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MySQL在大型网站的应用架构演变

简介: 写在最前: 本文主要描述在网站的不同的并发访问量级下,Mysql架构的演变。 可扩展性 架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种: Scale-up:纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力 Scale-out:横向扩展, 通过加节点(机器)来实现伸缩,提升服务能力 对于互联网的高并发应用来说,无疑横向扩展才是出路,同事通过纵向购买更高端的机器也一直是我们所避讳的问题,也不是长久之计。
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写在最前:

本文主要描述在网站的不同的并发访问量级下,Mysql架构的演变。

可扩展性

架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种:

  • Scale-up:纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力
  • Scale-out:横向扩展, 通过加节点(机器)来实现伸缩,提升服务能力

对于互联网的高并发应用来说,无疑横向扩展才是出路,同事通过纵向购买更高端的机器也一直是我们所避讳的问题,也不是长久之计。那么,在横向扩展的理论下,可扩展性的理想状态是什么?

可扩展性的理想状态

一个服务,当面临更高的并发的时候,能够通过简单增加机器来提升服务支撑的并发度,且增加机器过程中对线上服务无影响(no down time),这就是可扩展性的理想状态!

架构的演变

V1.0 简单网站架构

一个简单的小型网站或者应用背后的架构可以非常简单,数据存储只需要一个Mysql Instance就能满足数据读取和写入需求(这里忽略掉了数据备份的实例),处于这个时间段的网站,一般会把所有的信息存到一个Database Instance里面。


在这样的架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么?

  • 数据量的总大小 一个机器放不下
  • 数据的索引(B+ Tree)一个机器的内存放不下
  • 访问量(读写混合)一个实例不能承受

只有当以上3件事情任何一件或多件满足时,我们才需要考虑往下一级演变。 从此我们可以看出,事实上对于很多小公司小应用,这种架构已经足够满足他们的需求了,初期数据量准确评估是杜绝过度设计很重要的一环,毕竟没有人愿意为不可能发生的事情而浪费自己的精力。

这里简单举个我的例子,对于用户信息这类表 (3个索引),16G内存能放下,大概2000万行数据的索引,简单的读和写混合访问量3000/s左右没有问题,你的应用场景是否?

V2.0 垂直拆分

一般当V1.0 遇到瓶颈时,首先最简便的拆分方法就是垂直拆分,何谓垂直?就是从业务角度来看,将关联性不强的数据拆分到不同的Instance上,从而达到消除瓶颈的目标。以图中的为例,将用户信息数据,和业务数据拆分到不同的三个实例上。对于重复读类型比较多的场景,我们还可以加一层Cache,来减少对DB的压力。


在这样的架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么?

单实例单业务依然存在V1.0所述瓶颈:遇到瓶颈时可以考虑往本文更高V版本升级,若是读请求导致达到性能瓶颈可以考虑往V3.0升级, 其他瓶颈考虑往V4.0升级。

V3.0 主从架构

此类架构主要解决V2.0架构下的读问题,通过给Instance挂数据实时备份的思路来迁移读取的压力,在MySQL的场景下就是通过主从结构,主库抗写压力,通过从库来分担读压力,对于写少读多的应用,V3.0主从架构完全能够胜任。


在这样的架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么?很明了,写入量主库不能承受。

V4.0 水平拆分

对于V2.0、V3.0方案遇到瓶颈时,都可以通过水平拆分来解决,水平拆分和垂直拆分有较大区别,垂直拆分拆完的结果,在一个实例上是拥有全量数据的,而水平拆分之后,任何实例都只有全量的1/n的数据,以下图UserInfo的拆分为例,将UserInfo拆分为3个Cluster,每个Cluster持有总量的1/3数据,3个Cluster数据的总和等于一份完整数据。

注:这里不再叫单个实例 而是叫一个Cluster 代表包含主从的一个小MySQL集群。


那么,这样架构中的数据该如何路由?

1. Range拆分

sharding key按连续区间段路由,一般用在有严格自增ID需求的场景上,如UserId、UserId Range的小例子,以UserId 3000万为Range进行拆分:1号Cluster的UserId是1-3000万,2号Cluster UserId是 3001万-6000万。

2. List拆分

List拆分与Range拆分思路一样,都是通过给不同的sharding key来路由到不同的Cluster,但是具体方法有些不同。List主要用来做sharding key不是连续区间的序列落到一个Cluster的情况,如以下场景:

假定有20个音像店,分布在4个有经销权的地区,如下表所示:

地区 商店ID 号
北区 3, 5, 6, 9, 17
东区 1, 2, 10, 11, 19, 20
西区 4, 12, 13, 14, 18
中心区 7, 8, 15, 16
业务希望能够把一个地区的所有数据组织到一起来搜索,这种场景List拆分可以轻松搞定

3. Hash拆分

通过对sharding key 进行哈希的方式来进行拆分,常用的哈希方法有除余,字符串哈希等等,除余如按UserId%n的值来决定数据读写哪个Cluster,其他哈希类算法这里就不细展开讲了。

