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  • * @param money 被拆分的总金额 (单位元) * @param count 被拆分的红包个数 * @return 拆分后的每个红包金额数组 */ public static ArrayList<Integer> randomDivide(double money, int count) { // ...
  • 水平拆分和垂直拆分

    千次阅读 2019-05-27 19:43:25
    拆分一般分为水平拆分和垂直拆分,这并不单指对数据库或者缓存的拆分,主要是表达一种分而治之的思想和逻辑。 1,水平拆分 水平拆分是指由于单一节点无法满足需求,需要扩展为多个节点,多个节点具有一致的功能,...

    互联网时代谈论最多的话题就是拆分。拆分一般分为水平拆分和垂直拆分,这并不单指对数据库或者缓存的拆分,主要是表达一种分而治之的思想和逻辑。

    1,水平拆分

    水平拆分是指由于单一节点无法满足需求,需要扩展为多个节点,多个节点具有一致的功能,组成一个服务池,一个节点服务一部分请求量,所有节点共同处理大规模高并发的请求量。

    2,垂直拆分

    垂直拆分指按照功能进行拆分,秉着“专业的人干专业的事”的原则,把一个复杂的功能拆分为多个单一、简单的功能,不同单一简单功能组合在一起,和未拆分前完成的功能是一样的。由于每个功能职责单一、简单,使得维护和变更都变得更简单、容易、安全,所以更易于产品版本的迭代,还能够快速的进行敏捷发布和上线。

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  • 数据库垂直拆分 水平拆分

    万次阅读 2016-09-10 08:48:41
    当我们使用读写分离、缓存后,数据库的压力还是很大的时候,这就需要使用到数据库切分了。    数据库切人简单来说,就是指通过某种特定的条件,按照某个... 切分模式: 垂直(纵向)拆分、水平拆分。 垂直拆分
            当我们使用读写分离、缓存后,数据库的压力还是很大的时候,这就需要使用到数据库拆分了。
            
            数据库拆分简单来说,就是指通过某种特定的条件,按照某个维度,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面以达到分散单库(主机)负载的效果。 

            切分模式: 垂直(纵向)拆分、水平拆分。

    垂直拆分

            专库专用

            一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类,分布到不同的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面,如下图:
            
    优点:
            1. 拆分后业务清晰,拆分规则明确。
            2. 系统之间整合或扩展容易。
            3. 数据维护简单。

    缺点:
            1. 部分业务表无法join,只能通过接口方式解决,提高了系统复杂度。
            2. 受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈,不易数据扩展跟性能提高。
            3. 事务处理复杂。

    水平拆分

            垂直拆分后遇到单机瓶颈,可以使用水平拆分。相对于垂直拆分的区别是:垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中,而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。

            相对于垂直拆分,水平拆分不是将表的数据做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中,每个表中包含一部分数据。简单来说,我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分,就是将表中 的某些行切分到一个数据库,而另外的某些行又切分到其他的数据库中,主要有分表,分库两种模式,如图:
                    

            
    优点:
            1. 不存在单库大数据,高并发的性能瓶颈。
            2. 对应用透明,应用端改造较少。     
            3. 按照合理拆分规则拆分,join操作基本避免跨库。
            4. 提高了系统的稳定性跟负载能力。

    缺点:
            1. 拆分规则难以抽象
            2. 分片事务一致性难以解决。
            3. 数据多次扩展难度跟维护量极大。
            4. 跨库join性能较差。

    拆分的处理难点

    两张方式共同缺点
     
            1. 引入分布式事务的问题。
            2. 跨节点Join 的问题。
            3. 跨节点合并排序分页问题。

    针对数据源管理,目前主要有两种思路:

            A. 客户端模式,在每个应用程序模块中配置管理自己需要的一个(或者多个)数据源,直接访问各个 数据库,在模块内完成数据的整合。 
            优点:相对简单,无性能损耗。   
            缺点:不够通用,数据库连接的处理复杂,对业务不够透明,处理复杂。

           B. 通过中间代理层来统一管理所有的数据源,后端数据库集群对前端应用程序透明;   
            优点:通用,对应用透明,改造少。   
            缺点:实现难度大,有二次转发性能损失。

    拆分原则
        
            1. 尽量不拆分,架构是进化而来,不是一蹴而就。(SOA)
            2. 最大可能的找到最合适的切分维度。
            3. 由于数据库中间件对数据Join 实现的优劣难以把握,而且实现高性能难度极大,业务读取  尽量少使用多表Join -尽量通过数据冗余,分组避免数据垮库多表join。
            4. 尽量避免分布式事务。
            5. 单表拆分到数据1000万以内。

    切分方案
        
            范围、枚举、时间、取模、哈希、指定等

    案例分析

    场景一
    建立一个历史his系统,将公司的一些历史个人游戏数据保存到这个his系统中,主要是写入,还有部分查询,读写比约为1:4;由于是所有数据的历史存取,所以并发要求比较高; 

    分析:
    历史数据
    写多都少
    越近日期查询越频繁?
    什么业务数据?用户游戏数据
    有没有大规模分析查询?
    数据量多大?
    保留多久?
    机器资源有多少?

