多對多業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)庫水平切分架構(gòu)一次搞定
一、什么是多對多關(guān)系
所謂的“多對多”，來自數(shù)據(jù)庫設(shè)計中的“實體-關(guān)系”ER模型，用來描述實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，一個學(xué)生可以選修多個課程，一個課程可以被多個學(xué)生選修，這里學(xué)生與課程時間的關(guān)系，就是多對多關(guān)系。
二、好友中心業(yè)務(wù)分析
好友關(guān)系主要分為兩類，弱好友關(guān)系與強好友關(guān)系，兩類都有典型的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品應(yīng)用。
弱好友關(guān)系的建立，不需要雙方彼此同意：
- 用戶A關(guān)注用戶B，不需要用戶B同意，此時用戶A與用戶B為弱好友關(guān)系，對A而言，暫且理解為“關(guān)注”;
- 用戶B關(guān)注用戶A，也不需要用戶A同意，此時用戶A與用戶B也為弱好友關(guān)系，對A而言，暫且理解為“粉絲”;
微博粉絲是一個典型的弱好友關(guān)系應(yīng)用。
強好友關(guān)系的建立，需要好友關(guān)系雙方彼此同意：
- 用戶A請求添加用戶B為好友，用戶B同意，此時用戶A與用戶B則互為強好友關(guān)系，即A是B的好友，B也是A的好友;
QQ好友是一個典型的強好友關(guān)系應(yīng)用。
好友中心是一個典型的多對多業(yè)務(wù)，一個用戶可以添加多個好友，也可以被多個好友添加，其典型架構(gòu)為：
- friend-service：好友中心服務(wù)，對調(diào)用者提供友好的RPC接口
- db：對好友數(shù)據(jù)進行存儲
三、弱好友關(guān)系-元數(shù)據(jù)簡版實現(xiàn)
通過弱好友關(guān)系業(yè)務(wù)分析，很容易了解到，其核心元數(shù)據(jù)為：
- guanzhu(uid, guanzhu_uid);
- fensi(uid, fensi_uid);
其中：
- guanzhu表，用戶記錄uid所有關(guān)注用戶guanzhu_uid
- fensi表，用來記錄uid所有粉絲用戶fensi_uid
需要強調(diào)的是，一條弱關(guān)系的產(chǎn)生，會產(chǎn)生兩條記錄，一條關(guān)注記錄，一條粉絲記錄。
例如：用戶A(uid=1)關(guān)注了用戶B(uid=2)，A多關(guān)注了一個用戶，B多了一個粉絲，于是：
- guanzhu表要插入{1, 2}這一條記錄，1關(guān)注了2
- fensi表要插入{2, 1}這一條記錄，2粉了1
(1) 如何查詢一個用戶關(guān)注了誰呢?
回答：在guanzhu的uid上建立索引：
- select * from guanzhu where uid=1;
即可得到結(jié)果，1關(guān)注了2。
(2) 如何查詢一個用戶粉了誰呢?
回答：在fensi的uid上建立索引：
- select * from fensi where uid=2;
即可得到結(jié)果，2粉了1。
四、強好友關(guān)系-元數(shù)據(jù)實現(xiàn)一
通過強好友關(guān)系業(yè)務(wù)分析，很容易了解到，其核心元數(shù)據(jù)為：
- friend(uid1, uid2);
其中：
- uid1，強好友關(guān)系中一方的uid
- uid2，強好友關(guān)系中另一方的uid
(1) uid=1的用戶添加了uid=2的用戶，雙方都同意加彼此為好友，這個強好友關(guān)系，在數(shù)據(jù)庫中應(yīng)該插入記錄{1, 2}還是記錄{2,1}呢?
回答：都可以
為了避免歧義，可以人為約定，插入記錄時uid1的值必須小于uid2。
例如：有uid=1,2,3三個用戶，他們互為強好友關(guān)系，那邊數(shù)據(jù)庫中可能是這樣的三條記錄
- {1, 2}
- {2, 3}
- {1, 3}
(2) 如何查詢一個用戶的好友呢?
