MySQLで高トラフィックに立ち向かう

社内LT大会#2で話した内容です。

Transcript

1. MySQLで高トラフィックに立ち向かう LT大会#2 Takashi Abe Mynet Inc. 01/15 2015
2. 前提 InnoDB MySQL以外の話もちょっとします 特定のサービス特性にフォーカスするものではありま せんが、ソーシャルゲームをベースにして話します
3. DBサーバへのトラフィック 参照系クエリ select 更新系クエリ insert, update, delete
4. よくある最小構成
5. 参照系への負荷対策
6. スケールアップ 金の弾丸 ioDrive
7. スケールアウト スレーブの追加 MySQLのレプリケーション機能でマスタのデータを複製する キャッシュレイヤの追加 memcached, RedisなどのKVSを利用する 参照性能はRDBに比べて桁違いに良い 参照頻度の高いデータをメインにキャッシュに乗せる カードステータスなどのマスタデータ ユーザのニックネーム
8. スケールアウトした構成
9. 更新系への負荷対策
10. スケールアップ 金の弾丸 ioDrive メモリガン積み インメモリならioDriveと同等以上の性能が出る Amazon RDSの場合最大244GBまで拡張可能
11. スケールアウト マスタの分割 DB、テーブルを複数サーバに分割し、クエリに応じて 動的に問合せ先サーバを選択する 分割方式より垂直分割/水平分割がある アプリケーション側での実装が多い
12. 垂直分割
13. 垂直分割 関係性の薄いデータをそれぞれ異なるDBに分散 接続先DBを変えるだけなので大して実装コストはそれ ほどない、はず (例) ユーザデータ系 ログ系 マスタデータ系
14. 垂直分割イメージ
15. 水平分割
16. 水平分割 複数サーバで同じDBを用意し、キーとなるデータによっ て格納先を分割する DB名から一意に格納先のテーブルを特定出来ないの でサーバ振り分けの実装が重くなりがち キーの余剰、ハッシュ値などによって分割を行う
17. 水平分割 分割例 userテーブル、user_idをキーにして分割する user_idを100で割った余剰をテーブル名のサフィック スにする user_00 ~ user_99のテーブルに分割可能 サーバA: user_00 ~ user_49 サーバB: user_50 ~ user_99
18. 水平分割イメージ
19. スケールアウトした構成
20. 分割するタイミング 設計、制約がきついため途中から分割しようとするのは つらい スモールスタートする場合、最初から分割しておいて分 割された各DBを1台に格納しておく戦略もアリ 分割されてさえいれば、後から別サーバに乗せること も容易になる
21. 注意点 異なるDBに格納されるのでjoinが使えなくなる 水平分割の場合 分割すればするほどパフォーマンス低下 串刺しで検索したい時など トランザクションが煩雑になる
22. まとめ
23. 参照系 マスタスレーブ+KVSの鉄板構成 後からでもスケールアウトは比較的容易 更新系 垂直、水平分割でマスタへのトラフィックを分散させる 後からスケールアウトするのがつらいのでプロジェク トの始めに方針を検討する