摆脱垂直&水平拆分的窘境，这一招管用！

张秀云 2017-06-22 10:08:04

作者介绍

张秀云，网名飞鸿无痕，现任职于腾讯，负责腾讯金融数据库的运维和优化工作。2007年开始从事运维方面的工作，经历过网络管理员、Linux运维工程师、DBA、分布式存储运维等多个IT职位。对Linux运维、MySQL数据库、分布式存储有丰富的经验。

​

最近开始负责财付通数据库的相关维护工作，其中有几套系统使用的Spider引擎，为了以后能更好地对这套系统进行维护，对Spider做了一些功课，将Spider引擎的功能、使用场景、部署、实战测试等做个简单的总结，希望同学们看完本文后能对Spider引擎有个更深入的了解。

 

先来说两个我们DBA经常遇到的场景：

 

场景1：有两个分布在不通实例上的多张不通的表，想要通过某个字段关联，做一个统计，或者想将分布在不同实例的表，合并到一个实例中来做一些查询。

 

场景2：由于数据库容量的瓶颈或者是由于数据库访问性能的瓶颈，将某一个大库、大表或者访问量非常大的表进行拆分，然后分布到不通的实例中。

 

这两种场景覆盖了我们DBA经常接触的垂直拆分和水平拆分，在这种场景下往往面临着如下几个窘境：

 

  1. 这些表的访问和存取需要额外的路由规则，复杂度很高。

  2. 需要做数据汇总或者统计的时候，非常麻烦。

 

我们想到的解决办法可能有如下几种：

 

（1）使用数据库中间件（MySQLfabric/TDDL/Cobar/Atlas/Heisenberg/Vitess）

 

这个似乎是大公司专用的，由于存在各种各样的限制，小公司往往使用起来非常不方便，对于里面存在的各种坑也没办法很好规避。

 

（2）使用MySQL分区表

 

无法解决磁盘空间瓶颈以及服务器性能瓶颈。

 

（3）使用Galera Cluster for MySQL

 

支持数据库的高可用以及能实现读请求的扩展，但是对于写请求无法实现性能上的突破。

 

（4）使用MySQL的多源复制

 

仅仅适合将多个实例的数据聚合到一起，用来做数据统计，但还是存在磁盘空间的瓶颈。

 

（5）使用federated

 

可以实现将数据聚合，对于水平分割的场景并不适用，并且性能方面也存在比较大的问题。

 

（6）MySQL Sharding和Spider

 

MySQL Cluter是MySQL Sharding的一种，对于这种需求是个比较好的解决方案，不过使用于生产环境的案例比较少。还有一个Spider分布式引擎方案，非常适合前面我们讨论的两个场景，下来将会做深入的介绍，该引擎目前已经集成到了MariaDB中，目前最新的版本是Spider 3.2.37。

 

本文就是基于Spider的分布式数据库解决方案，下面就来详细介绍：

 

一、Spider引擎简介
 

 

1、Spider引擎是什么

 

Spider引擎是一个内置的支持数据分片特性的存储引擎，支持分区和XA事务，该引擎可以在服务器上建立和远程服务器表之间的链接，操作起来就像操作本地的表一样。并且后端可以是任何的存储引擎。Spider引擎根据表的设置的规则以及server表的规则自动进行智能路由，实现对后端数据库不通的表或者数据分片的访问和修改。因此该引擎对业务是完全透明的。

 

目前Spider引擎已经集成到了MariaDB中，安装使用非常方面，目前最新的版本是Spider 3.2.37。更多信息可以访问：https://mariadb.com/kb/en/mariadb/spider-storage-engine-overview/，具体的版本历史如下图所示：

 

 

2、Spider架构图

 

 

3、Spider的优势

 

  • 对业务完全透明，业务不需要做任何的修改。

  • 对于分库分表的逻辑业务不需要关心，只需要通过Spider作为代理入口，访问数据对应在后端哪台server上spider自动帮你处理。

  • 方便横向扩展，能解决单台MySQL得性能和存储瓶颈问题。

  • 对后端的存储引擎没有限制。

  • 间接实现垂直拆分和水平拆分功能。

  • 通过spider和后端的数据库连接，可以是独立的表，也可以是基于分区表，分区表支持哈希、范围、列表等算法。

  • 完全兼容MySQL协议

    由于MySQL特殊的插件式存储引擎架构，server层负责SQL解析、SQL优化、数据库对象(视图、存储过程等）管理；存储引擎层负责数据存储、索引支持、事务、buffer等，两者之间通过约定好的handler接口进行交互。SQL解析、优化与执行交给server层处理，几乎支持执行任意类型SQL访问。

