标签:code 并发 时间 head 系统 中间 环境 基本 问题
对于分库分表来说,主要是面对以下问题:
是你必须面对的一个事儿,就是你已经弄好分库分表方案了,然后一堆库和表都建好了,基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了,测试都 ok 了,数据能均匀分布到各个库和各个表里去,而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。
那么现在问题来了,你现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容咋办?这个可能就是说你的每个库的容量又快满了,或者是你的表数据量又太大了,也可能是你每个库的写并发太高了,你得继续扩容。
这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。
这个方案就跟停机迁移一样,步骤几乎一致,唯一的一点就是那个导数的工具,是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿,有点不太靠谱,因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了,可能多达几亿条,甚至几十亿,你这么玩儿,可能会出问题。
从单库单表迁移到分库分表的时候,数据量并不是很大,单表最大也就两三千万。那么你写个工具,多弄几台机器并行跑,1小时数据就导完了。这没有问题。
如果 3 个库 + 12 个表,跑了一段时间了,数据量都 1~2 亿了。光是导 2 亿数据,都要导个几个小时,6 点,刚刚导完数据,还要搞后续的修改配置,重启系统,测试验证,10 点才可以搞完。所以不能这么搞。
一开始上来就是 32 个库,每个库 32 个表,那么总共是 1024 张表。
我可以告诉各位同学,这个分法,第一,基本上国内的互联网肯定都是够用了,第二,无论是并发支撑还是数据量支撑都没问题。
每个库正常承载的写入并发量是 1000,那么 32 个库就可以承载32 * 1000 = 32000 的写并发,如果每个库承载 1500 的写并发,32 * 1500 = 48000 的写并发,接近 5 万每秒的写入并发,前面再加一个MQ,削峰,每秒写入 MQ 8 万条数据,每秒消费 5 万条数据。
有些除非是国内排名非常靠前的这些公司,他们的最核心的系统的数据库,可能会出现几百台数据库的这么一个规模,128个库,256个库,512个库。
1024 张表,假设每个表放 500 万数据,在 MySQL 里可以放 50 亿条数据。
每秒 5 万的写并发,总共 50 亿条数据,对于国内大部分的互联网公司来说,其实一般来说都够了。
谈分库分表的扩容,第一次分库分表,就一次性给他分个够,32 个库,1024 张表,可能对大部分的中小型互联网公司来说,已经可以支撑好几年了。
一个实践是利用 32 * 32
来分库分表,即分为 32 个库,每个库里一个表分为 32 张表。一共就是 1024 张表。根据某个 id 先根据 32 取模路由到库,再根据 32 取模路由到库里的表。
orderId | id % 32 (库) | id / 32 % 32 (表) |
---|---|---|
259 | 3 | 8 |
1189 | 5 | 5 |
352 | 0 | 11 |
4593 | 17 | 15 |
刚开始的时候,这个库可能就是逻辑库,建在一个数据库上的,就是一个mysql服务器可能建了 n 个库,比如 32 个库。后面如果要拆分,就是不断在库和 mysql 服务器之间做迁移就可以了。然后系统配合改一下配置即可。
比如说最多可以扩展到32个数据库服务器,每个数据库服务器是一个库。如果还是不够?最多可以扩展到 1024 个数据库服务器,每个数据库服务器上面一个库一个表。因为最多是1024个表。
这么搞,是不用自己写代码做数据迁移的,都交给 dba 来搞好了,但是 dba 确实是需要做一些库表迁移的工作,但是总比你自己写代码,然后抽数据导数据来的效率高得多吧。
哪怕是要减少库的数量,也很简单,其实说白了就是按倍数缩容就可以了,然后修改一下路由规则。
这里对步骤做一个总结:
标签:code 并发 时间 head 系统 中间 环境 基本 问题
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