MySQL分表实现上百万上千万记录分布存储的批量查询设计模式

MySQL分表实现上百万上千万记录分布存储的批量查询设计模式

Tim http://hi.baidu.com/jabber/blog/category/Mysql

我们知道可以将一个海量记录的 MySQL 大表根据主键、时间字段，条件字段等分成若干个表甚至保存在若干服务器中。
唯一的问题就是跨服务器批量查询麻烦，只能通过应用程序来解决。谈谈在Java中的解决思路。其他语言原理类似。

这里说的分表不是 MySQL 5.1 的 partition，而是人为把一个表分开存在若干表或不同的服务器。

1. 应用程序级别实现

见示意图

SelectThreadManager 分表数据查询管理器
它为分表的每个database or server 建立一个 thread pool

addTask() - 添加任务
stopTask() - 停止任务
getResult() - 获取执行结果

最快的执行时间 = 最慢的 MySQL 节点查询消耗时间
最慢的执行时间 = 超时时间

某个 ThreadPool 忙时候处理流程
1. 假如 ThreadPoolN 非常忙，(也意味 DB N 非常忙)；
2. 新的查询任务到来，addTask(), 新的任务的一个thread加到ThreadPoolN任务排队中
3. 外层应用已经获得其他 thread 返回结果，继续等待
4. 外层应用等待超时的时间到，调用 stopTask() 设置该任务全部 thread 中的停止标志, 外层应用返回。
5. 若干时间后，ThreadPoolN取到该排队 Thread, 因为设置了停止位，线程直接运行完成。


2. JDBC 层实现
做一个 JDBC Driver 的包装，拦截 PreparedStatement, Statement 的 executeQuery()
然后调用 SelectThreadManager 完成

3. MySQL partition
MySQL 5.1 的 partition 功能由于单张表的数据跨文件，批量查询时候同样存在上述问题，不过它是在 MySQL 内部实现的，不需要外部调用者关心。其查询实现的原理应该大致类似。
但 partition 只解决了 IO 的瓶颈，并不能解决 CPU 计算的瓶颈，因此无法代替传统的手工分表方式。

以上设计模式的程序其实我已经实现了，在10个数据库的环境下运行稳定。需要补充的是：int addTask()要返回一个taskID, getResult(int taskID)要传入一个taskID。90%以上的情况所有线程不会超时。每个线程执行完之后会用nofity()通知 getResult的主线程，所以当所有线程执行完之后主线程会立即被唤醒并返回结果，否则主线程会wait()到超时(设置为1s)。只不过现在是基于Java语言的，如果实现了跨语言，那就是一个分布式的中间件了。不过现在开发完成的功能已经满足了项目的需要，所以目前还缺少继续深入的动力。:)