分库分表（一）--分库分表基础

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内容主要来自下面的链接：MySQL：互联网公司常用分库分表方案汇总！

一、为什么要分库分表：

  • SQL执行效率：单表达到了几千万，甚至亿级的规模，即使通过索引来查询都很慢。
  • 数据存储：如果数据库里有很多的表，数据量都很大，服务器的存储空间几乎耗尽。
  • 机器负载：8核16G的机器部署的数据库，一般TPS不要超过2k。如果达到6k、8k的TPS的话，磁盘、IO、网络、CPU、内存负载会比较高，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，随时可能崩溃。

二、分库分表如何拆分：

核心思想：先垂直，后水平。

1、垂直拆分：

  • 业务拆分：每个业务都都有自己的数据库，类似微服务都有独立的数据库。
  • 字段拆分：将一个表的字段拆分到多个表/库，例如：订单表拆分为：订单表、订单支付表、订单商品表。
  • 可以避免同一个数据库里面放入太多的数据，有效的分散对数据库单点的访问量。
  • 垂直分片无法真正的解决单点瓶颈，可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。
  • 如果垂直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

2、水平拆分：

  • 通过一个或几个字段，根据路由规则将数据分散至多个库的表中，每个分片仅包含数据的一部分。
  • 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是分库分表的标准解决方案。
  • 举个栗子，表里面1600W的数据拆分到16个表，每个表才100W数据。

三、分库分表的方式：

1、水平分库：

概念：

Shardingkey按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。

场景：

系统绝对并发量太大，分表已经无法解决了，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。

分析：

库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

2、水平分表：

概念：

Shardingkey按照一定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中，查询条件必须带上分表的key。

场景：

系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。

分析：

表的数据量少了，单次SQL执行效率高。

3、垂直分库：

概念：

以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。

场景：

系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。

分析：

就是微服务的场景。

4、垂直分表：

概念：

以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。

场景：

系统绝对并发量不高，数据不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。

以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。

分析：

拆分原则是将热点数据放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。

这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。

拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。

但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起（必须在一个数据库实例上）。

关联数据，应该在业务Service层做文章，分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。

四、分库分表中间件：

1、cobar：

阿里b2b团队开发和开源的，属于proxy层方案。

早些年还可以用，但是最近几年都没更新了，基本没啥人用，差不多算是被抛弃的状态吧。

而且不支持读写分离、存储过程、跨库join和分页等操作。

2、TDDL：

淘宝团队开发的，属于client层方案。

不支持join、多表查询等语法，就是基本的crud语法是ok，但是支持读写分离。

目前使用的也不多，因为还依赖淘宝的diamond配置管理系统。

3、atlas：

360开源的，属于proxy层方案，以前是有一些公司在用的，但是确实有一个很大的问题就是社区最新的维护都在5年前了。

所以，现在用的公司基本也很少了。

4、sharding-jdbc：

当当开源的，属于client层方案。

确实之前用的还比较多一些，因为SQL语法支持也比较多，没有太多限制，支持分库分表、读写分离、分布式id生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC事务）。

而且确实之前使用的公司会比较多一些，目前社区也还一直在开发和维护，还算是比较活跃，个人认为算是一个现在也可以选择的方案。

5、mycat：

基于cobar改造的，属于proxy层方案，所有请求都是走mycat进行代理，将数据库地址修改为mycat地址即可。

支持的功能非常完善，而且目前应该是非常火的而且不断流行的数据库中间件，社区很活跃，很多公司开始在用了。

6、综合考虑：

sharding-jdbc和mycat这两个都可以去考虑使用。

sharding-jdbc这种client层方案的优点在于不用部署，运维成本低，不需要代理层的二次转发请求，性能很高。

但是如果遇到升级啥的需要各个系统都重新升级版本再发布，各个系统都需要耦合sharding-jdbc的依赖；

mycat这种proxy层方案的缺点在于需要部署，自己及运维一套中间件，运维成本高。

但是好处在于对于各个项目是透明的，如果遇到升级之类的都是自己中间件那里搞就行了。

个人建议中小型公司选用sharding-jdbc，client层方案轻便，而且维护成本低，不需要额外增派人手，而且中小型公司系统复杂度会低一些，项目也没那么多；

但是中大型公司最好还是选用mycat这类proxy层方案，因为可能大公司系统和项目非常多，团队很大，人员充足，那么最好是专门弄个人来研究和维护mycat，然后大量项目直接透明使用即可。

