能的輕量級(jí) OLTP 應(yīng)用；Proxy 提供靜態(tài)入口以及異構(gòu)語言的支持，適用于 OLAP 應(yīng)用以及對(duì)分片數(shù)據(jù)庫進(jìn)行管理和運(yùn)維的場(chǎng)景。
ShardingSphere是一套開源的分布式數(shù)據(jù)庫中間件解決方案組成的生態(tài)圈，它由
Sharding-JDBC
、
Sharding-Proxy
和
Sharding-Sidecar
（計(jì)劃中）這3款相互獨(dú)立的產(chǎn)品組成，他們均提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)分片、分布式事務(wù)和數(shù)據(jù)庫治理功能，可適用于如Java同構(gòu)、異構(gòu)語言、容器、云原生等各種多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景。
ShardingSphere提供的核心功能：
Sharding-Proxy
定位為透明化的
數(shù)據(jù)庫代理端
，提供封裝了
數(shù)據(jù)庫二進(jìn)制協(xié)議的服務(wù)端版本
，用于完成對(duì)
異構(gòu)語言的支持
。
目前已提供MySQL版本，它可以使用
任何兼容MySQL協(xié)議的訪問客戶端
(如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat等)操作數(shù)據(jù)，對(duì)DBA更加友好。
向
應(yīng)用程序完全透明
，可直接當(dāng)做MySQL使用。
適用于任何兼容MySQL協(xié)議的客戶端。
Sharding-JDBC
定位為
輕量級(jí)Java框架
，在Java的JDBC層提供的額外服務(wù)。 它使用客戶端直連數(shù)據(jù)庫，以jar包形式提供服務(wù)，無需額外部署和依賴，可理解為
增強(qiáng)版的JDBC驅(qū)動(dòng)，完全兼容JDBC和各種ORM框架
。
以電商SaaS系統(tǒng)為例，前臺(tái)應(yīng)用采用Sharding-JDBC，根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的差異主要分為三種方案。
分庫（用戶）
問題解析：頭部企業(yè)日活高并發(fā)高，單獨(dú)分庫避免干擾其他企業(yè)用戶，用戶數(shù)據(jù)的增長緩慢可以不分表。
拆分維度：企業(yè)ID分庫
拆分策略：頭部企業(yè)單獨(dú)庫、非頭部企業(yè)一個(gè)庫
分庫分表（訂單）
問題解析：訂單數(shù)據(jù)增長速度較快，在分庫之余需要分表。
拆分維度：企業(yè)ID分庫、用戶ID分表
拆分策略：頭部企業(yè)單獨(dú)庫、非頭部企業(yè)一個(gè)庫，分庫之后用戶ID取模拆分表
單庫分表（附件）
問題解析：附件數(shù)據(jù)特點(diǎn)是并發(fā)量不大，只需要解決數(shù)據(jù)增長問題，所以單庫IO足以支撐的情況下分表即可。
拆分維度：用戶ID分表
拆分策略：用戶ID取模分表
問題一：分布式事務(wù)
分布式事務(wù)過于復(fù)雜也是分布式系統(tǒng)最難處理的問題，由于篇幅有限，后續(xù)會(huì)開篇專講這一塊內(nèi)容。
問題二：分布式ID
問題三：跨片查詢
舉個(gè)例子，以用戶id分片之后，需要根據(jù)企業(yè)id查詢企業(yè)所有用戶信息。
sharding針對(duì)跨片查詢也是能夠支持的，本質(zhì)上sharding的跨片查詢是采用同時(shí)查詢多個(gè)分片的數(shù)據(jù)，然后聚合結(jié)果返回，這個(gè)方式對(duì)資源耗費(fèi)比較大，特別是對(duì)數(shù)據(jù)庫連接資源的消耗。
假設(shè)分4個(gè)數(shù)據(jù)庫，8個(gè)表，則sharding會(huì)同時(shí)發(fā)出32個(gè)SQL去查詢。一下子消耗掉了32個(gè)連接；
特別是針對(duì)單庫分表的情況要注意，假設(shè)單庫分64個(gè)表，則要消耗64個(gè)連接。如果我們部署了2個(gè)節(jié)點(diǎn)，這個(gè)時(shí)候兩個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)查詢的話，就會(huì)遇到數(shù)據(jù)庫連接數(shù)上限問題（mysql默認(rèn)100連接數(shù)）
問題四：分片擴(kuò)容
隨著數(shù)據(jù)增長，每個(gè)片區(qū)的數(shù)據(jù)也會(huì)達(dá)到瓶頸，這個(gè)時(shí)候需要將原有的分片數(shù)量進(jìn)行增加。由于增加了片區(qū)，原先的hash規(guī)則也跟著變化，造成了需要將舊數(shù)據(jù)做遷移。
假設(shè)原先1個(gè)億的數(shù)據(jù)，hash分64個(gè)表，現(xiàn)在增長到50億的數(shù)據(jù)，需要擴(kuò)容到128個(gè)表，一旦擴(kuò)容就需要將這50億的數(shù)據(jù)做一次遷移，遷移成本是無法想象的。
問題五：一致性哈希
首先，求出每個(gè)
服務(wù)器的hash值
，將其配置到一個(gè)
0~2^n 的圓環(huán)上
（n通常取32）
其次，用同樣的方法求出待
存儲(chǔ)對(duì)象的主鍵 hash值
，也將其配置到這個(gè)圓環(huán)上。
然后，從數(shù)據(jù)映射到的位置開始順時(shí)針查找，將數(shù)據(jù)分布到找到的之一個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上。
一致性hash的優(yōu)點(diǎn)在于加入和刪除節(jié)點(diǎn)時(shí)只會(huì)影響到在哈希環(huán)中相鄰的節(jié)點(diǎn)，而對(duì)其他節(jié)點(diǎn)沒有影響。
所以使用一致性哈希在集群擴(kuò)容過程中可以減少數(shù)據(jù)的遷移。
好了，這次分享到這里，我們?nèi)粘５膶?shí)踐可能只會(huì)用到其中一種方案，但它不是數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的全貌，打開技術(shù)視野，才能更好地把存儲(chǔ)工具利用起來。
老規(guī)矩，一鍵三連，日入兩千，點(diǎn)贊在看，年薪百萬！
本文作者：Jensen
7年Java老兵，小米主題設(shè)計(jì)師，手機(jī)輸入法設(shè)計(jì)師，ProcessOn特邀講師。
曾涉獵航空、電信、IoT、垂直電商產(chǎn)品研發(fā)，現(xiàn)就職于某知名電商企業(yè)。
技術(shù)公眾號(hào)
【架構(gòu)師修行錄】
號(hào)主，專注于分享日常架構(gòu)、技術(shù)、職場(chǎng)干貨，Java Goals：架構(gòu)師。
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