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分布式 | Global 表 Left Join 拆分表实现原因探究原创
2020-06-29 16:53:37
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作者：郭奥门
爱可生 DBLE 研发成员，负责分布式数据库中间件的新功能开发，回答社区/客户/内部提出的一般性问题。
本文来源：原创投稿
*爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。
本文关键字：JOIN、原理解析、分库分表
问题
前几天，社区交流群一个小伙伴提出这样一个问题：
小伙伴说：全局表和分片表的左连接能否支持 – 目前测试 mycat 结果不对。
很显然是想要脱坑的 mycat 用户，急需找个替代品，主要的是他也找到了，哈哈哈。
场景重现
首先我们创建一个全局表和一个拆分表，各自设置两个分片节点，全局表在两个节点数据一致，拆分表 id=1、2 的在一个节点，id=5000001 的在另一个节点，其中 id=1 和 id=2 的只有 id 字段值不同、codecontent 字段值都一样。
mycat 场景重现
以上准备工作完成，接下来我们通过 a.id、b.code 将两张表左连接查询，结果如小伙伴所言：mycat 结果不对。
dble 场景重现
以上准备工作完成，接下来我们通过 a.id、b.code 将两张表左连接查询，结果如下所示；显而易见实际得到的结果符合预期想要的结果。
结果探究
根据以上使用 mycat 和 dble 进行 global left join 拆分表查询得到不同的结果，我们尝试着使用 explain 查看同一种类型的查询在执行计划上会有什么不同？
mycat 执行计划
根据上图执行计划，我们简单分析一下。
mycat 会将 sql 原封不动的交由分片配置的所有实例去执行，然后根据执行结果进行合并，这里合并只是简单的对结果进行累加，很显然这样的计划显示 mycat 内部处理逻辑是错误的。因为全局表在每个配置的节点都会存储相同的数据，如果将每个节点和拆分表 left join 的结果进行简单的 union all 合并，会造成数据的重复，不能保证数据的准确性。有些小伙伴可能猜想 union 不是会保证数据不重复吗？如果用 union 是否可行？同样分析一下。
上述结果仍然得不到我们想要的结果，因为 union 只是解决数据重复的问题，不适用于因为分片而导致的数据重复问题；试想一下，如果 DBLE 未来通过某种算法可以对各个节点的结果集做一个准确的合并，那么这样的问题也就迎刃而解，也会性能方面有个整体的提升。
实际上我们想象中的 X 算法还没有一个良好的实现和证明，但现在又要解决查询正确性的问题，那么 dble 是怎么做的呢？下面我们来看下 dble 的执行计划：
从上面执行计划来看，简单分析下流程：
dble 内部对于这种查询作出了一些区分：全局表只会下发一个实例，拆分表都会下发，然后针对结果做合并，这种处理逻辑肯定是没有错误的，只不过执行计划看起来相对复杂一些，这也代表在 dble 内部实现层面上下了不少功夫，但是这也是为了保证数据准确性而作出的一些牺牲吧。
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作者：郭奥门爱可生 DBLE 研发成员，负责分布式数据库中间件的新功能开发，回答社区/客户/内部提出的一般性问题。本文来源：原创投稿*爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。本文关键字：JOIN、原理解析、分库分表问题前几天，社区交流群一个小伙伴提出这样一个问题：小伙伴说：全局表和分片表的左连接能否支持 -- 目前测试 Mycat 结果不对。很显然是想要脱坑的 ...
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SQL多表查询之 where和INNER JOIN【基础查询和效率分析】转载Michaelwubo最后发布于2018-07-05 10:40:47阅读数 18057收藏-...
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JOIN
php能实现分布式数据库吗?可以实现.
将数据库放在不同的服务器上,主页的不同模块可以单独访问自己所需要的数据库,以减轻单独一个服务器的压力.
既可以每个模块都是不同数据库,也可以同个模块不同数据库,但这样没什么意思.
实际上,现在网络带宽大,服务器性能也好,再加以磁盘阵列保证数据.如果吞吐量大得惊人,没必要用分布式的,必竟维护比较麻烦.
