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深度:微服务化的数据库设计与读写分离

转载 作者:tianxiaoxu 时间:2018-07-02 15:56:19 0 删除 编辑

【本文转自刘超的通俗云计算 作者:刘超  原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/WFKJxEZObJw60SVmMOmNyw】
数据库永远是应用最关键的一环,同时越到高并发阶段,数据库往往成为瓶颈,如果数据库表和索引不在一开始就进行良好的设计,则后期数据库横向扩展,分库分表都会遇到困难。

对于互联网公司来讲,一般都会使用Mysql数据库。

一、数据库的总体架构

我们首先来看Mysql数据的总体架构如下:

深度:微服务化的数据库设计与读写分离

这是一张非常经典的Mysql的系统架构图,通过这个图可以看出Mysql各个部分的功能。

当客户端连接数据库的时候,首先面对的是连接池,用于管理用户的连接,并会做一定的认证和鉴权。

连接了数据库之后,客户端会发送SQL语句,而SQL接口这个模块就是来接受用户的SQL语句的。

SQL语句往往需要符合严格的语法规则,因而要有语法解析器对语句进行语法解析,解析语法的原理如同编译原理中的学到的那样,从语句变成语法树。

对于用户属于的查询可以进行优化,从而可以选择最快的查询路径,这就是优化器的作用。

为了加快查询速度,会有查询缓存模块,如果查询缓存有命中的查询结果,查询语句就可以直接去查询缓存中取数据。

上面的所有的组件都是数据库服务层,接下来是数据库引擎层,当前主流的数据库引擎就是InnoDB。

对于数据库有任何的修改,数据库服务层会有binary log记录下来,这是主备复制的基础。
对于数据库引擎层,一个著名的图如下:

深度:微服务化的数据库设计与读写分离

在存储引擎层,也有缓存,也有日志,最终数据是落到盘上的。

存储引擎层的缓存也是用于提高性能的,但是同数据库服务层的缓存不同,数据库服务层的缓存是查询缓存,而数据库引擎层的缓存读写都缓存。数据库服务层的缓存是基于查询逻辑的,而数据库引擎引擎的缓存是基于数据页的,可以说是物理的。

哪怕是数据的写入仅仅写入到了数据库引擎层中的缓存,对于数据库服务层来讲,就算是已经持久化了,当然这个时候会造成缓存页和硬盘上的页的数据的不一致,这种不一致由数据库引擎层的日志来保证完整性。

所以数据库引擎层的日志和数据库服务层的也不同,服务层的日志记录的是一个个的修改逻辑,而引擎层的日志记录的是缓存页和数据页的物理差异。

二、数据库的工作流程

在收到一个查询的时候,Mysql的架构中的各个组件是如此工作的:

深度:微服务化的数据库设计与读写分离

客户端同数据库服务层建立TCP连接,连接管理模块会建立连接,并请求一个连接线程。如果连接池中有空闲的连接线程,则分配给这个连接,如果没有,在没有超过最大连接数的情况下,创建新的连接线程负责这个客户端。

在真正的操作之前,还需要调用用户模块进行授权检查,来验证用户是否有权限。通过后,方才提供服务,连接线程开始接收并处理来自客户端的SQL语句。

连接线程接收到SQL语句之后,将语句交给SQL语句解析模块进行语法分析和语义分析。

如果是一个查询语句,则可以先看查询缓存中是否有结果,如果有结果可以直接返回给客户端。

如果查询缓存中没有结果,就需要真的查询数据库引擎层了,于是发给SQL优化器,进行查询的优化。如果是表变更,则分别交给insert, update, delete, create,alter处理模块进行处理。

接下来就是请求数据库引擎层,打开表,如果需要的话获取相应的锁。

接下来的处理过程就到了数据库引擎层,例如InnoDB。

在数据库引擎层,要先查询缓存页中有没有相应的数据,如果有则可以直接返回,如果没有就要从磁盘上去读取。

当在磁盘中找到相应的数据之后,则会加载到缓存中来,从而使得后面的查询更加高效,由于内存有限,多采用变通的LRU表来管理缓存页,保证缓存的都是经常访问的数据。

获取数据后返回给客户端,关闭连接,释放连接线程,过程结束。

三、数据库索引的原理

在整个过程中,最容易称为瓶颈点的是数据的读写,往往意味着要顺序或者随机读写磁盘,而读写磁盘的速度往往是比较慢的。

如果加快这个过程呢?相信大家都猜到了就是建立索引。

为什么索引能够加快这个过程呢?

