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基于My sql的分布式数据库实践
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法国蒙彼利埃国家高等建筑学院毕业证制作/德语歌德B1证书/加拿大新斯科舍省农业学院文凭加急制作一个
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基于My sql的分布式数据库实践
1.
基亍MySQL的分布式实践
杨海朝 Senior MySQL DBA@SINA jackbillow@gmail.com DTCC 2011 2011.4.15
2.
业务增长
usage
3.
议题 • Sharding策略 • Cache应用 •
NoSQL应用 • 多IDC部署
4.
Database Sharding what drives
the need for database sharding? http://www.codefutures.com/database-sharding/
5.
Database Sharding what is
database sharding? http://www.codefutures.com/database-sharding/
6.
前期 • 一开始就考虑CAP &
BASE理论 • 异步所有能异步的操作 • 避免分布式事务
7.
前期 按功能分割: • 不同的业务不同的DB • Master/Slaves •
MPSM • 多个DB一个port
8.
前期 水平切分: • 索引和数据在不同的DB • Table
partitioning(256张tables)
9.
Scaling实践#1 • SPSM • 提高slave数量
10.
Scaling实践#2 • 索引和数据物理分开 • 一个DB一个端口
11.
Scaling实践#3 提高单机的性能: • SSD • IODrive •
Cachecade • Flashcache
12.
Scaling实践#4.1 Master不拆分Slave分成多组
13.
Scaling实践#4.2 以表对象进行拆分
14.
Scaling实践#4.3 按不同partitioning key进行拆分
15.
Scaling实践#5 时间维度来分,持续归档
16.
Scaling实践#6 中间件来减少开发和运维的成本
17.
Sharding原则 • 一开始就关注架构设计 • Scale-up
Scale-out Scale-up • 成本可控下硬件是首选 • 逐步解决拆分中成本问题
18.
挑战 • 如何减少TCO? • 如何权衡业务后期的功能扩展? •
故障率如何降低? • 大批量的快速部署?
19.
Caching Everything runs from
memory in Web 2.0 --Evan Weaver
20.
Caching • Delay is
the fault --Me DB的延时越来越不可以接受,进行了并发 复制的开发,降低响应时间还是没有解决
21.
Caching 第一阶段: MySQL +
Memcached Memcache Server Client Database
22.
Caching 第二阶段: MySQL +
UDF
23.
Caching 第三阶段: 按冷热度分层 http://natishalom.typepad.com/nati_shaloms_blog/2010/10/nocap.html
24.
Caching原则 • 采用一致性Hash部署 • Cache按照冷热分层 •
所有热数据都放入Cache • 双写来避免雪崩问题 • 队列方式持久化落入MySQL
25.
挑战 • 双写导致应用复杂? • 实现locality
RAM? • 多IDC部署Cache的复杂度问题?
26.
NoSQL • No use
only MySQL • 高性能 • 丰富的数据类型
27.
NoSQL 独立redis: • 关系 • 计数 •
通知 ……
28.
NoSQL MySQL Redis复制 •
通过RBR解析BINLOG同步到redis • Redis提供特定数据结构的读访问 • 实现关系型数据转变成队列数据
29.
NoSQL Redis MySQL复制 •
Redis提供特定数据结构的读写 • 通过replication接口同时写入到MySQL
30.
NoSQL 对redis进行完善 • 解决replicaton问题(rdb+aof) • 容灾问题(加入position思想)
31.
挑战 • 如何批量管理? • 后期容量扩展? •
复杂数据的load速度问题?
32.
多IDC部署 Federated table
33.
多IDC部署 Master/Master
34.
多IDC部署 开发多主复制
35.
多IDC部署 Pub/sub + MySQL
replication http://www.codeproject.com/KB/WCF/ASENS.aspx?msg=2937455
36.
挑战 • 延时带来的应用时序问题? • 部署datacenter的数量有限?
37.
总结 • 持续的database sharding •
硬件解决是首选 • 数据库简化为存储 • 关系型和非关系结合 • 谨慎考虑多机房部署
38.
Thank you for
coming! @jackbillow jackbillow@gmail.com Q&A 长期招聘,欢迎加入!
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