增量同步一般有2种方式,一种是应用端或者数据库前端做trigger,记录变更数据的特征值log(比如pk,sharding key),然后异步复制到新的拓扑结构中。另外一种方式是通过分析mysql的binlog再进行不同数据拓扑的复制。两者本质上来说应该是一样的,后者可能更加简便,并且对应用无侵入,前者虽然也能够做到,实际实现或者推广和 *** 作上都有不少阻力,最起码解析binlog方式是mysql一上去,更新的log已经天然存在与binlog中了。
增量同步的两种方式如果要考虑到同步的可伸缩性(也就是多台机器可以同时消费相同的变更日志),需要在原数据中添加数据的版本信息防止更新乱序,或者通过唯一键进行复制机器的sharding,也就是不同进程(线程)同时消费相同的更新日志,必须让同一条记录的更新落在同一个线程里面,如果还需要保证复制的事务,那么实现会非常复杂,一般不会去支持多线程下复制的事务。
全量复制,也就是扫描需要复制的表的数据进行重新分布,主要存在的问题是复制速度和对数据库的写入压力的矛盾,其实能够做到整个拓扑连数据库都全部换掉,来达到对正在使用数据库的0影响,这个是一种可行的方案,另外是分时段调整复制线程数,一般单线程复制对于数据库的影响不会很大,在凌晨再转换成多线程方式达到提速的目标。
扩容或者缩容在最后阶段如何切换,这个涉及到的问题主要是如何避免新更新进来以至于增量没完没了,方式有很多,最简单的方法就是停掉应用,一般时间只有几分钟是可以接受的。另外一种是逻辑停写,因为我们迁移的时候是有一个规则去重新散列数据,也就是如果新的规则和旧的规则两者算出来的结果不一致,那么这个数据就是需要被迁移的,如果在停写的时刻,向前端抛错即可。逻辑停写最大的好处就是避免PE的介入,并且配合动态的数据路由数据推送,可以完全避免重新发布达到扩容或者缩容,这个就是真正的在线扩容,停写不可避免(等待延迟的增量同步完成),但是不影响读。
数据扩容或者缩容,我们觉得不应该排入业务的开发日程中,而是由数据管理团队对应用透明地进行这种 *** 作,最后介入的人员只是DBA而已。但是不像一些nosql一样按容量或者完全透明的split,数据库的sharding还是按照应用的数据特性(pk,user_id,gmt_create等等不同字段,自选策略)进行sharding,应用知道他们的某条数据具体存在哪个机器哪张表上,这个无论对于开发还是测试或者DBA都是一件不错的事情。
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