帖子中心，是互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中，一類典型的“1對(duì)多”業(yè)務(wù)，即：一個(gè)用戶能發(fā)布多個(gè)帖子，一個(gè)帖子只有一個(gè)發(fā)布者。

隨著數(shù)據(jù)量的逐步增大，并發(fā)量的逐步增大，帖子中心這種“1對(duì)多”業(yè)務(wù)，架構(gòu)應(yīng)該如何設(shè)計(jì)，有哪些因素需要考慮，是本文將要系統(tǒng)性討論的問(wèn)題。

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什么是x對(duì)x?

所謂的“1對(duì)1”，“1對(duì)多”，“多對(duì)多”，來(lái)自數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的“實(shí)體-關(guān)系”ER模型，用來(lái)描述實(shí)體之間的映射關(guān)系。

什么是“1對(duì)1”業(yè)務(wù)?

用戶中心，一個(gè)用戶只有一個(gè)登錄名，一個(gè)登錄名只對(duì)應(yīng)一個(gè)用戶，這是典型的1對(duì)1業(yè)務(wù)。

什么是“1對(duì)多”業(yè)務(wù)?

帖子中心，一個(gè)用戶可以發(fā)多條微博，一條微博只有一個(gè)發(fā)送者，這是典型的1對(duì)多業(yè)務(wù)。

什么是“多對(duì)多”業(yè)務(wù)?

feed關(guān)注，一個(gè)用戶可以關(guān)注多個(gè)用戶，一個(gè)用戶也可以被多個(gè)用戶關(guān)注，這是典型的多對(duì)多業(yè)務(wù)。

帖子中心是個(gè)什么業(yè)務(wù)，有什么典型的業(yè)務(wù)需求?

帖子中心是一個(gè)典型的1對(duì)多業(yè)務(wù)。

一個(gè)用戶可以發(fā)布多個(gè)帖子，一個(gè)帖子只對(duì)應(yīng)一個(gè)發(fā)布者。

任何脫離業(yè)務(wù)的架構(gòu)設(shè)計(jì)都是耍流氓，先來(lái)看看帖子中心對(duì)應(yīng)的業(yè)務(wù)需求。

帖子中心，是一個(gè)提供帖子發(fā)布，修改，刪除，查看，搜索的服務(wù)。

帖子中心，有什么寫操作?

• 發(fā)布(insert)帖子;
• 修改(update)帖子;
• 刪除(delete)帖子;

帖子中心，有什么讀操作?

• 通過(guò)tid查詢(select)帖子實(shí)體，單行查詢;
• 通過(guò)uid查詢(select)用戶發(fā)布過(guò)的帖子，列表查詢;
• 帖子檢索(search)，例如通過(guò)時(shí)間、標(biāo)題、內(nèi)容搜索符合條件的帖子;

在數(shù)據(jù)量較大，并發(fā)量較大的時(shí)候，架構(gòu)如何設(shè)計(jì)?

典型的，通常通過(guò)元數(shù)據(jù)與索引數(shù)據(jù)分離的架構(gòu)設(shè)計(jì)方法。

架構(gòu)中的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，如上圖所示：

• tiezi-center：帖子服務(wù);
• tiezi-db：提供元數(shù)據(jù)存儲(chǔ);
• tiezi-search：帖子搜索服務(wù);
• tiezi-index：提供索引數(shù)據(jù)存儲(chǔ);
• MQ：tiezi-center與tiezi-search通訊媒介，一般不直接使用RPC調(diào)用，而是通過(guò)MQ對(duì)兩個(gè)子系統(tǒng)解耦。

此時(shí)，讀需求怎么滿足?

tiezi-center和tiezi-search分別滿足兩類不同的讀需求。

如上圖所示：

• tid和uid上的查詢需求，可以由tiezi-center從元數(shù)據(jù)讀取并返回;
• 其他類檢索需求，可以由tiezi-search從索引數(shù)據(jù)檢索并返回;

寫需求怎么辦呢?

至于寫需求，如上圖所示：

• 增加，修改，刪除的操作都會(huì)從tiezi-center發(fā)起;
• tiezi-center修改元數(shù)據(jù);
• tiezi-center將信息修改通知發(fā)送給MQ;
• tiezi-search從MQ接受修改信息;
• tiezi-search修改索引數(shù)據(jù);

tiezi-search，搜索架構(gòu)不是本文的重點(diǎn)，不再展開，后文將重點(diǎn)描述帖子中心元數(shù)據(jù)水平切分設(shè)計(jì)。

帖子中心，數(shù)據(jù)庫(kù)元數(shù)據(jù)如何設(shè)計(jì)?

