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深度探究:讓MySQL支撐億級流量的秘密!

 更新時間:2023年10月07日 08:35:40   作者:古道輕風  
MySQL是當前最為常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之一,它的出色性能和可靠性使得它成為了許多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的首選,但是,如何讓MySQL支撐億級流量的挑戰(zhàn),成為了很多技術(shù)人員需要面對和解決的問題,需要的朋友可以參考下

1 主從讀寫分離

大部分互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務都是讀多寫少,因此優(yōu)先考慮DB如何支撐更高查詢數(shù),首先就需要區(qū)分讀、寫流量,這才方便針對讀流量單獨擴展,即主從讀寫分離。

若前端流量突增導致從庫負載過高,DBA會優(yōu)先做個從庫擴容上去,這樣對DB的讀流量就會落到多個從庫,每個從庫的負載就降了下來,然后開發(fā)再盡力將流量擋在DB層之上。

Cache V.S MySQL讀寫分離 由于從開發(fā)和維護的難度考慮,引入緩存會引入復雜度,要考慮緩存數(shù)據(jù)一致性,穿透,防雪崩等問題,并且也多維護一類組件。所以推薦優(yōu)先采用讀寫分離,扛不住了再使用Cache。

1.1 core

主從讀寫分離一般將一個DB的數(shù)據(jù)拷貝為一或多份,并且寫入到其它的DB服務器中:

原始DB為主庫,負責數(shù)據(jù)寫入

拷貝目標DB為從庫,負責數(shù)據(jù)查詢

所以主從讀寫分離的關(guān)鍵:

數(shù)據(jù)的拷貝 即主從復制

屏蔽主從分離帶來的訪問DB方式的變化 讓開發(fā)人員使用感覺依舊在使用單一DB

2 主從復制

MySQL的主從復制依賴于binlog,即記錄MySQL上的所有變化并以二進制形式保存在磁盤上二進制日志文件。

主從復制就是將binlog中的數(shù)據(jù)從主庫傳輸?shù)綇膸?,一般異步:主庫操作不會等待binlog同步完成。

2.1 主從復制的過程

從庫在連接到主節(jié)點時會創(chuàng)建一個I/O線程,以請求主庫更新的binlog,并把接收到的binlog寫入relay log文件,主庫也會創(chuàng)建一個log dump線程發(fā)送binlog給從庫

從庫還會創(chuàng)建一個SQL線程,讀relay log,并在從庫中做回放,最終實現(xiàn)主從的一致性

使用獨立的log dump線程是異步,避免影響主庫的主體更新流程,而從庫在接收到信息后并不是寫入從庫的存儲,是寫入一個relay log,這是為避免寫入從庫實際存儲會比較耗時,最終造成從庫和主庫延遲變長。

基于性能考慮,主庫寫入流程并沒有等待主從同步完成就返回結(jié)果,極端情況下,比如主庫上binlog還沒來得及落盤,就發(fā)生磁盤損壞或機器掉電,導致binlog丟失,主從數(shù)據(jù)不一致。不過概率很低,可容忍。

主庫宕機后,binlog丟失導致的主從數(shù)據(jù)不一致也只能手動恢復。

主從復制后,即可:

在寫入時只寫主庫

在讀數(shù)據(jù)時只讀從庫

這樣即使寫請求會鎖表或鎖記錄,也不會影響讀請求執(zhí)行。高并發(fā)下,可部署多個從庫共同承擔讀流量,即一主多從支撐高并發(fā)讀。

從庫也能當成個備庫,以避免主庫故障導致數(shù)據(jù)丟失。

那無限制地增加從庫就能支撐更高并發(fā)嗎?NO!從庫越多,從庫連接上來的I/O線程越多,主庫也要創(chuàng)建同樣多l(xiāng)og dump線程處理復制的請求,對于主庫資源消耗較高,同時受限于主庫的網(wǎng)絡帶寬,所以一般一個主庫最多掛3~5個從庫。

2.2 主從復制的副作用

比如發(fā)朋友圈這一操作,就存在數(shù)據(jù)的:

同步操作 如更新DB

異步操作 如將朋友圈內(nèi)容同步給審核系統(tǒng)

所以更新完主庫后,會將朋友圈ID寫入MQ,由Consumer依據(jù)ID在從庫獲取朋友圈信息再發(fā)給審核系統(tǒng)。此時若主從DB存在延遲,會導致在從庫取不到朋友圈信息,出現(xiàn)異常!

