1、数据 库 架构 师 做什么 ?58同城数据 库 架构 设计 思路目 录 基本概念 58同城数据 库 架构 设计 思路 总结一、基本概念基本概念 分片 ： sharding 复制 ： replication 分 组 ： group 路由 规则 ： router rule 常用路由方法（ 1）范 围 ： range（ 2）哈希： hash（ 3）路由服 务 ： router-config-server二、数据 库 架构 设计 思路数据 库 架构 师 做什么？数据 库 架构 设计 点 可用性 读 性能 一致性 扩 展性（ 1）数据 扩 容（ 2）增加字段（ 3）水平拆分 SQL玩法（ 1）如何保 证
2、 数据的可用性？保 证 可用性的思路：冗余可用性：复制 +冗余 如何保 证 站点 的可用性？复制站点，多机冗余站点 如何保 证 服 务 的可用性？复制服 务 ，多机冗余服 务 如何保 证 数据 的可用性？复制数据，多机冗余数据 数据冗余 带 来的 问题 ？数据冗余 会引収 一致性 问题数据可用性：数据冗余 如何保 证 数据 库 “ 读 ” 高可用？ 存在什么 问题 ？ 怎么解决？“ 读 ” 高可用数据可用性：数据冗余 如何保 证 数据 库 “ 写 ” 高可用？ 存在什么 问题 ？ 怎么解决？“ 写 ” 高可用数据可用性： 58的玩法 58同城怎么玩数据可用性： “ 双主 ” 当 “ 主从 ”
3、用 如何解决 读 写一致性 问题 ？ 如何解决 读 写可用性 问题 ？ 还 存在什么 问题 ？“ 读 写 ” 高可用（ 2）如何 扩 展 读 性能？如何提高 读 性能：增加索引 存在什么 问题 ？（ 1）写性能降低（ 2）索引占用内存大，数据命中率降低 有什么 优 化方案？如何提高 读 性能：增加从 库 存在什么 问题 ？（ 1）从 库 越多，同步越慢（ 2）数据丌一致 有什么 优 化方案？【 见 后文】 58同城没有采用 这 种玩法 扩 充 读 性能如何提高 读 性能：增加 缓 存 常 见 的 缓 存玩法存在什么 问题 ？（ 1）冗余会引収一致性 问题 有什么 优 化方案？【 见 后文】 5
4、8同城怎么玩 缓 存（ 3）如何保 证 一致性？一致性：主从丌一致 为 什么会丌一致？ 主从丌一致如何 优 化？（ 1）引入中 间 件（ 2） 强 制 读 主一致性： 缓 存丌一致 为 什么会丌一致？ 缓 存丌一致如何 优 化？（ 1） 缓 存双淘汰（ 2） 设 定 过 期 时间（ 4）如何保 证扩 展性？扩 展性：数据 扩 容 原来水平切分成 n个 库 ，要 扩 容成 2n个 库 ，如何 实现 ？ 58同城秒 级 数据 扩 容 存在什么缺点，如何解决？【 见 后文】扩 展性： 扩 展字段 原来 3个字段，新增到 5个字段，如何 实现 ？（明 显 丌能 alter table） 3个 库扩 容
5、到 4个 库 ，如何 实现 ？ 目 标 ：平滑迁移，丌停服 务 扩 展方法：倒 库（ 1） 追日志法（ 2）双写法【 见 后文】1） 记录 写 日志2）倒 库3）倒 库 完 毕4）追日志5）追日志完 毕 +数据校 验6）切 库扩 展性： 扩 展字段 原来 3个字段，新增到 5个字段，如何 实现 ？（明 显 丌能 alter table） 3个 库扩 容到 4个 库 ，如何 实现 ？ 目 标 ：平滑迁移，丌停服 务 扩 展方法：倒 库（ 1）追日志法（ 2） 双写法扩 展性：水平拆分如何拆？四 类 典型 场 景 几乎涵盖互 联 网 90%业务场 景（ 单 key）用 户 库 如何拆分： user
6、(uid, XXOO)（ 1对 多）帖子 库 如何拆分： tiezi(tid, uid, XXOO)（多 对 多）好友 库 如何拆分： friend(uid, friend_uid, XXOO)（多 key） 订单 库 如何拆分： order(oid, buyer_id, seller_id, XXOO)实 戓 -用 户库 拆分？ 用 户库 ， 10亿 数据量user(uid, uname, passwd, age, sex, create_time); 业务 需求如下（ 1） 1%登 录请 求 = where uname=XXX and passwd=XXX（ 2） 99%查询请 求 = where uid=XXX 问题 ？那 uname的 查询 怎么 办 ？【 见 后文】实 戓 -帖子 库 拆分？ 帖子 库 ， 15亿 数据量tiezi(tid, uid, title, content, time); 业务 需求如下（ 1） 查询 帖子 详 情（ 90%请 求）SELECT * FROM tiezi WHERE tid=$tid（ 2） 查询 用 户 所有収帖（ 10%请 求）SELECT * FROM tiezi WHERE uid=$uid
