一、基本概念
概念一：单库
概念二：分片
分片解决“数据量太大”这一问题，也就是通常说的“水平切分”。
一旦引入分片，势必面临“数据路由”的新问题，数据到底要访问哪个库。路由规则通常有3种方法：
(1)范围：range
- 优点：简单，容易扩展。
- 缺点：各库压力不均(新号段更活跃)。
(2)哈希：hash
- 优点：简单，数据均衡，负载均匀。
- 缺点：迁移麻烦(2库扩3库数据要迁移)。
(3)统一路由服务：router-config-server
- 优点：灵活性强，业务与路由算法解耦。
- 缺点：每次访问数据库前多一次查询。
大部分互联网公司采用的方案二：哈希路由。
概念三：分组
分组解决“可用性，性能提升”这一问题，分组通常通过主从复制的方式实现。
互联网公司数据库实际软件架构是“既分片，又分组”：
数据库软件架构，究竟设计些什么呢，至少要考虑以下四点：
- 如何保证数据可用性
- 如何提高数据库读性能(大部分应用读多写少，读会先成为瓶颈)
- 如何保证一致性
- 如何提高扩展性
二、如何保证数据的可用性?
解决可用性问题的思路是：冗余。
- 如何保证站点的可用性?冗余站点。
- 如何保证服务的可用性?冗余服务。
- 如何保证数据的可用性?冗余数据。
数据的冗余，会带来一个副作用：一致性问题。
1. 如何保证数据库“读”高可用?
冗余读库。
2. 冗余读库带来什么副作用?
读写有延时，数据可能不一致。
上图是很多互联网公司mysql的架构，写仍然是单点，不能保证写高可用。
3. 如何保证数据库“写”高可用?
冗余写库。
采用双主互备的方式，可以冗余写库。
4. 冗余写库带来什么副作用?
双写同步，数据可能冲突(例如“自增id”同步冲突)。
如何解决同步冲突，有两种常见解决方案：
- 两个写库使用不同的初始值，相同的步长来增加id：1写库的id为0,2,4,6...;2写库的id为1,3,5,7…;
- 不使用数据的id，业务层自己生成唯一的id，保证数据不冲突;
阿里云的RDS服务号称写高可用，是如何实现的呢?
他们采用的就是类似于“双主同步”的方式(不再有从库了)。
仍是双主，但只有一个主提供读写服务，另一个主是“shadow-master”，只用来保证高可用，平时不提供服务。
master挂了，shadow-master顶上，虚IP漂移，对业务层透明，不需要人工介入。
这种方式的好处：
- 读写没有延时，无一致性问题;
- 读写高可用;
不足是：
- 不能通过加从库的方式扩展读性能;
- 资源利用率为50%，一台冗余主没有提供服务;
画外音：所以，高可用RDS还挺贵的。
三、如何扩展读性能?
提高读性能的方式大致有三种，第一种是增加索引。
这种方式不展开，要提到的一点是，不同的库可以建立不同的索引。
如上图：
- 写库不建立索引;
- 线上读库建立线上访问索引，例如uid;
- 线下读库建立线下访问索引，例如time;
第二种扩充读性能的方式是，增加从库。
这种方法大家用的比较多，存在两个缺点：
- 从库越多，同步越慢;
- 同步越慢，数据不一致窗口越大;
第三种增加系统读性能的方式是，增加缓存。
常见的缓存架构如下：
- 上游是业务应用;
- 下游是主库，从库(读写分离)，缓存;
如果系统架构实施了服务化：
- 上游是业务应用;
- 中间是服务;
- 下游是主库，从库，缓存;
业务层不直接面向db和cache，服务层屏蔽了底层db、cache的复杂性。
不管采用主从的方式扩展读性能，还是缓存的方式扩展读性能，数据都要复制多份(主+从，db+cache)，一定会引发一致性问题。
四、如何保证一致性?
主从数据库的一致性，通常有两种解决方案：
1. 中间件
如果某一个key有写操作，在不一致时间窗口内，中间件会将这个key的读操作也路由到主库上。
2. 强制读主
“双主高可用”的架构，主从一致性的问题能够大大缓解。
第二类不一致，是db与缓存间的不一致。
另外建议，所有允许cache miss的业务场景，缓存中的KEY都设置一个超时时间，这样即使出现不一致，有机会得到自修复。
五、如何保障数据库的扩展性?
秒级成倍数据库扩容：《亿级数据DB秒级平滑扩容》
如果不是成倍扩容：《100亿数据平滑数据迁移,不影响服务》
也可能，是要对字段进行扩展：《1万属性，100亿数据，架构设计?》
这些方案，都有相关文章展开写过，本文不再赘述。
数据库软件架构，到底要设计些什么?
- 可用性
- 读性能
- 一致性
- 扩展性
希望对大家系统性理解数据库软件架构有帮助。
【本文为51CTO专栏作者“58沈剑”原创稿件，转载请联系原作者】
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