【Python使用】嘿马头条项目从到完整开发教程第4篇:数据库,1 方案选择【附代码文档】

举报
程序员一诺python 发表于 2024/08/22 22:29:43 2024/08/22
【摘要】 本教程的知识点为:简介 1. 内容 2. 目标 产品效果 ToutiaoWeb虚拟机使用说明 数据库 理解ORM 作用 思考: 使用ORM的方式选择 数据库 SQLAlchemy操作 1 新增 2 查询 all() 数据库 分布式ID 1 方案选择 2 头条 使用雪花算法 (代码 toutiao-backend/common/utils/snowflake) 数据库 Redis

本教程的知识点为:简介 1. 内容 2. 目标 产品效果 ToutiaoWeb虚拟机使用说明 数据库 理解ORM 作用 思考: 使用ORM的方式选择 数据库 SQLAlchemy操作 1 新增 2 查询 all() 数据库 分布式ID 1 方案选择 2 头条 使用雪花算法 (代码 toutiao-backend/common/utils/snowflake) 数据库 Redis 1 Redis事务 基本事务指令 Python客户端操作 Git工用流 调试方法 JWT认证方案 JWT & JWS & JWE Json Web Token(JWT) OSS对象存储 存储 需求 方案 使用 缓存 缓存架构 多级缓存 头条项目的方案 缓存数据 缓存 缓存问题 1 缓存 2 缓存 头条项目缓存与存储设计 APScheduler定时任务 定时修正统计数据 RPC RPC简介 1. 什么是RPC RPC 编写客户端 头条首页新闻推荐接口编写 即时通讯 即时通讯简介 即时通讯 Socket.IO 1 简介 优点: 缺点: Elasticsearch 简介与原理 1 简介 属于面向文档的数据库 2 搜索的原理——倒排索引(反向索引)、分析、相关性排序 Elasticsearch 文档 索引文档(保存文档数据) 获取指定文档 判断文档是否存在 单元测试 为什么要测试 测试的分类 什么是单元测试 断言方法的使用:

完整笔记资料代码->:https://gitee.com/yinuo112/Backend/tree/master/Python/嘿马头条项目从到完整开发教程/note.md

感兴趣的小伙伴可以自取哦~


全套教程部分目录:


部分文件图片:

数据库

  • 数据库设计

  • SQLAlchemy

  • 数据库理论

  • 分布式ID

  • Redis

分布式ID

1 方案选择

  • UUID

UUID是通用唯一识别码(Universally Unique Identifier)的缩写,开放软件基金会(OSF)规范定义了包括网卡MAC地址、时间戳、名字空间(Namespace)、随机或伪随机数、时序等元素。利用这些元素来生成UUID。

UUID是由128位二进制组成,一般转换成十六进制,然后用String表示。

550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

UUID的优点:

  • 通过本地生成,没有经过网络I/O,性能较快
  • 无序,无法预测他的生成顺序。(当然这个也是他的缺点之一)

UUID的缺点:

  • 128位二进制一般转换成36位的16进制,太长了只能用String存储,空间占用较多。
  • 不能生成递增有序的数字

  • 数据库主键自增

大家对于唯一标识最容易想到的就是主键自增,这个也是我们最常用的方法。例如我们有个订单服务,那么把订单id设置为主键自增即可。

  • 单独数据库 记录主键值

  • 业务数据库分别设置不同的自增起始值和固定步长,如

第一台 start 1  step 9 
   第二台 start 2  step 9 
   第三台 start 3  step 9

优点:

  • 简单方便,有序递增,方便排序和分页

缺点:

  • 分库分表会带来问题,需要进行改造。
  • 并发性能不高,受限于数据库的性能。
  • 简单递增容易被其他人猜测利用,比如你有一个用户服务用的递增,那么其他人可以根据分析注册的用户ID来得到当天你的服务有多少人注册,从而就能猜测出你这个服务当前的一个大概状况。
  • 数据库宕机服务不可用。

  • Redis

熟悉Redis的同学,应该知道在Redis中有两个命令Incr,IncrBy,因为Redis是单线程的所以能保证原子性。

优点:

  • 性能比数据库好,能满足有序递增。

缺点:

  • 由于redis是内存的KV数据库,即使有AOF和RDB,但是依然会存在数据丢失,有可能会造成ID重复。
  • 依赖于redis,redis要是不稳定,会影响ID生成。

