数据库分布式架构巧设计_水平拆分不再难

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摘要： 在阿里云生态日，袋鼠云首席数据库架构师赵晓宏分享了《高容量大并发数据库服务——数据库分布式架构设计》。他从分布式需求、拆分原则、拆分难点及解决方案、数据库规范设计、运维相关五个方面进行了分享。在分享中，他主要介绍了水平拆分的原则以及解决方案，分享了DRDS的架构与实践。

在阿里云生态日，袋鼠云首席数据库架构师赵晓宏分享了《高容量大并发数据库服务——数据库分布式架构设计》。他从分布式需求、拆分原则、拆分难点及解决方案、数据库规范设计、运维相关五个方面进行了分享。在分享中，他主要介绍了水平拆分的原则以及解决方案，分享了DRDS的架构与实践。



以下内容根据直播视频整理而成。



分布式需求
为什么要做分布式？首先是因为高并发，分布式应用带来更大量的数据库请求；高容量，业务增长，产生大量在线数据，关系型数据库要支持业务就要支持大数据量的存储；资源向上扩展存在天花板，无法做到无限制的纵向扩展；支撑业务高速发展，平滑扩容。

拆分原则
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上图是数据库改造的进阶。业务初期，客户量比较少，可能在一个实例上把所有的服务、数据都能存放下来并且支持业务的发展。当客户量和数据量变大时，数据库很容易成为一个瓶颈，怎么去做改造？建议先做服务化的改造，不同的业务模块做一个垂直的梳理，不同服务的数据库相互隔离，中间的交互由业务去实现，这样数据库就可以分布在不同的实例上，并且可以支持相对较高的并发和容量。再往上发展时，单实例依然是一个瓶颈，此时要考虑做一个水平的拆分，把一个服务的数据分布在不同的实例上。拆分需要循序渐进，先垂直后水平，防止过度设计，紧密结合业务及应用架构设计。

拆分难点及解决方案
水平拆分难点
首先是系统复杂度增大，系统架构设计需要彻底的重构；技术挑战，应用需要处理复杂的分布式逻辑；稳定性挑战；分布式的局限性，不支持跨库join、分布式事务、全局sequence等。

解决方案：客户端实现数据路由
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该方案的优点是不需要引入中间件，直接在客户端配置，程序把控力强，简单场景方便使用。缺点是对代码侵入性强，因为代码端要去管理路由；配置管理复杂，如果配置错误，数据可能完全乱掉，修复也会比较复杂。

解决方案：数据库中间件
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使用中间件可以实现自动的分库分表，对应用透明，使用类似于单实例；使用门槛低，应用只需要考虑分布式事务，跨库join，而不用考虑数据的路由；方便水平扩容。使用了中间件之后，应用看到的还是单实例数据库，不需要考虑分布式的情况，对开发来说是比较有优势的。

水平切分原理及设计原则
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数据库拆分都是用字段hash把数据分配到不同的底层库。选择的原则是拆分尽量均匀并且一次查询尽量落到单实例库上，这样能够更快的返回，而且有更大的并发。那么，中间件怎么实现数据库的分布式？如上图所示，选择了MEMBE_ID字段，将字段值做一个hash分类到不同库中。比如发出查询test1234的请求，就会直接转到库1里。

数据访问——SQL转发

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