让人又爱又恨的分库分表

爱被打了一巴掌 2022-09-06 00:28 170阅读 0赞

## **一、 什么时候考虑切分** ##

### **1、能不切分尽量不要切分** ###

并不是所有表都需要进行切分，主要还是看数据的增长速度。切分后会在某种程度上提升业务的复杂度，数据库除了承载数据的存储和查询外，协助业务更好的实现需求也是其重要工作之一。

不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招，避免"过度设计"和"过早优化"。分库分表之前，不要为分而分，先尽力去做力所能及的事情，例如：升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单表的瓶颈时候，再考虑分库分表。

### **2、数据量过大，正常运维影响业务访问** ###

这里说的运维指：

1）对数据库备份，如果单表太大，备份时需要大量的磁盘IO和网络IO。例如1T的数据，网络传输占50MB时候，需要20000秒才能传输完毕，整个过程的风险都是比较高的

2）对一个很大的表进行DDL修改时，MySQL会锁住全表，这个时间会很长，这段时间业务不能访问此表，影响很大。如果使用pt-online-schema-change，使用过程中会创建触发器和影子表，也需要很长的时间。在此操作过程中，都算为风险时间。将数据表拆分，总量减少，有助于降低这个风险。

3）大表会经常访问与更新，就更有可能出现锁等待。将数据切分，用空间换时间，变相降低访问压力

## 二、**分表的方式** ##

### **垂直分表** ###

垂直分表在日常开发和设计中比较常见，通俗的说法叫做“大表拆小表”，拆分是基于关系型数据库中的“列”（字段）进行的。通常情况，某个表中的字段比较多，可以新建立一张“扩展表”，将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中

**垂直切分的优点如下：**

*  拆分后业务清晰，拆分规则明确。
 *  系统之间进行整合或扩展很容易。
 *  按照成本、应用的等级、应用的类型等将表放到不同的机器上，便于管理。
 *  便于实现动静分离、冷热分离的数据库表的设计模式。
 *  数据维护简单。

**垂直切分的缺点如下：**

*  部分业务表无法关联（Join），只能通过接口方式解决，提高了系统的复杂度。
 *  受每种业务的不同限制，存在单库性能瓶颈，不易进行数据扩展和提升性能。
 *  事务处理复杂。

### 水平分表 ###

水平分表也称为横向分表，比较容易理解，就是将表中不同的数据行按照一定规律分布到不同的数据库表中（这些表保存在同一个数据库中），这样来降低单表数据量，优化查询性能。最常见的方式就是通过主键或者时间等字段进行Hash和取模后拆分。

**水平切分的优点如下：**

*  单库单表的数据保持在一定的量级，有助于性能的提高。
 *  切分的表的结构相同，应用层改造较少，只需要增加路由规则即可。
 *  提高了系统的稳定性和负载能力。

**水平切分的缺点如下：**

*  切分后，数据是分散的，很难利用数据库的Join操作，跨库Join性能较差。
 *  拆分规则难以抽象。
 *  分片事务的一致性难以解决。
 *  数据扩容的难度和维护量极大。

## 三、**分库分表带来的问题** ##

### **1、事务一致性问题** ###

##### **分布式事务** #####

当更新内容同时分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题。跨分片事务也是分布式事务，没有简单的方案，一般可使用"XA协议"和"两阶段提交"处理。

分布式事务能最大限度保证了数据库操作的原子性。但在提交事务时需要协调多个节点，推后了提交事务的时间点，延长了事务的执行时间。导致事务在访问共享资源时发生冲突或死锁的概率增高。随着数据库节点的增多，这种趋势会越来越严重，从而成为系统在数据库层面上水平扩展的枷锁。

##### **最终一致性** #####

对于那些性能要求很高，但对一致性要求不高的系统，往往不苛求系统的实时一致性，只要在允许的时间段内达到最终一致性即可，可采用事务补偿的方式。与事务在执行中发生错误后立即回滚的方式不同，事务补偿是一种事后检查补救的措施，一些常见的实现方法有：对数据进行对账检查，基于日志进行对比，定期同标准数据来源进行同步等等。事务补偿还要结合业务系统来考虑。

### 2、跨库Join的几种解决思路 ###

##### 全局表 #####

所谓全局表，就是有可能系统中所有模块都可能会依赖到的一些表。比较类似我们理解的“数据字典”。为了避免跨库join查询，我们可以将这类表在其他每个数据库中均保存一份。同时，这类数据通常也很少发生修改（甚至几乎不会），所以也不用太担心“一致性”问题。

