亿级分库分表,如何丝滑扩容、如何双写灰度
ztj100 2025-05-05 20:16 40 浏览 0 评论
以下是基于亿级分库分表丝滑扩容与双写灰度设计方案,结合架构图与核心流程说明:
一、总体设计目标
- 零停机:业务无感知,服务持续可用。
- 数据一致性:迁移过程不丢数据,双写无冲突。
- 灰度可控:按比例逐步切流,支持快速回滚。
- 自动化:减少人工干预,平台化操作。
二、丝滑扩容方案(分库分表动态扩缩容)
1. 架构图
+---------------------+
| 应用层 |
| +----------------+ |
| | 分库分表中间件 |←→ 配置中心(路由规则)|
| +----------------+ |
+----------↑-----------+
|
+----------↓-----------+
| 数据同步层 |
| +----------------+ |
| | 增量数据双写 |←→ 新/旧分片库 |
| | 全量迁移工具 | (Binlog监听) |
| +----------------+ |
+---------------------+
2. 扩容步骤
- 预分片与路由规则预热:
扩容前:将逻辑分片数(如1024)扩展为物理分片数(如2048),但新分片暂时无数据。
路由规则:通过配置中心动态更新分片算法,例如一致性哈希或范围分片,支持新旧分片共存。
- 全量数据迁移:
工具选型:使用DataX或自研工具,按分片键从旧库迁移历史数据到新库。
并行迁移:分片级并发迁移,控制速率避免对线上库造成压力。
- 增量数据双写:
双写开关:通过配置中心动态开启双写,写入旧库的同时异步写入新库。
数据一致性:
顺序写入:保证同一行数据的双写顺序(如先旧库后新库)。
幂等设计:新库写入需支持幂等(如唯一键去重)。
- 数据校验与补偿:
校验工具:对比新旧库的数据差异(如行数、关键字段)。
差异修复:自动触发补偿任务修复缺失数据。
- 读流量灰度切换:
读策略:逐步将读请求从旧库切至新库(如10%→50%→100%)。
熔断机制:若新库异常,自动回切读请求到旧库。
- 旧库下线:
数据归档:旧库数据保留一定时间后归档或删除。
资源回收:释放旧库服务器资源。
三、双写灰度方案
1. 双写架构图
+---------------------+
| 应用层 |
| +----------------+ |
| | 分库分表中间件 |←→ 双写配置(比例、开关)|
| +----↑----↑-------+ |
+-------|----|---------+
| |
+-------↓----↓---------+
| 旧分片库 新分片库 |
+---------------------+
2. 灰度流程
- 双写开关控制:
配置中心:动态控制双写开关(全量双写/部分双写/关闭双写)。
流量比例:按用户ID、业务类型等维度切分流量(如1%请求双写)。
- 双写逻辑实现:
同步写旧库:主流程同步写入旧库。
异步写新库:通过消息队列(如RocketMQ)异步写入新库,降低主链路延迟。
异常处理:记录失败写入任务,定时重试。
- 数据一致性保障:
最终一致性:依赖异步补偿任务修复数据。
实时比对:通过监听Binlog实时对比新旧库数据差异。
- 灰度验证与放量:
监控指标:观察新库的QPS、延迟、错误率。
逐步放量:从1%逐步提升至100%双写流量。
- 回滚方案:
关闭双写:立即停止写入新库。
数据回滚:删除新库中灰度期间写入的数据(根据时间戳或版本号)。
四、关键技术点
- 分片路由策略:
一致性哈希:减少扩容时的数据迁移量。
动态路由表:通过配置中心实时更新路由规则。
- 数据同步工具:
全量迁移:DataX分片并行抽取。
增量同步:基于Binlog(如Canal)实时同步。
- 双写幂等性:
唯一键冲突处理:使用INSERT IGNORE或ON DUPLICATE KEY UPDATE。
版本号控制:每条数据携带版本号,避免旧数据覆盖新数据。
- 自动化运维平台:
一键扩缩容:集成迁移、双写、校验流程。
监控大盘:实时展示迁移进度、双写延迟、数据差异。
五、方案核心总结
阶段 | 核心动作 | 关键技术 |
扩容准备 | 预分片、路由规则预热 | 一致性哈希、配置中心 |
数据迁移 | 全量迁移 + 增量双写 | DataX、Canal、幂等写入 |
灰度切换 | 按比例切读流量、监控放量 | 动态路由、熔断降级 |
数据保障 | 实时校验 + 差异补偿 | Binlog监听、自动修复任务 |
容灾回滚 | 快速关闭双写、清理新库数据 | 版本号标记、事务回滚 |
六、典型架构图示例
[应用层] → [分库分表中间件] → {旧库集群(分片1-N)}
↓
[双写模块] → [消息队列] → [新库集群(分片N+1-M)]
↓
[数据校验服务] ←→ [监控告警平台]
通过以上方案,可实现10亿级数据分库分表的平滑扩容与双写灰度,兼顾性能与可靠性。
相关推荐
- 其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练
-
好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...
- 交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型
-
准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...
- 机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧
-
机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...
- 深度学习中的类别激活热图可视化
-
作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...
- 超强,必会的机器学习评估指标
-
大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...
- 机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习
-
1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...
- Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置
-
你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...
- 神经网络与传统统计方法的简单对比
-
传统的统计方法如...
- 自回归滞后模型进行多变量时间序列预测
-
下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...
- 苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石
-
苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...
- 时间序列预测全攻略,6大模型代码实操
-
如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- idea eval reset (50)
- vue dispatch (70)
- update canceled (42)
- order by asc (53)
- spring gateway (67)
- 简单代码编程 贪吃蛇 (40)
- transforms.resize (33)
- redisson trylock (35)
- 卸载node (35)
- np.reshape (33)
- torch.arange (34)
- npm 源 (35)
- vue3 deep (35)
- win10 ssh (35)
- vue foreach (34)
- idea设置编码为utf8 (35)
- vue 数组添加元素 (34)
- std find (34)
- tablefield注解用途 (35)
- python str转json (34)
- java websocket客户端 (34)
- tensor.view (34)
- java jackson (34)
- vmware17pro最新密钥 (34)
- mysql单表最大数据量 (35)