  • 雪花算法-Snowflake

Snowflake是Twitter提出来的一个算法,其目的是生成一个64bit的整数:

snowflake

  • 1bit:一般是符号位,不做处理
  • 41bit:用来记录时间戳,这里可以记录69年,如果设置好起始时间比如今年是2018年,那么可以用到2089年,到时候怎么办?要是这个系统能用69年,我相信这个系统早都重构了好多次了。
  • 10bit:10bit用来记录机器ID,总共可以记录1024台机器,一般用前5位代表数据中心,后面5位是某个数据中心的机器ID
  • 12bit:循环位,用来对同一个毫秒之内产生不同的ID,12位可以最多记录4095个,也就是在同一个机器同一毫秒最多记录4095个,多余的需要进行等待下毫秒。

上面只是一个将64bit划分的标准,当然也不一定这么做,可以根据不同业务的具体场景来划分,比如下面给出一个业务场景:

  • 服务目前QPS10万,预计几年之内会发展到百万。
  • 当前机器三地部署,上海,北京,深圳都有。
  • 当前机器10台左右,预计未来会增加至百台。

这个时候我们根据上面的场景可以再次合理的划分62bit,QPS几年之内会发展到百万,那么每毫秒就是千级的请求,目前10台机器那么每台机器承担百级的请求,为了保证扩展,后面的循环位可以限制到1024,也就是2^10,那么循环位10位就足够了。

机器三地部署我们可以用3bit总共8来表示机房位置,当前的机器10台,为了保证扩展到百台那么可以用7bit 128来表示,时间位依然是41bit,那么还剩下64-10-3-7-41-1 = 2bit,还剩下2bit可以用来进行扩展。

snowflake

时钟回拨

因为机器的原因会发生时间回拨,我们的雪花算法是强依赖我们的时间的,如果时间发生回拨,有可能会生成重复的ID,在我们上面的nextId中我们用当前时间和上一次的时间进行判断,如果当前时间小于上一次的时间那么肯定是发生了回拨,算法会直接抛出异常.

2 头条

使用雪花算法 (代码 toutiao-backend/common/utils/snowflake)
# Twitter's Snowflake algorithm implementation which is used to generate distributed IDs.




# 



import time
import logging

class InvalidSystemClock(Exception):
    """
    时钟回拨异常
    """
    pass



# 64位ID的划分


WORKER_ID_BITS = 5
DATACENTER_ID_BITS = 5
SEQUENCE_BITS = 12



# 最大取值计算


MAX_WORKER_ID = -1 ^ (-1 << WORKER_ID_BITS)  # 2**5-1 0b11111
MAX_DATACENTER_ID = -1 ^ (-1 << DATACENTER_ID_BITS)



# 移位偏移计算


WOKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS
DATACENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS
TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATACENTER_ID_BITS



# 序号循环掩码


SEQUENCE_MASK = -1 ^ (-1 << SEQUENCE_BITS)



# Twitter元年时间戳


TWEPOCH = 1288834974657


logger = logging.getLogger('flask.app')


class IdWorker(object):
    """
    用于生成IDs
    """

    def __init__(self, datacenter_id, worker_id, sequence=0):
        """
        初始化
        :param datacenter_id: 数据中心(机器区域)ID
        :param worker_id: 机器ID
        :param sequence: 其实序号
        """
        # sanity check
        if worker_id > MAX_WORKER_ID or worker_id < 0:
            raise ValueError('worker_id值越界')

        if datacenter_id > MAX_DATACENTER_ID or datacenter_id < 0:
            raise ValueError('datacenter_id值越界')

        self.worker_id = worker_id
        self.datacenter_id = datacenter_id
        self.sequence = sequence

        self.last_timestamp = -1  # 上次计算的时间戳

    def _gen_timestamp(self):
        """
        生成整数时间戳
        :return:int timestamp
        """
        return int(time.time() * 1000)

    def get_id(self):
        """
        获取新ID
        :return:
        """
        timestamp = self._gen_timestamp()