    方案1:按照日期每月一个分片
    带来的问题:1.数据热点问题(压力不均匀)
    方案2:按照用户取模,  --by Jerome 就这个比较合适了
    带来的问题:后续扩容困难
    方案3:按用户ID范围分片(1-1000万=分片1,xxx)
    带来的问题:用户活跃度无法掌握,可能存在热点问题

    场景二
    建立一个商城订单系统,保存用户订单信息。

    分析:
    电商系统
    一号店或京东类?淘宝或天猫?
    实时性要求高
    存在瞬时压力
    基本不存在大规模分析
    数据规模?
    机器资源有多少?
    维度?商品?用户?商户?

    方案1:按照用户取模,
    带来的问题:后续扩容困难

    方案2:按用户ID范围分片(1-1000万=分片1,xxx)
    带来的问题:用户活跃度无法掌握,可能存在热点问题

    方案3:按省份地区或者商户取模
    数据分配不一定均匀

    场景3
    上海公积金,养老金,社保系统

    分析:
    社保系统
    实时性要求不高
    不存在瞬时压力
    大规模分析?
    数据规模大
    数据重要不可丢失
    偏于查询?

    方案1:按照用户取模,
    带来的问题:后续扩容困难

    方案2:按用户ID范围分片(1-1000万=分片1,xxx)
    带来的问题:用户活跃度无法掌握,可能存在热点问题

    方案3:按省份区县地区枚举
    数据分配不一定均匀


            数据库问题解决后,应用面对的新挑战就是拆分应用等


    参考
            Mycat在线视频培训【链接:http://pan.baidu.com/s/1nuR26rZ 密码:1gr9 (2015)】
            大型网站系统与Java中间件实践.pdf
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  • 横向拆分与纵向拆分

    千次阅读 2019-03-17 20:55:59
    表的拆分分为横向拆分(记录的拆分)和纵向拆分(字段的拆分)。拆分表的目的:提高查询速度。  1.横向拆分  我们从一个案例去解释,情景是这样的:某某博客,有50W的博客量,有2w的用户,发现随着用户和博客数的...

    表的拆分分为横向拆分(记录的拆分)和纵向拆分(字段的拆分)。拆分表的目的:提高查询速度。
      1.横向拆分

        我们从一个案例去解释,情景是这样的:某某博客,有50W的博客量,有2w的用户,发现随着用户和博客数的增加,查询速度日渐下降,现在要对博客表blog与用户表user进行优化。

      表结构如下:

    复制代码
     1 create table blog(
     2         bid
     3         title
     4         content
     5         pubtime
     6         uid
     7     ) 50万
     8 create table user(
     9         uid
    10         username
    11         password
    12         nick
    13         ......
         )  2万


    首先我们要决定根据哪个字段对记录进行拆分,查询决定了拆分,在这里我们根据uid字段对两个表进行拆分是比较合理的。

     

    复制代码
     1 博客表根据uid去拆分:
     2     1-5000------blog_1
     3     5001-10000-----blog_2
     4     10001-15000----blog_3
     5     15001-20000----blog_4
     6 人员表根据uid 等分:
     7     1-5000------user_1
     8     5001-10000-----user_2
     9     10001-15000----user_3
    10     15001-20000----user_4  
    复制代码
     

      查询某人的博客:

    1 根据uid确认表名:
    2     $num=ceil(12345/5000);
    3     select uid,bid,title,pubtime from blog_$num where uid=12345;
      2.纵向拆分:把活跃字段(常用)、惰性字段(不常用)分开。

       案例:比如人员表,活跃字段像用户名、密码、昵称等,惰性字段像手机号、邮箱、性别等不经常使用和修改的字段。

      一张完整的用户表可以拆分为两张表,如下:

    复制代码
     1 create table user(
     2     uid int key auto_increment,
     3     username char(20),
     4     password char(32) not null, 
     5     nick char(10)
     6 );
     7 create table user_ext(
     8     uid
     9     regtime
    10     name
    11     email
    12     qq
    13     phone
    14     sex    
    15 )
    复制代码

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  • 数据库拆分:横向拆分和纵向拆分

    千次阅读 2018-08-03 16:12:20
    数据库拆分:横向拆分和纵向拆分 一、基本思想  Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为...

    数据库拆分:横向拆分和纵向拆分

    一、基本思想 
    Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲,对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上。如果表并不多,但每张表的数据非常多,这时候适合水平切分,即把表的数据按某种规则(比如按ID散列)切分到多个数据库(server)上。当然,现实中更多是这两种情况混杂在一起,这时候需要根据实际情况做出选择,也可能会综合使用垂直与水平切分,从而将原有数据库切分成类似矩阵一样可以无限扩充的数据库(server)阵列。下面分别详细地介绍一下垂直切分和水平切分.

