什么是分库分表及常见解决方案

2021/11/4 6:10:15

编程Tag： 数据 分片 数据库 id 解决方案 分库 分表

本文主要是介绍什么是分库分表及常见解决方案，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

什么是分库分表及常见解决方案

一、什么是分库分表

从字面上简单理解，就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。

二、为什么要分库分表

数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作，增删改查的开销也会越来越大。另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。

2.1数据库瓶颈

不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。

2.1.1.IO瓶颈

  • 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 --> 分库和垂直分表。

  • 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 --> 分库。

2.1.2.CPU瓶颈

  • 第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 --> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。

  • 第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -->水平分表。

2.2.节约公司成本

主流数据库性能已经很优，采用升级服务器(小型机)也能解决性能和存储问题，但是综合考虑成本的原因，小型机动辄几百万，大型机甚至上千万，分库分表可以解决的问题，对大部分公司来说都是成本极低的，特殊是对于一些初创小公司。

2.3.数据库Replication主从同步存在延时缺陷

对于热点数据，采用Replication机制的确可以解决很多问题，但是它也存在自身的缺陷，首先它依赖于读操作的比例(读操作越高性能越好)，Master往往成为瓶颈所在，因为写操作需要顺序排队来执行，过载的话Master首先抗不住，其次Slaves的数据同步的延迟也可能比较大，write操作在Master上执行以后还需要在每台slave机器上跑一次。

三、分库分表常见方案

分库分表有垂直切分和水平切分两种方式，包括水平分库、垂直分库、水平分表、垂直分表四种解决方案，也可根据实际需求进行方案混合优化。

3.1.水平分库

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  1. 概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。

  2. 结果：

    • 每个库的结构都一样；

    • 每个库的数据都不一样，没有交集；

    • 所有库的并集是全量数据；

  3. 场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。

  4. 分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

3.2.垂直分库

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  1. 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。

  2. 结果：

    • 每个库的结构都不一样；

    • 每个库的数据也不一样，没有交集；

    • 所有库的并集是全量数据；

  3. 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。

  4. 分析：到这一步，基本上就可以服务化了。例如，随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再有，随着业务的发展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。

3.3.水平分表

水平分表又分为 ：单库水平分表和多库水平分表。

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  1. 概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中。

  2. 结果：

    • 每个表的结构都一样；

    • 每个表的数据都不一样，没有交集；

    • 所有表的并集是全量数据；

  3. 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。

  4. 分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。

3.4.垂直分表

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  1. 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。

  2. 结果：

    • 每个表的结构都不一样；

    • 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据；

    • 所有表的并集是全量数据；

  3. 场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，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。

  4. 分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据（可能会冗余经常一起查询的数据）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。

3.5.分库分表方案选择

应该使用哪一种方式来实施数据库分库分表，这要看数据库中数据量的瓶颈所在，并综合项目的业务类型进行考虑。

3.5.1.垂直切分方案适用场景

数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单明了、容易实施的垂直切分必是首选。

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3.5.2.水平切分方案适用场景

数据库中的表并不多，但单表的数据量很大、或数据热度很高，这种情况之下就应该选择水平切分，水平切分比垂直切分要复杂一些，它将原本逻辑上属于一体的数据进行了物理分割，除了在分割时要对分割的粒度做好评估，考虑数据平均和负载平均，后期也将对项目人员及应用程序产生额外的数据管理负担。

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3.5.2.组合应用场景

在现实项目中，往往是这两种情况兼而有之，这就需要做出权衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我们的游戏项目便综合使用了垂直与水平切分，我们首先对数据库进行垂直切分，然后，再针对一部分表，通常是用户数据表，进行水平切分。

四、分库分表的常见中间件

根据实际需求选择对应中间件需求，工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。

4.1.简单易用

  • 当当sharding-jdbc

  • 蘑菇街TSharding

4.2.强悍重量级

  • sharding

  • TDDL Smart Client的方式（淘宝）

  • Atlas(Qihoo 360)

  • alibaba.cobar(是阿里巴巴（B2B）部门开发)

  • MyCAT（基于阿里开源的Cobar产品而研发）

  • Oceanus(58同城数据库中间件)

  • OneProxy(支付宝首席架构师楼方鑫开发)

  • vitess（谷歌开发的数据库中间件）

目前使用过Mycat，目前稳定版本为1.6.7.4。Mycat2是Mycat社区开发的一款分布式关系型数据库(中间件)。它支持分布式SQL查询，兼容MySQL通信协议，以Java生态支持多种后端数据库，通过数据分片提高数据查询处理能力。

