你們知道為什么要分庫分表嗎

在文章開頭先拋幾個(gè)問題：

（1）什么時(shí)候才需要分庫分表呢？我們的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)是什么？

（2）一張表存儲(chǔ)了多少數(shù)據(jù)的時(shí)候，才需要考慮分庫分表？

（3）數(shù)據(jù)增長速度很快，每天產(chǎn)生多少數(shù)據(jù)，才需要考慮做分庫分表？

這些問題你都搞清楚了嗎？相信看完這篇文章會(huì)有答案。

為什么要分庫分表？

首先回答一下為什么要分庫分表，答案很簡(jiǎn)單：數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)性能瓶頸。用大白話來說就是數(shù)據(jù)庫快扛不住了。

數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)性能瓶頸，對(duì)外表現(xiàn)有幾個(gè)方面：

大量請(qǐng)求阻塞

在高并發(fā)場(chǎng)景下，大量請(qǐng)求都需要操作數(shù)據(jù)庫，導(dǎo)致連接數(shù)不夠了，請(qǐng)求處于阻塞狀態(tài)。

SQL 操作變慢

如果數(shù)據(jù)庫中存在一張上億數(shù)據(jù)量的表，一條 SQL 沒有命中索引會(huì)全表掃描，這個(gè)查詢耗時(shí)會(huì)非常久。

存儲(chǔ)出現(xiàn)問題

業(yè)務(wù)量劇增，單庫數(shù)據(jù)量越來越大，給存儲(chǔ)造成巨大壓力。

從機(jī)器的角度看，性能瓶頸無非就是CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)這些，要解決性能瓶頸最簡(jiǎn)單粗暴的辦法就是提升機(jī)器性能，但是通過這種方法成本和收益投入比往往又太高了，不劃算，所以重點(diǎn)還是要從軟件角度入手。

數(shù)據(jù)庫相關(guān)優(yōu)化方案

數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方案很多，主要分為兩大類：軟件層面、硬件層面。

軟件層面包括：SQL 調(diào)優(yōu)、表結(jié)構(gòu)優(yōu)化、讀寫分離、數(shù)據(jù)庫集群、分庫分表等；

硬件層面主要是增加機(jī)器性能。

SQL 調(diào)優(yōu)

SQL 調(diào)優(yōu)往往是解決數(shù)據(jù)庫問題的第一步，往往投入少部分精力就能獲得較大的收益。

SQL 調(diào)優(yōu)主要目的是盡可能的讓那些慢 SQL 變快，手段其實(shí)也很簡(jiǎn)單就是讓 SQL 執(zhí)行盡量命中索引。

開啟慢 SQL 記錄

如果你使用的是 Mysql，需要在 Mysql 配置文件中配置幾個(gè)參數(shù)即可。

slow_query_log=on

long_query_time=1

slow_query_log_file=/path/to/log

調(diào)優(yōu)的工具

常常會(huì)用到 explain 這個(gè)命令來查看 SQL 語句的執(zhí)行計(jì)劃，通過觀察執(zhí)行結(jié)果很容易就知道該 SQL 語句是不是全表掃描、有沒有命中索引。

select id， age， gender from user where name = ‘愛笑的架構(gòu)師’;

返回有一列叫“type”，常見取值有：

ALL、index、range、 ref、eq_ref、const、system、NULL（從左到右，性能從差到好）

ALL 代表這條 SQL 語句全表掃描了，需要優(yōu)化。一般來說需要達(dá)到range 級(jí)別及以上。

表結(jié)構(gòu)優(yōu)化

以一個(gè)場(chǎng)景舉例說明：

“user”表中有 user_id、nickname 等字段，“order”表中有order_id、user_id等字段，如果想拿到用戶昵稱怎么辦？一般情況是通過 join 關(guān)聯(lián)表操作，在查詢訂單表時(shí)關(guān)聯(lián)查詢用戶表，從而獲取導(dǎo)用戶昵稱。

但是隨著業(yè)務(wù)量增加，訂單表和用戶表肯定也是暴增，這時(shí)候通過兩個(gè)表關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)就比較費(fèi)力了，為了取一個(gè)昵稱字段而不得不關(guān)聯(lián)查詢幾十上百萬的用戶表，其速度可想而知。

這個(gè)時(shí)候可以嘗試將 nickname 這個(gè)字段加到 order 表中（order_id、user_id、nickname），這種做法通常叫做數(shù)據(jù)庫表冗余字段。這樣做的好處展示訂單列表時(shí)不需要再關(guān)聯(lián)查詢用戶表了。

