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文檔簡介
分庫分表就能無限擴容嗎?前言正常情況下的服務演化之路單元化最后前言像我這樣的菜鳥,總會有各種疑問,剛開始是對JDKAPI的疑問,對NIO的疑問,對JVM的疑問,當工作幾年后,對服務的可用性,可擴展性也有了新的疑問,什么疑問呢?其實是老生常談的話題:服務的擴容問題。正常情況下的服務演化之路讓我們從最初開始。單體應用每個創(chuàng)業(yè)公司基本都是從類似SSM和SSH這種架構(gòu)起來的,沒什么好講的,基本每個程序員都經(jīng)歷過。RPC應用當業(yè)務越來越大,我們需要對服務進行水平擴容,擴容很簡單,只要保證服務是無狀態(tài)的就可以了,如下圖:當業(yè)務又越來越大,我們的服務關系錯綜復雜,同時,有很多服務訪問都是不需要連接DB的,只需要連接緩存即可,那么就可以做成分離的,減少DB寶貴的連接。如下圖:我相信大部分公司都是在這個階段。Dubbo就是為了解決這個問題而生的。如果你的公司產(chǎn)品很受歡迎,業(yè)務繼續(xù)高速發(fā)展,數(shù)據(jù)越來越多,SQL操作越來越慢,那么數(shù)據(jù)庫就會成為瓶頸,那么你肯定會想到分庫分表,不論通過IDhash或者range的方式都可以。如下圖:這下應該沒問題了吧。任憑你用戶再多,并發(fā)再高,我只要無限擴容數(shù)據(jù)庫,無限擴容應用,就可以了。這也是本文的標題,分庫分表就能解決無限擴容嗎?實際上,像上面的架構(gòu),并不能解決。其實,這個問題和RPC的問題有點類似:數(shù)據(jù)庫連接過多?。?!搜索公眾號后端架構(gòu)師回復關鍵字“面試”,獲取一份驚喜禮包。通常,我們的RPC應用由于是使用中間件進行訪問數(shù)據(jù)庫,應用實際上是不知道到底要訪問哪個數(shù)據(jù)庫的,訪問數(shù)據(jù)庫的規(guī)則由中間件決定,例如shardingJDBC。這就導致,這個應用必須和所有的數(shù)據(jù)庫連接,就像我們上面的架構(gòu)圖一樣,一個RPC應用需要和3個mysql連接,如果是30個RPC應用,每個RPC的數(shù)據(jù)庫連接池大小是8,每個mysql需要維護240個連接,我們知道,mysql默認連接數(shù)是100,最大連接數(shù)是16384,也就是說,假設每個應用的連接池大小是8,超過2048個應用就無法再繼續(xù)連接了,也就無法繼續(xù)擴容了。注意,由于每個物理庫有很多邏輯庫,再加上微服務運動如火如荼,2048并沒有看起來那么大。也許你說,我可以通過前面加一個proxy來解決連接數(shù)的問題,實際上,代理的性能也會成為問題,為什么?代理的連接數(shù)也是不能超過16384的,如果并發(fā)超過16384,變成163840,那么proxy也解決不了問題。怎么辦?讓我們再看看上面的架構(gòu)圖:我們發(fā)現(xiàn),問題是出在“每個RPC應用都要連所有的庫”,導致擴容應用的同時,每個數(shù)據(jù)庫連接數(shù)就要增加。就算增加數(shù)據(jù)庫,也不能解決連接數(shù)的問題。那怎么辦呢?單元化單元化,聽起來高大上,通常在一些XXX大會上,分享“關于兩地三中心”,“三地五中心”,“異地多活”等等牛逼的名詞的時候,單元化也會一起出現(xiàn)。這里我們不討論那么牛逼的,就只說“數(shù)據(jù)庫連接數(shù)過多”的問題。實際上,思路很簡單:我們不讓應用連接所有的數(shù)據(jù)庫就可以了。假設我們根據(jù)range分成了10個庫,現(xiàn)在有10個應用,我們讓每個應用只連一個庫,當應用增多變成20個,數(shù)據(jù)庫的連接不夠用了,我們就將10個庫分成20個庫,這樣,無論你應用擴容到多少個,都可以解決數(shù)據(jù)庫連接數(shù)過多的問題。注意:做這件事的前提是:你必須保證,訪問你這個應用的request請求的數(shù)據(jù)庫一定是在這個應用的。s換個說法,當用戶從DNS那里進來的時候,就知道自己要去那個應用了,所以,規(guī)則在DNS之前就定好了,雖然這有點夸張,但肯定在進應用之前就知道要去哪個庫了。所以,這通常需要一個規(guī)則,例如通過用戶IDhash,由配置中心廣播hash規(guī)則。這樣,所有的組件都能保持一致的規(guī)則,從而正確的訪問到數(shù)據(jù)庫。如下圖:到這里,我們終于解決了無限擴容的問題。最后本文從單體應用開始,逐步講述了一個正常后臺的演進歷程,知道了分庫分表并不能解決“無限擴容”的問題,只有單元化才能解決這問題。而單元
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