      垂直切分的最大特点就是规则简单,实施也更为方便,尤其适合各业务之间的耦合度非
    
    •  

    常低,相互影响很小,业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中,可以很容易做到将不同业 
    务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分,对应用程序的影响也 
    更小,拆分规则也会比较简单清晰。(这也就是所谓的”share nothing”)。

    这里写图片描述
    水平切分于垂直切分相比,相对来说稍微复杂一些。因为要将同一个表中的不同数据拆 
    分到不同的数据库中,对于应用程序来说,拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂,后 
    期的数据维护也会更为复杂一些。

    这里写图片描述 
    让我们从普遍的情况来考虑数据的切分:一方面,一个库的所有表通常不可能由某一张表全部串联起来,这句话暗含的意思是,水平切分几乎都是针对一小搓一小搓(实际上就是垂直切分出来的块)关系紧密的表进行的,而不可能是针对所有表进行的。另一方面,一些负载非常高的系统,即使仅仅只是单个表都无法通过单台数据库主机来承担其负载,这意味着单单是垂直切分也不能完全解决问明。因此多数系统会将垂直切分和水平切分联合使用,先对系统做垂直切分,再针对每一小搓表的情况选择性地做水平切分。从而将整个数据库切分成一个分布式矩阵。

    这里写图片描述 
    二、切分策略 
    如前面所提到的,切分是按先垂直切分再水平切分的步骤进行的。垂直切分的结果正好为水平切分做好了铺垫。垂直切分的思路就是分析表间的聚合关系,把关系紧密的表放在一起。多数情况下可能是同一个模块,或者是同一“聚集”。这里的“聚集”正是领域驱动设计里所说的聚集。在垂直切分出的表聚集内,找出“根元素”(这里的“根元素”就是领域驱动设计里的“聚合根”),按“根元素”进行水平切分,也就是从“根元素”开始,把所有和它直接与间接关联的数据放入一个shard里。这样出现跨shard关联的可能性就非常的小。应用程序就不必打断既有的表间关联。比如:对于社交网站,几乎所有数据最终都会关联到某个用户上,基于用户进行切分就是最好的选择。再比如论坛系统,用户和论坛两个模块应该在垂直切分时被分在了两个shard里,对于论坛模块来说,Forum显然是聚合根,因此按Forum进行水平切分,把Forum里所有的帖子和回帖都随Forum放在一个shard里是很自然的。

      对于共享数据数据,如果是只读的字典表,每个shard里维护一份应该是一个不错的选择,这样不必打断关联关系。如果是一般数据间的跨节点的关联,就必须打断。
    
      需要特别说明的是:当同时进行垂直和水平切分时,切分策略会发生一些微妙的变化。比如:在只考虑垂直切分的时候,被划分到一起的表之间可以保持任意的关联关系,因此你可以按“功能模块”划分表格,但是一旦引入水平切分之后,表间关联关系就会受到很大的制约,通常只能允许一个主表(以该表ID进行散列的表)和其多个次表之间保留关联关系,也就是说:当同时进行垂直和水平切分时,在垂直方向上的切分将不再以“功能模块”进行划分,而是需要更加细粒度的垂直切分,而这个粒度与领域驱动设计中的“聚合”概念不谋而合,甚至可以说是完全一致,每个shard的主表正是一个聚合中的聚合根!这样切分下来你会发现数据库分被切分地过于分散了(shard的数量会比较多,但是shard里的表却不多),为了避免管理过多的数据源,充分利用每一个数据库服务器的资源,可以考虑将业务上相近,并且具有相近数据增长速率(主表数据量在同一数量级上)的两个或多个shard放到同一个数据源里,每个shard依然是独立的,它们有各自的主表,并使用各自主表ID进行散列,不同的只是它们的散列取模(即节点数量)必需是一致的。(
    
    •  

    本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略,关于更加细致的实施策略和参考事例请参考我的另一篇博文:数据库分库分表(sharding)系列(一) 拆分实施策略和示例演示 

    1.事务问题: 
    解决事务问题目前有两种可行的方案:分布式事务和通过应用程序与数据库共同控制实现事务下面对两套方案进行一个简单的对比。 
    方案一:使用分布式事务 
    优点:交由数据库管理,简单有效 
    缺点:性能代价高,特别是shard越来越多时 
    方案二:由应用程序和数据库共同控制 
    原理:将一个跨多个数据库的分布式事务分拆成多个仅处 
    于单个数据库上面的小事务,并通过应用程序来总控 
    各个小事务。 
    优点:性能上有优势 
    缺点:需要应用程序在事务控制上做灵活设计。如果使用 
    了spring的事务管理,改动起来会面临一定的困难。 
    2.跨节点Join的问题 
    只要是进行切分,跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。

    3.跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题 
    这些是一类问题,因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案:与解决跨节点join问题的类似,分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行,因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大,对应用程序内存的消耗是一个问题。

    参考资料: 
    《MySQL性能调优与架构设计》

    注:本文图片摘自《MySQL性能调优与架构设计》一 书

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