相信大家都逛过美食城,里面众多家餐馆琳琅满目,如果你不着急呢,肚子不饿,对搜索的性能没有要求,就可以在商场里面慢慢逛,逛一家看一家,知道找到自己想吃的餐馆。但是当你饿了,或者你们约好了餐馆,你一定想直奔那个餐馆,这个时候,你往往会去看楼层的索引图,快速的查找你目标餐馆的位置,找到后,直奔主题,就会大大节约时间,这就是索引的作用。

所以索引就是通过值,快速的找到它的位置,从而可以快速的访问。

索引的另外一个作用就是不用真正的查看数据,就能够做一些判断,例如商场里面有没有某个餐馆,你看一下索引就知道了,不必真的到商场里面逛一圈,再如找出所有的川菜馆,也是只要看索引就可以了,不用一家一家川菜馆跑。

那么在Mysql中,索引是如何工作的呢?

Mysql的索引结构,往往是一棵B+树。

一棵m阶B+树具有如下的性质:

1.节点分索引节点和数据节点。索引节点相当于B树的内部节点,所有的索引节点组成一棵B树,具有B树的所有的特性。在索引节点中,存放着Key和指针,并不存放具体的元素。数据节点相当与B树的外部节点,B树的外部节点为空,在B+树中被利用了起来,用于存放真正的数据元素,里面包含了Key和元素的其他信息,但是没有指针。

2.整棵索引节点组成的B树仅仅用来查找具有某个Key的数据元素位于哪个外部节点。在索引节点中找到了Key,事情没有结束,要继续找到数据节点,然后将数据节点中的元素读出来,或者二分查找,或者顺序扫描来寻找真正的数据元素。

3.M这个阶数仅仅用来控制索引节点部分的度,至于每个数据节点包含多少元素,与m无关。

4.另外有一个链表,将所有的数据节点串起来,可以顺序访问。

这个定义的比较抽象,我们来看一个具体的例子。

深度:微服务化的数据库设计与读写分离

从图中我们可以看出,这是一个3阶B+树,而一个外部数据节点最多包含5项。如果插入的数据在数据节点,如果不引起分裂和合并,则索引节点组成的B树就不会变。

如果在71到75的外部节点插入一项76,则引起分裂,71,72,73成为一个数据节点,74,75,76成为一个数据节点,而对于索引节点来讲相当于插入一个Key为74的过程。

如果在41到43的外部节点中删除43,则引起合并,41,42,61,62,63合并成一个节点,对于索引节点来讲,相当于删除Key为60的过程。

查找的时候,由于B+树层高很小,所以能够比较快速的定位,例如我们要查找值62,在根节点发现大于40则访问右面,小于70则访问左面,大于60则访问右面,在叶子节点的第二个,就找到了62,成功定位。

