数据库架构设计 - 高可用，度性能，一致性，扩展性 - 数据冗余带来一致性问题
单库->分片（路由，范围，哈希，路由服务）->分片+分组
冗余读库，写库单点
冗余写库-双写可能冲突，两个写库不同的初始值相同的补偿来避免，业务层自己生成唯一ID避免冲突
双主当主从用，两个主只有一个主提供服务（读+写），两一个座位影子服务保证高可用
提升度性能，写库不建立索引，线上读库建立uid索引，线下读库简历time索引，增加读库，增加缓存
业务部直接面向db和cache，服务层屏蔽了底层负责性，不管如何，一致性都是问题
解决一致性问题，1. 中间件，某一个Key有写操作，在不一致窗口内，中间件会将这个key的读操作也路由到主库上 2. 强制读主
如果写操作：淘汰cache，写库；读操作室读cache，读库，放回cache，则可能从库读到旧数据如cache导致不一致
解决
缓存双淘汰，淘汰cache，写数据库，在主从同步延迟窗口时间后，再次发起一个异步淘汰cache的请求
更简单就是cache设超时，这个没啥好说的吧
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冗余表数据一致性
因为数据库水平切分，不是分区键的查询可能扫描多库，为提升性能，所以需要冗余
Order(oid, info_detail)
T(buyer_id, seller_id, oid)
如果用buyer_id来分库，seller_id的查询就需要扫描多库。
如果用seller_id来分库，buyer_id的查询就需要扫描多库。
T1(buyer_id, seller_id, oid)
T2(seller_id, buyer_id, oid)
同一个数据，冗余两份，一份以buyer_id来分库，满足买家的查询需求；
一份以seller_id来分库，满足卖家的查询需求。
服务层同步写冗余数据
服务层异步写，数据的双写并不再由服务来完成，服务器异步发出一个消息，通过消息总线发给一个专门的数据复制服务来写入冗余数据
线下异步写，数据的双写不再由服务层来完成，而是由线下的另一个服务或者任务来完成，比如通过binlog，最终一致性
根据业务影响的大小，谁小谁先执行
用户下单时，如果“先插入buyer表T1，再插入seller冗余表T2”，当第一步成功、第二步失败时，出现的业务影响是“买家能看到自己的订单，卖家看不到推送的订单”
相反，如果“先插入seller表T2，再插入buyer冗余表T1”，当第一步成功、第二步失败时，出现的业务影响是“卖家能看到推送的订单，卖家看不到自己的订单”
由于这个生成订单的动作是买家发起的，买家如果看不到订单，会觉得非常奇怪，并且无法支付以推动订单状态的流转，此时即使卖家看到有人下单也是没有意义的。
因此，在此例中，应该先插入buyer表T1，再插入seller表T2。
如何保证数据的一致性？
线下启动一个离线扫描工具，不停的对比正表和反表，发现数据不一致，就进行补偿修复
线下扫描增量数据，减小不一致时间窗口
实时线上消息对检测，写入T1发msg1，写入T2发msg2，这时实时订阅服务不停的收消息，假设在一小段时间内没有收到正确的消息对，则发现不一致，进行补偿
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缓存架构设计
读多写少加缓存优化性能，减少db查询。读取（读取缓存，命中返回，没命中查db再写入缓存）
所以当数据出现变化的时，就会出现不一致的问题，先更新缓存还是淘汰，先操作数据库还是先操作缓存等等问题
更新缓存：数据不但写入数据库，还会写入缓存。缓存不会增加一次未命中，命中率高
淘汰缓存，数据只写入数据库，不写入缓存，会将缓存数据淘汰 - 优选
如果更新缓存的代价很小，则更新缓存，如果代价大则淘汰缓存。因为有的缓存是计算出来的，而不仅仅是更新一个简单的值
当写操作发生时，先写库再淘汰缓存，还是先淘汰缓存，再写库？ 如果出现不一致，谁先做对业务影响小谁先执行
结论，先淘汰缓存，再写数据库
缓存架构优化（业务同时关注db和缓存，加入服务层屏蔽数据库和缓存的细节，非主流方案是异步缓存更新，业务线所有的写操作走db，读操作走缓存，由一个异步工具（binlog读取同步）做数据之间的数据同步）
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缓存与数据库的一致性
先操作缓存，在写库之前，如果读请求发生，可能导致旧数据入缓存，引发数据不一致
如何能做到先发的请求一定先执行？ 串行化思路，任务队列其实已经做了任务串行化的工作，多节点部署，多请求队列，多数据库连接
任务队列不能保证串行化，单任务多数据库连接不能保证串行化，多服务单数据库连接不能保证串行化，单服务单数据库连接可能保证串行化，但吞吐量极低，不可行
***结论，不需要全局串行化，只需要让同一个数据的访问能串行化就行，让同一个数据的访问通过同一条db连接执行（连接池选特定的）***
怎么解决全局问题？对服务连接池也改下，加入特定参数
