干货：20个MySQL开源数据库架构设计原则

　　开源数据库架构设计原则

　　01. 技术选型

　　选择成熟的平台和技术，同时是最熟悉的，能做到极致的，用好不用坏，用熟不用生。目前业界的MySQL主流分支版本有Oracle官方版本的MySQL、Percona Server、MariaDB。

　　02. 高可用选择

　　高可用解决方案探讨的本质上是低宕机时间解决方案，可以理解成高可用的反面是不可用，绝大部分情况下数据库宕机才会导致数据库不可用。随着技术发展，开源数据库方面很多高可用组件（主从复制、半同步、MGR、MHA、Galera Cluster），对应场景，只有适合的，没有万能的，需要理解每个高可用优缺点。

　　03. 表设计

　　表设计方面目前一致坚持和提倡的原则：

　　单表数据量

　　所有表都需要添加注释，单表数据量建议控制在 3000 万以内

　　不保存大字段数据

　　不在数据库中存储图片、文件等大数据

　　表使用规范

　　拆分大字段和访问频率低的字段，分离冷热数据

　　单表字段数控制在 20 个以内

　　索引规范

　　1.单张表中索引数量不超过 5 个

　　2.单个索引中的字段数不超过 5 个

　　3.INNODB 主键推荐使用自增列，主键不应该被修改，字符串不应该做主键，

　　如果不指定主键，INNODB 会使用唯一且非空值索引代替

　　4.如果是复合索引，区分最大的字段放在索引前面

　　5. 避免冗余或重复索引：合理创建联合索引（避免冗余）

　　6. 不在低基数列上建立索引，例如‘性别’

　　7. 不在索引列进行数学运算和函数运算

　　字符集utf8mb4（偏生字，表情符）

　　04. 优化原则

　　

　　05. 复制方式

　　MySQL复制方式提供异步方式、半同步方式、全局事务强一致性、binglog同步。需要不同业务系统间 或 两个数据库间进行同步。异步方式可以防止故障和效率问题的蔓延，扩大化；但强一致性会更复杂，并发、事务大小都有求限制。

　　06. 分离原则

　　区分核心的业务，重要业务，渠道，内部业务的业务系统，对不同的系统设置不同的架构。为核心业务设置 最佳为分库，多活 专用高速公路，其他业务可以做读写分离，缓存。

　　07. 扩展性

　　对于系统来说扩展性很重要，尽量做到水平扩展。避免过度依赖纵向扩展，同时具备纵向，横向扩展的能力，例如无状态应用应该多套负载均衡多活部署，数据库分库架构。

　　08. 读写分离

　　读多写少场景（10%写 90%读）

　　复制存在延迟，业务对延迟不敏感的

　　实现方式：

　　1. 通过应用代码配置读写分离，

　　2. 通过中间代理方式路由只读库 &

　　3. 业务和数据库为一个单位

　　09. 分库分表

　　当表中数据记录的数量超过3000万条，再好的索引也已经不能提高数据查询的速度，这时需要将表拆分成更多的小表，增加性能，增加弹性，避免发生垮库进行操作。

　　引入中间价要考虑性能代价，聚合需求。

　　分库原则尽量在app 上层进行分库，就是流量。

　　分多少合适：可用性和性能满足TPS。

　　路由：写入配置文件 或则 插表 或则 zookeeper。

　　10. 归档原则

　　历史数据定期进行归档 或则 移到其他大数据平台。能让轻量级数据库更多缓存有用的数据。

　　在MySQL分区表里 注意要避免分区锁，只能写读的场景。

　　11. 连接池的要求

　　长链接，自动重链，延时和异常记录， 弹性链接，检测满，异常告警，进阶要求

　　是记录所有访问情况，可以扩展出很多能力。

　　应用和数据库连接池设置，数据库允许的连接数设置，常见问题。

　　A ）应用的数据库连接池设置偏小，一旦数据库相应慢（新上线应用，缺少索引 等）则应。

　　用排队严重，甚至雪崩，而遗憾的是数据库能力还远为用尽。

　　B ）不具备失效及时发现和重新链接数据库能力。

　　C ）隔离级别设置：RR 和 RC下不同的表现。

　　12. 应用解耦

　　通过应用访问数据库而不是直接访问，重要业务不能依赖低保障级别的系统，应用层重要业务和普通业务解耦，关键业务要独立。

　　13. 组件失效免疫能力

　　单一应用，单一硬件，甚至单一基础设施，单一站点容灾，业务影响，故障恢复能力，要季度级别进行演练。

　　14. 关键词组件减负

　　特别是数据库访问，数据库成本最高，扩展性最难，可用性保障最难，恢复难度和时间最大。

　　减负：能不用就不用，使用最简单，成本最低的语句，避免大事务，慎用两阶段事务。

　　15. 灰度数据库

　　减少发布时变更数据库对全局的影响，只有应用程序灰度是不够的，还要有专门的灰度数据库。在分库、读写分离架构下，一套含数据库的完整应用架构，变的很自然。

　　所为灰度环境就是生产环境，生产数据，所影响的也是生产环境，只是范围比测试环境更广，更真实。其实就是小范围的生产环境。类似于游戏内测。

　　16. 高仿真架构体系

　　建立高仿真架构体系

　　数据库，操作系统升级：应用是否适应，性能会变好， 还是变坏

　　应用上线发布，系统变更（列如换平台），提前判断业务影响和性能瓶颈

　　应对突发交易量，例如双十一，性能极限在哪里，瓶颈在哪里。

　　17. 容灾保障

　　高可用是运维核心要求，容灾是最后屏障

　　例如 双活比单活好，MGR比复制架构好，重要系统要做好高可用，容灾建设。

　　18. 多中心建设

　　冗余是基础，多中心建设是为了提升容灾能力和扩展能力，并保障业务。

　　19. 应用和数据库是一个整体

　　应用和运维人员一起，解决应用解耦，数据库解耦，追账补数，业务监控，应用路由，故障切换等。可用性，效率，故障恢复等方面都要一起参与。

　　20. 性能提升

　　开源数据库使用应该合理且有效的结合周边的其他类型数据库，做到性能最大化。比如：Redis、MongoDB、ES、ClickHouse等。

　　总结

　　1. 最适合的架构是结合软件特性和业务场景，又能取得成本收益平衡；

　　2. 大数据情况下可以是利用读写分离、分库分表，但要选择合适的；

　　3. 不适合分库的应该考虑竭尽所能把核心库做小，然后通过垂直扩展来扩容；

　　4. 用尽各种技术， 高可用 和 容灾手段保证其可用。