Windows Azure雲服務基礎–RDBMS的分區

編輯人員注釋：本文章由AzureCAT 雲與企業工程組的高級專案經理 Shaun Tinline-Jones 和 Chris Clayton 共同撰寫。

「雲服務基礎」應用程式也稱作「CSFundamentals」，展示如何構建資料庫支援的 Azure 服務。 這包括描述日誌記錄、配置和資料訪問的使用場景、實施體系結構及可複用元件。 代碼庫旨在用於根據 Windows Azure 客戶諮詢團隊進行的生產部署，深入挖掘在 Azure 上交付可伸縮的可用服務的最佳實踐。

目前大多數公司都在努力推進其雲計畫，但特定解決方案的業務驅策因素各不相同，例如降低成本以及大幅提高敏捷性和擴大規模。 當解決方案試圖實現「雲規模」時，「縱向可伸縮性」戰略已被「橫向可伸縮性」取代。 前者通過升級硬體來提高容量，後者可增加共同完成某個特定任務的電腦數量。 此權衡的一個絕佳示例是，選擇創建具有許多提供相同網站內容的伺服器的 Web 場，還是讓單台機體試圖處理負載。

大多數人從計算節點著手開始實施此橫向可伸縮性計畫，但忽略了更複雜且可能更重要的狀態層級，例如關係資料庫管理系統 (RDBMS) 和緩存。 這些服務通常為 IO 密集型，且只有單個實例。 在狀態層級中實施橫向可伸縮性的一個方法稱作分區，它是指從邏輯上將 RDBMS 資料分成多個資料庫，每個資料庫通常採用相同的表結構。 例如，一張員工資訊表可以拆分到三個不同的資料庫，每個資料庫存儲不同部門員工的資訊。

分區的優勢遠不止體現在與容量相關的場景中。 本文章將著重闡述在 Azure SQL 資料庫平臺中實施的且主要用於 OLTP 場景的 RDBMS 分區。 分區資料庫結構可帶來優勢的示例場景包括：

限制閥值或輸送量限制的命中頻率過高。 資料量太大（索引重新構建、備份等）。 一個資料庫不可用影響所有使用者（而單個分區則不會）。 資料庫難以按需求向上和向下伸縮。 某些業務模型，例如多租戶或軟體即服務方案。

使用多租戶資料庫（如 Windows Azure SQL 資料庫）作為服務解決方案時，通常會在各種條件下對用戶端進行限制的服務品質 (QOS) 控制。 限制通常會在資源壓力攀升時發生。 分區是一種説明降低資源壓力的關鍵戰略，它可以將通常影響單台伺服器的負載分散到多台伺服器上，每台伺服器均包含一個分區。 例如，假定負載均勻分配，那麼創建五個分區，就可以將每個資料庫上的負載降低為大約百分之二十。

但任何東西隨著功能變得更強大，也難免要做出一些犧牲。 分區可能會增加多個關鍵領域的複雜性，因此需要更完善的計畫。 這些關鍵領域包括：

所有分區的識別欄位應保持全域唯一性，以防將來的業務需求要求減少分區數。 如果所有分區的標識不唯一，兩個分區合併時會發生衝突。 參考完整性無法引用其他分區中的行或者強制與這些行建立關係，因為它們屬於獨立的資料庫。 應儘量避免跨分區查詢，因為這要求對每個分區進行查詢併合並結果。 跨分區「扇出」查詢不僅從性能角度來說成本極高，而且會增加為其提供支援的分區框架的複雜性。 如果必須進行跨分區查詢，則通常的策略是對每個分區進行非同步查詢。 但是，有時同步查詢方法可以對結果集大小進行更好的控制。    

大多數情況下，分區是一個資料訪問層 (DAL) 概念，為更高級別的複雜應用程式邏輯抽象化複雜的資料結構。

如何定義「租戶」是您構建分區化體系結構時作出的最重要的決策之一。 租戶是必定位於相同分區上的最大唯一資料分類。 限制在單個租戶中執行的查詢通常速度更快，因為這種查詢無需在正常操作狀態下執行扇出操作。 影響對應租戶定義決策的部分因素如下：

對識別碼的更高級別應用程式代碼的瞭解程度。 在此級別上執行大多數核心業務事務的能力。 在租戶級別避免限制常規日常操作的能力。

為了更形象地說明這些概念和想法，Windows Azure 客戶諮詢團隊在雲服務基礎 (CSF) 資料包 (HTTP://code.msdn.microsoft.com/ Cloud-Service-Fundamentals-4ca72649) 中構建了一個基本分區資料訪問層 (DAL)。

CSF 中將租戶定義為單個使用者。 促使選擇此租戶的因素包括：

大多數核心業務需求都不要求跨多使用者查詢。 一個分區不可用只會影響某組使用者組，而其他使用者可繼續正常使用系統。 單個分區上的使用者數可以控制為企業可承受的數量。

對租戶的定義和實施可確保不需要執行跨資料庫事務。 在圖 1 中，我們將此資料集稱為 shardlet，即資料模型事務邊界。

圖 1 - 資料模型事務邊界

使用者首次在會話中連接到資料庫時，可以執行一系列簡單查詢，以瞭解是否有任何功能由於離線分區而不可用。

為了簡化 CSF 中演示的分區方法，我們決定創建一個分區集，這些分區擁有足以滿足可預見將來的容量需求的存儲空間。 通過選擇固定大小，就不再需要演示分區數量的增加和減少，也就無需執行租戶遷移之類的操作。 通過對租戶名稱執行雜湊演算法，可以生成一個整數，此 ID 可用來在「區域圖」中查詢匹配範圍。 CSF 使用基於範圍的機制，其中一個特定分區（在「區域圖」中捕獲）將被分配一個這些數位的範圍。

如果需要向分區集添加分區或從分區集中刪除分區，租戶需要在遷移到新分區之前變為不可用。 由於此嚴重限制，因此要求在首次創建分區集時對分區集進行大幅超額配置，以緩解或消除執行複雜分區管理的需要。

此解決方案要求資料訪問層 (DAL) 能檢測到租戶 ID，以確定租戶在分區集中的位置。 如果執行的查詢包括不可用的分區，整個查詢將失敗。 如果 DAL 不包括租戶 ID，則必須查詢所有分區，這會導致失敗概率提高並使性能降低。

目前正在進行一些預備工作，以提供可演示更高級分區方法的更多示例代碼。 這些示例可改進以下領域：
被動式和主動式分區管理。

全域唯一性和標識管理。 分區集內分區之間的租戶遷移。 分區集的擴展和收縮。 對無法檢測租戶的查詢的改進。

總而言之，雲服務基礎示例代碼是開始探討基本分區概念的一個絕佳途徑，而分區則是創建「雲規模」應用程式的一個重要方法。