标签：不能 设计 问题 数据 ast 解耦 解决 压力 单点
分片解决的是“数据量太大”的问题，也就是通常说的“水平切分”。
一旦引入分片，势必有“数据路由”的概念，哪个数据访问哪个库。
路由规则通常由3种方式：
（1）范围：range
优点：简单，容易扩展
缺点：各库压力不均（新号段更活跃）
（2）哈希：hash
优点：简单，数据均衡，负载均匀
缺点：迁移麻烦（2库扩3库数据要迁移）
（3）路由服务：router-config-server
优点：灵活性强，业务与路由算法解耦
缺点：每次访问数据库前多一次查询
大部分互联网公司采用的方案2：哈希分库、哈希路由
分组解决“可用性”问题，分组通常通过主从复制的方式实现。
互联网公司数据库实际软件架构是：又分片、又分组（如下图）
（1）如何保证数据可用性
（2）如何提高数据库读性能（大部分应用读多写少，读会先成为瓶颈）
（3）如何保证一致性
（4）如何提高扩展性
冗余读库
冗余读库带俩的副作用，读写有延时，可能不一致。
上面这个图中，写仍然是单点，不能保证写高可用。
冗余写库
采用双主互备的方式，可以冗余写库。
带来的副作用，双写同步，数据可能冲突。
仍然是双主，但只有一个主提供服务（读+写），另一个主是“shadow-master”，只用俩保证高可用，平时不提供服务。master挂了，shadow-master顶上（virtual ip漂移，对业务层透明，不需要人工介入）
优点
（1）读写没有延时
（2）读写高可用
缺点：
（1）不能通过加从库的方式扩展读性能
（2）资源利用率为50%，一台冗余主没有提供服务
提高读性能的方式一致有三种：（1）建立索引（2）增加从库（3）增加缓存
主从数据库的一致性，通常有两种解决方案：
（1）中间件
（2）强制读写 -- 双主当主从读写架构
数据库与缓存间的不一致：
常见的缓存架构如上，此时
写操作的顺序是：
（1）淘汰cache
（2）写数据库
读操作的顺序是：
（1）读cache，如果cache hit则返回
（2）如果cache miss，则读从库
（3）读从库后，将数据放回cache
在一些异常时序情况下，有可能从从库读到旧数据（同步还没有完成），旧数据如cache后，数据会长期不一致。
解决办法是“缓存双淘汰”，写操作时序升级为：
（1）淘汰cache
（2）写数据库
（3）在经验“主从同步延时窗口时间”后，再次发起一个异步淘汰cache的请求
这些，即使有脏数据如cache，一个小的时间窗口之后，脏数据还是会被淘汰，带来的代价是，多引入一次读miss。
原来用hash的方式路由，分为2个库，数据量还是太大，要分为3个库，势必需要进行数据迁移。
如何实现秒级扩容？
假设数据库架构采用：双主当主从读写
不做2库变3库的扩容，而是做2库变4库（库加倍）的扩容（未来4->8->16）
假设现在有userid=1,2,3,4,5,6,7,8的用户。
hash = userid % 2，hash如果等于0，则存储在m0库，如果等于1，则存储在m1库
扩容步骤：
（1）将shadow-master库提升
（2）修改配置，2库变4库（原来userid%2，现在改为userid%4）
扩容成：
原来mod2为偶数的部分，现在会mod4余1或2
原来mod2为奇数的部分，现在会mod4余1或3
数据不需要迁移，同时互主互相同步，一边是余0，一边余2，两边数据同步也不会冲突，秒级完成扩容。
最后，要做一些收尾工作：
（1）将旧的双主同步解除
（2）增加新的双主（双主是保证可用性的，shadow-master平时不提供服务）
（3）删除多余的数据（余0的主，可以将余2的数据删除掉）
这样，秒级别内，就完成了2库变4库的扩展。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/lujiango/p/9534628.html