象很多网络游戏在线人数那么多,或者象天涯猫扑那样,才需要用分布式,普通网站就几乎都用集中式的.
php mysql分布式数据库如何实现当前做分布式的厂商有几家，我知道比较出名的有“华为云分布式数据库DDM”和“阿里云分布式数据库”，感兴趣可以自行搜素了解下。
分布式数据库的几点概念可以了解一下。
数据分库：
以表为单位，把原有数据库切分成多个数据库。切分后不同的表存储在不同的数据库上。
以表中的数据行记录为单位，把原有逻辑数据库切分成多个物理数据库分片，表数据记录分布存储在各个分片上。
路由分发：
在分布式数据库中，路由的作用即将SQL语句进行解析，并转发到正确的分片上，保证SQL执行后得到正确的结果，并且节约QPS资源。
读写分离：
数据库中对计算和缓存资源消耗较多的往往是密集或复杂的SQL查询。当系统资源被查询语句消耗，反过来会影响数据写入操作，进而导致数据库整体性能下降，响应缓慢。因此，当数据库CPU和内存资源占用居高不下，且读写比例较高时，可以为数据库添加只读数据库。
.PHP和.NET的优缺点是什么?php有点是移植性好，在windows、linux都可以使用，专门用于开发网站的。缺点嘛就是太多配置的地方，不同的程序可能需要单独配置下php.ini，这样一台服务器放很多站点就可能存在不兼容。
.net可以用于做网站，也可以做软件，仅支持windows，优点是有很多模块，开发速度很快，缺点就是和系统过度集成，安全性不是很好。
php的memcached分布式hash算法,如何解决分布不均?crc32这个算法没办法把key值均匀的分布出去memcachedphp分布式数据库架构的总结和分布式一致性hash
当前很多大型的web系统为了减轻数据库服务器负载php分布式数据库架构，会采用memchached作为缓存系统以提高响应速度。
目录：（）
memchached简介
hash
取模
一致性hash
虚拟节点
源码解析
参考资料
1. memchached简介
memcached是一个开源的高性能分布式内存对象缓存系统。
其实思想还是比较简单的，实现包括server端（memcached开源项目一般只单指server端）和client端两部分:
server端本质是一个in-memory key-value store，通过在内存中维护一个大的hashmap用来存储小块的任意数据，对外通过统一的简单接口（memcached protocol）来提供操作。
client端是一个library，负责处理memcached protocol的网络通信细节，与memcached server通信，针对各种语言的不同实现分装了易用的API实现了与不同语言平台的集成。
web系统则通过client库来使用memcached进行对象缓存。
2. hash
memcached的分布式主要体现在client端，对于server端，仅仅是部署多个memcached server组成集群，每个server独自维护自己的数据（互相之间没有任何通信），通过daemon监听端口等待client端的请求。
而在client端，通过一致的hash算法，将要存储的数据分布到某个特定的server上进行存储，后续读取查询使用同样的hash算法即可定位。
client端可以采用各种hash算法来定位server：
取模
最简单的hash算法
targetServer = serverList[hash(key) % serverList.size]
直接用key的hash值（计算key的hash值的方法可以自由选择，比如算法CRC32、MD5,甚至本地hash系统，如java的hashcode）模上server总数来定位目标server 。这种算法不仅简单，而且具有不错的随机分布特性。
但是问题也很明显， server总数不能轻易变化。因为如果增加/减少memcached server的数量，对原先存储的所有key的后续查询都将定位到别的server上，导致所有的cache都不能被命中而失效。
一致性hash
为了解决这个问题，需要采用一致性hash算法（consistent hash）
相对于取模的算法，一致性hash算法除了计算key的hash值外，还会计算每个server对应的hash值，然后将这些hash值映射到一个有限的值域上（比如0~2^32）。通过寻找hash值大于hash(key)的最小server作为存储该key数据的目标server 。如果找不到，则直接把具有最小hash值的server作为目标server 。
为了方便理解，可以把这个有限值域理解成一个环，值顺时针递增。
如上图所示，集群中一共有5个memcached server，已通过server的hash值分布到环中。
如果现在有一个写入cache的请求，首先计算x=hash(key)，映射到环中，然后从x顺时针查找，把找到的第一个server作为目标server来存储cache，如果超过了2^32仍然找不到，则命中第一个server 。比如x的值介于A~B之间，那么命中的server节点应该是B节点
可以看到，通过这种算法，对于同一个key，存储和后续的查询都会定位到同一个memcached server上。
那么它是怎么解决增/删server导致的cache不能命中的问题呢？
假设，现在增加一个server F ，如下图
此时， cache不能命中的问题仍然存在，但是只存在于B~F之间的位置（由C变成了F），其php分布式数据库架构他位置（包括F~C）的cache的命中不受影响（删除server的情况类似）。尽管仍然有cache不能命中的存在，但是相对于取模的方式已经大幅减少了不能命中的cache数量。
虚拟节点
但是，这种算法相对于取模方式也有一个缺陷：当server数量很少时，很可能他们在环中的分布不是特别均匀，进而导致cache不能均匀分布到所有的server上。
如图，一共有3台server – 1，2，4 。命中4的几率远远高于1和2 。
为解决这个问题，需要使用虚拟节点的思想：为每个物理节点（server）在环上分配100～200个点，这样环上的节点较多，就能抑制分布不均匀。
当为cache定位目标server时，如果定位到虚拟节点上，就表示cache真正的存储位置是在该虚拟节点代表的实际物理server上。
另外，如果每个实际server的负载能力不同，可以赋予不同的权重，根据权重分配不同数量的虚拟节点。
// 采用有序map来模拟环
this.consistentBuckets = new TreeMap();
MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5来计算key和server的hash值
// 计算总权重
if ( this.totalWeightfor ( int i = 0; ithis.weights.length; i)