主從延遲對業(yè)務的影響示意圖

2.3 避免主從復制的延遲

這咋辦呢?其實解決方案有很多,核心思想都是 盡量不去從庫查詢數(shù)據(jù)。因此針對上述案例,就有如下方案:

2.3.1 數(shù)據(jù)冗余

可在發(fā)MQ時,不止發(fā)送朋友圈ID,而是發(fā)給Consumer需要的所有朋友圈信息,避免從DB重新查詢數(shù)據(jù)。

推薦該方案,因為足夠簡單,不過可能造成單條消息較大,從而增加消息發(fā)送的帶寬和時間。

2.3.2 使用Cache

在同步寫DB的同時,把朋友圈數(shù)據(jù)寫Cache,這樣Consumer在獲取朋友圈信息時,優(yōu)先查詢Cache,這也能保證數(shù)據(jù)一致性。

該方案適合新增數(shù)據(jù)的場景。若是在更新數(shù)據(jù)場景下,先更新Cache可能導致數(shù)據(jù)不一致。比如兩個線程同時更新數(shù)據(jù):

線程A把Cache數(shù)據(jù)更新為1

另一個線程B把Cache數(shù)據(jù)更新為2

然后線程B又更新DB數(shù)據(jù)為2

線程A再更新DB數(shù)據(jù)為1

最終DB值(1)和Cache值(2)不一致!

2.3.3 查詢主庫

可以在Consumer中不查詢從庫,而改為查詢主庫。

使用要慎重,要明確查詢的量級不會很大,是在主庫的可承受范圍之內(nèi),否則會對主庫造成較大壓力。

若非萬不得已,不要使用該方案。因為要提供一個查詢主庫的接口,很難保證其他人不濫用該方法。

主從同步延遲也是排查問題時容易忽略。有時會遇到從DB獲取不到信息的詭異問題,會糾結(jié)代碼中是否有一些邏輯把之前寫入內(nèi)容刪除了,但發(fā)現(xiàn)過段時間再去查詢時又能讀到數(shù)據(jù),這基本就是主從延遲問題。所以,一般把從庫落后的時間作為一個重點DB指標,做監(jiān)控和報警,正常時間在ms級,達到s級就要告警。

主從的延遲時間預警,那如何通過哪個數(shù)據(jù)庫中的哪個指標來判別?在從從庫中,通過監(jiān)控show slave status\G命令輸出的Seconds_Behind_Master參數(shù)的值判斷,是否有發(fā)生主從延時。這個參數(shù)值是通過比較sql_thread執(zhí)行的event的timestamp和io_thread復制好的 event的timestamp(簡寫為ts)進行比較,而得到的這么一個差值。但如果復制同步主庫bin_log日志的io_thread線程負載過高,則Seconds_Behind_Master一直為0,即無法預警,通過Seconds_Behind_Master這個值來判斷延遲是不夠準確。其實還可以通過比對master和slave的binlog位置。

3 如何訪問DB

使用主從復制將數(shù)據(jù)復制到多個節(jié)點,也實現(xiàn)了DB的讀寫分離,這時,對DB的使用也發(fā)生了變化:

以前只需使用一個DB地址

現(xiàn)在需使用一個主庫地址,多個從庫地址,且需區(qū)分寫入操作和查詢操作,再結(jié)合“分庫分表”,復雜度大大提升。

為降低實現(xiàn)的復雜度,業(yè)界涌現(xiàn)了很多DB中間件解決DB的訪問問題,大致分為:

