关于数据库表拆分.docx

又拍网是一个照片分享社区，从2005年6月至今积累了260万用户，1.1亿张照片，目前的日访问量为200多万。5年的发展历程里经历过许多起伏，也积累了一些经验，在这篇文章里，我要介绍一些我们在技术上的积累。 在构建大型在线服务的过程中，数据库的设计与优化是关键的一环，尤其对于像又拍网这样存储海量照片和用户数据的社区。本文主要讨论了又拍网在数据库分库设计方面的实践与经验，以应对不断增长的数据量和访问压力。 又拍网的技术架构基于一系列开源软件，包括MySQL、PHP、nginx、Python、memcached、redis、Solr、Hadoop和RabbitMQ等。PHP用于Web逻辑，Python则处理内部服务和后台任务，而JavaScript在客户端发挥重要作用。为了解决PHP的单线程限制，引入了Python处理耗时任务，并通过RabbitMQ的消息队列系统协调PHP和Python之间的任务触发。 数据库方面，随着照片数量的急剧增加，又拍网的MySQL集群经历了从单一主库到多主库多从库的演变。最初的架构是一主一从，从库仅用于备份和容灾。随着压力增大，引入了memcached缓存单行数据，然后通过增加从库来分散查询负载。然而，随着数据量的持续增长，主库的写压力变得不可忽视。 为了解决这个问题，又拍网采用了数据库拆分策略。数据库拆分分为垂直拆分和水平拆分。垂直拆分是根据功能模块将表分布到不同数据库，例如将群组相关表与照片相关表分开，这种方式简单但可能无法完全解决问题。相比之下，水平拆分是将同一表的数据分割到多个数据库中，所有数据库的表结构相同。水平拆分更适用于数据增长快速的情况，例如又拍网用户上传的照片。 确定拆分规则是实施水平拆分的关键。又拍网选择了根据用户进行拆分，每个用户对应一个数据库。一种简单的方法是按用户ID的奇偶性分配，但这限制了数据库的数量。另一种是按用户ID区间分配，允许灵活扩展，但增加节点时需要重新分配数据，可能导致大规模数据迁移。 在实践中，又拍网可能采用了更复杂的算法，如哈希或一致性哈希，以确保用户与数据库的映射同时满足扩展性和数据均匀分布的要求。这种方法能够在增加数据库节点时，尽可能减少数据迁移的复杂性，确保系统的稳定运行。 数据库分库设计是应对高并发和大数据量的关键策略。又拍网通过垂直拆分和水平拆分的结合，以及合理的数据分配算法，成功地解决了照片分享社区的数据库压力问题，为其他类似服务提供了有价值的参考经验。在不断变化的技术环境中，持续优化数据库架构，以适应业务增长和用户需求，是任何大型在线服务都需要面对的挑战。