单KEY业务，数据库水平切分架构实践

Myth丶恋晨 2022-05-19 01:25 129阅读 0赞

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本文将以“用户中心”为例，介绍“单KEY”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践：

*  如何来实施水平切分
 *  水平切分后常见的问题
 *  典型问题的优化思路及实践

**一、用户中心**

用户中心是一个非常常见的业务，主要提供用户注册、登录、信息查询与修改的服务，其核心元数据为：

User(uid, login\_name, passwd, sex, age, nickname, …)

其中：

*  uid为用户ID，主键
 *  login\_name, passwd, sex, age, nickname, …等用户属性

数据库设计上，一般来说在业务**初期**，单库单表就能够搞定这个需求，典型的架构设计为：

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*  user-center：用户中心服务，对调用者提供友好的RPC接口
 *  user-db：对用户进行数据存储

**二、用户中心水平切分方法**

当**数据量越来越大时**，需要对数据库进行水平切分，常见的水平切分算法有**“范围法”和“哈希法”**。

**范围法**，以用户中心的业务主键uid为划分依据，将数据水平切分到两个数据库实例上去：

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*  user-db1：存储0到1千万的uid数据
 *  user-db2：存储1到2千万的uid数据

范围法的**优点**是：

*  切分策略简单，根据uid，按照范围，user- center很快能够定位到数据在哪个库上
 *  扩容简单，如果容量不够，只要增加user-db3即可

范围法的**不足**是：

*  uid必须要满足递增的特性
 *  数据量不均，新增的user-db3，在初期的数据会比较少
 *  请求量不均，一般来说，新注册的用户活跃度会比较高，故user-db2往往会比user-db1负载要高，导致服务器利用率不平衡

**哈希法**，也是以用户中心的业务主键uid为划分依据，将数据水平切分到两个数据库实例上去：

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*  user-db1：存储uid取模得1的uid数据
 *  user-db2：存储uid取模得0的uid数据

哈希法的**优点**是：

*  切分策略简单，根据uid，按照hash，user-center很快能够定位到数据在哪个库上
 *  数据量均衡，只要uid是均匀的，数据在各个库上的分布一定是均衡的
 *  请求量均衡，只要uid是均匀的，负载在各个库上的分布一定是均衡的

哈希法的**不足**是：

*  扩容麻烦，如果容量不够，要增加一个库，重新hash可能会导致数据迁移，如何平滑的进行数据迁移，是一个需要解决的问题

**三、用户中心水平切分后带来的问题**

使用uid来进行水平切分之后，整个用户中心的业务访问会遇到什么问题呢？

对于uid属性上的查询可以直接路由到库，假设访问uid=124的数据，取模后能够直接定位db-user1：

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对于非uid属性上的查询，例如login\_name属性上的查询，就悲剧了：

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假设访问login\_name=shenjian的数据，由于不知道数据落在哪个库上，往往需要遍历所有库，当分库数量多起来，性能会显著降低。

如何解决分库后，非uid属性上的查询问题，是后文要重点讨论的内容。

**四、用户中心非uid****属性查询需求分析**

任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，在进行架构讨论之前，先来对业务进行简要分析，看非uid属性上有哪些查询需求。

