分库分表--介绍

淡淡的烟草味﹌ 2022-10-18 00:52 146阅读 0赞

原文网址：[分库分表--介绍\_IT利刃出鞘的博客-CSDN博客][--_IT_-CSDN]

# 其他网址 #

[史上更全面的数据库分库分表、数据一致性、主键分配思路！\_数据库\_Sqdmn的博客-CSDN博客][Sqdmn_-CSDN]  
[分库分表(1) --- 理论 - 雨点的名字 - 博客园][1_ --- _ - _ -]  
[mysql 垂直分表 实践记录\_数据库\_NRGAGA的专栏-CSDN博客][mysql _ _NRGAGA_-CSDN]

# **什么时候考虑切分** #

**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。

**什么时候分库分表**

> 《阿里巴巴 Java 开发手册》：
> 
> 1.  单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。
> 2.  如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，请不要在创建表时就分库分表。
> 
> 有人测试过，超过1000万行性能急剧下降，所以建议500万行的时候进行分库分表。

> **其他考量**
> 
> **1、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
> 
> **2、随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分**
> 
> 举个例子，假如项目一开始设计的用户表如下：
> 
> `id bigint #用户的ID name varchar #用户的名字 last_login_time datetime #最近登录时间 personal_info text #私人信息..... #其他信息字段`
> 
> 在项目初始阶段，这种设计是满足简单的业务需求的，也方便快速迭代开发。  
> 而当业务快速发展时，用户量从10w激增到10亿，用户非常的活跃，每次登录会更新 last\_login\_name 字段，使得 user 表被不断update，压力很大。  
> 而其他字段：id, name, personal\_info 是不变的或很少更新的，此时在业务角度，就要将 last\_login\_time 拆分出去，新建一个 user\_time 表。  
> personal\_info 属性是更新和查询频率较低的，并且text字段占据了太多的空间。这时候，就要对此垂直拆分出 user\_ext 表了。
> 
> **3、安全性和可用性**
> 
> 鸡蛋不要放在一个篮子里。在业务层面上垂直切分，将不相关的业务的数据库分隔，因为每个业务的数据量、访问量都不同，不能因为一个业务把数据库搞挂而牵连到其他业务。  
> 利用水平切分，当一个数据库出现问题时，不会影响到100%的用户，每个库只承担业务的一部分数据，这样整体的可用性就能提高。

# **分库分表中间件** #

站在巨人的肩膀上能省力很多，目前分库分表已经有一些较为成熟的开源解决方案：

*  sharding-jdbc（当当）
 *  MyCAT（基于Cobar）
 *  TSharding（蘑菇街）
 *  Atlas（奇虎360）
 *  Cobar（阿里巴巴）
 *  Oceanus（58同城）
 *  Vitess（谷歌）
 *  [了解更多点击这里啊！！！][Link 1]

# **切分方式** #

关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。

此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。

**数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sharding）**，以及切分后对数据的定位、整合。

数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中，使得单一数据库中的数据量变小，通过扩充主机的数量缓解单一数据库的性能问题，从而达到提升数据库操作性能的目的。

数据切分根据其切分类型，可以分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分

##    **1、垂直（纵向）切分** ##

垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。

**垂直分库**就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。

做法与大系统拆分为多个小系统类似，按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使用单独的一个数据库。如图：

![format_png][]

**垂直分表**是基于数据库中的"列"进行，某个表字段较多，可以新建一张扩展表，将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。

在字段很多的情况下（例如一个大表有100多个字段），通过"大表拆小表"，更便于开发与维护，也能避免跨页问题，MySQL底层是通过数据页存储的，一条记录占用空间过大会导致跨页，造成额外的性能开销。

另外数据库以行为单位将数据加载到内存中，这样表中字段长度较短且访问频率较高，内存能加载更多的数据，命中率更高，减少了磁盘IO，从而提升了数据库性能。

![format_png 1][]

垂直切分的**优点**：

*  解决业务系统层面的耦合，业务清晰
 *  与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
 *  高并发场景下，垂直切分一定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈

**缺点**：

*  部分表无法join，只能通过接口聚合方式解决，提升了开发的复杂度
 *  分布式事务处理复杂
 *  依然存在单表数据量过大的问题（需要水平切分）

##    **2、水平（横向）切分** ##

### **简介** ###

> 当一个应用难以再细粒度的垂直切分，或切分后数据量行数巨大，存在单库读写、存储性能瓶颈，这时候就需要进行水平切分了。
> 
> 水平切分分为**库内分表**和**分库分表**，是根据表内数据内在的逻辑关系，将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中，每个表中只包含一部分数据，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。
> 
> 如图所示：
> 
> ![format_png 2][]
> 
> 库内分表只解决了单一表数据量过大的问题，但没有将表分布到不同机器的库上，因此对于减轻MySQL数据库的压力来说，帮助不是很大，大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO，最好通过分库分表来解决。