回答：假設(shè)要查詢uid=2的所有好友，只需在uid1和uid2上建立索引，然后：
- select * from friend where uid1=2
- union
- select * from friend where uid2=2
即可得到結(jié)果。
作業(yè)，為何不使用：
- select * from friend uid1=2 or uid2=2
五、強好友關(guān)系-元數(shù)據(jù)實現(xiàn)二
強好友關(guān)系是弱好友關(guān)系的一個特例，A和B必須互為關(guān)注關(guān)系(也可以說，同時互為粉絲關(guān)系)，即也可以使用關(guān)注表和粉絲表來實現(xiàn)：
- guanzhu(uid, guanzhu_uid);
- fensi(uid, fensi_uid);
例如：用戶A(uid=1)和用戶B(uid=2)為強好友關(guān)系，即相互關(guān)注：
用戶A(uid=1)關(guān)注了用戶B(uid=2)，A多關(guān)注了一個用戶，B多了一個粉絲，于是：
- guanzhu表要插入{1, 2}這一條記錄
- fensi表要插入{2, 1}這一條記錄
同時，用戶B(uid=2)也關(guān)注了用戶A(uid=1)，B多關(guān)注了一個用戶，A多了一個粉絲，于是：
- guanzhu表要插入{2, 1}這一條記錄
- fensi表要插入{1, 2}這一條記錄
六、數(shù)據(jù)冗余是實現(xiàn)多對多關(guān)系水平切分的常用實踐
對于強好友關(guān)系的兩類實現(xiàn)：
- friend(uid1, uid2)表
- 數(shù)據(jù)冗余guanzhu表與fensi表(后文稱正表T1與反表T2)
在數(shù)據(jù)量小時，看似無差異，但數(shù)據(jù)量大時，數(shù)據(jù)冗余的優(yōu)勢就體現(xiàn)出來了：
- friend表，數(shù)據(jù)量大時，如果使用uid1來分庫，那么uid2上的查詢就需要遍歷多庫
- 正表T1與反表T2通過數(shù)據(jù)冗余來實現(xiàn)好友關(guān)系，{1, 2}{2,1}分別存在于兩表中，故兩個表都使用uid來分庫，均只需要進行一次查詢，就能找到對應(yīng)的關(guān)注與粉絲，而不需要多個庫掃描
數(shù)據(jù)冗余，是多對多關(guān)系，在數(shù)據(jù)量大時，數(shù)據(jù)水平切分的常用實踐。
七、如何進行數(shù)據(jù)冗余
接下來的問題轉(zhuǎn)化為，好友中心服務(wù)如何來進行數(shù)據(jù)冗余，常見有三種方法。
方法一：服務(wù)同步冗余
顧名思義，由好友中心服務(wù)同步寫冗余數(shù)據(jù)，如上圖1-4流程：
- 業(yè)務(wù)方調(diào)用服務(wù)，新增數(shù)據(jù)
- 服務(wù)先插入T1數(shù)據(jù)
- 服務(wù)再插入T2數(shù)據(jù)
- 服務(wù)返回業(yè)務(wù)方新增數(shù)據(jù)成功
優(yōu)點：
- 不復(fù)雜，服務(wù)層由單次寫，變兩次寫
- 數(shù)據(jù)一致性相對較高(因為雙寫成功才返回)
缺點：
- 請求的處理時間增加(要插入次，時間加倍)
- 數(shù)據(jù)仍可能不一致，例如第二步寫入T1完成后服務(wù)重啟，則數(shù)據(jù)不會寫入T2
如果系統(tǒng)對處理時間比較敏感，引出常用的第二種方案
方法二：服務(wù)異步冗余
數(shù)據(jù)的雙寫并不再由好友中心服務(wù)來完成，服務(wù)層異步發(fā)出一個消息，通過消息總線發(fā)送給一個專門的數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù)來寫入冗余數(shù)據(jù)，如上圖1-6流程：
- 業(yè)務(wù)方調(diào)用服務(wù)，新增數(shù)據(jù)
- 服務(wù)先插入T1數(shù)據(jù)
- 服務(wù)向消息總線發(fā)送一個異步消息(發(fā)出即可，不用等返回，通常很快就能完成)
- 服務(wù)返回業(yè)務(wù)方新增數(shù)據(jù)成功
- 消息總線將消息投遞給數(shù)據(jù)同步中心
- 數(shù)據(jù)同步中心插入T2數(shù)據(jù)
優(yōu)點：
- 請求處理時間短(只插入1次)
缺點：
- 系統(tǒng)的復(fù)雜性增加了，多引入了一個組件(消息總線)和一個服務(wù)(專用的數(shù)據(jù)復(fù)制服務(wù))
- 因為返回業(yè)務(wù)線數(shù)據(jù)插入成功時，數(shù)據(jù)還不一定插入到T2中，因此數(shù)據(jù)有一個不一致時間窗口(這個窗口很短，最終是一致的)
- 在消息總線丟失消息時，冗余表數(shù)據(jù)會不一致
如果想解除“數(shù)據(jù)冗余”對系統(tǒng)的耦合，引出常用的第三種方案
方法三：線下異步冗余
數(shù)據(jù)的雙寫不再由好友中心服務(wù)來完成，而是由線下的一個服務(wù)或者任務(wù)來完成，如上圖1-6流程：
- 業(yè)務(wù)方調(diào)用服務(wù)，新增數(shù)據(jù)
- 服務(wù)先插入T1數(shù)據(jù)
- 服務(wù)返回業(yè)務(wù)方新增數(shù)據(jù)成功
- 數(shù)據(jù)會被寫入到數(shù)據(jù)庫的log中
- 線下服務(wù)或者任務(wù)讀取數(shù)據(jù)庫的log
- 線下服務(wù)或者任務(wù)插入T2數(shù)據(jù)
優(yōu)點：
- 數(shù)據(jù)雙寫與業(yè)務(wù)完全解耦
- 請求處理時間短(只插入1次)
缺點：
- 返回業(yè)務(wù)線數(shù)據(jù)插入成功時，數(shù)據(jù)還不一定插入到T2中，因此數(shù)據(jù)有一個不一致時間窗口(這個窗口很短，最終是一致的)
- 數(shù)據(jù)的一致性依賴于線下服務(wù)或者任務(wù)的可靠性
上述三種方案各有優(yōu)缺點，可以結(jié)合實際情況選取。
數(shù)據(jù)冗余固然能夠解決多對多關(guān)系的數(shù)據(jù)庫水平切分問題，但又帶來了新的問題，如何保證正表T1與反表T2的數(shù)據(jù)一致性呢?
