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為什么要引入數據庫中間件

發布時間:2021-11-29 11:13:26 來源:億速云 閱讀:186 作者:柒染 欄目:數據庫

為什么要引入數據庫中間件,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

不少朋友經常會問我以下問題:

  • 58到家有沒有使用數據庫中間件

  • 使用了什么數據庫中間件,是自研,還是第三方

  • 怎么實現的,是基于客戶端的中間件,還是基于服務端的中間件

  • 使用中間件后,join/子查詢/集函數/事務等問題是怎么解決的

你是不是也有類似的疑問?

然而,“究竟為什么要引入數據庫中間件”卻很少有人問及。  “架構師之路”文章思路,以解決“為什么”為優先,借著近期撰寫互聯網分層架構系列文章,講一講這個核心問題:

  • 究竟為什么要引入數據庫中間件

為什么要引入數據庫中間件

經過連續分層架構演進,DAO層,基礎數據服務化,通用業務服務化,前后端分離之后,一個業務系統的后端結構如上:

  • web-view層通過http接口,從web-data獲取json數據(前后端分離)

  • web-data層通過RPC接口,從biz-service獲取數據(通用業務服務)

  • biz-service層通過RPC接口,從base-service獲取數據(基礎數據服務)

  • base-service層通過DAO,從db獲取數據(DAO)

  • db存儲數據

隨著時間的推移,數據量會越來越大,base-service通過DAO來訪問db的性能會越來越低,需要開始考慮對db進行水平切分,一旦db進行水平切分,原來很多SQL可以支持的功能,就需要base-service層來進行特殊處理:

  • 有些數據需要路由到特定的水平切分庫

  • 有些數據不確定落在哪一個水平切分庫,就需要訪問所有庫

  • 有些數據需要訪問全局的庫,拿到數據的全局視野,到service層進行額外處理

  • …

更具體的,對于前臺高并發的業務,db水平切分后,有這么幾類典型的業務場景及應對方案。特別強調一下,此處應對的是“前臺”“高并發”“db水平切分”的場景,對于后臺的需求,將通過前臺與后臺分離的架構處理,不在此處討論。

一:partition key上的單行查詢

典型場景:通過uid查詢user

場景特點:

  • 通過patition key查詢

  • 每次只返回一行記錄

解決方案:base-service層通過patition key來進行庫路由

為什么要引入數據庫中間件

如上圖:

  • user-service底層user庫,分庫patition key是uid

  • uid上的查詢,user-service可以直接定位到庫

二、非patition key上的單行查詢

典型場景:通過login_name查詢user

場景特點:

  • 通過非patition key查詢

  • 每次只返回一行記錄

解決方案1:base-service層訪問所有庫

為什么要引入數據庫中間件

如上圖:

  • user-service通過login_name先查全庫

  • 結果集在user-service再合并,最終返回一條記錄

解決方案2:base-service先查mapping庫,再通過patition key路由

為什么要引入數據庫中間件

如上圖:

  • 新建mapping庫,記錄login_name到uid的映射關系

  • 當有非 patition key的查詢時,先通過login_name查詢uid

  • 再通過patition key進行路由,最終返回一條記錄

解決方案3:基因法

關于“基因法”解決非patition key上的查詢需求詳見《分庫后,非patition key上訪問的多種解決辦法》。

三、patition key上的批量查詢

典型場景:用戶列表uid上的IN查詢

場景特點:

  • 通過patition key查詢

  • 每次返回多行記錄

解決方案1:base-service層訪問所有庫,結果集到base-service合并

解決方案2:base-service分析路由規則,按需訪問

為什么要引入數據庫中間件

如上圖:

  • base-service根據路由規則分析,判斷出有些數據落在庫1,有些數據落在庫2

  • base-service按需訪問相關庫,而不是訪問全庫

  • base-service合并結果集,返回列表數據

四、非patition key上的夸庫分頁需求

關于分庫后,夸庫分頁的查詢需求,詳見《業界難題,夸庫分頁的四種方案》。

五、其他需求…

本文寫到這里,上述一、二、三、四、五其實都不是重點,base-service層通過各種各樣的奇技淫巧,能夠解決db水平切分后的數據訪問問題,只不過:

base-service層的復雜度提高了

數據的獲取效率降低了

當需要進行db水平切分的base-service越來越多以后,此時分層架構會變成下面這個樣子:

為什么要引入數據庫中間件

底層的復雜性會擴散到各個base-service,所有的base-service都要關注:

  • patition key路由

  • 非patition key查詢,先mapping,再路由

  • 先全庫,再合并

  • 先分析,再按需路由

  • 夸庫分頁處理

  • …

這個架構圖是不是看上去很別扭?如何讓數據的獲取更加高效快捷呢?

數據庫中間件的引入,勢在必行。

為什么要引入數據庫中間件

這是“基于服務端”的數據庫中間件架構圖:

  • base-service層,就像訪問db一樣,訪問db-proxy,高效獲取數據

  • 所有底層的復雜性,都屏蔽在db-proxy這一層 

為什么要引入數據庫中間件

這是“基于客戶端”的數據庫中間件架構圖:

  • base-service層,通過db-proxy.jar,高效獲取數據

  • 所有底層的復雜性,都屏蔽在db-proxy.jar這一層

為什么要引入數據庫中間件

當數據庫水平切分,base-service層獲取db數據過于復雜,成為通用痛點的時候,就應該抽象出數據庫中間件,簡化數據獲取過程,提高數據獲取效率,向上游屏蔽底層的復雜性。

關于為什么要引入數據庫中間件問題的解答就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。

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