this.totalWeight= ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];
} else if ( this.weights == null ) {
this.totalWeight = this.servers.length;
}
// 为每个server分配虚拟节点
for ( int i = 0; iservers.length; i) {
// 计算当前server的权重
int thisWeight = 1;
if ( this.weights != nullthis.weights[i] != null )
thisWeight = this.weights[i];
// factor用来控制每个server分配的虚拟节点数量
// 权重都相同时， factor=40
// 权重不同时，factor=40*server总数*该server权重所占的百分比
// 总的来说，权重越大，factor越大，可以分配越多的虚拟节点
double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );
for ( long j = 0; jfactor; j) {
// 每个server有factor个hash值
// 使用server的域名或IP加上编号来计算hash值
// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor个数据用来生成hash值：
// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor
byte[] d = md5.digest( ( servers[i]"-"j ).getBytes() );
// 每个hash值生成4个虚拟节点
for ( int h = 0 ; h4; h) {
Long k =
((long)(d[3 h*4]0xFF)24)
| ((long)(d[2 h*4]0xFF)16)
| ((long)(d[1 h*4]0xFF)8 )
| ((long)(d[0 h*4]0xFF));
// 在环上保存节点
consistentBuckets.put( k, servers[i] );
}
}
// 每个server一共分配4*factor个虚拟节点
}
// 采用有序map来模拟环
this.consistentBuckets = new TreeMap();
MessageDigest md5 = MD5.get();//用MD5来计算key和server的hash值
// 计算总权重
if ( this.totalWeightfor ( int i = 0; ithis.weights.length; i)
this.totalWeight= ( this.weights[i] == null ) ? 1 : this.weights[i];
} else if ( this.weights == null ) {
this.totalWeight = this.servers.length;
}
// 为每个server分配虚拟节点
for ( int i = 0; iservers.length; i) {
// 计算当前server的权重
int thisWeight = 1;
if ( this.weights != nullthis.weights[i] != null )
thisWeight = this.weights[i];
// factor用来控制每个server分配的虚拟节点数量
// 权重都相同时，factor=40
// 权重不同时，factor=40*server总数*该server权重所占的百分比
// 总的来说，权重越大，factor越大，可以分配越多的虚拟节点
double factor = Math.floor( ((double)(40 * this.servers.length * thisWeight)) / (double)this.totalWeight );
for ( long j = 0; jfactor; j) {
// 每个server有factor个hash值
// 使用server的域名或IP加上编号来计算hash值
// 比如server - "172.45.155.25:11111"就有factor个数据用来生成hash值：
// 172.45.155.25:11111-1, 172.45.155.25:11111-2, ..., 172.45.155.25:11111-factor
byte[] d = md5.digest( ( servers[i]"-"j ).getBytes() );
// 每个hash值生成4个虚拟节点
for ( int h = 0 ; h4; h) {
Long k =
((long)(d[3 h*4]0xFF)24)
| ((long)(d[2 h*4]0xFF)16)
| ((long)(d[1 h*4]0xFF)8 )
| ((long)(d[0 h*4]0xFF));
// 在环上保存节点
consistentBuckets.put( k, servers[i] );
}
}
// 每个server一共分配4*factor个虚拟节点
}
// 用MD5来计算key的hash值
MessageDigest md5 = MD5.get();
md5.reset();
md5.update( key.getBytes() );
byte[] bKey = md5.digest();
// 取MD5值的低32位作为key的hash值
long hv = ((long)(bKey[3]0xFF)24) | ((long)(bKey[2]0xFF)16) | ((long)(bKey[1]0xFF)8 ) | (long)(bKey[0]0xFF);
// hv的tailMap的第一个虚拟节点对应的即是目标server
SortedMap tmap = this.consistentBuckets.tailMap( hv );
return ( tmap.isEmpty() ) ? this.consistentBuckets.firstKey() : tmap.firstKey();
更多问题到问题求助专区（）
关于php分布式数据库架构和php 分布式架构的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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