八、如何保證數(shù)據(jù)的一致性
上一節(jié)的討論可以看到，不管哪種方案，因為兩步操作不能保證原子性，總有出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的可能，高吞吐分布式事務(wù)是業(yè)內(nèi)尚未解決的難題，此時的架構(gòu)優(yōu)化方向，并不是完全保證數(shù)據(jù)的一致，而是盡早的發(fā)現(xiàn)不一致，并修復(fù)不一致。
最終一致性，是高吞吐互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)一致性的常用實踐。更具體的，保證數(shù)據(jù)最終一致性的方案有三種。
方法一：線下掃面正反冗余表全部數(shù)據(jù)
如上圖所示，線下啟動一個離線的掃描工具，不停的比對正表T1和反表T2，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致，就進行補償修復(fù)。
優(yōu)點：
- 比較簡單，開發(fā)代價小
- 線上服務(wù)無需修改，修復(fù)工具與線上服務(wù)解耦
缺點：
- 掃描效率低，會掃描大量的“已經(jīng)能夠保證一致”的數(shù)據(jù)
- 由于掃描的數(shù)據(jù)量大，掃描一輪的時間比較長，即數(shù)據(jù)如果不一致，不一致的時間窗口比較長
有沒有只掃描“可能存在不一致可能性”的數(shù)據(jù)，而不是每次掃描全部數(shù)據(jù)，以提高效率的優(yōu)化方法呢?
方法二：線下掃描增量數(shù)據(jù)
每次只掃描增量的日志數(shù)據(jù)，就能夠極大提高效率，縮短數(shù)據(jù)不一致的時間窗口，如上圖1-4流程所示：
- 寫入正表T1
- 第一步成功后，寫入日志log1
- 寫入反表T2
- 第二步成功后，寫入日志log2
當(dāng)然，我們還是需要一個離線的掃描工具，不停的比對日志log1和日志log2，如果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致，就進行補償修復(fù)
優(yōu)點：
- 雖比方法一復(fù)雜，但仍然是比較簡單的
- 數(shù)據(jù)掃描效率高，只掃描增量數(shù)據(jù)
缺點：
- 線上服務(wù)略有修改(代價不高，多寫了2條日志)
- 雖然比方法一更實時，但時效性還是不高，不一致窗口取決于掃描的周期
有沒有實時檢測一致性并進行修復(fù)的方法呢?
方法三：實時線上“消息對”檢測
這次不是寫日志了，而是向消息總線發(fā)送消息，如上圖1-4流程所示：
- 寫入正表T1
- 第一步成功后，發(fā)送消息msg1
- 寫入反表T2
- 第二步成功后，發(fā)送消息msg2
這次不是需要一個周期掃描的離線工具了，而是一個實時訂閱消息的服務(wù)不停的收消息。
假設(shè)正常情況下，msg1和msg2的接收時間應(yīng)該在3s以內(nèi)，如果檢測服務(wù)在收到msg1后沒有收到msg2，就嘗試檢測數(shù)據(jù)的一致性，不一致時進行補償修復(fù)
優(yōu)點：
- 效率高
- 實時性高
缺點：
- 方案比較復(fù)雜，上線引入了消息總線這個組件
- 線下多了一個訂閱總線的檢測服務(wù)
however，技術(shù)方案本身就是一個投入產(chǎn)出比的折衷，可以根據(jù)業(yè)務(wù)對一致性的需求程度決定使用哪一種方法。
九、總結(jié)
文字較多，希望盡量記住如下幾點：
- 好友業(yè)務(wù)是一個典型的多對多關(guān)系，又分為強好友與弱好友
- 數(shù)據(jù)冗余是一個常見的多對多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)水平切分實踐
- 冗余數(shù)據(jù)的常見方案有三種：服務(wù)同步冗余、服務(wù)異步冗余、線下異步冗余
- 數(shù)據(jù)冗余會帶來一致性問題，高吞吐互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)，要想完全保證事務(wù)一致性很難，常見的實踐是最終一致性
- 最終一致性的常見實踐是，盡快找到不一致，并修復(fù)數(shù)據(jù)，常見方案有三種：線下全量掃描法、線下增量掃描法、線上實時檢測法
【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者】
