• 菜鸟一只
  • 登录
    • 首页
    Preview
    菜鸟一只
    2023-5-31 下午1:35
    954阅读

    深入了解Go实践中的分布式数据库设计

    设计分布式数据库是一个复杂的任务，需要仔细考虑各种因素，例如性能、可伸缩性、可靠性和数据一致性。以下是设计分布式数据库的一些步骤：

    1. 确定数据需求：

    首先，确定需要存储的数据类型和预期数据量。这将帮助你确定适合使用的数据库技术。

    例如：

    package main

import (
 "database/sql"
 "fmt"

 _ "github.com/go-sql-driver/mysql"
)

type User struct {
 ID    int
 Name  string
 Email string
}

func main() {
 // Assume that we need to store user data
 // We need to store user ID, name, and email
 // We expect to have millions of users

 // Based on these requirements, we can use a relational database
 // such as MySQL, Postgres, or SQL Server

 // Here's an example using MySQL

 // Connect to MySQL
 db, err := sql.Open("mysql", "user:password@tcp(127.0.0.1:3306)/mydatabase")
 if err != nil {
  panic(err.Error())
 }
 defer db.Close()

 // Create a table to store user data
 _, err = db.Exec("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), email VARCHAR(50))")
 if err != nil {
  panic(err.Error())
 }

 // Insert some sample data
 _, err = db.Exec("INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?), (?, ?)", "Alice", "alice@example.com", "Bob", "bob@example.com")
 if err != nil {
  panic(err.Error())
 }

 // Retrieve user data
 rows, err := db.Query("SELECT id, name, email FROM users")
 if err != nil {
  panic(err.Error())
 }
 defer rows.Close()

 var users []User

 for rows.Next() {
  var user User
  err := rows.Scan(&user.ID, &user.Name, &user.Email)
  if err != nil {
   panic(err.Error())
  }
  users = append(users, user)
 }

 fmt.Println(users)
}

    我们已经确定了需要存储用户数据，具体包括用户ID、姓名和电子邮件。我们还预计会有数百万用户。根据这些需求，我们选择使用MySQL作为适当的数据库技术。然后，我们连接到MySQL并创建一个表来存储用户数据，插入一些示例数据，并检索用户数据。

    2. 然后根据数据类型选择适当的分布式数据库技术：

    Apache Cassandra

    import (
 "github.com/gocql/gocql"
)

func main() {
 // Connect to a Cassandra cluster
 cluster := gocql.NewCluster("127.0.0.1")
 cluster.Keyspace = "my_keyspace"
 session, err := cluster.CreateSession()
 if err != nil {
  panic(err)
 }
 defer session.Close()

 // Create a table for storing user data
 err = session.Query(`CREATE TABLE users (
   id uuid,
   name text,
   email text,
   PRIMARY KEY (id)
  )`).Exec()
 if err != nil {
  panic(err)
 }

 // Insert a new user into the database
 err = session.Query(`INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (?, ?, ?)`,
  gocql.TimeUUID(), "Alice", "alice@example.com").Exec()
 if err != nil {
  panic(err)
 }
}

    CockroachDB

    package main

import (
    "context"
    "log"
    "os"

    "github.com/cockroachdb/cockroach-go/v2/crdb/crdbpgxv5"
    "github.com/google/uuid"
    "github.com/jackc/pgx/v5"
)

func main() {
    // Read in connection string
    config, err := pgx.ParseConfig(os.Getenv("DATABASE_URL"))
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    config.RuntimeParams["application_name"] = "$ docs_simplecrud_gopgx"
    conn, err := pgx.ConnectConfig(context.Background(), config)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer conn.Close(context.Background())

    // Set up table
    err = crdbpgx.ExecuteTx(context.Background(), conn, pgx.TxOptions{}, func(tx pgx.Tx) error {
        return initTable(context.Background(), tx)
    })

    // Insert initial rows
    var accounts [4]uuid.UUID
    for i := 0; i < len(accounts); i++ {
        accounts[i] = uuid.New()
    }

    err = crdbpgx.ExecuteTx(context.Background(), conn, pgx.TxOptions{}, func(tx pgx.Tx) error {
        return insertRows(context.Background(), tx, accounts)
    })
    if err == nil {
        log.Println("New rows created.")
    } else {
        log.Fatal("error: ", err)
    }