##### 字段冗余 #####

这是一种典型的反范式设计，在互联网行业中比较常见，通常是为了性能来避免join查询。

**举个电商业务中很简单的场景：**

“订单表”中保存“卖家Id”的同时，将卖家的“Name”字段也冗余，这样查询订单详情的时候就不需要再去查询“卖家用户表”。

字段冗余能带来便利，是一种“空间换时间”的体现。但其适用场景也比较有限，比较适合依赖字段较少的情况。最复杂的还是数据一致性问题，这点很难保证，可以借助数据库中的触发器或者在业务代码层面去保证。当然，也需要结合实际业务场景来看一致性的要求。就像上面例子，如果卖家修改了Name之后，是否需要在订单信息中同步更新呢？

##### 数据同步 #####

定时A库中的tab\_a表和B库中tbl\_b有关联，可以定时将指定的表做同步。当然，同步本来会对数据库带来一定的影响，需要性能影响和数据时效性中取得一个平衡。这样来避免复杂的跨库查询。

##### 系统层组装 #####

在系统层面，通过调用不同模块的组件或者服务，获取到数据并进行字段拼装。说起来很容易，但实践起来可真没有这么简单，尤其是数据库设计上存在问题但又无法轻易调整的时候。

##### **ER分片** #####

关系型数据库中，如果可以先确定表之间的关联关系，并将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上，那么就能较好的避免跨分片join问题。在1:1或1:n的情况下，通常按照主表的ID主键切分。

### 3、**跨节点分页、排序、函数问题** ###

跨节点多库进行查询时，会出现limit分页、order by排序等问题。分页需要按照指定字段进行排序，当排序字段就是分片字段时，通过分片规则就比较容易定位到指定的分片；当排序字段非分片字段时，就变得比较复杂了。需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最终返回给用户。

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### 4、**数据迁移、扩容问题** ###

当业务高速发展，面临性能和存储的瓶颈时，才会考虑分片设计，此时就不可避免的需要考虑历史数据迁移的问题。一般做法是先读出历史数据，然后按指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。此外还需要根据当前的数据量和QPS，以及业务发展的速度，进行容量规划，推算出大概需要多少分片（一般建议单个分片上的单表数据量不超过1000W）。

## 四、场景分析 ##

### 1、非uid的查询方法 ###

水平切分后，对于按uid查询的需求能很好的满足，可以直接路由到具体数据库。而按非uid的查询，例如login\_name，就不知道具体该访问哪个库了，此时需要遍历所有库，性能会降低很多。

对于用户侧，可以采用"建立非uid属性到uid的映射关系"的方案；对于运营侧，可以采用"前台与后台分离"的方案。

**1）映射关系**

例如：login\_name不能直接定位到数据库，可以建立login\_name→uid的映射关系，用索引表或缓存来存储。当访问login\_name时，先通过映射表查询出login\_name对应的uid，再通过uid定位到具体的库。

映射表只有两列，可以承载很多数据，当数据量过大时，也可以对映射表再做水平切分。这类kv格式的索引结构，可以很好的使用cache来优化查询性能，而且映射关系不会频繁变更，缓存命中率会很高。

**2）基因法**

DRDS二维查询：https://developer.aliyun.com/article/174556

分库基因：假如通过uid分库，分为8个库，采用uid%8的方式进行路由，此时是由uid的最后3bit来决定这行User数据具体落到哪个库上，那么这3bit可以看为分库基因。

上面的映射关系的方法需要额外存储映射表，按非uid字段查询时，还需要多一次数据库或cache的访问。如果想要消除多余的存储和查询，可以通过f函数取login\_name的基因作为uid的分库基因。生成uid时，参考上文所述的分布式唯一ID生成方案，再加上最后3位bit值=f(login\_name)。当查询login\_name时，只需计算f(login\_name)%8的值，就可以定位到具体的库。不过这样需要提前做好容量规划，预估未来几年的数据量需要分多少库，要预留一定bit的分库基因。  
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### **2、前台与后台分离** ###

对于用户侧，主要需求是以单行查询为主，需要建立login\_name/phone/email到uid的映射关系，可以解决这些字段的查询问题。

而对于运营侧，很多批量分页且条件多样的查询，这类查询计算量大，返回数据量大，对数据库的性能消耗较高。此时，如果和用户侧共用同一批服务或数据库，可能因为后台的少量请求，占用大量数据库资源，而导致用户侧访问性能降低或超时。

这类业务最好采用"前台与后台分离"的方案，运营侧后台业务抽取独立的service和db，解决和前台业务系统的耦合。由于运营侧对可用性、一致性的要求不高，可以不访问实时库，而是通过binlog异步同步数据到运营库进行访问。在数据量很大的情况下，还可以使用ES搜索引擎或Hive来满足后台复杂的查询方式

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