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piecezzz
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问一个数据双写与性能优化的问题

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  •   piecezzz · 260 天前 · 1129 次点击
    这是一个创建于 260 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    背景:

    项目的数据库是一主一从。但是从库不能给应用使用,是数据库 team 备份容灾用的。这一点挺奇怪的,也不能申请多的从库。所以应用只能连接一个主库。

    解决方法:

    为了减轻数据库的压力,我们将数据库的所有业务表都冗余到了 ES ( ES 是集群),哪怕是走主键查询,也走 ES 。我最开始不建议这样子做,但是因为前面的背景,我也没有什么好的 idea

    为了解决写的问题。我们用了 2 套解决方案:

    1. 代码双写
    在应用代码里面进行双写,一个事务内:先写 db -> 后写 es(包括 flush)。flush 是为了让其他端能及时读取到,虽然这样做比较消耗性能。目前以我们的体量跑起来没什么问题

    2. flink CDC
    读取数据库的 binlog ,然后 flink CDC 及时同步到 ES (包含所有业务表)。这个方案解决的核心问题是我们有连表查询的需求,在 ES 里面做了 2 张业务大宽表。附带方便:
    数据初始化数据到 ES ;
    方便手动刷数据库数据后就自动同步到 ES ;
    如果代码里面对双写有遗漏,也可以及时弥补数据的不一致

    注意我们是 2 套方案都用了

    我的疑惑:
    1. 双写采用了 2 套方案。flush 会立刻往 ES 所有节点写,这样做是不是非常不合适?而且已经有代码双写(方案 1)的前提下,flink CDC 除了解决宽表的问题,其他的单表同步是不是多余的,浪费性能?
    2. 在目前的条件下(数据库只能一主供应用使用),这样的解决方案是否是最优的?或者说有其他更好的方案么?

    PS: 我们的项目是 ToB 的,整体没有电商流量那么大
    10 条回复    2023-08-21 19:20:10 +08:00
    Thiece
        1
    Thiece  
       260 天前
    flush 操作会给 ES 集群带来压力,尤其是在高并发的情况下。
    可以引入一个缓存层(如 Redis ),缓存部分高频查询的结果。
    sujin190
        2
    sujin190  
       260 天前 via Android
    不 join 单表读有啥压力。。别过度优化啊,复杂查询大多也能接受延时,还是异步同步好吧
    zhuisui
        3
    zhuisui  
       260 天前   ❤️ 1
    ES 集群维护起来比数据库方便是吧。。。
    流量不大数据量不大,提高主库的硬件性能不行吗,搞这么复杂的方案
    chendy
        4
    chendy  
       260 天前
    都有功夫整 es 集群了,分点配置给数据库就完事了
    没啥极端情况的话,2b 业务,mysql 机器配置拉高点都能硬抗
    akira
        5
    akira  
       260 天前
    ES 集群 的资源给 mysql ,直接 mysql 一把梭 搞定。。。搞那么复杂干嘛,就是为了好看么
    jack778
        6
    jack778  
       260 天前
    @akira 增加就业岗位和工作量, 码农造福码农
    hsymlg
        7
    hsymlg  
       260 天前
    所有业务表都弄上去,主键查询也走 ES 。。还 flush ,盲猜数据量和并发不高,请使用 mysql ,怕 mysql 出现性能问题就不要写联表查询,让代码去做。
    onceMore
        8
    onceMore  
       260 天前
    一主多从+灾备,从库的延迟几乎可以忽略,根据业务属性,去决定读主库、从库,这样业务架构简单,对业务代码,担心的话加点钱配置高一点。

    如果是联表跑数据、数据报表场景,也专门搞个从库。

    简单就是快。
    zhuisui
        9
    zhuisui  
       259 天前
    @onceMore 主从的延迟还是存在的,看数据量和业务吧,还是见到过几次因为业务逻辑不合理而出现数据一致性问题的情况。
    onceMore
        10
    onceMore  
       250 天前
    @zhuisui #9 对,在主库出现大的事务或者大量插入可能会出现延迟
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