3.1 應用程序內(nèi)部

如TDDL( Taobao Distributed Data Layer),以代碼形式內(nèi)嵌運行在應用程序內(nèi)部??煽闯墒且环N數(shù)據(jù)源代理,它的配置管理多個數(shù)據(jù)源,每個數(shù)據(jù)源對應一個DB,可能是主庫或從庫。當有一個DB請求時,中間件將SQL語句發(fā)給某個指定數(shù)據(jù)源,然后返回處理結(jié)果。

優(yōu)點

簡單易用,部署成本低,因為植入應用程序內(nèi)部,與程序一同運行,適合運維較弱的小團隊。

缺點

缺乏多語言支持,都是Java語言開發(fā)的,無法支持其他的語言。版本升級也依賴使用方的更新。

3.2 獨立部署的代理層方案

如Mycat、Atlas、DBProxy。

這類中間件部署在獨立服務器,業(yè)務代碼如同在使用單一DB,實際上它內(nèi)部管理著很多的數(shù)據(jù)源,當有DB請求時,它會對SQL語句做必要的改寫,然后發(fā)往指定數(shù)據(jù)源。

優(yōu)點

一般使用標準MySQL通信協(xié)議,所以可支持多種語言

獨立部署,所以方便維護升級,適合有運維能力的大中型團隊

缺點

所有的SQL語句都需要跨兩次網(wǎng)絡:從應用到代理層和從代理層到數(shù)據(jù)源,所以在性能上會有一些損耗。

4 總結(jié)

可以把主從復制引申為存儲節(jié)點之間互相復制存儲數(shù)據(jù)的技術(shù),可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余,以達到備份和提升橫向擴展能力。

使用主從復制時,需考慮:

主從的一致性和寫入性能的權(quán)衡 若保證所有從節(jié)點都寫入成功,則寫性能一定受影響;若只寫主節(jié)點就返回成功,則從節(jié)點就可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)同步失敗,導致主從不一致?;ヂ?lián)網(wǎng)項目,一般優(yōu)先考慮性能而非數(shù)據(jù)的強一致性

主從的延遲 會導致很多詭異的讀取不到數(shù)據(jù)的問題

很多實際案例:

Redis通過主從復制實現(xiàn)讀寫分離

Elasticsearch中存儲的索引分片也可被復制到多個節(jié)點

寫入到HDFS中,文件也會被復制到多個DataNode中

不同組件對于復制的一致性、延遲要求不同,采用的方案也不同,但設(shè)計思想是相通的。

FAQ

若大量訂單,通過userId hash到不同庫,對前臺用戶訂單查詢有利,但后臺系統(tǒng)頁面需查看全部訂單且排序,SQL執(zhí)行就很慢。這該怎么辦呢?

由于后臺系統(tǒng)不能直接查詢分庫分表的數(shù)據(jù),可考慮將數(shù)據(jù)同步至一個單獨的后臺庫或同步至ES。

MySQL作為最受歡迎和應用范圍最廣的開源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫之一,能夠支撐億級流量的挑戰(zhàn)是其優(yōu)秀性能和可靠性的體現(xiàn)。通過優(yōu)化MySQL的配置、數(shù)據(jù)架構(gòu)、主從復制和分庫分表等方面的處理,以及采用緩存技術(shù)、負載均衡、讀寫分離等技術(shù),可以讓MySQL支撐大規(guī)模服務的高并發(fā)訪問,同時還可以采用擴展和性能優(yōu)化技術(shù)使得MySQL的性能更加高效和穩(wěn)定。對于需要處理MySQL大規(guī)模服務的技術(shù)人員,本文提供了非常實用的參考價值和借鑒意義。

到此這篇關(guān)于深度探究:讓MySQL支撐億級流量的秘密!的文章就介紹到這了,更多相關(guān)讓MySQL支撐億級流量內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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