 

4、Spider的劣势

 

  • Spider的表本身不支持查询缓存和全文索引，不过可以将全文索引添加在后端数据库中；

  • 如果采用物理备份，Spider无法备份后端的数据，因为数据本身是存放在后端。可以对后端的MySQL一一做物理备份；

  • Spider本身是单点，需要自己做容灾机器，比如通过VIP的方式；

  • 多了一层网络，性能上会有一些损耗，尤其是跨分区、跨表查询性能会差一些。

 

二、Spider的使用场景解析
 

 

1、垂直分表的场景和解析

 

  • 垂直分表场景图

 

 

  • 垂直分表场景解析

 

从上图可以看出，Spider后面接4台DB server，可以将不通功能的表分布到后端不通的DB server中，比如user_info的表专门存放在HostA中，user_msg表存放在了HostB中，user_detail表存放在了HostC中，user_log表存放在了HostD中。

 

在图中的红色部分，当我们执行红色部分的SQL时，Spider会通过user_info表的映射关系以及HostA的IP映射关系，将查询user_info表的请求都转发到HostA上，HostA查询完成后再将结果发给spider服务器，Spider再转发给客户端。

 

2、采用水平分表的场景

 

  • 水平分表场景图

 

 

  • 水平分表场景解析

 

Spider支持多种水平分表的模式，目前支持hash分表（hash）、范围分表（range）、列表分表（list），我这里用range来说明水平分表的工作原理。

 

从上图中可以看出Spider对user_info表针对id进行了分区，将0~100000的记录存储在了HostA，100000~200000的记录存储在了HostB，200000~300000的记录存储在了HostC，300000~400000的记录存储在了HostD。当用户访问user_info的某条或者多条记录的时候，Spider会根据分区的情况，对相关的记录落在某台或者多台DB server上，再进行转发。比如select * from user_info where id=1这个SQL，spider在收到这个请求后，会跟进分区情况选择对应的DB server进行转发。这里会将该请求转发到HostA中。HostA处理完成后，再将结果返回给Spider server，Spider再将结果转发给发起请求的客户端。

 

三、Spider引擎实战
 

 

1、Spider的安装部署

 

从Spider 10.0.0.4版本开始，Spider引擎就集成到了MariaDB中，集成后安装就非常的简单，安装步骤如下：

 

  • 安装MariaDB到Spider Server以及后端多台DB Server上；

 

安装方法非常简单，这里不在赘述，具体可以参考：https://mariadb.com/kb/en/mariadb/getting-installing-and-upgrading-mariadb/

 

  • 安装Spider引擎到Spider Server上（后端的DB Sserver不需要安装Spider引擎）

 

 
mysql -uroot -p < install_spider.sql

 

或者登录MySQL后执行

 
source /path/install_spider.sql

 

备注：install_spider.sql在share目录下面。

 

这个命令所做的事情如下：

 

创建Spider相关的系统表

 

spider_link_failed_log

spider_link_mon_servers

spider_tables

spider_xa

spider_xa_failed_log

spider_xa_member

 

创建Spider相关的表结构

 

加载Spider引擎

 

  • 检查Spider引擎是否安装成功

 

 

如果出现上图所示的结果就说明已经支持Spider引擎了。

 

2、Spider的使用实战

 

备注：本实践环境基于tspider-1.8.5环境全部验证通过。

 

  • Spider实战拓扑图

 

在实战部分，我使用了2台DB Server，部署图如下：

 

 

  • 实战前准备

 

a、创建Spider Server访问后端DB Server的权限（后面配置中需要用到）

 

 
grant all on *.* tospider_db_all@'10.128.128.91' identified by 'tospider_db_all';

 

b、创建Spider后端DB Server的配置

 

可以通过执行如下SQL的形式直接创建

 

create server backend1 foreign data wrapper mysql options (host '10.128.128.60', database 'test', user 'spider_db_all', password 'spider_db_all', port 3306);

create server backend2 foreign data wrapper mysql options (host '10.128.128.88', database 'test', user 'spider_db_all', password 'spider_db_all', port 3306);

 

