Redis与MySQL分布式实践探索

"这篇文档是杨海朝在2011年DTCC（Data Technology Conference & Cloud Computing）上的演讲，主题是关于基于MySQL的分布式数据库实践，主要探讨了数据库分片（Sharding）策略、缓存应用、NoSQL以及多IDC部署等议题，旨在应对业务增长带来的数据库性能挑战。" 在实践中，数据库分片是一种有效的解决数据存储和处理扩展性的方法。随着业务的增长，单一数据库可能无法满足高并发和大数据量的需求，这时就需要采用分布式策略，将数据分散到多个数据库中，降低单个节点的压力。文档中提到了几种不同的分片策略： 1. **按功能分割**：根据业务的不同，将数据分配到不同的数据库，每个业务都有自己的主从结构（Master/Slaves），以MPSM（Multiple Primary Single Slave Model）模式运行，甚至多个数据库共享一个端口。 2. **水平切分**：对数据进行水平分区，比如将一张大表拆分为256个小表，这样可以分散查询压力，提高查询效率。 在数据库扩展性实践中，演讲者提出了几个关键点： - **SPSM（Single Primary Single Master）**：增加从库的数量，以提高读取性能。 - **索引和数据物理分开**：将索引和数据存储在不同的数据库中，每个数据库对应一个端口，优化访问路径，提升性能。 - **提高单机性能**：利用SSD（固态硬盘）、IODrive等高性能存储设备，以及Cachecade和Flashcache等缓存技术，加速数据读写速度。 - **Master不拆分，Slave多组化**：保持主库不变，将从库拆分为多个组，以便更灵活地处理读负载。 - **按表对象拆分**：根据具体业务需求，将表按照对象进行划分，提高数据管理效率。 - **按不同partitioning key进行拆分**：根据特定的分区键对数据进行分布，有助于数据分布的均衡和查询优化。 - **时间维度分片**：按时间序列进行数据归档，将历史数据分离，以减轻活跃数据的压力。 - **中间件支持**：使用中间件来简化开发和运维复杂度，提供统一的接口，使得数据分布对应用透明。 这些实践策略都是为了在不牺牲可用性和一致性的情况下，提高系统的伸缩性和性能，应对不断增长的业务需求。同时，文档中强调了从一开始就要考虑CAP和BASE理论，尽量避免分布式事务，以异步方式处理能异步的操作，以确保系统的高可用性和可扩展性。