冗余字段的做法也有一個(gè)弊端，如果這個(gè)字段更新會(huì)同時(shí)涉及到多個(gè)表的更新，因此在選擇冗余字段時(shí)要盡量選擇不經(jīng)常更新的字段。

架構(gòu)優(yōu)化

當(dāng)單臺(tái)數(shù)據(jù)庫實(shí)例扛不住，我們可以增加實(shí)例組成集群對(duì)外服務(wù)。

當(dāng)發(fā)現(xiàn)讀請(qǐng)求明顯多于寫請(qǐng)求時(shí)，我們可以讓主實(shí)例負(fù)責(zé)寫，從實(shí)例對(duì)外提供讀的能力；

如果讀實(shí)例壓力依然很大，可以在數(shù)據(jù)庫前面加入緩存如 redis，讓請(qǐng)求優(yōu)先從緩存取數(shù)據(jù)減少數(shù)據(jù)庫訪問。

緩存分擔(dān)了部分壓力后，數(shù)據(jù)庫依然是瓶頸，這個(gè)時(shí)候就可以考慮分庫分表的方案了，后面會(huì)詳細(xì)介紹。

硬件優(yōu)化

硬件成本非常高，一般來說不可能遇到數(shù)據(jù)庫性能瓶頸就去升級(jí)硬件。

在前期業(yè)務(wù)量比較小的時(shí)候，升級(jí)硬件數(shù)據(jù)庫性能可以得到較大提升；但是在后期，升級(jí)硬件得到的收益就不那么明顯了。

分庫分表詳解

下面我們以一個(gè)商城系統(tǒng)為例逐步講解數(shù)據(jù)庫是如何一步步演進(jìn)。

單應(yīng)用單數(shù)據(jù)庫

在早期創(chuàng)業(yè)階段想做一個(gè)商城系統(tǒng)，基本就是一個(gè)系統(tǒng)包含多個(gè)基礎(chǔ)功能模塊，最后打包成一個(gè) war 包部署，這就是典型的單體架構(gòu)應(yīng)用。

如上圖，商城系統(tǒng)包括主頁 Portal 模板、用戶模塊、訂單模塊、庫存模塊等，所有的模塊都共有一個(gè)數(shù)據(jù)庫，通常數(shù)據(jù)庫中有非常多的表。

因?yàn)橛脩袅坎淮?，這樣的架構(gòu)在早期完全適用，開發(fā)者可以拿著 demo到處找（騙）投資人。

一旦拿到投資人的錢，業(yè)務(wù)就要開始大規(guī)模推廣，同時(shí)系統(tǒng)架構(gòu)也要匹配業(yè)務(wù)的快速發(fā)展。

多應(yīng)用單數(shù)據(jù)庫

在前期為了搶占市場(chǎng)，這一套系統(tǒng)不停地迭代更新，代碼量越來越大，架構(gòu)也變得越來越臃腫，現(xiàn)在隨著系統(tǒng)訪問壓力逐漸增加，系統(tǒng)拆分就勢(shì)在必行了。

為了保證業(yè)務(wù)平滑，系統(tǒng)架構(gòu)重構(gòu)也是分了幾個(gè)階段進(jìn)行。

第一個(gè)階段將商城系統(tǒng)單體架構(gòu)按照功能模塊拆分為子服務(wù)，比如：Portal 服務(wù)、用戶服務(wù)、訂單服務(wù)、庫存服務(wù)等。

如上圖，多個(gè)服務(wù)共享一個(gè)數(shù)據(jù)庫，這樣做的目的是底層數(shù)據(jù)庫訪問邏輯可以不用動(dòng)，將影響降到最低。

多應(yīng)用多數(shù)據(jù)庫

隨著業(yè)務(wù)推廣力度加大，數(shù)據(jù)庫終于成為了瓶頸，這個(gè)時(shí)候多個(gè)服務(wù)共享一個(gè)數(shù)據(jù)庫基本不可行了。我們需要將每個(gè)服務(wù)相關(guān)的表拆出來單獨(dú)建立一個(gè)數(shù)據(jù)庫，這其實(shí)就是“分庫”了。

單數(shù)據(jù)庫的能夠支撐的并發(fā)量是有限的，拆成多個(gè)庫可以使服務(wù)間不用競(jìng)爭(zhēng)，提升服務(wù)的性能。

如上圖，從一個(gè)大的數(shù)據(jù)中分出多個(gè)小的數(shù)據(jù)庫，每個(gè)服務(wù)都對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)庫，這就是系統(tǒng)發(fā)展到一定階段必要要做的“分庫”操作。

現(xiàn)在非?；鸬奈⒎?wù)架構(gòu)也是一樣的，如果只拆分應(yīng)用不拆分?jǐn)?shù)據(jù)庫，不能解決根本問題，整個(gè)系統(tǒng)也很容易達(dá)到瓶頸。