### 优缺点 ###

**水平分库优点**：

>  *  不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈，提升系统稳定性和负载能力
>  *  应用端改造较小，不需要拆分业务模块

**水平分库缺点**：

>  *  跨分片的事务一致性难以保证
>  *  跨库的join关联查询性能较差
>  *  数据多次扩展难度和维护量极大

**水平切分后同一张表会出现在多个数据库/表中，每个库/表的内容不同。**

### **分片规则** ###

> 1.取余/取模 均匀存放数据 缺点: 不能够扩容
> 
> 2.按照范围分片 1-500万 501万-1000万
> 
> 3.按照日期进行分片 日志 ,订单信息 ,统计
> 
> 4.按照月份进行分片
> 
> 5.按照枚举值分片 常量
> 
> 6.二进制取模范围分片 类似HashMap 缺点 数据存放不均匀
> 
> 7.一致性hash分片
> 
> 8.按照目标字段前缀指定的进行分区
> 
> 9.按照前缀ASCII码和值进行取模范围分片

**几种典型的数据分片规则如下：**

> **（1）根据数值范围**
> 
>  **按照时间区间或ID区间来切分。**  
> 某种意义上，某些系统中使用的"**冷热数据分离**"，将一些使用较少的历史数据迁移到其他库中，业务功能上只提供热点数据的查询，也是类似的实践。  
> 例如：按日期将不同月甚至是日的数据分散到不同的库中；将userId为1~9999的记录分到第一个库，10000~20000的分到第二个库，以此类推。
> 
> **优点**：
> 
> 1.  单表大小可控
> 2.  天然便于水平扩展，后期如果想对整个分片集群扩容时，只需要添加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移
> 3.  使用分片字段进行范围查找时，连续分片可快速定位分片进行快速查询，有效避免跨分片查询的问题。
> 
> **缺点**：
> 
> **热点数据成为性能瓶颈**。连续分片可能存在数据热点，例如按时间字段分片，有些分片存储最近时间段内的数据，可能会被频繁的读写，而有些分片存储的历史数据，则很少被查询
> 
> ![format_png 3][]

> **（2）根据数值取模**
> 
>  **一般采用hash取模mod的切分方式**，例如：将 Customer 表根据 cusno 字段切分到4个库中，余数为0的放到第一个库，余数为1的放到第二个库，以此类推。  
> 这样同一个用户的数据会分散到同一个库中，如果查询条件带有cusno字段，则可明确定位到相应库去查询。
> 
> **优点**：数据分片相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈
> 
> **缺点**：
> 
> 1.  后期分片集群扩容时，需要迁移旧的数据（使用一致性hash算法能较好的避免这个问题）
> 2.  容易面临跨分片查询的复杂问题。比如上例中，如果频繁用到的查询条件中不带cusno时，将会导致无法定位数据库，从而需要同时向4个库发起查询，再在内存中合并数据，取最小集返回给应用，分库反而成为拖累。
> 
> ![format_png 4][]

# **分库分表带来的问题** #

分库分表能有效的环节单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO、硬件资源、连接数的瓶颈，同时也带来了一些问题。下面将描述这些技术挑战以及对应的解决思路。

##    **1、事务一致性问题** ##

使用Sharding-JDBC+Seata解决。

见：[Sharding-JDBC--分库分表+seata\_feiying0canglang的博客-CSDN博客][Sharding-JDBC--_seata_feiying0canglang_-CSDN]

##    2、跨节点关联查询 join 问题 ##

切分之前，系统中很多列表和详情页所需的数据可以通过sql join来完成。而切分之后，数据可能分布在不同的节点上，此时join带来的问题就比较麻烦了，考虑到性能，尽量避免使用join查询。

解决这个问题的一些方法：

**1）全局表**

全局表，也可看做是"数据字典表"，就是系统中所有模块都可能依赖的一些表，为了避免跨库join查询，**可以将这类表在每个数据库中都保存一份。**

这些数据通常很少会进行修改，所以也不担心一致性的问题。

**2）字段冗余**

一种典型的反范式设计，利用**空间换时间**，为了性能而避免join查询。

例如：订单表保存userId时候，也将userName冗余保存一份，这样查询订单详情时就不需要再去查询"买家user表"了。

但这种方法适用场景也有限，比较适用于依赖字段比较少的情况。而冗余字段的数据一致性也较难保证，就像上面订单表的例子，买家修改了userName后，是否需要在历史订单中同步更新呢？这也要结合实际业务场景进行考虑。

