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数据库秒级平滑扩容架构方案

[日期:2017-02-10] 来源:  作者:58沈剑 [字体: ]
数据库

  一、缘起

  (1)并发量大,流量大的互联网架构,一般来说,数据库上层都有一个服务层,服务层记录了“业务库名”与“数据库实例”的映射关系,通过数据库连接池向数据库路由sql语句以执行:

数据库连接池

  如上图:服务层配置用户库user对应的数据库实例物理位置为ip(其实是一个内网域名)。

  (2)随着数据量的增大,数据要进行水平切分,分库后将数据分布到不同的数据库实例(甚至物理机器)上,以达到降低数据量,增强性能的扩容目的:

增强性能的扩容

  如上图:用户库user分布在两个实例上,ip0和ip1,服务层通过用户标识uid取模的方式进行寻库路由,模2余0的访问ip0上的user库,模2余1的访问ip1上的user库。

  关于数据库水平切分,垂直切分的更多细节,详见《一分钟掌握数据库垂直拆分》 。

  (3)互联网架构需要保证数据库高可用,常见的一种方式,使用双主同步+keepalived+虚ip的方式保证数据库的可用性:

两个相互同步的主库使用相同的虚ip

  如上图:两个相互同步的主库使用相同的虚ip。

主库挂掉的时候,虚ip自动漂移到另一个主库

  如上图:当主库挂掉的时候,虚ip自动漂移到另一个主库,整个过程对调用方透明,通过这种方式保证数据库的高可用。

  关于高可用的更多细节,详见《究竟啥才是互联网架构“高可用”》。

  (4)综合上文的(2)和(3),线上实际的架构,既有水平切分,又有高可用保证,所以实际的数据库架构是这样的:

数据库架构

  提问:如果数据量持续增大,分2个库性能扛不住了,该怎么办呢?

  回答:继续水平拆分,拆成更多的库,降低单库数据量,增加库主库实例(机器)数量,提高性能。

  最终问题抛出:分成x个库后,随着数据量的增加,要增加到y个库,数据库扩容的过程中,能否平滑,持续对外提供服务,保证服务的可用性,是本文要讨论的问题。

  二、停服务方案

  在讨论平滑方案之前,先简要说明下“x库拆y库”停服务的方案:

  (1)站点挂一个公告“为了为广大用户提供更好的服务,本站点/游戏将在今晚00:00-2:00之间升级,届时将不能登录,用户周知”

  (2)停服务

  (3)新建y个库,做好高可用

  (4)数据迁移,重新分布,写一个数据迁移程序,从x个库里导入到y个库里,路由规则由%x升级为%y

  (5)修改服务配置,原来x行配置升级为y行

  (6)重启服务,连接新库重新对外提供服务

  整个过程中,最耗时的是第四步数据迁移。

  回滚方案:

  如果数据迁移失败,或者迁移后测试失败,则将配置改回x库,恢复服务,改天再挂公告。

  方案优点:简单

  方案缺点:

  (1)停服务,不高可用

  (2)技术同学压力大,所有工作要在规定时间内做完,根据经验,压力越大约容易出错(这一点很致命)

  (3)如果有问题第一时间没检查出来,启动了服务,运行一段时间后再发现有问题,难以回滚,需要回档,可能会丢失一部分数据

  有没有更平滑的方案呢?

  三、秒级、平滑、帅气方案

扩容前的架构

  再次看一眼扩容前的架构,分两个库,假设每个库1亿数据量,如何平滑扩容,增加实例数,降低单库数据量呢?三个简单步骤搞定。

  (1)修改配置

修改配置

  主要修改两处:

  a)数据库实例所在的机器做双虚ip,原来%2=0的库是虚ip0,现在增加一个虚ip00,%2=1的另一个库同理

  b)修改服务的配置(不管是在配置文件里,还是在配置中心),将2个库的数据库配置,改为4个库的数据库配置,修改的时候要注意旧库与辛苦的映射关系:

  %2=0的库,会变为%4=0与%4=2;

  %2=1的部分,会变为%4=1与%4=3;

  这样修改是为了保证,拆分后依然能够路由到正确的数据。

  (2)reload配置,实例扩容

reload配置,实例扩容

  服务层reload配置,reload可能是这么几种方式:

  a)比较原始的,重启服务,读新的配置文件

  b)高级一点的,配置中心给服务发信号,重读配置文件,重新初始化数据库连接池

  不管哪种方式,reload之后,数据库的实例扩容就完成了,原来是2个数据库实例提供服务,现在变为4个数据库实例提供服务,这个过程一般可以在秒级完成。

  整个过程可以逐步重启,对服务的正确性和可用性完全没有影响:

  a)即使%2寻库和%4寻库同时存在,也不影响数据的正确性,因为此时仍然是双主数据同步的

  b)服务reload之前是不对外提供服务的,冗余的服务能够保证高可用

  完成了实例的扩展,会发现每个数据库的数据量依然没有下降,所以第三个步骤还要做一些收尾工作。

  (3)收尾工作,数据收缩

数据收缩

  有这些一些收尾工作:

  a)把双虚ip修改回单虚ip

  b)解除旧的双主同步,让成对库的数据不再同步增加

  c)增加新的双主同步,保证高可用

  d)删除掉冗余数据,例如:ip0里%4=2的数据全部干掉,只为%4=0的数据提供服务啦

  这样下来,每个库的数据量就降为原来的一半,数据收缩完成。

  四、总结

n库扩2n库的秒级、平滑扩容

  该帅气方案能够实现n库扩2n库的秒级、平滑扩容,增加数据库服务能力,降低单库一半的数据量,其核心原理是:成倍扩容,避免数据迁移。

  迁移步骤:

  (1)修改配置

  (2)reload配置,实例扩容完成

 

  (3)删除冗余数据等收尾工作,数据量收缩完成





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