        # 时钟回拨
        if timestamp < self.last_timestamp:
            logging.error('clock is moving backwards. Rejecting requests until {}'.format(self.last_timestamp))
            raise InvalidSystemClock

        if timestamp == self.last_timestamp:
            self.sequence = (self.sequence + 1) & SEQUENCE_MASK
            if self.sequence == 0:
                timestamp = self._til_next_millis(self.last_timestamp)
        else:
            self.sequence = 0

        self.last_timestamp = timestamp

        new_id = ((timestamp - TWEPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (self.datacenter_id << DATACENTER_ID_SHIFT) | \
                 (self.worker_id << WOKER_ID_SHIFT) | self.sequence
        return new_id

    def _til_next_millis(self, last_timestamp):
        """
        等到下一毫秒
        """
        timestamp = self._gen_timestamp()
        while timestamp <= last_timestamp:
            timestamp = self._gen_timestamp()
        return timestamp


if __name__ == '__main__':
    worker = IdWorker(1, 2, 0)
    print(worker.get_id())

数据库优化

数据库是Web应用至关重要的一个环节,其性能的优劣会影响整合Web应用,所以需要对数据库进化优化以提高使用性能。以下提供几点方法作为参考。

1 理解索引

数据库索引

2 SQL查询优化

  • 避免全表扫描,应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引;

  • 查询时使用select明确指明所要查询的字段,避免使用select *的操作;

  • SQL语句尽量大写,如

SELECT name FROM t WHERE id=1

对于小写的sql语句,通常数据库在解析sql语句时,通常会先转换成大写再执行。

  • 尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符, MySQL只有对以下操作符才使用索引:<,<=,=,>,>=,BETWEEN,IN,以及某些时候的LIKE;
SELECT id FROM t WHERE name LIKE ‘abc%’
  • 对于模糊查询,如:
SELECT id FROM t WHERE name LIKE ‘%abc%’

或者

SELECT id FROM t WHERE name LIKE ‘%abc’

将导致全表扫描,应避免使用,若要提高效率,可以考虑全文检索;

  • 遵循最左原则,在where子句中写查询条件时把索引字段放在前面,如
mobile为索引字段,name为非索引字段
  推荐
  SELECT ... FROM t WHERE mobile='13911111111' AND name='python'
  不推荐
  SELECT ... FROM t WHERE name='python' AND mobile='13911111111' 

  建立了复合索引 key(a, b, c)
  推荐
  SELECT ... FROM t WHERE a=... AND b=... AND c= ...
  SELECT ... FROM t WHERE a=... AND b=...
  SELECT ... FROM t WHERE a=...
  不推荐 (字段出现顺序不符合索引建立的顺序)
  SELECT ... FROM t WHERE b=... AND c=...
  SELECT ... FROM t WHERE b=... AND a=... AND c=...
  ...
  • 能使用关联查询解决的尽量不要使用子查询,如
子查询
  SELECT article_id, title FROM t_article WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM t_user  WHERE user_name IN ('itcast', 'itheima', 'python'))

  关联查询(推荐)
  SELECT b.article_id, b.title From t_user AS a INNER JOIN t_article AS b ON a.user_id=b.user_id WHERE a.user_name IN ('itcast', 'itheima', 'python');

能不使用关联查询的尽量不要使用关联查询;

  • 不需要获取全表数据的时候,不要查询全表数据,使用LIMIT来限制数据。

3 数据库优化

  • 在进行表设计时,可适度增加冗余字段(反范式设计),减少JOIN操作;
  • 多字段表可以进行垂直分表优化,多数据表可以进行水平分表优化;
  • 选择恰当的数据类型,如整型的选择;
  • 对于强调快速读取的操作,可以考虑使用MyISAM数据库引擎;
  • 对较频繁的作为查询条件的字段创建索引;唯一性太差的字段不适合单独创建索引,即使频繁作为查询条件;更新非常频繁的字段不适合创建索引;
  • 编写SQL时使用上面的方式对SQL语句进行优化;
  • 使用慢查询工具找出效率低下的SQL语句进行优化;
  • 构建缓存,减少数据库磁盘操作;
  • 可以考虑结合使用内在型数据库,如Redis,进行混合存储。
【版权声明】本文为华为云社区用户原创内容,转载时必须标注文章的来源(华为云社区)、文章链接、文章作者等基本信息, 否则作者和本社区有权追究责任。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,欢迎发送邮件进行举报,并提供相关证据,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容,举报邮箱: cloudbbs@huaweicloud.com
  • 点赞
  • 收藏
  • 关注作者

评论(0

0/1000
抱歉,系统识别当前为高风险访问,暂不支持该操作

全部回复

上滑加载中

设置昵称

在此一键设置昵称,即可参与社区互动!

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。

*长度不超过10个汉字或20个英文字符,设置后3个月内不可修改。