深蓝色心情

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最近讨论db shard的帖子比较多,感觉很多都是在参考hibernate shard的思路,但hibernate分表真的那么好吗?我觉得它最少有2个问题: 

1. 改成shard后,代码的API调用要变。代码改动很大。 
2. 设计很复杂,不清晰,逻辑关系难以理解。 

hibernate shard基本上就是为了shard而对hibernate做的增增补补,凑合用还行,根本不具备设计上的参考价值。 

对数据库分切方面,到目前为止,我觉得还是guzz的设计最清晰,如果我说的不对,欢迎理性讨论。不管您是否使用guzz,但是guzz在数据库分切方面的设计,对于清晰的设计模式,比hibernate shard更具有借鉴意义。 

guzz垂直切分 

垂直切分是指将不同的表分别存储到不同的数据库中。guzz默认配置级支持,不需要写任何代码,可以在任何时候,在需要时,将每张表存储到自己单独的一组服务器上,应该说是垂直分切的极限了。而且设计上,无论什么时候怎么分切,都不需要你改动代码。开发时你可以让所有表在一个库上;部署时,分到多个库上;以后业务增加了,再更加分散的放。 

垂直分切简单配置方式: 

1. 声明你要用多少台数据库,数据库之间什么关系。 

Xml代码 
  1. <dialect class="org.guzz.dialect.H2Dialect"></dialect>  
  2. <dialect name="mysql5dialect" class="org.guzz.dialect.Mysql5Dialect" />  
  3. <dialect name="oracle10gdialect" class="org.guzz.dialect.Oracle10gDialect" />  
  4.   
  5. <tran>  
  6.         <dbgroup name="default" masterDBConfigName="masterDB" />  
  7.         <dbgroup name="mysql" masterDBConfigName="masterDB" slaveDBConfigName="mysqlSlaveDB" dialectName="mysql5dialect" />  
  8.         <dbgroup name="oracle" masterDBConfigName="oracleDB" dialectName="oracle10gdialect" />  
  9. </tran>   

这里我们声明了3组数据库,而且数据库类型还不一样。 

2. 对每张表,配置应该存储到那个库里 

Xml代码 
  1. <a-business dbgroup="default" name="filterWord" class="com.guzzservices.business.FilterWord" />  
  2. <a-business dbgroup="mysql" name="filterWordGroup" class="com.guzzservices.business.FilterWordGroup" />  
  3. <a-business dbgroup="oracle" name="configuration" class="com.guzzservices.business.Configuration" />  

简单的配置,将三个对象分别存储到3台不同的数据库中,完成垂直分切。 

guzz水平切表 

水平切表是指将一张大表,分切成许多小表。guzz的设计是当需要水平分表时,原先代码不变,为每个需要分切的表编写一个分表策略类,配置到系统中。然后在调用前,声明分表策略即可。 
  
  整个过程只需要新写一个类,在调用出增加一行代码即可,对原始系统入侵非常小,风险可控。 

  流程总比hibernate shard要清晰很多,具体可以看http://code.google.com/p/guzz/wiki/TutorialShadowTable?wl=zh-Hans 


数据库主从分离 

从垂直分切部分可以看到,guzz也是配置性的原生支持读写分离。如果需要增加从数据库,可以随时加上,不需要改任何代码。不需要改动代码,而且配置也不复杂,应该算是设计上的极限了吧? 

你只需要在dbgroup中增加一个属性“slaveDBConfigName”,然后在一个properties文件中加上所有你需要的从数据库连接池配置即可,从数据库可以有许多台。 

这个hibernate shard根本就没有涉及到。而且guzz允许程序控制读写库选取,和proxy模式的中间件路由各有优势,毕竟更加容易控制。如果你做过内容提前审核再允许发布的系统,就会明白proxy中间件解决不了全部问题,有些读操作不允许延迟,只能读主库,而是也是读事务,proxy中间件会很尴尬。 

异构数据库 

这个hibernate以及ibatis之类的更没有了。而且也是对应用透明的,你可以随时选择增加一种数据库,然后把某些表放到上面,如增加一个H2做应用端缓存数据库,自己完成类似Timesten + oracle的架构。 

配置方式在上面的垂直分切小节也可以看到。 

数据库连接池配置 

随着表垂直和水平切分的进行,数据库会越来越多,数据源配置也会越来越多。guzz的设计是配置分组管理,类似Mysql的配置文件。每个数据源配置都在一个组内,无论增加多少都清晰了然,不会名字相互冲突。 

示例: 
Properties代码 
  1. [masterDB]  
  2. guzz.identifer=blogMasterDB  
  3. guzz.IP=localhost  
  4. guzz.maxLoad=120  
  5. driverClass=com.mysql.jdbc.Driver  
  6. jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/blog?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8&amp;useServerPrepStmts=true  
  7. user=root  
  8. password=root  
  9. acquireIncrement=10  
  10. idleConnectionTestPeriod=60  
  11.   
  12. [updateMasterDB]  
  13. guzz.identifer=incUpdateDB1  
  14. guzz.IP=localhost  
  15. guzz.maxLoad=20  
  16. driverClass=com.mysql.jdbc.Driver  
  17. jdbcUrl=jdbc:mysql://localhost:3306/guzzSlowUpdate?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8  
  18. user=slowupdate  
  19. password=slowupdate  
  20. acquireIncrement=10  
  21. idleConnectionTestPeriod=60  
  22.   
  23. [logMasterDB]  
  24. ....  

如果一些数据库对某些连接池支持更好,guzz设计上还允许为不同的数据源指定不同的连接池实现。 

如果您需要分表,还是放弃hibernate shard或ibatis的设计模式吧,哪些只是临时拼凑出来的东西,设计上根本就不怎么样! 
posted on 2010-10-18 21:02 深蓝色心情 阅读(4185) 评论(5)  编辑  收藏 所属分类: Java

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# re: 数据库分切设计何必纠结于hibernate shard模式,应该简单化了 2010-10-18 22:09 YangL
hibernate shard大概是零七零八年的代码了吧,好像已经死了。
而guzz在国内的大型论坛应用上还是很不错的,如强国论坛、央视的投票系统。。。  回复  更多评论
  

# re: 数据库分切设计何必纠结于hibernate shard模式,应该简单化了 2010-10-19 11:29 MyYate
水平划分时如何做到排序和分组统计?这个在企业应用里使用很多。http://code.google.com/p/guzz/wiki/TutorialShadowTable?wl=zh-Hans
我看这儿没有给出sample,谢谢~  回复  更多评论
  

# re: 数据库分切设计何必纠结于hibernate shard模式,应该简单化了 2010-10-19 13:07 darkbluefeeling
@MyYate

水平分切后这方面需要手工进行多表关联查询。水平分表不能自动的进行多表路由,这样分表所带来的性能各方面优势就没有了。

对于这种情况,建议您考虑下垂直分表,把表分到不同的机器上来提高性能。
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# re: 数据库分切设计何必纠结于hibernate shard模式,应该简单化了 2010-10-26 11:10 lll
问题在于,有些系统,瓶颈就在那一张表... ... 你就是单为这张表分配个服务器也没用  回复  更多评论
  

# re: 数据库分切设计何必纠结于hibernate shard模式,应该简单化了 2010-10-27 09:32 深蓝色心情
@lll
下个更新准备支持您说到的情况,一张表分到多组机器上。  回复  更多评论
  


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