**3）数据组装**

在系统层面，**分两次查询**，第一次查询的结果集中找出关联数据id，然后根据id发起第二次请求得到关联数据。最后将获得到的数据进行字段拼装。

**4）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。如下图所示：

![format_png 5][]

这样一来，Data Node1上面的order订单表与orderdetail订单详情表就可以通过orderId进行局部的关联查询了，Data Node2上也一样。

##    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。**

如图所示：

![format_png 6][]

上图中只是取第一页的数据，对性能影响还不是很大。但是如果取得页数很大，情况则变得复杂很多。

因为各分片节点中的数据可能是随机的，为了排序的准确性，需要将所有节点的前N页数据都排序好做合并，最后再进行整体的排序。

这样的操作时很耗费CPU和内存资源的，所以**页数越大，系统的性能也会越差**。

在使用Max、Min、Sum、Count之类的函数进行计算的时候，也需要**先在每个分片上执行相应的函数，然后将各个分片的结果集进行汇总和再次计算，最终将结果返回**。

如图所示：

![format_png 7][]

##    **4、全局主键避重问题** ##

其他网址：[分库分表全局ID方案（一）\_数据库\_搞搞搞技术的-CSDN博客][ID_-CSDN]

在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平时使用的自增长将无用武之地，某个分区数据库自生成的ID无法保证全局唯一。

因此需要单独设计全局主键，以避免跨库主键重复问题。有一些常见的主键生成策略：

**1）UUID**

UUID标准形式包含32个16进制数字，分为5段，形式为8-4-4-4-12的36个字符，例如：550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

UUID是主键是最简单的方案，本地生成，性能高，没有网络耗时。

但缺点也很明显，由于UUID非常长，会占用大量的存储空间；另外，作为主键建立索引和基于索引进行查询时都会存在性能问题，在InnoDB下，UUID的无序性会引起数据位置频繁变动，导致分页。

**2）结合数据库维护主键ID表**

在数据库中建立 sequence 表：

``CREATE TABLE `sequence` (`id` bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,`stub` char(1) NOT NULL default '',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `stub` (`stub`)) ENGINE=MyISAM;``

stub字段设置为唯一索引，同一stub值在sequence表中只有一条记录，可以同时为多张表生成全局ID。sequence表的内容，如下所示：

`+-------------------+------+| id | stub |+-------------------+------+| 72157623227190423 | a |+-------------------+------+`

使用 MyISAM 存储引擎而不是 InnoDB，以获取更高的性能。MyISAM使用的是表级别的锁，对表的读写是串行的，所以不用担心在并发时两次读取同一个ID值。

当需要全局唯一的64位ID时，执行：

`REPLACE INTO sequence (stub) VALUES ('a');SELECT LAST_INSERT_ID();`

这两条语句是Connection级别的，select last\_insert\_id() 必须与 replace into 在同一数据库连接下才能得到刚刚插入的新ID。

使用replace into代替insert into好处是避免了表行数过大，不需要另外定期清理。

此方案较为简单，但缺点也明显：存在单点问题，强依赖DB，当DB异常时，整个系统都不可用。

配置主从可以增加可用性，但当主库挂了，主从切换时，数据一致性在特殊情况下难以保证。另外性能瓶颈限制在单台MySQL的读写性能。

**flickr团队使用的一种主键生成策略，与上面的sequence表方案类似，但更好的解决了单点和性能瓶颈的问题。**

这一方案的整体思想是：建立2个以上的全局ID生成的服务器，每个服务器上只部署一个数据库，每个库有一张sequence表用于记录当前全局ID。

表中ID增长的步长是库的数量，起始值依次错开，这样能将ID的生成散列到各个数据库上。如下图所示：

![format_png 8][]

由两个数据库服务器生成ID，设置不同的auto\_increment值。  
第一台sequence的起始值为1，每次步长增长2，另一台的sequence起始值为2，每次步长增长也是2。  
结果第一台生成的ID都是奇数（1, 3, 5, 7 ...），第二台生成的ID都是偶数（2, 4, 6, 8 ...）。  
这种方案将生成ID的压力均匀分布在两台机器上。同时提供了系统容错，第一台出现了错误，可以自动切换到第二台机器上获取ID。

但有以下几个**缺点**：系统添加机器，水平扩展时较复杂；每次获取ID都要读写一次DB，DB的压力还是很大，只能靠堆机器来提升性能。

**可以基于flickr的方案继续优化，使用批量的方式降低数据库的写压力，每次获取一段区间的ID号段，用完之后再去数据库获取，可以大大减轻数据库的压力。**如下图所示：

![format_png 9][]