帖子中心業(yè)務(wù)，很容易了解到，其核心元數(shù)據(jù)為：

t_tiezi(tid, uid, time, title, content, …); 

其中：

• tid為帖子ID，主鍵;
• uid為用戶ID，發(fā)帖人;
• time, title, content …等為帖子屬性;

數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)上，在業(yè)務(wù)初期，單庫(kù)就能滿足元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要求。

• tiezi-center：帖子中心服務(wù)，對(duì)調(diào)用者提供友好的RPC接口;
• tiezi-db：對(duì)帖子數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ);

在相關(guān)字段上建立索引，就能滿足相關(guān)業(yè)務(wù)需求。

• 帖子記錄查詢，通過(guò)tid查詢，約占讀請(qǐng)求量90%;

select * from t_tiezi where tid=$tid 

• 帖子列表查詢，通過(guò)uid查詢其發(fā)布的所有帖子，約占讀請(qǐng)求量10%;

select * from t_tiezi where uid=$uid 

隨著數(shù)據(jù)量越來(lái)越大，如何進(jìn)行水平切分，對(duì)存儲(chǔ)容量進(jìn)行線性擴(kuò)展呢?

方案一：帖子ID切分法

既然是帖子中心，并且帖子記錄查詢量占了總請(qǐng)求的90%，很容易想到通過(guò)tid字段取模來(lái)進(jìn)行水平切分。

這個(gè)方法簡(jiǎn)單直接，優(yōu)點(diǎn)：

• 100%寫請(qǐng)求可以直接定位到庫(kù);
• 90%的讀請(qǐng)求可以直接定位到庫(kù);

缺點(diǎn)也很明顯：

一個(gè)用戶發(fā)布的所有帖子可能會(huì)落到不同的庫(kù)上，10%的請(qǐng)求通過(guò)uid來(lái)查詢會(huì)比較麻煩;

如上圖，一個(gè)uid訪問(wèn)需要遍歷所有庫(kù)。

有沒(méi)有一種切分方法，確保同一個(gè)用戶發(fā)布的所有帖子都落在同一個(gè)庫(kù)上，而在查詢一個(gè)用戶發(fā)布的所有帖子時(shí)，不需要去遍歷所有的庫(kù)呢?

方案二：用戶ID切分法

使用uid來(lái)分庫(kù)可以解決這個(gè)問(wèn)題。

新的問(wèn)題出現(xiàn)了：如果使用uid來(lái)分庫(kù)，確保了一個(gè)用戶的帖子數(shù)據(jù)落在同一個(gè)庫(kù)上，那通過(guò)tid來(lái)查詢，就不知道這個(gè)帖子落在哪個(gè)庫(kù)上了，豈不是還需要遍歷全庫(kù)，需要怎么優(yōu)化呢?

tid的查詢是單行記錄查詢，只要在數(shù)據(jù)庫(kù)(或者緩存)記錄tid到uid的映射關(guān)系，就能解決這個(gè)問(wèn)題。

新增一個(gè)索引庫(kù)：

t_mapping(tid, uid); 

• 這個(gè)庫(kù)只有兩列，可以承載很多數(shù)據(jù);
• 即使數(shù)據(jù)量過(guò)大，索引庫(kù)可以利用tid水平切分;
• 這類kv形式的索引結(jié)構(gòu)，可以很好的利用cache優(yōu)化查詢性能;
• 一旦帖子發(fā)布，tid和uid的映射關(guān)系就不會(huì)發(fā)生變化，cache的命中率會(huì)非常高;

使用uid分庫(kù)，并增加索引庫(kù)記錄tid到uid的映射關(guān)系之后，每當(dāng)有uid上的查詢，可以通過(guò)uid直接定位到庫(kù)。

每當(dāng)有tid上的查詢，可以先查mapping表得到uid，再通過(guò)uid定位到庫(kù)。

這個(gè)方法的優(yōu)點(diǎn)是：

• 一個(gè)用戶發(fā)布的所以帖子落在同一個(gè)庫(kù)上;
• 10%的請(qǐng)求過(guò)過(guò)uid來(lái)查詢列表，可以直接定位到庫(kù);
• 索引表cache命中率非常高，因?yàn)閠id與uid的映射關(guān)系不會(huì)變;

