Wie nutzt man die verteilte Architektur von MySQL, um eine horizontale Erweiterung zu erreichen?
Mit der rasanten Entwicklung von Internetanwendungen ist die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen zu einem wichtigen Thema im Systemdesign geworden. Bei herkömmlichem Standalone-MySQL können die Speicher- und Verarbeitungskapazitäten der Standalone-Maschine mit zunehmender Datenmenge leicht zu einem Engpass werden. Um dieses Problem zu lösen, können wir die verteilte Architektur von MySQL nutzen, um eine horizontale Erweiterung zu erreichen und so die Speicher- und Verarbeitungsfähigkeiten des Systems zu verbessern.
Die verteilte Architektur von MySQL besteht hauptsächlich aus zwei Teilen: Daten-Sharding und verteilter Transaktionsverwaltung.
Zunächst teilen Sie die gespeicherten Daten auf. Beim Sharding wird eine Datenbank in mehrere unabhängige Fragmente aufgeteilt, wobei jedes Fragment einen Teil der Daten speichert. Während des Fragmentierungsprozesses müssen wir eine angemessene Fragmentierungsstrategie basierend auf den Eigenschaften der Daten implementieren, um sicherzustellen, dass die Daten gleichmäßig auf verschiedene Fragmente verteilt sind, wodurch die Effizienz der Datenabfrage verbessert wird. Zu den häufig verwendeten Sharding-Strategien gehören bereichsbasiertes Sharding, Hash-basiertes Sharding und listenbasiertes Sharding. Im Folgenden wird bereichsbasiertes Sharding als Beispiel verwendet.
Angenommen, wir haben eine Benutzertabelle, die Felder wie die Benutzer-ID, den Namen und das Alter enthält. Wir können Shards basierend auf der Benutzer-ID erstellen, indem wir Benutzer mit Benutzer-IDs zwischen 1 und 100 in einem Shard speichern, Benutzer mit Benutzer-IDs zwischen 101 und 200 in einem anderen Shard und so weiter. Auf diese Weise können wir beim Abfragen von Benutzerdaten die entsprechenden Shards basierend auf dem Bereich der Benutzer-IDs abfragen, um die Abfrageeffizienz zu verbessern.
Als nächstes müssen wir Daten zwischen verschiedenen Shards synchronisieren. In MySQL können Sie den Replikationsmechanismus verwenden, um eine Datensynchronisierung zu erreichen. Der Replikationsmechanismus besteht hauptsächlich aus zwei Teilen: dem Masterknoten und dem Slaveknoten. Der Master-Knoten ist für den Empfang von Schreibvorgängen und die Aufzeichnung der Schreibvorgänge im Binärprotokoll verantwortlich. Der Slave-Knoten erreicht die Datensynchronisierung durch Lesen des Binärprotokolls des Master-Knotens. Wenn der Master-Knoten einen Schreibvorgang empfängt, zeichnet er den Schreibvorgang im Binärprotokoll auf und sendet ihn gleichzeitig an den Slave-Knoten. Nach dem Empfang des Protokolls wiederholt der Slave-Knoten den Protokollvorgang, um eine Datensynchronisierung zu erreichen.
In einer verteilten Architektur können wir jeden Shard als Master-Slave-Knoten festlegen. Wenn ein Schreibvorgang stattfindet, bestimmen Sie zunächst, welcher Shard betrieben werden soll, verwenden Sie dann den Masterknoten dieses Shards als Masterknoten und die Masterknoten anderer Shards als Slaveknoten. Auf diese Weise ist der Masterknoten bei einem Schreibvorgang für den Empfang des Schreibvorgangs und die Aufzeichnung des Vorgangs im Binärprotokoll verantwortlich, während andere Slave-Knoten die Datensynchronisierung durch Lesen des Binärprotokolls des Masterknotens erreichen. Auf diese Weise werden alle Shards synchron aktualisiert, um Datenkonsistenz zu erreichen.
Im Folgenden wird gezeigt, wie eine horizontal skalierbare verteilte Architektur in MySQL implementiert wird. Zuerst müssen wir mehrere Shards erstellen und ihre Master-Slave-Beziehung konfigurieren. Am Beispiel des bereichsbasierten Shardings erstellen wir drei Shards, die die Benutzer-ID-Bereiche 1–100, 101–200 und 201–300 darstellen.
-- 创建分片数据库 CREATE DATABASE db_1; CREATE DATABASE db_2; CREATE DATABASE db_3; -- 创建分片表 CREATE TABLE db_1.user ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20), age INT ); CREATE TABLE db_2.user ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20), age INT ); CREATE TABLE db_3.user ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20), age INT ); -- 配置主从关系 ALTER TABLE db_1.user ADD COLUMN imaster INT DEFAULT 0; ALTER TABLE db_2.user ADD COLUMN imaster INT DEFAULT 0; ALTER TABLE db_3.user ADD COLUMN imaster INT DEFAULT 0; -- 设置主节点 UPDATE db_1.user SET imaster = 1 WHERE id BETWEEN 1 AND 100; UPDATE db_2.user SET imaster = 1 WHERE id BETWEEN 101 AND 200; UPDATE db_3.user SET imaster = 1 WHERE id BETWEEN 201 AND 300; -- 设置从节点 CREATE TABLE db_1.user_slave ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20), age INT, imaster INT DEFAULT 0 ); CREATE TABLE db_2.user_slave ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20), age INT, imaster INT DEFAULT 0 ); CREATE TABLE db_3.user_slave ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(20), age INT, imaster INT DEFAULT 0 ); -- 插入数据 INSERT INTO db_1.user(id, name, age) VALUES (1, '张三', 20); INSERT INTO db_2.user(id, name, age) VALUES (101, '李四', 25);
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