典型数据库架构设计与实践 | 架构师之路

本文，将介绍数据库架构设计中的一些 基本概念 ， 常见问题 以及对应 解决方案 ，为了便于读者理解，将以“用户中心”数据库为例，讲解数据库架构设计的常见玩法。

一、用户中心

用户中心 是一个常见业务，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, uname, passwd, sex, age,nickname, …)

其中：

• uid 为用户 ID ，主键

• uname, passwd, sex, age, nickname, … 等为用户的属性

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。

二、图示说明

为了方便大家理解，后文图片说明较多，其中：

• “灰色”方框，表示 service ，服务

• “紫色”圆框，标识 master ，主库

• “粉色”圆框，表示 slave ，从库

三、单库架构

最常见的架构设计如上：

• user-service ：用户中心服务，对调用者提供友好的 RPC 接口

• user-db ：一个库进行数据存储

四、分组架构

什么是分组？

答 ：分组架构是最常见的 一主多从，主从同步，读写分离 数据库架构：

• user-service ：依旧是用户中心服务

• user-db-M(master) ：主库，提供数据库写服务

• user-db-S(slave) ：从库，提供数据库读服务

主和从构成的数据库集群称为“组” 。

分组有什么特点？

答 ：同一个组里的数据库集群：

• 主从之间通过 binlog 进行数据同步

• 多个实例数据库结构完全相同

• 多个实例存储的数据也完全相同，本质上是将数据进行复制

分组架构究竟解决什么问题？

答 ： 大部分互联网业务读多写少 ， 数据库的读往往最先成为性能瓶颈 ，如果希望：

• 线性提升数据库读性能

• 通过消除读写锁冲突提升数据库写性能

• 通过冗余从库实现数据的“读高可用”

此时可以使用分组架构，需要注意的是， 分组架构中，数据库的主库依然是写单点 。

一句话总结， 分组解决的是“数据库读写高并发量高”问题 ，所实施的架构设计。

五、分片架构

什么是分片？

答 ：分片架构是大伙常说的 水平切分 (sharding) 数据库架构：

• user-service ：依旧是用户中心服务

• user-db1 ：水平切分成 2 份中的第一份

• user-db2 ：水平切分成 2 份中的第二份

分片后，多个数据库实例也会构成一个数据库集群。

水平切分，到底是分库还是分表？

答 ： 强烈建议分库 ，而不是分表，因为：

• 分表依然公用一个数据库文件，仍然有磁盘 IO 的竞争

• 分库能够很容易的将数据迁移到不同数据库实例，甚至数据库机器上，扩展性更好

水平切分，用什么算法？

答 ：常见的水平切分算法有 “范围法”和“哈希法” ：

范围法 如上图：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：

• user-db1 ：存储 0 到 1 千万的 uid 数据

• user-db2 ：存储 0 到 2 千万的 uid 数据

哈希法 如上图：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：

• user-db1 ：存储 uid 取模得 1 的 uid 数据