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MySQL 數(shù)據(jù)庫如何解決高并發(fā)問題

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前言

我們都知道初創(chuàng)公司一開始都是以單體應(yīng)用為首要架構(gòu),一般都是單體單庫的形式。但是版本以及版本的迭代,數(shù)據(jù)庫需要承受更多的高并發(fā)已經(jīng)成了 架構(gòu)設(shè)計 需要考慮的點。

那么解決問題,就得說到方案。但是方案有很多,我們該怎么選擇呢?

優(yōu)化與方案

基本上,我們優(yōu)化要從幾個關(guān)鍵字入手: 短距離 , 少數(shù)據(jù) , 分散壓力 。

短距離

所謂的短距離,指的是從前端到數(shù)據(jù)庫的路徑要短。

  1. 頁面靜態(tài)。有些頁面的數(shù)據(jù)是在某些時段是不變的,那么這個頁面可以靜態(tài)化,這樣可以提高訪問的速度。
  2. 使用緩存。緩存大家都知道,快的原因就是基于內(nèi)存。所以使用基于內(nèi)存的緩存的話,可以減少對數(shù)據(jù)庫的訪問,同時加速訪問速度。
  3. 批量讀取。高并發(fā)的情況下,可以將多個請求的查詢合在一次進行,以減少對數(shù)據(jù)庫的訪問速度。
  4. 延遲修改。延遲修改的意思高并發(fā)的情況西可能是將多次修改數(shù)據(jù)放在緩存中,然后定時將緩存中的數(shù)據(jù)過更新到數(shù)據(jù)庫;也可以是通過緩存的同步策略通過解析異步同步到數(shù)據(jù)庫中。
  5. 使用索引。這個不用說了,索引有著比較多的類型,例如普通索引/主鍵索引/組合索引/全文索引等。

少數(shù)據(jù)

所謂的少數(shù)據(jù),其實是查詢的數(shù)據(jù)要少。

  1. 分表。所謂的分表,其實有水平切分和垂直拆分。玩過單機的小伙伴都知道,往往一些具有歷史性的表單,都會有成百上千萬級別的數(shù)據(jù)。這樣子對于 MySQL 來說,即使是加了索引,SQL 方面繼續(xù)優(yōu)化,也很難做到更快的查詢速度。那么我們可以通過分表的操作來實現(xiàn)。例如說最常見的我們可以根據(jù)時間的維度來進行表的水平拆分,今年的數(shù)據(jù)保持下來,而去年的數(shù)據(jù)可以存在另外一個表里。
  2. 分離活躍數(shù)據(jù)。其實這個有點類似緩存,但是不同之處在于數(shù)據(jù)還是在 MySQL 上面的。例如一個查詢商品的業(yè)務(wù),有一些火爆/經(jīng)常被搜索的商品可以存在一張活躍表。查詢的時候先查詢活躍表,沒有的話再查詢總商品表。
  3. 分塊。這個分塊有點類似于算法里面的“索引順序查找”。通過數(shù)據(jù)層面的優(yōu)化,將數(shù)據(jù)放在不同的塊中,而我們只需要計算找到對應(yīng)的塊就行了。

分散壓力

所謂的分散壓力,其實是分散不同數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的壓力

  1. 集群。集群的概念相信大家都很清楚,對于業(yè)務(wù)服務(wù)器來說其實就是具備相同業(yè)務(wù)流程的服務(wù)器部署多臺,通過負(fù)載均衡或其他方式來將請求分配到不同服務(wù)器。而數(shù)據(jù)庫也一樣,通過特定的規(guī)則策略將數(shù)據(jù)導(dǎo)向特定的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器上。
  2. 分布式。所謂的分布式,其實就是將原本處于同個流程的業(yè)務(wù)邏輯分配到不同的服務(wù)器上面執(zhí)行,達到了“并發(fā)”執(zhí)行的效果,加快執(zhí)行速度。
  3. 分庫分表。分庫分表主要是水平拆分和垂直拆分。對于訪問頻率高而數(shù)據(jù)量巨大的單表,可以減少單表的數(shù)據(jù),根據(jù)特定的維度進行水平拆分,增加數(shù)據(jù)庫的吞吐量,這就是 分表水平拆分 ;而對于業(yè)務(wù)耦合性低的多表來說,可以將不同的表存儲在不同的數(shù)據(jù)庫上,對數(shù)據(jù)庫進行垂直拆分,提高數(shù)據(jù)庫寫的能力,即 分庫的垂直拆分 。
  4. 建立主從。建立主從的目的其實就是為了讀寫分離。我們都知道,只要數(shù)據(jù)庫的事務(wù)級別夠高,那么并發(fā)讀是不會影響到數(shù)據(jù)的混亂,而并發(fā)寫則會。所以建立主從一般來說,寫會留在主服務(wù)器上寫,而會在從服務(wù)器上讀。 所以基本上讓主服務(wù)器進行事務(wù)性操作,從服務(wù)器進行 select 查詢。這樣子的話,事務(wù)性操作(增加/刪除/修改)導(dǎo)致的改變更新同步到集群中的從數(shù)據(jù)庫 。

結(jié)語

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