    // Print out the balances
    log.Println("Initial balances:")
    printBalances(conn)

    // Run a transfer
    err = crdbpgx.ExecuteTx(context.Background(), conn, pgx.TxOptions{}, func(tx pgx.Tx) error {
        return transferFunds(context.Background(), tx, accounts[2], accounts[1], 100)
    })
    if err == nil {
        log.Println("Transfer successful.")
    } else {
        log.Fatal("error: ", err)
    }

    // Print out the balances
    log.Println("Balances after transfer:")
    printBalances(conn)

    // Delete rows
    err = crdbpgx.ExecuteTx(context.Background(), conn, pgx.TxOptions{}, func(tx pgx.Tx) error {
        return deleteRows(context.Background(), tx, accounts[0], accounts[1])
    })
    if err == nil {
        log.Println("Rows deleted.")
    } else {
        log.Fatal("error: ", err)
    }

    // Print out the balances
    log.Println("Balances after deletion:")
    printBalances(conn)
}

    Riak

    import (
 "github.com/basho/riak-go-client"
)

func main() {
 // Connect to a Riak cluster
 opts := &riak.NewClientOptions{
  RemoteAddresses: []string{"127.0.0.1:8087"},
 }
 client, err := riak.NewClient(opts)
 if err != nil {
  panic(err)
 }
 defer client.Close()

 // Create a bucket for storing user data
 bucketOpts := &riak.BucketOptions{
  NVal:      3,
  Backend:   "leveldb",
  AllowMult: true,
 }
 bucket, err := client.NewBucket("users", bucketOpts)
 if err != nil {
  panic(err)
 }

 // Insert a new user into the database
 user := &User{
  Id:    "alice",
  Name:  "Alice",
  Email: "alice@example.com",
 }
 obj := &riak.Object{
  Key:     user.Id,
  Content: []byte(user.Marshal()),
 }
 err = bucket.Store(obj)
 if err != nil {
  panic(err)
 }
}

type User struct {
 Id    string
 Name  string
 Email string
}

func (u *User) Marshal() string {
 return fmt.Sprintf("%s|%s", u.Name, u.Email)
}

func (u *User) Unmarshal(data string) error {
 parts := strings.Split(data, "|")
 if len(parts) != 2 {
  return errors.New("invalid user data")
 }
 u.Name = parts[0]
 u.Email = parts[1]
 return nil
}
``
    1. 选择分区策略：

    分区是将数据库分割成称为分区的较小块的过程，可以在群集中的多个节点之间分布。其目标是均匀分配工作量并最小化节点间通信的数量。

    package main

import (
    "fmt"
    "hash/fnv"
)

// Hash function to generate a hash key for the given input string
func hash(input string) uint32 {
    h := fnv.New32a()
    h.Write([]byte(input))
    return h.Sum32()
}

// Function to get the shard index for a given key and number of shards
func getShardIndex(key string, numShards int) int {
    hashVal := hash(key)
    return int(hashVal % uint32(numShards))
}

func main() {
    // Example sharding strategy using a hash-based approach
    key1 := "user123"
    key2 := "user456"
    numShards := 4

    shardIndex1 := getShardIndex(key1, numShards)
    shardIndex2 := getShardIndex(key2, numShards)

    fmt.Printf("Key '%s' maps to shard %d\n", key1, shardIndex1)
    fmt.Printf("Key '%s' maps to shard %d\n", key2, shardIndex2)
}

    这里是另一个分区示例，在单独的SQL文件中：

    // Example of range partitioning in CockroachDB

CREATE TABLE mytable (
  id INT PRIMARY KEY,
  name STRING,
  age INT,
  city STRING
) PARTITION BY RANGE (age) (
  PARTITION p1 VALUES FROM (0) TO (20),
  PARTITION p2 VALUES FROM (20) TO (40),
  PARTITION p3 VALUES FROM (40) TO (MAXVALUE)
);

    3. 选择复制策略：

    复制是将数据从一个数据库复制到另一个数据库的过程。选择一个复制策略，确保数据被复制到适当数量的副本以确保数据冗余和高可用性。

    这里是一个使用Apache Cassandra的复制因子策略进行数据复制的代码示例：

    package main

import (
 "log"

