17. 复制与分片

在分布式数据库系统中，复制 和 分片 是两种核心机制，它们通常结合使用，用于解决数据扩展性和可靠性的问题。

• 复制: 提高每个分片的可靠性、可用性和读取性能。
• 分片: 水平扩展数据存储能力，处理海量数据。

复制 (Replication)

复制是将一份数据存储在多个节点上，确保数据高可用性，同时分担读写负载。根据不同场景，复制可以有以下策略：

1. 主从模式 (Leader-Followers Replication)

工作方式

数据写入主节点 (Leader)，然后同步到从节点 (Followers)。主节点支持读写操作，从节点仅支持读取。

更新方式

1. 异步更新:
   • 特点: 主节点在写入后异步将更新推送到从节点。
   • 优点: 高性能，低延迟。
   • 缺点: 可能造成数据不一致。用户读取从节点时，可能获取到旧数据。
   • 适用场景: 高并发读取的系统，如缓存服务。
2. 同步更新:
   • 特点: 每次写操作需要同步到所有从节点后才完成。
   • 优点: 数据一致性强。
   • 缺点: 显著增加延迟，影响写入性能。
   • 适用场景: 数据一致性要求高的系统。

优点

1. 提高读性能：从节点分担读请求，实现读扩展。
2. 提高可靠性：主节点故障时，从节点可以接管。

缺点

单一主节点的写性能是瓶颈。

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2. 主主模式 (Leader-Leader Replication)

工作方式

多个主节点同时负责读写操作，节点间同步更新。适用于跨地域分布的系统。

优点

1. 提高写性能：分布式写入，支持更多并发操作。
2. 跨地域服务：每个地区的用户访问就近的主节点，提高性能。

缺点

1. 数据冲突风险：两个主节点同时更新同一条记录可能导致数据不同步。
2. 高复杂性：需要额外的机制解决冲突（如时间戳或优先级规则）。

适用场景

跨区域服务的全球应用，例如全球范围的电商或社交媒体。

分片 (Sharding)

1. 分片的含义

分片是将大规模的数据按某种规则划分成多个部分，每部分称为一个分片 (Shard)，分布存储在不同节点上。分片的目的是实现数据的水平扩展，使系统能够存储更多数据并承载更高的并发量。

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2. 分片的策略

1. 基于范围的分片 (Range-Based Sharding):

   • 原理: 根据某个字段的值范围划分数据。
     例如，通过用户 ID，将 1-1000 分配到分片 A，1001-2000 分配到分片 B。
   • 优点: 简单易实现，查询相邻范围数据时效率高。
   • 缺点: 数据分布不均衡，某些范围可能产生热点问题。
   • 示例:

     Shard A: 用户 ID 1 - 1000
     Shard B: 用户 ID 1001 - 2000
     

   • 适用场景: 按地域、时间等有规律分布的数据。

2. 基于哈希的分片 (Hash-Based Sharding):

   • 原理: 通过哈希函数将数据分布到各个分片，确保分布均匀。
     例如：shard = hash(user_id) % number_of_shards。
   • 优点: 数据分布均匀，避免热点问题。
   • 缺点: 跨分片查询复杂，分片扩展时需要重新分布哈希值。
   • 应用: 一致性哈希是这种分片策略的重要应用，用于动态扩展或收缩分片数量。

   示例:

   用户 ID 23456 -> Hash % 3 = 0 -> Shard A
   用户 ID 78901 -> Hash % 3 = 2 -> Shard C
   

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关系型数据库的分片挑战

传统关系型数据库 (如 MySQL、Postgres) 不具备原生分片功能。需要根据应用逻辑实现分片时，需要特别关注以下问题：

1. 跨分片查询: 涉及多个分片的数据需要合并结果，查询复杂度提高。
2. 关系约束: 分片后，表间关系约束 (如外键) 无法直接支持，需要应用层逻辑维护。

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总结

分片和复制是分布式数据库设计中的基础技术：

• 复制提高了数据的可靠性和高可用性，同时分担读请求压力。
• 分片实现了系统水平扩展，支持海量数据存储和高并发处理。
• 在实际应用中，需要根据业务需求权衡一致性、性能和复杂性，选择合适的策略。