缺點(diǎn)也很明顯：

• 90%的tid請(qǐng)求，以及100%的修改請(qǐng)求，不能直接定位到庫(kù)，需要先進(jìn)行一次索引表的查詢，當(dāng)然這個(gè)查詢非常塊，通常在5ms內(nèi)可以返回;
• 數(shù)據(jù)插入時(shí)需要操作元數(shù)據(jù)與索引表，可能引發(fā)潛在的一致性問(wèn)題;

有沒(méi)有一種方法，既能夠通過(guò)uid定位到庫(kù)，又不需要建立索引表來(lái)進(jìn)行二次查詢呢，使得uid和tid都能夠直接一次命中的方案呢?

方案三：基因法

(1) 什么是分庫(kù)基因?

通過(guò)uid分庫(kù)，假設(shè)分為16個(gè)庫(kù)，采用uid%16的方式來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)路由，這里的uid%16，其本質(zhì)是uid的最后4個(gè)bit決定這行數(shù)據(jù)落在哪個(gè)庫(kù)上，這4個(gè)bit，就是分庫(kù)基因。

(2) 什么是基因法分庫(kù)?

在“1對(duì)多”的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，使用“1”分庫(kù)，在“多”的數(shù)據(jù)id生成時(shí)，id末端加入分庫(kù)基因，就能同時(shí)滿足“1”和“多”的分庫(kù)查詢需求。

如上圖所示，uid=666的用戶發(fā)布了一條帖子(666的二進(jìn)制表示為：1010011010)：

• 使用uid%16分庫(kù)，決定這行數(shù)據(jù)要插入到哪個(gè)庫(kù)中;
• 分庫(kù)基因是uid的最后4個(gè)bit，即1010;
• 在生成tid時(shí)，先使用一種分布式ID生成算法生成前60bit(上圖中綠色部分);
• 將分庫(kù)基因加入到tid的最后4個(gè)bit(上圖中粉色部分);
• 拼裝成最終的64bit帖子tid(上圖中藍(lán)色部分);

這般，保證了同一個(gè)用戶發(fā)布的所有帖子的tid，都落在同一個(gè)庫(kù)上，tid的最后4個(gè)bit都相同，于是：

• 通過(guò)uid%16能夠定位到庫(kù);
• 通過(guò)tid%16也能定位到庫(kù);

有人要問(wèn)了，同一個(gè)uid發(fā)布的tid落在同一個(gè)庫(kù)上，會(huì)不會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)不均衡?

只要uid是均衡的，每個(gè)用戶發(fā)布的平均帖子數(shù)是均衡的，每個(gè)庫(kù)的數(shù)據(jù)就是均衡的。

又有人要問(wèn)了，最開始分16庫(kù)，分庫(kù)基因是4bit，未來(lái)要擴(kuò)充成32庫(kù)，分庫(kù)基因變成了5bit，那怎么辦?

需要提前做好容量預(yù)估，例如事先規(guī)劃好5年內(nèi)數(shù)據(jù)增長(zhǎng)256庫(kù)足夠，就提前預(yù)留8bit基因。

總結(jié)

將以“帖子中心”為典型的“1對(duì)多”類業(yè)務(wù)，在架構(gòu)上，采用元數(shù)據(jù)與索引數(shù)據(jù)分離的架構(gòu)設(shè)計(jì)方法：

• 帖子服務(wù)，元數(shù)據(jù)滿足uid和tid的查詢需求;
• 搜索服務(wù)，索引數(shù)據(jù)滿足復(fù)雜搜索尋求;

對(duì)于元數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，在數(shù)據(jù)量較大的情況下，有三種常見(jiàn)的切分方法：

• tid切分法，按照tid分庫(kù)，同一個(gè)用戶發(fā)布的帖子落在不同的庫(kù)上，通過(guò)uid來(lái)查詢要遍歷所有庫(kù);
• uid切分法，按照uid分庫(kù)，同一個(gè)用戶發(fā)布的帖子落在同一個(gè)庫(kù)上，需要通過(guò)索引表或者緩存來(lái)記錄tid與uid的映射關(guān)系，通過(guò)tid來(lái)查詢時(shí)，先查到uid，再通過(guò)uid定位庫(kù);
• 基因法，按照uid分庫(kù)，在生成tid里加入uid上的分庫(kù)基因，保證通過(guò)uid和tid都能直接定位到庫(kù);

【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系原作者】

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