 "github.com/gocql/gocql"
)

func main() {
 // Connect to Cassandra cluster
 cluster := gocql.NewCluster("127.0.0.1")
 cluster.Keyspace = "my_keyspace"
 session, err := cluster.CreateSession()
 if err != nil {
  log.Fatal(err)
 }
 defer session.Close()

 // Create a replication strategy with a replication factor of 3
 replicationStrategy := map[string]interface{}{
  "class":             "SimpleStrategy",
  "replication_factor": 3,
 }

 // Create a keyspace with the replication strategy
 err = session.Query(`CREATE KEYSPACE IF NOT EXISTS my_keyspace WITH replication = ?`, replicationStrategy).Exec()
 if err != nil {
  log.Fatal(err)
 }

 // Use the keyspace
 err = session.Query(`USE my_keyspace`).Exec()
 if err != nil {
  log.Fatal(err)
 }

 // Create a table with a partition key and a clustering column
 err = session.Query(`CREATE TABLE IF NOT EXISTS my_table (partition_key int, clustering_col int, value text, PRIMARY KEY (partition_key, clustering_col))`).Exec()
 if err != nil {
  log.Fatal(err)
 }

 // Insert data into the table
 err = session.Query(`INSERT INTO my_table (partition_key, clustering_col, value) VALUES (?, ?, ?)`, 1, 1, "value1").Exec()
 if err != nil {
  log.Fatal(err)
 }

 // Read data from the table
 var value string
 err = session.Query(`SELECT value FROM my_table WHERE partition_key = ? AND clustering_col = ?`, 1, 1).Scan(&value)
 if err != nil {
  log.Fatal(err)
 }

 log.Printf("Value: %s", value)
}

    4. 选择一致性级别：

    一致性是指跨多个副本同步数据的程度。选择一个一致性级别，以确保数据在所有副本之间保持一致，同时最小化延迟。

    以下是Apache Cassandra的简单代码示例，演示如何选择一致性级别：

    package main

import (
 "fmt"

 "github.com/gocql/gocql"
)

func main() {
 // Create a Cassandra session
 cluster := gocql.NewCluster("localhost")
 session, err := cluster.CreateSession()
 if err != nil {
  panic(err)
 }
 defer session.Close()

 // Set the consistency level to QUORUM
 consistency := gocql.Quorum

 // Execute a query with the specified consistency level
 query := "SELECT * FROM mytable"
 iter := session.Query(query).Consistency(consistency).Iter()
 defer iter.Close()

 // Print the results
 var result string
 for iter.Scan(&result) {
  fmt.Println(result)
 }
 if err := iter.Close(); err != nil {
  panic(err)
 }
}

    你可以将下面的Couchbase示例与上面的Cassandra示例进行比较：

    package main

import (
    "github.com/couchbase/gocb/v2"
)

func main() {
    // Example of using Couchbase's strong consistency level
    cluster, err := gocb.Connect("couchbase://localhost")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    bucket := cluster.Bucket("mybucket")
    bucket.WaitUntilReady(5*time.Second, &gocb.WaitUntilReadyOptions{
        Deserializer: func(bytes []byte, flags uint32) (interface{}, error) {
            var data interface{}
            err := json.Unmarshal(bytes, &data)
            if err != nil {
                return nil, err
            }
            return data, nil
        },
    })

    collection := bucket.DefaultCollection()
    _, err = collection.Upsert("doc1", map[string]string{
        "name": "John",
        "age":  "30",
    }, &gocb.UpsertOptions{
        Expiry: 0,
    })
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    // Example of using Cassandra's eventual consistency level
    cluster, err = gocql.NewCluster("127.0.0.1")
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    cluster.Consistency = gocql.One
    session, err := cluster.CreateSession()
    if err != nil {
        panic(err)
    }

    defer session.Close()

    if err := session.Query(`INSERT INTO mytable (id, name, age) VALUES (?, ?, ?)`,
        "doc1", "John", 30).Exec(); err != nil {
        panic(err)
    }
}

    6. 设计数据模型：

    一旦选择了适当的数据库技术和分区、复制和一致性策略，就可以为分布式数据库设计数据模型。这包括确定将存储在数据库中的数据类型、数据如何组织以及如何访问数据。

    以下是使用Go中的MongoDB为简单电子商务应用程序设计数据模型的示例：

    package main

import (
 "context"
 "fmt"
 "time"

