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本文导读

基本设计规范

更新时间:2024-10-30 GMT+08:00

设计规范

规则1:禁止在数据库中存储图片、文件等大数据。

规则2:单行key和value数据大小最大不能超过64KB,平均大小不超过10KB。

规则3:任何表的设计都要考虑到数据的删除策略,表中的数据不能无限地增长而不删除。

规则4:设计分区键以均匀分发工作负载,避免出现数据倾斜问题。

表的主键的分区键部分确定存储表数据的逻辑分区,如果分区键分布不均衡,会导致节点与节点之间数据和负载不均衡,从而出现数据倾斜的问题。

规则5:合理设计分区key,均匀访问数据,避免出现大key或者热key问题

  • 大key问题:大key的产生,最主要的原因是主键设计不合理,使得单个分区的记录数或数据量过大。一旦某一个分区出现极大时,对该分区的访问,会造成分区所在服务器的负载变高,甚至造成节点内存溢出(即OOM)等。
  • 热key问题:在日常生活中,经常会发生各种热门事件,应用中对该热点新闻进行上万次的点击浏览和评论时,会形成一个较大的请求量,这种情况下会造成短时间内对同一个key频繁操作,会导致key所在节点的CPU和负载升高,从而影响落在该节点的其他请求,导致业务成功率下降。诸如此类的还有热门商品促销,网红直播等场景,这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。

如何处理大key和热key问题请参见如何检测和解决大key与热key问题

规则6:单个分区键的行数不能超过10万,单个分区磁盘空间不超过100MB

  • 单个分区键的行数不能超过10万。
  • 单个分区键下记录大小不能超过100MB。

规则7:所有写入GeminiDB Cassandra的数据,提供数据副本强一致性,但是不支持事务。

表1 GeminiDB Cassandra一致性说明

一致性类型

是否支持一致性

说明

并发写一致性

支持

GeminiDB Cassandra不支持事务,数据写入强一致。

表之间一致性

支持

GeminiDB Cassandra不支持事务,数据写入强一致。

数据迁移一致性

最终一致性

采用DRS迁移提供数据抽样对比验证能力。业务自己完成迁移时,需要业务自行完成迁移前后数据校验。

规则8:大规模存储要重点考虑数据库拆分

GeminiDB Cassandra整个集群的节点数控制在100以内,超过100节点要考虑拆分,一般有垂直拆分和水平拆分两种方法。

  • 垂直拆分:是指按功能模块拆分,比如分为订单库、商品库、用户库等,这种方式多个数据库之间的表结构不同。
  • 水平拆分:将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中,这些数据库中的表结构完全相同。

规则9:设计上避免大面积删除导致的墓碑问题

  • 尽量使用TTL代替Delete操作。
  • 不要出现大面积删除数据,尽量通过主键前缀删除。
  • 单个分区键内一次范围删除所包含行数不超过1000。
  • 范围查询避免查询已删除数据。
  • 不推荐在单个分区内频繁做范围删除。

设计建议

建议1:合理控制数据库规模和数量。

  • 建议单表数据量不超过1000亿。
  • 建议单库不超过100个表。
  • 建议单表字段数上限控制在20~50个。

建议2:提前进行资源估算,估算出对GeminiDB Cassandra服务器要求。

  • 根据业务估算需要使用N节点集群,建议在评估的基础上冗余N/2个节点,保证容忍故障节点个数N/2,以支撑故障场景下性能保持一致。
  • 正常业务压力下每个节点CPU使用率限制使用在50%,防止业务出现高峰波动。

建议3:大规模GeminiDB Cassandra存储要考虑基于业务场景做数据库性能测试。

对于请求量、数据量比较大的业务场景,需要提前做性能摸底,原因是业务读写比例和随机访问模式以及不同的规格实例,性能差异较大。

建议4:数据库集群拆分粒度要合适。

  • 分布式场景,考虑节约资源费用和维护成本,一个服务内部各个微服务可以共用一个GeminiDB Cassandra集群。
  • 服务内部,根据数据重要程度、表数量和单表记录数,可进一步拆分成不同集群。

建议5:避免单条数据部分字段频繁更新。

建议6:List、Map、Set等嵌套类型,当元素超过一定数量,会影响读取性能,建议当元素过多时,采用转换成JSON字符串的形式进行存储。

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