前言

关系型数据库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,当数据量和并发量起来之后,就必须对数据库进行切分了。

数据切分(sharding)的手段就是分库分表。分库分表有两方面,可能是光分库不分表,也可能是光分表不分库。

数据库分布式的核心内容无非就是数据切分,以及切分后对数据的定位、整合。

为什么要分库分表

分表

单表数据量太大时,会严重影响sql执行的性能。一般单表到达几百万的时候,性能就会相对差一些了,这时就得分表了。

分表就是把一个表的数据放到多个表中,然后查询的时候就查一个表。比如按照项目id来分表:将固定数量的项目数据放在一个表中,这样就可以控制每个表的数据量在可控的范围内。

分库

根据经验来讲,一个库最多支持到并发2000时就需要扩容了,而且一个健康的单库并发值最好保持在1000左右。那么你可以将一个库的数据拆分到多个库中,访问的时候就访问一个库好了。

这就是所谓的分库分表,为啥要分库分表?

  • 提高并发支撑能力
  • 降低磁盘使用率
  • 提高SQL执行性能

如何分库分表

直接看图:

对于垂直拆分,建议最好在系统设计之初做好表设计,避免垂直分表。

水平拆分可以按照range来分,或是按照某个字段hash。按照range来分,好处在于扩容简单,准备好新的表或库就可以了。但是容易产生热点问题,实际使用时要结合业务场景来看。按照hash来分,好处在于可以平均分配每个库或表的请求压力,缺点是扩容麻烦,之前的数据要rehash,存在一个数据迁移的过程。

分库分表带来的问题

分库分表能有效地缓解单机和单库带来的网络IO、硬件资源、连接数的压力。但也带来了一些问题。

  • 事务一致性问题
    通过分布式事务或者保证最终一致性来解决。
  • 跨节点关联查询join问题
    全局表、字段冗余、数据组装、ER分片
  • 跨节点分页、排序、聚集函数问题
    首先在不同分片节点进行查询,最后要对结果进行汇总或归并
  • 全局主键避重问题
    各种分布式ID生成算法
  • 数据迁移、扩容问题
    如果是range分片,只需要添加节点就可以进行扩容了。
    如果是hash,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。

数据迁移

数据迁移介绍两种方案。

一个最low的方案,就是系统停机一段时间,用实现写好的导数据的工具跑一遍把单独单表的数据独出来,写到分库分表里面去。

第二个方案听起来就比较靠谱了,双写迁移方案。在线上系统里,之前所有写数据的地方,增删改操作,除了对旧库增删改,再加上对新库的增删改,这就是所谓的双写。然后系统部署之后,把方案一里的导数据工具跑起来,读老库写新库。写的时候要根据gmt_modified这类字段判断这条数据最后修改的时间,除非是读出来新库没有,或是比新库数据新才会写。简单来说就是不允许用老数据覆盖新数据。

写完一轮之后,有可能还是存在不一致,那么就程序自动新一轮校验,对比新老库每个表的每条数据,接着如果有不一样的,就针对那些不一样的,从老库读数据再次写。反复循环直到数据完全一致。

中间件

分库分表的中间件比较常见的有:

  • Cobar:阿里b2b团队开发和开源的,属于proxy层方案,介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过JDBC驱动访问Cobar集群,Cobar根据SQL和分库规则对SQL做分解,然后分发到MySQL集群不同的数据库实例上执行。不支持读写分离、存储过程、跨库join和分页等操作。最近几年都没更新了,也没啥人用了。
  • TDDL:淘宝团队开发的,属于client层方案。支持基本的crud语法和读写分离,但不支持join、多表查询等语法。目前只用也不多,因为还依赖淘宝的diamond配置管理系统。
  • Atlas:360开源的,属于proxy层方案。也是好几年没维护,现在用的公司基本也很少了。
  • Sharding-jdbc:当当开源的,属于client层方案,目前已更名为ShardingSphere。SQL语法支持的也比较多,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)。而且使用的公司比较多,社区活跃。
  • Mycat:基于Cobar改造,属于proxy层方案。支持的功能非常完善。相比Sharding-jdbc来说,年轻一些。

综上,现在可以考虑使用的就是Sharding-jdbc和Mycat。

Sharding-jdbc这种client层方案的有点在于不用部署,运维成本低,不需要代理层的二次转发,性能高。缺点是有耦合性。
Mycat这种proxy层方案的缺点在于需要部署,自己运维一套中间件,运维成本高,但是好处在于对项目是透明的。

MySQL分区(不建议使用)

这里介绍分区主要是防止和切分、分库分表等概念混淆。
MySQL从5.1版本开始支持分区(partition)的功能。分区指根据一定的规则,数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库的应用而言,逻辑上只有一个表或一个索引,但是实际上这个表可能由多个物理分区组成,即对应用是透明的。
MySQL分区引入了分区键的概念,采取分治法,有利于管理非常大的表。分区键用于根据某个区间值、特定值列表或HASH函数执行数据的聚集,让数据根据规则分布在不同的分区中。MySQL5.7中可用的分区类型主要有以下6种:

  • RANGE分区:基于一个给定连续区间范围,把数据分配到不同的分区。
  • LIST分区:类似RANGE分区,区别在LIST分区是基于枚举出的值列表分区,RANGE是基于给定的连续区间范围分区。
  • COLUMNS分区:类似于RANGE和LIST,区别在于分区键既可以是多列,又可以是非整数。
  • HASH分区:基于给定的分区个数,把数据取模分配到不同的分区。
  • KEY分区:类似于HASH分区,但使用MySQL提供的哈希函数。
  • 子分区:也叫做复合分区或者组合分区,即在主分区下再做一层分区,将数据再次分割。

这里举一LIST分区的例子:

CREATETABLEorders_list( idINTAUTO_INCREMENT, customer_surnameVARCHAR(30), store_idINT, salesperson_idINT, order_dateDATE, noteVARCHAR(500), INDEXidx(id) )ENGINE=INNODB PARTITIONBYLIST(store_id)( PARTITIONp1 VALUESIN(1,3,4,17) INDEXDIRECTORY='/var/orders/district1' DATADIRECTORY='/var/orders/district1', PARTITIONp2 VALUESIN(2,12,14) INDEXDIRECTORY='/var/orders/district2' DATADIRECTORY='/var/orders/district2', PARTITIONp3 VALUESIN(6,8,20) INDEXDIRECTORY='/var/orders/district3' DATADIRECTORY='/var/orders/district3', PARTITIONp4 VALUESIN(5,7,9,11,16) INDEXDIRECTORY='/var/orders/district4' DATADIRECTORY='/var/orders/district4', PARTITIONp5 VALUESIN(10,13,15,18) INDEXDIRECTORY='/var/orders/district5' DATADIRECTORY='/var/orders/district5' );

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