 "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
 "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
)

type Product struct {
 ID          string    `bson:"_id,omitempty"`
 Name        string    `bson:"name,omitempty"`
 Description string    `bson:"description,omitempty"`
 Price       float64   `bson:"price,omitempty"`
 CreatedAt   time.Time `bson:"created_at,omitempty"`
 UpdatedAt   time.Time `bson:"updated_at,omitempty"`
}

func main() {
 // Connect to MongoDB
 client, err := mongo.NewClient(options.Client().ApplyURI("mongodb://localhost:27017"))
 if err != nil {
  panic(err)
 }
 ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
 defer cancel()
 err = client.Connect(ctx)
 if err != nil {
  panic(err)
 }

 // Create database and collection
 db := client.Database("mydatabase")
 productCollection := db.Collection("products")

 // Create a product
 product := &Product{
  ID:          "123",
  Name:        "Apple iPhone 12",
  Description: "The latest iPhone from Apple",
  Price:       999.99,
  CreatedAt:   time.Now(),
  UpdatedAt:   time.Now(),
 }

 // Insert the product into the database
 _, err = productCollection.InsertOne(context.Background(), product)
 if err != nil {
  panic(err)
 }

 // Find a product by ID
 var result Product
 err = productCollection.FindOne(context.Background(), &Product{ID: "123"}).Decode(&result)
 if err != nil {
  panic(err)
 }
 fmt.Printf("%+v\n", result)
}

    在此示例中，我们定义了一个“Product”结构，代表我们电子商务应用程序中的一个产品。这是一个简单的示例，但它演示了如何为特定用例设计数据模型以及如何使用Go和MongoDB与数据库进行交互。

    7. 监视和优化性能：

    最后，重要的是监视数据库的性能并根据需要进行优化。这可能涉及添加或删除节点、调整分片策略或修改数据模型。

    以下是如何使用Prometheus和Grafana监视分布式数据库性能的示例：

    • 首先，在本地机器或服务器上安装和设置Prometheus和Grafana。
    • 将Prometheus客户端库导入到应用程序中，并使用它公开指标：
    import (
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
    "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

var (
    requests = prometheus.NewCounter(prometheus.CounterOpts{
        Name: "myapp_requests_total",
        Help: "The total number of requests served by myapp.",
    })
)

func main() {
    // Start a HTTP server to expose the metrics.
    http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
    go http.ListenAndServe(":8080", nil)

    // Register the metrics with the Prometheus client library.
    prometheus.MustRegister(requests)

    // Your application code here...
}

func handleRequest(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // Increment the request counter.
    requests.Inc()

    // Your request handling code here...
}
    1. 配置Prometheus以抓取应用程序中的指标端点：
    scrape_configs:
  - job_name: 'myapp'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

    1. 通过创建一个查询Prometheus的“myapp_requests_total”指标的仪表板，在Grafana中可视化指标。

    2. 通过监视关键指标，如CPU使用率、内存使用率、网络流量和查询延迟，分析分布式数据库的性能。使用这些数据来识别瓶颈并根据需要优化系统性能。

    例如，如果发现查询延迟高于预期，可能需要调整分片策略或添加更多节点以更均匀地分配负载。如果CPU使用率持续高，可能需要优化查询或向集群添加更多处理能力。通过监视和优化分布式数据库的性能，可以确保它在扩展时继续满足应用程序的需求。

    总结：

    总之，设计分布式数据库需要对数据需求、数据库技术选项、分片和复制策略、一致性级别、数据建模和性能监视和优化有透彻的理解。通过仔细考虑这些关键点，可以设计出一个分布式数据库，以满足系统的需求，同时确保高可用性、可伸缩性和可靠性。

    译自：https://towardsdev.com/understand-distributed-databases-design-in-depth-with-go-practices-7db1a56e065a

    Golang分布式

    版权声明：本文内容由TeHub注册用户自发贡献，版权归原作者所有，TeHub社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。 如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

    点赞（0）
    收藏（0）
    菜鸟一只
    你就是个黄焖鸡，又黄又闷又垃圾。

    评论(0)

    添加评论

    相关阅读