根据楼主这些年的架构经验，用户中心非uid属性上经常有两类业务需求：

（1）**用户侧，前台访问**，最典型的有两类需求

用户登录：通过login\_name/phone/email查询用户的实体，1%请求属于这种类型

用户信息查询：登录之后，通过uid来查询用户的实例，99%请求属这种类型

用户侧的查询基本上是单条记录的查询，访问量较大，服务需要高可用，并且对一致性的要求较高。

（2）**运营侧，后台访问**，根据产品、运营需求，访问模式各异，按照年龄、性别、头像、登陆时间、注册时间来进行查询。

运营侧的查询基本上是批量分页的查询，由于是内部系统，访问量很低，对可用性的要求不高，对一致性的要求也没这么严格。

这两类不同的业务需求，应该使用什么样的架构方案来解决呢？

**五、用户中心水平切分架构思路**

用户中心在数据量较大的情况下，使用uid进行水平切分，对于非uid属性上的查询需求，架构设计的核心思路为：

*  针对**用户侧**，应该采用“建立非uid属性到uid的映射关系”的架构方案
 *  针对**运营侧**，应该采用“前台与后台分离”的架构方案

**六、用户中心-****用户侧最佳实践**

**【索引表法】**

**思路**：uid能直接定位到库，login\_name不能直接定位到库，如果通过login\_name能查询到uid，问题解决

**解决方案**：

*  建立一个索引表记录login\_name->uid的映射关系
 *  用login\_name来访问时，先通过索引表查询到uid，再定位相应的库
 *  索引表属性较少，可以容纳非常多数据，一般不需要分库
 *  如果数据量过大，可以通过login\_name来分库

潜在**不足**：多一次数据库查询，性能下降一倍

**【缓存映射法】**

**思路**：访问索引表性能较低，把映射关系放在缓存里性能更佳

**解决方案**：

*  login\_name查询先到cache中查询uid，再根据uid定位数据库
 *  假设cache miss，采用扫全库法获取login\_name对应的uid，放入cache
 *  login\_name到uid的映射关系不会变化，映射关系一旦放入缓存，不会更改，无需淘汰，缓存命中率超高
 *  如果数据量过大，可以通过login\_name进行cache水平切分

潜在**不足**：多一次cache查询

**【****login\_name****生成****uid****】**

**思路**：不进行远程查询，由login\_name直接得到uid

**解决方案**：

*  在用户注册时，设计函数login\_name生成uid，uid=f(login\_name)，按uid分库插入数据
 *  用login\_name来访问时，先通过函数计算出uid，即uid=f(login\_name)再来一遍，由uid路由到对应库

潜在**不足**：该函数设计需要非常讲究技巧，有uid生成冲突风险

**【****login\_name****基因融入****uid****】**

**思路**：不能用login\_name生成uid，可以从login\_name抽取“基因”，融入uid中

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假设分8库，采用uid%8路由，潜台词是，uid的最后3个bit决定这条数据落在哪个库上，这3个bit就是所谓的“基因”。

**解决方案**：

*  在用户注册时，设计函数login\_name生成3bit基因，login\_name\_gene=f(login\_name)，如上图粉色部分
 *  同时，生成61bit的全局唯一id，作为用户的标识，如上图绿色部分
 *  接着把3bit的login\_name\_gene也作为uid的一部分，如上图屎黄色部分
 *  生成64bit的uid，由id和login\_name\_gene拼装而成，并按照uid分库插入数据
 *  用login\_name来访问时，先通过函数由login\_name再次复原3bit基因，login\_name\_gene=f(login\_name)，通过login\_name\_gene%8直接定位到库

**七、用户中心-****运营侧最佳实践**

前台**用户侧**，业务需求基本都是单行记录的访问，只要建立非uid属性 login\_name / phone / email 到uid的映射关系，就能解决问题。

后台**运营侧**，业务需求各异，基本是批量分页的访问，这类访问计算量较大，返回数据量较大，比较消耗数据库性能。

如果此时前台业务和后台业务公用一批服务和一个数据库，有可能导致，由于后台的“少数几个请求”的“批量查询”的“低效”访问，导致数据库的cpu偶尔瞬时100%，影响前台正常用户的访问（例如，登录超时）。

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而且，为了满足后台业务各类“奇形怪状”的需求，往往会在数据库上建立各种索引，这些索引占用大量内存，会使得用户侧前台业务uid/login\_name上的查询性能与写入性能大幅度降低，处理时间增长。

对于这一类业务，应该采用“前台与后台分离”的架构方案：

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用户侧前台业务需求架构依然不变，产品运营侧后台业务需求则**抽取独立的web / service / db 来支持**，解除系统之间的耦合，对于“业务复杂”“并发量低”“无需高可用”“能接受一定延时”的后台业务：

*  可以去掉service层，在运营后台web层通过dao直接访问db
 *  不需要反向代理，不需要集群冗余
 *  不需要访问实时库，可以通过MQ或者线下异步同步数据
 *  在数据库非常大的情况下，可以使用更契合大量数据允许接受更高延时的“索引外置”或者“HIVE”的设计方案

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**八、总结**