在Mysql的InnoDB中,有两种类型的B+树索引,一种称为聚簇索引,一种称为二级索引。

聚簇索引的叶子节点就是数据节点,往往是主键作为聚簇索引,二级索引的叶子节点存放的是KEY字段加主键值。因而通过二级索引访问数据,要访问两次索引。

深度:微服务化的数据库设计与读写分离

还有一种索引的形式称为组合索引,或者复合索引,可以在多个列上建立索引。

深度:微服务化的数据库设计与读写分离

这种索引的排序规则为,先比较第一列,在第一列相等的情况下,比较第二列,以此类推。

四、数据库索引的优缺点

数据库索引的优势最明显的就是减少I/O,下面分析几种场景。

对于=条件的字段,可以直接通过查找B+树的方式,通过很少的硬盘读取次数(相当于B+树层高),就能够到达叶子节点,然后直接定位到数据的位置。

对于范围的字段,由于B+树里面都是排好序的,范围可以很快的通过树进行定位。

同理对于orderby/group by/distinct/max/min,由于B+树是排好序的,也是能够很快的得到结果的。

还有一个常见的场景称为索引覆盖数据。例如A, B两个字段作为条件字段,常出现A=a AND B=b,同时select C, D时候,往往会建联合索引(A, B),是一个二级索引,所以搜索的时候,通过二级索引的B+树能够很快的找到相应的叶子节点和记录,但是记录中有的是聚簇索引的ID,所以还需要查找一次聚簇索引的B+树,找到真正的表中的记录,然后在记录中,将C,D读取出来。如果建立联合索引的时候为(A, B, C, D),则在二级索引的B+树中就有了所有的数据,可以直接返回了,减少了一次搜索树的过程。

当然索引肯定是有代价的,天下没有免费的午餐。

索引带来的好处多是读的效率的提高,而索引带来的代价就是写的效率的降低。

插入和修改数据,都有可能意味着索引的改变。

插入的时候,往往会在主键上建设聚簇索引,因而主键最好使用自增长,这样插入的数据就总是在最后,而且是顺序的,效率比较高。主键不要使用UUID,这样顺序比较随机,会带来随机的写入,效率比较差。主键不要使用和业务有关,因为与业务相关意味着会被更新,将面临着一次删除和重新插入,效率会比较差。

通过上面对于B+树的原理的介绍,我们可以看出B+树的分裂代价还是比较大的,而分裂往往就产生于插入的过程中。

而对于数据的修改,则基本相当于删除再插入,代价也比较大。

对于一些字符串的列的二级索引,往往会造成随机的写入和读取,对I/O的压力也比较大。

五、解读数据库军规背后的原理

了解了这两种索引的原理,我们就能够解释为什么很多所谓的数据库的军规长这个样子了。下面我们来一一解释。

什么情况下应该使用组合索引而非单独索引呢?

假设有条件语句A=a AND B=b,如果A和B是两个单独的索引,在AND条件下只有一个索引起作用,对于B则要逐个判断,而如果使用组合索引(A, B),只要遍历一棵树就可以了,大大增加了效率。但是对于A=a OR B=b,由于是或的关系,因而组合索引是不起作用的,因而可以使用单独索引,这个时候,两个索引可以同时起作用。

为什么索引要有区分度,组合索引中应该讲有区分度的放在前面?

如果没有区分度,例如用性别,相当于把整个大表分成两部分,查找数据还是需要遍历半个表才能找到,使得索引失去了意义。

如果有组合索引,还需要单列索引吗?

如果组合索引是(A, B),则对于条件A=a,是可以用上这个组合索引的,因为组合索引是先按照第一列进行排序的,所以没必要对于A单独建立一个索引,但是对于B=b就用不上了,因为只有在第一列相同的情况下,才比较第二列,因而第二列相同的,可以分布在不同的节点上,没办法快速定位。

索引是越多越好吗?

当然不是,只有在必要的地方添加索引,索引不但会使得插入和修改的效率降低,而且在查询的时候,有一个查询优化器,太多的索引会让优化器困惑,可能没有办法找到正确的查询路径,从而选择了慢的索引。

为什么要使用自增主键

因为字符串主键和随机主键会使得数据随机插入,效率比较差,主键应该少更新,避免B+树和频繁合并和分裂。

为什么尽量不使用NULL

NULL在B+树里面比较难以处理,往往需要特殊的逻辑进行处理,反而降低了效率。

为什么不要在更新频繁的字段上建立索引

更新一个字段意味着相应的索引也要更新,更新往往意味着删除然后再插入,索引本来是一种事先在写的阶段形成一定的数据结构,从而使得在读的阶段效率较高的方式,但是如果一个字段是写多读少,则不建议使用索引。

为什么在查询条件里面不要使用函数

例如ID+1=10这种条件,索引是事先写入的时候生成好的,ID+1这种操作在查询阶段,索引无能为例,没办法把所有的索引都先做一个计算,然后再比较吧,代价太大了,因而应该使用ID=10-1。