还是使用两台DB保证可用性，数据库中只存储当前的最大ID。ID生成服务每次批量拉取6个ID，先将max\_id修改为5，当应用访问ID生成服务时，就不需要访问数据库，从号段缓存中依次派发0~5的ID。

当这些ID发完后，再将max\_id修改为11，下次就能派发6~11的ID。于是，数据库的压力降低为原来的1/6。

**3）Snowflake分布式自增ID算法**

Twitter的snowflake算法解决了分布式系统生成全局ID的需求，生成64位的Long型数字，组成部分：

*  第一位未使用
 *  接下来41位是毫秒级时间，41位的长度可以表示69年的时间
 *  5位datacenterId，5位workerId。10位的长度最多支持部署1024个节点
 *  最后12位是毫秒内的计数，12位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序列

![format_png 10][]

这样的好处是：毫秒数在高位，生成的ID整体上按时间趋势递增；不依赖第三方系统，稳定性和效率较高，理论上QPS约为409.6w/s（1000\*2^12），并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞；可根据自身业务灵活分配bit位。

不足就在于：强依赖机器时钟，如果时钟回拨，则可能导致生成ID重复。

**综上**

结合数据库和snowflake的唯一ID方案，可以参考业界较为成熟的解法：  
Leaf——美团点评分布式ID生成系统  
tech.meituan.com/2017/04/21/mt-leaf.html  
并考虑到了高可用、容灾、分布式下时钟等问题。

##    **5、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）  
如果采用数值范围分片，只需要添加节点就可以进行扩容了，不需要对分片数据迁移。如果采用的是数值取模分片，则考虑后期的扩容问题就相对比较麻烦。

# **案例分析** #

##    **1、用户中心业务场景** ##

用户中心是一个非常常见的业务，主要提供用户注册、登录、查询/修改等功能，其核心表为：

`User(uid, login_name, passwd, sex, age, nickname)uid为用户ID, 主键login_name, passwd, sex, age, nickname, 用户属性`

**任何脱离业务的架构设计都是耍流氓**，在进行分库分表前，需要对业务场景需求进行梳理：

*  **用户侧**：前台访问，访问量较大，需要保证高可用和高一致性。主要有两类需求：
    
     *  用户登录：通过login\_name/phone/email查询用户信息，1%请求属于这种类型
     *  用户信息查询：登录之后，通过uid来查询用户信息，99%请求属这种类型
 *  **运营侧**：后台访问，支持运营需求，按照年龄、性别、登陆时间、注册时间等进行分页的查询。是内部系统，访问量较低，对可用性、一致性的要求不高。

##    **2、水平切分方法** ##

当数据量越来越大时，需要对数据库进行水平切分，上文描述的切分方法有"根据数值范围"和"根据数值取模"。

"**根据数值范围**"：以主键uid为划分依据，按uid的范围将数据水平切分到多个数据库上。例如：user-db1存储uid范围为0~1000w的数据，user-db2存储uid范围为1000w~2000wuid数据。

*  优点是：扩容简单，如果容量不够，只要增加新db即可。
 *  不足是：请求量不均匀，一般新注册的用户活跃度会比较高，所以新的user-db2会比user-db1负载高，导致服务器利用率不平衡

"**根据数值取模**"：也是以主键uid为划分依据，按uid取模的值将数据水平切分到多个数据库上。例如：user-db1存储uid取模得1的数据，user-db2存储uid取模得0的uid数据。

*  优点是：数据量和请求量分布均均匀
 *  不足是：扩容麻烦，当容量不够时，新增加db，需要rehash。需要考虑对数据进行平滑的迁移。

##    **3、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**。

**3.1、建立非uid属性到uid的映射关系**

**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**

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。

![format_png 11][]

**3.2、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，如果和用户侧公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。**

[--_IT_-CSDN]: https://knife.blog.csdn.net/article/details/117549937
[Sqdmn_-CSDN]: https://blog.csdn.net/Sqdmn/article/details/104033327
[1_ --- _ - _ -]: https://www.cnblogs.com/qdhxhz/p/11608222.html
[mysql _ _NRGAGA_-CSDN]: https://blog.csdn.net/NRlovestudy/article/details/89416782
[Link 1]: https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5pntY6T
[format_png]: /images/20221014/67c0fc2f21c5484b94ffdd6577ac95ce.png
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[Sharding-JDBC--_seata_feiying0canglang_-CSDN]: https://blog.csdn.net/feiying0canglang/article/details/113885301
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[format_png 6]: /images/20221014/889a55d2aced47e387f99d042210b846.png
[format_png 7]: /images/20221014/4367efdeca9b4e03ac51dba8f4b1fdb3.png
[ID_-CSDN]: https://blog.csdn.net/woodcutter_man/article/details/72235526
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