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    • MySQL应用架构演变
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2022-03-20
目录

MySQL应用架构演变

# MySQL应用架构演变

网站在不同的并发访问量级和数据量级下,MySQL应用架构的演变过程。

相关名词:

  • App(Application):应用
  • DAL(Data Access Layer):数据数据访问层
  • MySQL Instance:数据库实例
  • Cache:缓存
  • M、S:Master、Slave,数据库主从节点

# 架构V1.0 - 单机单库

一个简单的小型网站或者应用背后的架构可以非常简单,数据存储只需要一个MySQL Instance就能 满足数据读取和写入需求(这里忽略掉了数据备份的实例),处于这个的阶段系统,一般会把所有 的信息存到一个MySQL Instance里面。

app_framework_v1

V1.0 瓶颈:

  • 数据量太大,超出一台服务器承受
  • 读写操作量太大,超出一台服务器承受
  • 可用性差:一台服务器挂了,应用也会挂掉。

# 架构V2.0 - 主从架构

V2.0架构主要解决架构V1.0下的高可用和读扩展问题,通过给Instance挂载从库解决读取的压力,主库宕机也可以通过主从切换保障高可用。在MySQL的场景下就是通过主从结构(双主结构也属于特殊的主从),主库抗写压力,通过从库来分担读压力,对于写少读多的应用,V2.0主从架构完全能够胜任。

app_framework_v2

V2.0瓶颈:

  • 数据量太大,超出一台服务器承受
  • 写操作太大,超出一台M服务器承受

# 架构V3.0 - 分库分表

对于V1.0和V2.0遇到写入瓶颈和存储瓶颈时,可以通过水平拆分来解决,水平拆分和垂直拆分有较大区别,垂直拆分拆完的结果,每一个实例都是拥有全部数据的,而水平拆分之后,任何实例都只有全量的1/n的数据。以下图所示,将Userinfo拆分为3个Sharding,每个Sharding持有总量的1/3数据,3个Sharding数据的总和等于一份完整数据。

app_framework_v3

V3.0难题:

  • 数据如何路由成为一个关键问题, 一般可以采用范围拆分,List拆分、Hash拆分等。
  • 如何保持数据的一致性也是个难题。

# 架构V4.0 - 云数据库

云数据库(云计算)现在是各大IT公司内部作为节约成本的一个突破口,对于数据存储的MySQL来说,如何让其成为一个saas(Software as a Service)是关键点。MySQL作为一个Saas服务,服务提供商负责解决可配置性,可扩展性,多用户存储结构设计等这些疑难问题。

app_framework_v4

上次更新: 5/30/2023, 11:09:19 PM
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