为什么不要使用NOT等负向查询条件

你可以想象一下,对于一棵B+树,跟节点是40,如果你的条件是等于20,就去左面查,你的条件等于50,就去右面查,但是你的条件是不等于66,索引应该咋办?还不是遍历一遍才知道。

为什么模糊查询不要以通配符开头

对于一棵B+树来讲,如果根是字符def,如果通配符在后面,例如abc%,则应该搜索左面,例如efg%,则应该搜索右面,如果通配符在前面%abc,则不知道应该走哪一面,还是都扫描一遍吧。

为什么OR要改成IN,或者使用Union
OR查询条件的优化往往比较难找到最佳的路径,尤其是OR的条件比较多的时候,尤其如此,对于同一个字段,使用IN就好一些,数据库会对IN里面的条件进行排序,并统一通过二分搜索的方法处理。对于不同的字段,使用Union,则可以让每一个子查询都使用索引。

为什么数据类型应该尽量小,常用整型来代替字符型,长字符类型可以考虑使用前缀索引?

因为数据库是按照页存放的,每一页的大小是一样的,如果数据类型比较大,则页数会比较多,每一页放的数据会比较少,树的高度会比较高,因而搜索数据要读取的I/O数目会比较多,插入的时候节点也容易分裂,效率会降低。使用整型来代替字符型多是这个考虑,整型对于索引有更高的效率,例如IP地址等。如果有长字符类型需要使用索引进行查询,为了不要使得索引太大,可以考虑将字段的前缀进行索引,而非整个字段。

六、查询优化的方法论

要找到需要优化的SQL语句,首先要收集有问题的SQL语句。

MySQL 数据库提供了慢SQL日志功能,通过参数slow_query_log,获取执行时间超过一定阈值的SQL语录列表。

没有使用索引的SQL语句,可以通过long_queries_not_using_indexes参数开启。

min_examined_row_limit,扫描记录数大于该值的SQL语句才会被记入慢SQL日志。

找到有问题的语句,接下来就是通过explainSQL,获取SQL的执行计划,是否通过索引扫描记录,可以通过创建索引来优化执行效率。是否扫描记录数过多。是否持锁时间过长,是否存在锁冲突。返回的记录数是否较多。

接下来可以定制化的优化。没有被索引覆盖的过滤条件涉及的字段,在区分度较大的字段上创建索引,如果涉及多个字段,尽量创建联合索引。

扫描记录数非常多,返回记录数不多,区分度较差,重新评估SQL语句涉及的字段,选择区分度高的多个字段创建索引

扫描记录数非常多,返回记录数也非常多,过滤条件不强,增加SQL过滤条件

schema_redundant_indexes查看有哪些冗余索引。

如果多个索引涉及字段顺序一致,则可以组成一个联合索引schema_unused_indexes查看哪些索引从没有被使用。

七、读写分离的原理

数据库往往写少读多,所以性能优化的第一步就是读写分离。

深度:微服务化的数据库设计与读写分离

主从复制基于主节点上的服务层的日志实现的,而从节点上有一个IO线程读取这个日志,然后写入本地。另有一个线程从本地日志读取后在从节点重新执行。

深度:微服务化的数据库设计与读写分离

如图是主从异步复制的流程图。在主实例写入引擎后就返回成功,然后将事件发给从实例,在从实例上执行。这种同步方式速度较快,但是在主挂了的时候,如果还没有复制,则可能存在数据丢失问题。

深度:微服务化的数据库设计与读写分离

数据库同步复制也不同,是当从节点落盘后再返回客户端,当然这样会使得性能有所降低,网易数据库团队是通过组提交,并行复制等技术将性能提上来。

有了主从复制,在数据库DAO层可以设置读写分离策略,也有通过数据库中间件做这个事情的。

其实数据库日志还有很多其他用处,如使用canal(阿里巴巴开源项目: 基于mysql数据库binlog的增量订阅&消费)订阅数据库的binlog,可以用于更新缓存等。

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