也可以通过直接给mysql.servers表中直接插入相关的记录，不过后面执行flush hosts才能生效

 

insert into mysql.servers(Server_name,Host,Db,Username,Password,Port,Socket,Wrapper,Owner)values ('backend1','10.128.128.60','test','spider_db_all','spider_db_all',3306,'','mysql','');

insert into mysql.servers(Server_name,Host,Db,Username,Password,Port,Socket,Wrapper,Owner)values ('backend2','10.128.128.88','test','spider_db_all','spider_db_all',3306,'','mysql','');

 

创建完成后可以直接查询mysql.servers表，确认是否添加成功，如下截图所示：

 

 

b、创建基础测试表

 

在后端两台DB Server上创建基础测试表（在60和88上执行）

 

 

create table test_spider (

id int,

username varchar(20),

address varchar(128),

primary key (id),

key (username)

) engine=InnoDB default charset=utf8 comment 'spider test base table';

 

  • Spider引擎实战

 

a、建立垂直表（远程表进行测试）

 

 

create table test_spider (

id int,

username varchar(20),

address varchar(128),

primary key (id),

key (username)

) ENGINE=SPIDER DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='server "backend1"';

 

创建之后，执行对应增删改查，看看是否对应的操作都发生在了backend1对应的DB Server上？

 

测试完成后，删除掉Spider 服务器上的test_spider表，你会发现drop掉Spider上的表，不会导致后端DB Server上的表被删除。

 

b、建立hash分区表

 

create table test_spider (

id int,

username varchar(20),

address varchar(128),

primary key (id),

key (username)

) ENGINE=SPIDER DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='wrapper "mysql", table "test_spider"'

PARTITION BY HASH (id)

( PARTITION pt1 COMMENT = 'srv "backend1"',

PARTITION pt2 COMMENT = 'srv "backend2"') ;

 

创建之后，执行对应增删改查，看看是否对应的操作都发生在了backend1和backend2对应的DB Server上？

 

测试完成后，删除掉Spider 服务器上的test_spider表，你会发现drop掉Spider上的表，不会导致后端DB Server上的表被删除。

 

c、建立range分区表

 

 

create table test_spider (

id int,

username varchar(20),

address varchar(128),

primary key (id),

key (username)

) ENGINE=SPIDER DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='wrapper "mysql", table "test_spider"'

PARTITION BY range columns (id)

( PARTITION pt1 values less than (100000) COMMENT = 'srv "backend1"',

PARTITION pt2 values less than (200000) COMMENT = 'srv "backend2"') ;

 

创建之后，执行对应增删改查，看看是否对应的操作都发生在了backend1和backend2对应的DB Server上？

 

测试完成后，删除掉Spider 服务器上的test_spider表，你会发现drop掉Spider上的表，不会导致后端DB Server上的表被删除。

 

d、建立list分区表测试

 

create table test_spider (

id int,

username varchar(20),

address varchar(128),

primary key (id),

key (username)

) ENGINE=SPIDER DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='wrapper "mysql", table "test_spider"'

PARTITION BY list columns (id)

( PARTITION pt1 values in (1,3,5,7,9) COMMENT = 'srv "backend1"',

PARTITION pt2 values in (2,4,6,8,10) COMMENT = 'srv "backend2"') ;

 

创建之后，执行对应增删改查，看看是否对应的操作都发生在了backend1和backend2对应的DB Server上？

 

测试完成后，删除掉Spider 服务器上的test_spider表，你会发现drop掉Spider上的表，不会导致后端DB Server上的表被删除。

 

四、性能测试
 

 

性能测试可以采用sysbench来测试，和MySQL单台以及后端挂多台DB的场景进行对比，确认Spider引擎的性能和优势，由于手头没有合适的设备这部分等以后有时间再进行测试，maria'DB的官网已经有对应的测试方法和结果，有兴趣的可以去https://mariadb.com/kb/en/mariadb/spider-storage-engine-overview/查阅。

 

五、参考资料
 

 

为了撰写本文，翻阅了不少资料，感谢前辈们的贡献，罗列如下：

1、https://mariadb.com/kb/en/mariadb/spider-storage-engine-overview/

2、https://mariadb.com/kb/en/mariadb/spider/

3、https://mysqlstepbystep.com/2015/04/03/spider-for-mysql-overview/

4、http://km.oa.com/group/18974/articles/show/143399?kmref=search&from_page=1&no=2

5、http://km.oa.com/group/17613/articles/show/217681?kmref=search&from_page=1&no=1

6、http://www.chriscalender.com/getting-started-with-the-spider-storage-engine/

 

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访客 2024年03月04日

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