58同城大数据量下的MySQL实战：分片、复制与架构优化

"大数据量下，58同城mysql实践" 在大数据量的环境下，58同城在MySQL的应用上面临了一系列挑战并发展出相应的解决方案。以下是基于这些挑战和实践的知识点总结： 1. 基本概念 - 单库：一个独立的数据库，通常在数据量较小或业务初期使用。 - 分片（Sharding）：通过水平拆分数据到不同的数据库，以提高扩展性，如按天拆分表，降低单一表的数据规模。 - 复制（Replication）：主从复制，用于保持数据一致性，提高可用性，当主库出现问题时，可以从库接管服务。 - 分组（Group）：结合复制技术，形成分组集群，进一步增强可用性和扩展性。 2. 大数据量下的问题与解决思路 - 可用性：通过复制和分组确保系统高可用。例如，设置多个从库，当某个从库故障时，可以切换到其他从库或主库。双主模式则提供了一种写库的冗余策略。 - 读写比：根据业务场景调整架构。对于读多写少的场景，可以使用索引优化、读写分离、缓存等手段；读写相近或写多读少的场景，建议采用水平切分来平衡负载。 - 无缝倒库：包括追日志方案和双写方案，确保数据迁移过程中的完整性和一致性，同时进行数据校验。 - 数据量大：通过拆库来解决，根据业务需求将数据分散到多个数据库中。 3. 数据库拆库实战 - “单key”场景：适用于用户库，根据主键（如uid）进行拆分。 - “1对多”场景：适用于有从属关系的库，如帖子库，根据主键（tid）和关联键（uid）进行拆分。 - “多对多”场景：适用于好友库，需要处理两个关联键（uid和friend_uid）的关系。 - “多key”场景：适用于订单库，涉及买家和卖家等多个关联键（oid, buyer_id, seller_id）。 4. 具体操作示例 - 用户库拆分：假设用户库有10亿数据量，主要查询操作是根据用户名和密码登录。可以通过uid进行拆分，根据业务需求将常用查询优化，如建立索引，实施读写分离，甚至使用缓存来提升性能。 总结，面对大数据量，58同城采用了包括分片、复制、分组、读写分离、缓存、数据拆分等多种策略来优化MySQL的性能和可用性，以适应不断增长的业务需求。这种实践经验对于处理类似挑战的其他公司和开发者具有重要的参考价值。