DBA 小记 — 分库分表、主从、读写分离

前言

我在上篇博客 “Spring Boot 的实践与思考” 中比对不同规范的 ORM 框架应用场景的时候提到过主从与读写分离，本篇随笔将针对此和分库分表进行更深入地探讨。

1. 漫谈

在进入正题之前，我想先随意谈谈对架构的拓展周期的想法（仅个人观点）。首先，我认为初期规划不该太复杂或者庞大，无论项目的中长期可能会发展地如何如何，前期都应该以灵活为优先，像分库分表等操作不应该在开始的时候就考虑进去。其次，我认为需求变更是非常正常的，这点在我等开发的圈子里吐槽的最多，其中自然有 “领导们” 在业务方面欠缺整体考虑的因素，但我们也不该局限在一个观点内，市场中变则通，不变则死，前期更是如此，因此在前几版的架构中我们必须要考虑较高的可扩展性。最后，当项目经过几轮市场的洗礼和迭代开发，核心业务趋于稳定了，此时我们再结合中长期的规划给系统来一次重构，细致地去划分领域边界，该解耦的解耦，该拆分的拆分。

2. 分库分表

2.1 概述

当数据库达到一定规模后（比如说大几千万以上），切分是必须要考虑的。一般来说我们首先要进行垂直切分，即按业务分割，比如说用户相关、订单相关、统计相关等等都可以单独成库。图片来源 →

但仅仅如此这是完全不够的，垂直切分虽然剥离了一定的数据，但每个业务还是那个数量级，因此我们还得采取水平切分进一步分散数据，这也是本节论述的重点。

分库分表的优点相信上述两图都一目了然了，一个是专库专用，业务更集中，另一个是提升数据库服务的负载能力。But there are always two sides to a coin。从此以后你要接受你的系统复杂度将提升一个档次，迭代、迁移、运维等都不再容易。

2.2 切分策略

垂直切分在实现上就是一个多数据源的问题，没啥好讲的。以下 Demo 为水平切分，基于 Sharding-JDBC 中间件，我只做逻辑上的陈述，有关其更详细的信息和配置请移步 “官方文档”。

首先，我们得在配置文件中定义分片策略，application.yml：

server:
  port: 8001
  
mybatis:
  config-location: classpath:mybatis/mybatis-config.xml
  mapper-locations: classpath:mybatis/mappers/*.xml

sharding:
  jdbc:
    datasource:
      names: youclk_0,youclk_1
      youclk_0:
        type: org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://mysql:3306/youclk_0?useSSL=false
        username: root
        password: youclk
      youclk_1:
        type: org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://mysql:3306/youclk_1?useSSL=false
        username: root
        password: youclk
    config:
      sharding:
        default-database-strategy:
          inline:
            sharding-column: number
            algorithm-expression: youclk_${number % 2}
        tables:
          user:
            actual-data-nodes: youclk_${0..1}.user

具体每个参数的含义在官方文档有详细解释，其实看名称也能理解个大概了，我定义将 number 为偶数的数据存入 youclk_0，奇数存入 youclk_1。

User：

@Data
public class User {
    private String id;
    private Integer number;
    private Date createTime;
}

UserRepository：

@Mapper
public interface UserRepository {
    void insert(User user);
}

UserMapper.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.youclk.data.repository.UserRepository">
    <resultMap id="BaseResultMap" type="com.youclk.data.entity.User">
        <id column="id" property="id" jdbcType="CHAR"/>
        <result column="number" property="number" jdbcType="INTEGER"/>
        <result column="createTime" property="create_time" jdbcType="DATE"/>
    </resultMap>

    <sql id="Base_Column_List">
        id, number, createTime
    </sql>
    
    <insert id="insert">
        INSERT INTO user (
          id, number
        )
        VALUES (
            uuid(),
            #{number,jdbcType=INTEGER}
        )
    </insert>
</mapper>

UserService：

@Service
public class UserService {

    @Resource
    private UserRepository userRepository;

    public void insert() {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            User user = new User();
            user.setNumber(i);
            userRepository.insert(user);
        }
    }
}

Result：

以上做了一个简单的循环插入，可以看到数据已经按策略分库存储，结果符合我们的预期。

分库之后在查询方面要比之前更加谨慎，既然按策略去切了，那最好就是按策略去查，否则...比如我水平切分了 100个库，若不按策略去查询 LIMIT 100000， 10 这么一组数据，那最后扫描的数量级别是 100 * (100000 + 10)，这是比较恐怖的，虽然 Sharding-JDBC 做了一些优化，比如他不是一次性去查询到内存中，而是采用流式处理 + 归并排序的方式，但仍然比较耗资源，能避免还是尽量去避免吧。

2.3 分布式事务

在任何系统中事务都是顶要紧的事情，面对已分库的系统更是如此，保证夸库事务的安全从来不容易。分布式事务的场景有两种，一个是在分布式服务中，这个后续有机会再探讨，本节重点关注夸库事务。

Sharding-JDBC 自动包含了弱XA事务支持，即能够保证逻辑上的事务安全，但因网络或硬件导致的异常无法回滚，实现上与一般事务无异：

@Test
@Transactional
public void insertTest() {
    userService.insert();
    int error = Integer.parseInt("I want error");
    userService.insert();
}