五、分库分表带来的问题：

1、事务一致性问题：

1.1、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。

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。

1.2、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。

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。

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。

2.1、全局表：

一些数据字典表，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。

2.2、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"user"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。

2.3、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。

2.4、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。

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。

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，这样的操作是很耗费 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。

六、问题：

1、一个表要根据多种维度去查询怎么办？

  • 如果有两三种维度的话，不太考虑成本的话，可以分多次表。
  • 否则只能根据映射关系做二次路由。

2、查询条件里没包含sharding字段：

  • 当我们通过不包含sharding字段的复杂查询，特别是多条件组合，甚至还有全文检索的模糊匹配需求。
  • sharding-jdbc并行查询所有的库里的所有的表，然后内存级进行merge，这样就太慢了。
  • 一般都是对mysql进行binlog监听，把数据通过canal同步到ES里去，创建索引，基于ES筛选数据。
  • 如果是一个字段或者少量字段，并且使用频率特别高，也可以考虑映射表。
  • 将这个字段和shardingkey做成联合索引，这样查询效率也是很高的。

3、什么时候进行分表，分库分表？

只是分表：
  • 系统绝对并发量不高，只是单表数据量太大了，SQL执行效率较低，无法通过SQL优化解决。
分库且分表：
  • 系统绝对并发量太高，分表解决不了问题，单个机器的配置不可能无限的扩大。
  • 例如分了8个库，每个库分8张表，减少单表的数据量，尽可能保证SQL执行效率。

七、分库分表物理规划：

目前有多个主库，主库里存放了大量的分表，每个主库都挂了一两个从库，抗80%以上的常规的crud，数据binlog同步到ES支撑复杂查询。

规划：

  • 当前数据库的数据量是多少，考虑一下数据的增长速度，几年后的数据量。
  • 当前数据库的QPS、TPS多少，未来QPS、TPS能达到多少，需要给的机器配置。
  • 每个主库需要挂几个从库，从库需要抗的QPS是多少。
  • 包括ES数据量，机器配置，主要是内存。

八、单库到分库分表的迁移方案：

针对分库分表环境的系统代码基于sharding-sphere中间件进行修改，然后部署，连接的就是分库分表的环境；

1、双写：

同时有两套环境，老系统 -> 单库单表，也在运行； 做一个线上流量的拷贝和分发。

2、流量分发：

  • 通过Nginx或者中间服务实现流量分发策略，同一个请求，分发给两套系统。
  • 需要做数据监测，两边的数据量要相同，数据内容不能变化。
  • 直到确定新环境稳定之后，新系统 -> 分库分表这套环境彻底ok了。

九、运维管理工作台：

  • 做大量的线上的DDL的操作，建表、修改表，删除表，不可能自己手动1024个表一个一个去做。
  • 所以肯定需要运维管理工作台，可以让你对逻辑上的表做DDL，底层自动把DDL在1024张表了去做一个更新，监控。
  • 对每个逻辑上的表都知道切分为了多少张物理上的表，分散在哪些库上，库在哪台服务器上。
  • 逻辑表的总数据量多少行，每个物理表的数据量多少行，有一个监控。

十、扩容：

一般我们都是设计很多表，扩容的时候就是加更多的服务器和库，然后对表整体做迁移，再修改一下代码里的路由就行了，否则数据迁移是很麻烦的。

posted @ 2022-03-03 08:46  Diamond-Shine  阅读(353)  评论(0)  编辑  收藏  举报