五、分库分表的优缺点

  • 优点：提高应用的性能，缓解同一个库和同一张表的压力，减轻单台主机的负载压力 。实现业务的线性可控，通过横向扩展增加数据库的方式，实现业务的线性增长。

  • 缺点: 需要投入人力、物力进行开发与维护。

六、分库分表带来的问题

6.1.非partition key的查询问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。

6.1.1.端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询

  • 映射法

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  • 基因法

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注：写入时，基因法生成user_id，如图。关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。根据user_name查询时，先通过user_name_code生成函数生成user_name_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法。

6.1.2.端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询

  • 映射法

    img

  • 冗余法

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    注：按照order_id或buyer_id查询时路由到db_o_buyer库中，按照seller_id查询时路由到db_o_seller库中。感觉有点本末倒置！有其他好的办法吗？改变技术栈呢？

6.1.3.后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询

  • NoSQL法

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  • 冗余法

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6.2.partition key跨库跨表分页查询问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。

注：用NoSQL法解决（ES等）

6.3.扩容问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。

6.3.1.水平扩容库（升级从库法）

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注：扩容是成倍的。

6.3.2.水平扩容表（双写迁移法）

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第一步：（同步双写）修改应用配置和代码，加上双写，部署； 第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中； 第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据； 第四步：（同步双写）修改应用配置和代码，去掉双写，部署；

注：双写是通用方案。

6.4.分库分表的一些其它问题

6.4.1.事务一致性问题

6.4.1.1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。跨分片事务也是分布式事务，没有简单的方案，一般可使用"XA协议"和"两阶段提交"处理。

  • 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。

6.4.1.2.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。与事务在执行中发生错误后立即回滚的方式不同，事务补偿是一种事后检查补救的措施，一些常见的实现方法有：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。事务补偿还要结合业务系统来考虑。

6.4.2.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。

解决这个问题的一些方法：

6.4.2.1.全局表

全局表，也可看做是"数据字典表"，就是系统中所有模块都可能依赖的一些表，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。

6.4.2.2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"买家user表"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。

6.4.2.3.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。

6.4.2.4.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。如下图所示：

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这样一来，Data Node1上面的order订单表与orderdetail订单详情表就可以通过orderId进行局部的关联查询了，Data Node2上也一样。

6.4.3.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。如图所示：

img

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，这样的操作时很耗费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。如图所示：

img

6.4.4.全局主键避重问题

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。有一些常见的主键生成策略：

6.4.4.1.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。

6.4.4.2.结合数据库维护主键ID表

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，如下所示：

 +-------------------+------+  
 | 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：

 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。

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。如下图所示：

img

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。

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。如下图所示：

img

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05的ID。当这些ID发完后，再将max_id修改为11，下次就能派发611的ID。于是，数据库的压力降低为原来的1/6。

6.4.4.3.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

img

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。

6.4.4.4.综上

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。

6.4.5.数据迁移、扩容问题

当业务高速发展，面临性能和存储的瓶颈时，才会考虑分片设计，此时就不可避免的需要考虑历史数据迁移的问题。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。此外还需要根据当前的数据量和QPS，以及业务发展的速度，进行容量规划，推算出大概需要多少分片（一般建议单个分片上的单表数据量不超过1000W）

如果采用数值范围分片，只需要添加节点就可以进行扩容了，不需要对分片数据迁移。如果采用的是数值取模分片，则考虑后期的扩容问题就相对比较麻烦。

七、分库分表总结

  1. 分库分表的实际使用方案，根据项目实际情况去进行适配组合，才能得到最适合的方案；

  2. 方案的确定，要实际了解项目的实际需求以及现有数据库的瓶颈，不仅仅是为了分库而分库，不要过度使用与项目需求不符合的技术；

  3. 使用合适分库分表的中间件，选择合适分库分表的分区字段key很重要，既要考虑到拆分均匀，也要考虑到非partition key的查询。

  4. 只要能满足需求，拆分规则越简单越好。

  5. 项目需求简单，单库优化可满足需求，能不分库就不分库，减少很多不必要的问题；

参考链接

  1. MySQL数据库之互联网常用分库分表方案

  2. 数据库为什么要分库分表

  3. 数据库分库分表，何时分？怎样分？详细解读，一篇就够了

  4. 为什么要分库分表

  5. 数据库分库分表思路

  6. 为什么要分库分表

  7. 数据库——MySQL读写分离后的延迟解决方案

  8. 分库分表需要考虑的问题及方案

  9.  



这篇关于什么是分库分表及常见解决方案的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！


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