可以看到夸库事务已回滚，除此之外 Sharding-JDBC 还提供了最大努力送达型柔性事务（将执行过程记录到日志中，失败重试，成功后删除，若最终还是失败则保留事务日志，供人工干预），虽然安全性更高，但无法保证时效，限制也很多，这里留个待续吧，后续有空再深入探讨（主要是比较晚了，想早点写完休息😁）。

3. 主从与读写分离

3.1 概述

为什么要做主从？我们先来探讨以下这几个场景：

我们知道每台数据库服务器有他的最大连接数和 IOPS，若有一天他无法再满足我们的业务需求，那相比于在单台服务器上去做性能堆叠，是是否横向去扩展几台 Slave 去分担 Master 的压力更加合理。
如果服务对数据库的需求是 IO 密集型的，那可能会经常遇到行锁等待等问题，若要鱼与熊掌兼得，读写分离是否是更好的选择。
如果我们的系统需要做很多报表，或者统计和数据分析，这些业务往往相当地耗费资源但又不是很重要，那针对此，我们是否应该开几台 Slave，让他们去小黑屋里慢慢执行，别来影响我处理核心业务的效率。

我大致能想到这么几点，欢迎各位继续留言补充。

3.2 主从部署

我以 MySQL 为例，一般部署架构为一台 Master 和 n 台 Slave，Master 的主责为写，并将数据同步至 Slave，Slave 主要提供查询功能。

为了测试方便，我直接使用 Docker 来部署，首先创建主从的配置文件，master.cnf：

[mysqld]
server_id = 1

character-set-server=utf8mb4
collation-server=utf8mb4_unicode_ci
default-storage-engine=INNODB

#Optimize omit

sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES

log-bin = /var/lib/mysql/binlog
log_bin_trust_function_creators=1
binlog_format = ROW
expire_logs_days = 99
sync_binlog = 0

slow-query-log=1
slow-query-log-file=/var/log/mysql/slow-queries.log
long_query_time = 3
log-queries-not-using-indexes

slave.cnf：

[mysqld]
server_id = 2

character-set-server=utf8mb4
collation-server=utf8mb4_unicode_ci
default-storage-engine=INNODB

#Optimize omit

sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES

log-bin = /var/lib/mysql/binlog
log_bin_trust_function_creators=1
binlog_format = ROW
expire_logs_days = 99
sync_binlog = 0

relay_log=slave-relay-bin
log-slave-updates=1
slave-skip-errors=all

slow-query-log=1
slow-query-log-file=/var/log/mysql/slow-queries.log
long_query_time = 3

然后进行 compose 编排，加入 warm 集群，docker-compose.yml：

version: '3.5'

services:

  mysql-master:
    image: mysql
    ports:
      - 3301:3306
    networks:
      - proxy
      - youclk
    volumes:
      - /Users/Jermey/Documents/data/db/cluster/master/mysql:/var/lib/mysql
      - /Users/Jermey/Documents/data/db/cluster/master/conf.d:/etc/mysql/conf.d
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: youclk

  mysql-slave:
    image: mysql
    ports:
      - 3302:3306
    networks:
      - proxy
      - youclk
    volumes:
      - /Users/Jermey/Documents/data/db/cluster/slave/mysql:/var/lib/mysql
      - /Users/Jermey/Documents/data/db/cluster/slave/conf.d:/etc/mysql/conf.d
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: youclk

networks:
  proxy:
    external: true
  youclk:
    external: true

再次感激 Docker，从编排配置文件到最后启动服务整个过程不到一分钟：

接下来就是配置主从关系：

docker exec -it cluster_mysql-master mysql -p

CREATE USER 'reader'@'%' IDENTIFIED BY 'youclk';
GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'reader'@'%';

show master status\G

docker exec -it cluster_mysql-slave mysql -p

CHANGE MASTER TO \
MASTER_HOST='mysql-master',\
MASTER_PORT=3306,\
MASTER_USER='reader',\
MASTER_PASSWORD='youclk',\
MASTER_LOG_FILE='binlog.000004',\
MASTER_LOG_POS=154;

start slave;

show slave status\G

Test：

上图中左边连的是 Master，右边为 Slave，我在 Master 中执行 create database youclk_0; 可以看到 Slave 中也生成了 youclk_0，至此主从配置测试完成。

3.3 读写分离

基于 Sharding-JDBC 的读写分离实现非常简单，改一下配置文件，其余几乎是无感知的，application.yml：

server:
  port: 8001

mybatis:
  config-location: classpath:mybatis/mybatis-config.xml
  mapper-locations: classpath:mybatis/mappers/*.xml

sharding:
  jdbc:
    datasource:
      names: ds_master,ds_slave
      ds_master:
        type: org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://mysql:3301/youclk_0?useSSL=false
        username: root
        password: youclk
      ds_slave:
        type: org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://mysql:3302/youclk_0?useSSL=false
        username: root
        password: youclk
    config:
      masterslave:
        load-balance-algorithm-type: round_robin
        name: ds_ms
        master-data-source-name: ds_master
        slave-data-source-names: ds_slave
      sharding:
        props:
          sql.show: true

Test：

@Test
public void selectAndInsertTest() {
    userService.selectAll();
    userService.insert();
}