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主从DB与Cache一致性
单库，服务层的并发读写，缓存与db交差进行，A写操作，淘汰缓存-停，B读操作，缓存未命中，读db加入缓存，A继续写库，后发起的请求B再先发起的请求A中间完成了，可能读到旧数据入缓存
主从同步，读写分离的情况下，同步延迟，读从库读到旧数据
解决，用一个异步的timer或者消息总线异步，写请求发个消息，消费者收到消息之后，异步在1S后淘汰缓存，即使在1S内有脏数据入缓存也会被再次淘汰
还可以无侵入业务系统，新增一个线下读Binlog的异步淘汰模块，读取binlog中的数据，异步淘汰缓存
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DB主从一致性架构优化
读多写少，一主多从，读写分离，冗余多个读库，写入完成后，主从同步有一个时间差
解决方案： 半同步复制，写请求在主从同步完成之后才返回成功；强制读主库；
数据库中间件，通常情况下，写请求路由到主库，读请求路由到从库，记录所有路由到写库的Key，在经验时间窗内，如果有读请求访问中间件，将请求路由到主库
由于中间件方案成本较高，可以在cache里
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多库多事物
一般 start transaction do 1 2 3 4 5 commit； 但互联网数据量大高并发，所以每个操作可能在不同的库不同的实例上，无法保证数据一致性
补偿事物：在业务端实施业务逆向操作事物，来保证数据的一致性
事物拆分分析与后置提交优化：想到两阶段提交，先预留资源，协商，最后提交，减少不一致的可能性，原理都是非常类似的
trx1.exec();
trx1.commit();
trx2.exec();
trx2.commit();
优化为：
trx1.exec();
trx2.exec();
trx1.commit();
trx2.commit();
这个小小的改动（改动成本极低），不能彻底解决多库分布式事务数据一致性问题，但能大大降低数据不一致的概率，带来的副作用是数据库连接占用时间会增长，吞吐量会降低。对于一致性与吞吐量的折衷，还需要业务架构师谨慎权衡折衷。
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Mysql并行复制: ( 主从复制 -> 从库使用单线程重放relaylog)
想要多线程并行，但。。。如何分割relaylog才能让并行操作可以保证一致性
1. 相同库上的写操作，使用相同的线程来重复日志，不同库上的写操作可以用多个线程并发重放日志； 如果是单库单表就没戏了- 作者非常支持多库方式构建db架构，可以降低主从同步的延迟
2. 单库情况下，数据的修改和事物的执行在主库也是并行操作的，利用这个，可以将主库上同事并行执行的事物分组，回放时并行执行
3. 新版Mysql将组提交信息存放在GTID中，使用mysqlbinlog工具可以看到组提交内部信息；具有相同的last_committed说明他们在一个组，可以并发回放执行
作者给出了版本对比
mysql5.5 -> 不支持并行复制，对大伙的启示：升级mysql吧
mysql5.6 -> 按照库并行复制，对大伙的启示：使用“多库”架构吧
mysql5.7 -> 按照GTID并行复制
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Mysql分区表 VS 分库分表
文章看下来就是分区表灵活度不如分库分表，运用不到分区键会很惨，不如分库分表灵活
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快速回复删掉的数据库
一般数据库架构： 主从结构、主主结构；
全量备份，增量备份： 打包，scp等； 发生问题逐层找回
延迟从库，每隔1小时同步一次主库，同步完之后立即断开
双份1小时延迟从库
可以在从库进行一些允许延时的业务，从而让资源得到充分利用
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表格属性增加技巧
增加列的问题， alter table add 列锁表时间太长；新表加触发器耗性能不一定装得下，而且可能经常扩展变更
方案
触发器方案
（1）先创建一个扩充字段后的新表user_new(uid, name, passwd, age, sex)
（2）在原表user上创建三个触发器，对原表user进行的所有insert/delete/update操作，都会对新表user_new进行相同的操作
（3）分批将原表user中的数据insert到新表user_new，直至数据迁移完成
（4）删掉触发器，把原表移走（默认是drop掉）
（5）把新表user_new重命名（rename）成原表user
