2024-08-23

数据库分库分表

关系型数据库本身相对容易成为系统瓶颈，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。阿里巴巴《Java开发手册》提出单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，就推荐进行分库分表。

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.垂直切分（纵向）

分库——将表按关联度分库，分表——将字段按一定条件分表，数据不做分离

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。

垂直分表

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。

垂直切分的优缺点：

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.水平切分（横向）

针对数据，将同一个表，分散到不同库中

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(表名不一定相同，但字段相同)，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。

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。

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。

典型的数据分片规则：

a.根据取值范围

按照时间区间或ID区间来切分。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。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。

优缺点：

优点：
- 单表大小可控
- 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
- 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

b.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。

优缺点：

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：
- 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）
- 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。

水平切分优缺点：

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

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

3.全局主键避重

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。

常见的主键生成策略：

A.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。

B.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

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。

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，并考虑到了高可用、容灾、分布式下时钟等问题。

C.结合数据库维护主键ID表

**a.**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：

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：

1 2	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。

b.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。

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。

c.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。

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。