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「涨薪秘籍」
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01|导读:以前因后果为脉络,串起网状知识体系
02|新的挑战:分布式系统是银弹吗?我看未必!
03|CAP 理论:分布式场景下我们真的只能三选二吗?
04|注册发现: AP 系统和 CP 系统哪个更合适?
05|负载均衡:从状态的角度重新思考负载均衡
06|配置中心:如何确保配置的强一致性呢?
07|分布式锁:所有的分布式锁都是错误的?
08|重试幂等:让程序 Exactly-once 很难吗?
09 | 雪崩(一):熔断,让故障自适应地恢复
10 | 雪崩(二):限流,抛弃超过设计容量的请求
11|雪崩(三):降级,无奈的丢车保帅之举
12|雪崩(四):扩容,没有用钱解决不了的问题
13|可观测性(一):如何监控一个复杂的分布式系统?
14|可观测性(二):如何设计一个高效的告警系统?
15|故障(一):预案管理竟然能让被动故障自动恢复?
16|故障(二):变更管理,解决主动故障的高效思维方式
17|分片(一):如何选择最适合的水平分片方式?
18|分片(二):垂直分片和混合分片的 trade-off
19|复制(一):主从复制从副本的数据可以读吗?
20|复制(二):多主复制的多主副本同时修改了怎么办?
21|复制(三):最早的数据复制方式竟然是无主复制?
22|事务(一):一致性,事务的集大成者
23|事务(二):原子性,对应用层提供的完美抽象
24|事务(三):隔离性,正确与性能之间权衡的艺术
25|事务(四):持久性,吃一碗粉就付一碗粉的钱
26|一致性与共识(一):数据一致性都有哪些级别?
27|一致性与共识(二):它们是鸡生蛋还是蛋生鸡?
28|一致性与共识(三):共识与事务之间道不明的关系
29|分布式计算技术的发展史:从单进程服务到 Service Mesh
30|分布式存储技术的发展史:从 ACID 到 NewSQL
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深入浅出分布式技术原理
小册名称:深入浅出分布式技术原理
### 18|分片(二):垂直分片和混合分片的 Trade-off 在分布式系统的广阔领域中,数据分片(Sharding)作为一种核心技术,对于提升系统可扩展性、增强数据查询效率及优化资源利用等方面具有不可估量的价值。本章将深入探讨垂直分片(Vertical Sharding)与混合分片(Hybrid Sharding)两种策略,详细分析它们各自的优缺点,以及在实际应用中如何根据业务需求和技术环境做出权衡(Trade-off)选择。 #### 一、引言 随着数据量的爆炸性增长,单一数据库实例往往难以承受高并发访问、海量数据存储及复杂查询的需求。数据分片通过将数据分布到多个数据库或数据节点上,实现了数据处理的并行化,有效缓解了这些问题。垂直分片和混合分片作为分片的两种重要形式,各自适应于不同的应用场景和数据模型。 #### 二、垂直分片(Vertical Sharding) ##### 2.1 定义与原理 垂直分片,又称垂直分割,是指按照业务功能或数据表之间的逻辑关系,将不同的数据表分布在不同的数据库或节点上。这种分片方式通常基于业务模块的自然划分,如用户信息、订单信息、商品信息等可能分别存储在不同的数据库中。 ##### 2.2 优点 1. **业务隔离**:不同业务模块的数据分布在不同的数据库,有助于减少业务间的耦合,提高系统的模块化程度和可维护性。 2. **性能优化**:针对特定业务的数据库可以进行专门的优化,比如调整存储引擎、索引策略等,从而提高查询和更新性能。 3. **扩展灵活**:随着业务的发展,可以针对特定业务模块进行独立的扩展,无需对整个系统进行全面升级。 ##### 2.3 缺点 1. **跨库查询复杂**:当业务场景需要跨多个数据库进行查询时,会增加查询的复杂度和性能开销,可能需要使用分布式事务或数据同步技术来解决数据一致性问题。 2. **数据一致性维护**:在分布式环境下,保持不同数据库之间数据的一致性变得更加复杂和困难。 3. **管理成本增加**:随着数据库数量的增加,数据库的管理、监控和维护成本也会相应增加。 #### 三、混合分片(Hybrid Sharding) ##### 3.1 定义与原理 混合分片是垂直分片和水平分片(Horizontal Sharding,即按数据行进行分片)的结合体。它首先按照业务模块进行垂直分片,然后在每个业务模块内部再进行水平分片,以达到更细粒度的数据分布和更高的扩展性。 ##### 3.2 优点 1. **综合优势**:混合分片结合了垂直分片和水平分片的优点,既保持了业务间的独立性,又实现了数据的水平扩展,能够更好地应对复杂多变的业务需求。 2. **优化资源利用**:通过细粒度的数据分布,可以更加合理地分配和利用系统资源,提高资源使用效率。 3. **灵活的扩展策略**:针对不同业务模块,可以采用不同的扩展策略,比如某些模块需要高频读写,可以单独进行水平扩展;而另一些模块则可能更适合垂直扩展。 ##### 3.3 缺点 1. **设计与实现复杂**:混合分片的设计和实现复杂度较高,需要综合考虑业务模块划分、数据分片策略、数据一致性维护等多个方面。 2. **维护成本较高**:随着系统规模的扩大,混合分片系统的维护成本也会显著增加,包括数据库管理、数据迁移、故障排查等。 3. **性能调优难度大**:由于数据分布在多个数据库和节点上,且涉及跨库查询和分布式事务等复杂场景,性能调优的难度较大。 #### 四、Trade-off 分析 在选择垂直分片或混合分片时,需要综合考虑业务需求、技术环境、系统规模、维护成本等多个因素。以下是一些关键的权衡点: 1. **业务需求**:如果系统业务模块相对独立,且各模块间的数据交互较少,可以考虑采用垂直分片;如果业务复杂度高,且需要高度可扩展的数据处理能力,则混合分片可能更为合适。 2. **数据模型**:对于关系复杂、表间关联多的数据模型,垂直分片可能导致跨库查询频繁,影响性能;而混合分片则可以通过合理的水平分片策略减少跨库查询的需求。 3. **系统规模**:在系统初期,数据量较小,业务相对简单时,垂直分片可能足以满足需求;但随着系统规模的扩大,数据量激增,混合分片将成为必然选择。 4. **技术团队能力**:混合分片的设计和实现需要较高的技术水平和丰富的实践经验,如果技术团队能力有限,可能更倾向于选择相对简单的垂直分片方案。 5. **成本考虑**:混合分片虽然带来了更高的可扩展性和灵活性,但也意味着更高的维护成本和复杂度。在成本敏感型项目中,需要仔细权衡这些因素。 #### 五、结论 垂直分片和混合分片各有千秋,没有绝对的好坏之分。在实际应用中,应根据业务需求、技术环境、系统规模等因素进行综合考虑和权衡选择。无论是采用哪种分片策略,都应注重数据一致性的维护、性能的优化以及系统可扩展性的提升。同时,随着技术的不断进步和业务需求的不断变化,还需要不断审视和调整分片策略以适应新的挑战和机遇。
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