4. 数据拆分后引入的问题

数据水平拆分引入的问题主要是只能通过sharding key来读写操作,例如以UserId为sharding key的切分例子,读UserId的详细信息时,一定需要先知道UserId,这样才能推算出在哪个Cluster进而进行查询,假设我需要按UserName进行检索用户信息,需要引入额外的反向索引机制(类似HBase二级索引),如在Redis上存储username->userid的映射,以UserName查询的例子变成了先通过查询username->userid,再通过userid查询相应的信息。

实际上这个做法很简单,但是我们不要忽略了一个额外的隐患,那就是数据不一致的隐患。存储在Redis里的username->userid和存储在MySQL里的userid->username必须需要是一致的,这个保证起来很多时候是一件比较困难的事情,举个例子来说,对于修改用户名这个场景,你需要同时修改Redis和Mysql。这两个东西是很难做到事务保证的,如MySQL操作成功,但是Redis却操作失败了(分布式事务引入成本较高)。对于互联网应用来说,可用性是最重要的,一致性是其次,所以能够容忍小量的不一致出现. 毕竟从占比来说,这类的不一致的比例可以微乎其微到忽略不计。(一般写更新也会采用mq来保证直到成功为止才停止重试操作)

在这样的架构下,我们来看看数据存储的瓶颈是什么?

在这个拆分理念上搭建起来的架构,理论上不存在瓶颈(sharding key能确保各Cluster流量相对均衡的前提下)。不过确有一件恶心的事情,那就是Cluster扩容的时候重做数据的成本,如我原来有3个Cluster,但是现在我的数据增长比较快,我需要6个Cluster,那么我们需要将每个Cluster 一拆为二,一般的做法是:

  1. 摘下一个slave,停同步
  2. 对写记录增量log(实现上可以业务方对写操作多一次写持久化mq或者MySQL主创建trigger记录写等等方式)
  3. 开始对静态slave做数据一拆为二
  4. 回放增量写入,直到追上的所有增量,与原Cluster基本保持同步
  5. 写入切换,由原3 Cluster 切换为6 Cluster

有没有类似飞机空中加油的感觉,这是一个脏活,累活,容易出问题的活,为了避免这个,我们一般在最开始的时候,设计足够多的sharding cluster来防止可能的Cluster扩容这件事情。

V5.0 云计算 腾飞(云数据库)

云计算现在是各大IT公司内部作为节约成本的一个突破口,对于数据存储的MySQL来说,如何让其成为一个SaaS是关键点。在MS的官方文档中,把构建一个足够成熟的SaaS(MS简单列出了SAAS应用的4级成熟度)所面临的3个主要挑战:可配置性,可扩展性,多用户存储结构设计称为"three headed monster"。可配置性和多用户存储结构设计在MySQL SaaS这个问题中并不是特别难办的一件事情,所以这里重点说一下可扩展性。

MySQL作为一个SaaS服务,在架构演变为V4.0之后,依赖良好的sharding key设计,已经不再存在扩展性问题,只是他在面对扩容缩容时,有一些脏活需要干,而作为SaaS,并不能避免扩容缩容这个问题,所以只要能把V4.0的脏活变成:第1,扩容缩容对前端APP透明(业务代码不需要任何改动);第2,扩容缩容全自动化且对在线服务无影响。如果实现了这两点,那么他就拿到了作为SaaS的门票。


对于架构实现的关键点,需要满足对业务透明,扩容缩容对业务不需要任何改动,那么就必须eat our own dog food,在你MySQL SaaS内部解决这个问题,一般的做法是我们需要引入一个Proxy,Proxy来解析SQL协议,按sharding key来寻找Cluster,判断是读操作还是写操作来请求Master或者Slave,这一切内部的细节都由Proxy来屏蔽。

这里借淘宝的图来列举一下Proxy需要干哪些事情

对于架构实现的关键点,扩容缩容全自动化且对在线服务无影响; 扩容缩容对应到的数据操作即为数据拆分和数据合并,要做到完全自动化有非常多不同的实现方式,总体思路和V4.0介绍的瓶颈部分有关,目前来看这个问题比较好的方案就是实现一个伪装Slave的Sync Slave,解析MySQL同步协议,然后实现数据拆分逻辑,把全量数据进行拆分。具体架构见下图:


其中Sync Slave对于Original Master来说,和一个普通的Mysql Slave没有任何区别,也不需要任何额外的区分对待。需要扩容/缩容时,挂上一个Sync slave,开始全量同步+增量同步,等待一段时间追数据。以扩容为例,若扩容后的服务和扩容前数据已经基本同步了,这时候如何做到切换对业务无影响? 其实关键点还是在引入的Proxy,这个问题转换为了如何让Proxy做热切换后端的问题。这已经变成一个非常好处理的问题了。

另外值得关注的是:2014年5月28日——为了满足当下对Web及云应用需求,甲骨文宣布推出MySQL Fabric,在对应的资料部分我也放了很多Fabric的资料,有兴趣的可以看看,说不定会是以后的一个解决云数据库扩容缩容的手段。

V more ?

等待革命……

淘宝用例

Mysql Fabric

博文链接:Mysql在大型网站的应用架构演变

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