版本号+通用列； 动态扩展，新旧同事存在，但无法建立索引，ext中key冗余
user(uid, name, version, ext)
（1）uid和name有查询需求，必须设计为单独的列并建立索引
（2）version是版本号字段，它对ext进行了版本解释
（3）ext采用可扩展的字符串协议载体，承载被查询的属性
扩展行；也可以动态扩展，新旧同时存在，迁移方便，各个属性都能查；一条记录会变很多行，行数会增加很多
user(uid, key, value)
很早以前有个公司还真用的就是这种；
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数据库垂直拆分、水平拆分 - 降低数据库大小，提升性能
垂直拆分：将一个属性较多，一行数据较大的表，将属性拆分到不同的表中，以降低单库的大小； - 结构不一样，属性有主键交集
垂直切分的依据：长度较短、访问频率较高的属性放在主表，长度长访问频率低的表放在扩展表，经常一起访问的属性放在一个起
因为row buffer，小而访问频率高的容易加载到Buffer，缓存更多数据，提高命中率
高并发需要主表和扩展表数据，通过服务层访问，不建议join，会消耗过多性能增加复杂度。建议两次查询
水平拆分：以某字段按规则将一个库表上的数据拆分到多个库表上，降低单库表大小 - 结构一样数据不一样
切分规则关系到负载、扩容等因素，切分后按照切分键查询Ok，但如果不按照切分键就麻烦了
针对用户侧的非uid需求，采用建立非Uid属性到uid属性的映射关系架构 - 建立一个索引表记录从查询属性到uid的映射 -> 将映射关系放入缓存 ->可否直接计算映射
计算优化 - 感觉这个还挺有意思的，记录下来
假设分8库，采用uid%8路由，潜台词是，uid的最后3个bit决定这条数据落在哪个库上，这3个bit就是所谓的“基因”。
解决方案：
•在用户注册时，设计函数login_name生成3bit基因，login_name_gene=f(login_name)，如上图粉色部分
•同时，生成61bit的全局唯一id，作为用户的标识，如上图绿色部分
•接着把3bit的login_name_gene也作为uid的一部分，如上图屎黄色部分
•生成64bit的uid，由id和login_name_gene拼装而成，并按照uid分库插入数据
•用login_name来访问时，先通过函数由login_name再次复原3bit基因，login_name_gene=f(login_name)，通过login_name_gene%8直接定位到库
针对运营侧，采用前台与后台分离的架构设计方案，容忍延迟的批量处理任务，可以参考下图，通过MQ或线下异步同步数据处理
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平滑扩容
双主同步，keepalived，虚拟IP
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跨库分页，跨多个水平切分数据库，且分库依据与排序依据为不同属性，并需要进行分页查询
单库比如 select * from t_msg order by time offset 200 limit 100
分库时，取3页数据，每个都取3页，再在内存中排序，这种增加了网络传输消耗，服务层二次排序消耗CPU，随着页码增大性能几句下降
从业务上规避，禁止跳页查询，就像我们刷网页，拉下来一点刷出来一点；
这种方式将查询order by time offset 100 limit 100，改写成order by time where time>$time_max limit 100，以后每次查询可以利用前次的时间作为条件，减少后面每次查询的网络传输量
如果业务上可以接受损失精度，可以一些统计类属性可以假定每个库差不多，所以统计db0间接可以假定db1.。。也差不多
二次查询法：？？？还是没理解透
将select * from T order by time offset 1000 limit 5
改写为select * from T order by time offset 500 limit 5
并投递给所有的分库，注意，这个offset的500，来自于全局offset的总偏移量1000，除以水平切分数据库个数2。
找到返回数据的最小值，二次查询
（1）将order by time offset X limit Y，改写成order by time offset X/N limit Y
（2）找到最小值time_min
（3）between二次查询，order by time between $time_min and $time_i_max
（4）设置虚拟time_min，找到time_min在各个分库的offset，从而得到time_min在全局的offset
（5）得到了time_min在全局的offset，自然得到了全局的offset X limit Y