GitChat · 架构 | 从订单中心开始，聊「多KEY」类业务数据库水平切分架构实践

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前言

本篇讲义将以“订单中心”为例，介绍“多key”类业务，随着数据量的逐步增大，数据库性能显著降低，数据库水平切分相关的架构实践。

一、什么是“多key”类业务

所谓的“多key”，是指一条元数据中，有多个属性上存在前台在线查询需求。

订单中心业务分析

订单中心是一个非常常见的“多key”业务，主要提供订单的查询与修改的服务，其核心元数据为：
Order(oid, buyer_uid, seller_uid, time, money, detail…);其中：

1. oid为订单ID，主键

2. buyer_uid为买家uid

3. seller_uid为卖家uid

4. time, money, detail, …等为订单属性

数据库设计上，一般来说在业务初期，单库单表就能够搞定这个需求，典型的架构设计为：

前台业务架构不变，站点访问，服务分层，数据库水平切分。

后台业务需求则抽取独立的web/service/db来支持，解除系统之间的耦合，对于“业务复杂”“并发量低”“无需高可用”“能接受一定延时”的后台业务：

• 可以去掉service层，在运营后台web层通过dao直接访问数据层。

• 可以不需要反向代理，不需要集群冗余。

• 可以通过MQ或者线下异步同步数据，牺牲一些数据的实时性。

• 可以使用更契合大量数据允许接受更高延时的“索引外置”或者“HIVE”的设计方案。

解决了后台业务的访问需求，问题转化为，前台的oid，buyer_uid，seller_uid如何来进行数据库水平切分呢p>

多个维度的查询较为复杂，对于复杂系统设计，可以逐步简化。

四、假设没有seller_uid

订单中心，假设没有上的查询需求，而只有oid和上的查询需求，就蜕化为一个“1对多”的业务场景，对于“1对多”的业务，水平切分应该使用“基因法”。

再次回顾一下，什么是分库基因strong>

通过分库，假设分为16个库，采用%16的方式来进行数据库路由，所谓的模16，其本质是的最后4个bit决定这行数据落在哪个库上，这4个bit，就是分库基因。

也再次回顾一下，什么是基因法分库strong>

在订单数据oid生成时，oid末端加入分库基因，让同一个下的所有订单都含有相同基因，落在同一个分库上。

如上图所示：

1. 当有订单生成时，通过buyer_uid分库，oid中融入分库基因，写入DB-buyer库。

2. 通过线下异步的方式，通过binlog+canal，将数据冗余到DB-seller库中。

3. buyer库通过分库，seller库通过分库，前者满足oid和的查询需求，后者满足的查询需求。

数据冗余的方法有很多种：

1. 服务同步双写。

2. 服务异步双写。

3. 线下异步双写（上图所示，是线下异步双写）。

不管哪种方案，因为两步操作不能保证原子性，总有出现数据不一致的可能，高吞吐分布式事务是业内尚未解决的难题，此时的架构优化方向，并不是完全保证数据的一致，而是尽早的发现不一致，并修复不一致。

最终一致性，是高吞吐互联 业务一致性的常用实践。保证数据最终一致性的方案有三种：

1. 冗余数据全量定时扫描。

2. 冗余数据增量日志扫描。

3. 冗余数据线上消息实时检测。

这些方案细节在“多对多”业务水平拆分的文章里详细展开分析过，便不再赘述。

六、oid/buyer_uid/seller_uid同时存在

通过上述分析：

• 如果没有，“多key”业务会蜕化为“1对多”业务，此时应该使用“基因法”分库：使用分库，在oid中加入分库基因

• 如果没有oid，“多key”业务会蜕化为“多对多”业务，此时应该使用“数据冗余法”分库：使用和来分别分库，冗余数据，满足不同属性上的查询需求

• 如果oid/buyer_uid/seller_uid同时存在，可以使用上述两种方案的综合方案，来解决“多key”业务的数据库水平切分难题。

七、总结

复杂难题的解决，都是一个化繁为简，逐步击破的过程。

对于像订单中心一样复杂的“多key”类业务，在数据量较大，需要对数据库进行水平切分时，对于后台需求，采用“前台与后台分离”的架构设计方法：

• 前台、后台系统web/service/db分离解耦，避免后台低效查询引发前台查询抖动。

• 采用前台与后台数据冗余的设计方式，分别满足两侧的需求。

• 采用“外置索引”（例如ES搜索系统）或者“大数据处理”（例如HIVE）来满足后台变态的查询需求。

对于前台需求，化繁为简的设计思路，将“多key”类业务，分解为“1对多”类业务和“多对多”类业务分别解决：

• 使用“基因法”，解决“1对多”分库需求：使用分库，在oid中加入分库基因，同时满足oid和上的查询需求

• 使用“数据冗余法”，解决“多对多”分库需求：使用和来分别分库，冗余数据，满足和上的查询需求

• 如果oid/buyer_uid/seller_uid同时存在，可以使用上述两种方案的综合方案，来解决“多key”业务的数据库水平切分难题。

数据冗余会带来一致性问题，高吞吐互联 业务，要想完全保证事务一致性很难，常见的实践是最终一致性。

任何脱离业务的架构设计都是耍流氓，共勉。

水平切分是一个很有意思的话题，感谢坚持半年订阅的小伙伴们，下个月最后一章，为答谢大伙的支持，可免费订阅（gitchat不允许免费，设定为1元），欢迎大家订阅。

也欢迎大家持续关注本次系列话题的最后一场Chat：《后语：除了水平切分，数据库架构设计还经常遇到哪些问题》。

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实录：《沈剑：“多KEY”类业务数据库水平切分架构解析》

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