分表

說完了分庫，那什么時(shí)候分表呢？

如果系統(tǒng)處于高速發(fā)展階段，拿商城系統(tǒng)來說，一天下單量可能幾十萬，那數(shù)據(jù)庫中的訂單表增長就特別快，增長到一定階段數(shù)據(jù)庫查詢效率就會(huì)出現(xiàn)明顯下降。

因此，當(dāng)單表數(shù)據(jù)增量過快，業(yè)界流傳是超過500萬的數(shù)據(jù)量就要考慮分表了。當(dāng)然500萬只是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)值，大家可以根據(jù)實(shí)際情況做出決策。

那如何分表呢？

分表有幾個(gè)維度，一是水平切分和垂直切分，二是單庫內(nèi)分表和多庫內(nèi)分表。

水平拆分和垂直拆分

就拿用戶表（user）來說，表中有7個(gè)字段：id，name，age，sex，nickname，description，如果 nickname 和 description 不常用，我們可以將其拆分為另外一張表：用戶詳細(xì)信息表，這樣就由一張用戶表拆分為了用戶基本信息表+用戶詳細(xì)信息表，兩張表結(jié)構(gòu)不一樣相互獨(dú)立。但是從這個(gè)角度來看垂直拆分并沒有從根本上解決單表數(shù)據(jù)量過大的問題，因此我們還是需要做一次水平拆分。

還有一種拆分方法，比如表中有一萬條數(shù)據(jù)，我們拆分為兩張表，id 為奇數(shù)的：1，3，5，7……放在 user1， id 為偶數(shù)的：2，4，6，8……放在 user2中，這樣的拆分辦法就是水平拆分了。

水平拆分的方式也很多，除了上面說的按照 id 拆表，還可以按照時(shí)間維度取拆分，比如訂單表，可以按每日、每月等進(jìn)行拆分。

每日表：只存儲(chǔ)當(dāng)天的數(shù)據(jù)。

每月表：可以起一個(gè)定時(shí)任務(wù)將前一天的數(shù)據(jù)全部遷移到當(dāng)月表。

歷史表：同樣可以用定時(shí)任務(wù)把時(shí)間超過 30 天的數(shù)據(jù)遷移到 history表。

總結(jié)一下水平拆分和垂直拆分的特點(diǎn)：

垂直切分：基于表或字段劃分，表結(jié)構(gòu)不同。

水平切分：基于數(shù)據(jù)劃分，表結(jié)構(gòu)相同，數(shù)據(jù)不同。

單庫內(nèi)拆分和多庫拆分

拿水平拆分為例，每張表都拆分為了多個(gè)子表，多個(gè)子表存在于同一數(shù)據(jù)庫中。比如下面用戶表拆分為用戶1表、用戶2表。

在一個(gè)數(shù)據(jù)庫中將一張表拆分為幾個(gè)子表在一定程度上可以解決單表查詢性能的問題，但是也會(huì)遇到一個(gè)問題：?jiǎn)螖?shù)據(jù)庫存儲(chǔ)瓶頸。

所以在業(yè)界用的更多的還是將子表拆分到多個(gè)數(shù)據(jù)庫中。比如下圖中，用戶表拆分為兩個(gè)子表，兩個(gè)子表分別存在于不同的數(shù)據(jù)庫中。

一句話總結(jié)：分表主要是為了減少單張表的大小，解決單表數(shù)據(jù)量帶來的性能問題。

分庫分表帶來的復(fù)雜性

既然分庫分表這么好，那我們是不是在項(xiàng)目初期就應(yīng)該采用這種方案呢？不要激動(dòng)，冷靜一下，分庫分表的確解決了很多問題，但是也給系統(tǒng)帶來了很多復(fù)雜性，下面簡(jiǎn)要說一說。

（1）跨庫關(guān)聯(lián)查詢

在單庫未拆分表之前，我們可以很方便使用 join 操作關(guān)聯(lián)多張表查詢數(shù)據(jù)，但是經(jīng)過分庫分表后兩張表可能都不在一個(gè)數(shù)據(jù)庫中，如何使用 join 呢？

有幾種方案可以解決：

字段冗余：把需要關(guān)聯(lián)的字段放入主表中，避免 join 操作；

數(shù)據(jù)抽象：通過ETL等將數(shù)據(jù)匯合聚集，生成新的表；

全局表：比如一些基礎(chǔ)表可以在每個(gè)數(shù)據(jù)庫中都放一份；

應(yīng)用層組裝：將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)查出來，通過應(yīng)用程序計(jì)算組裝；

（2）分布式事務(wù)

單數(shù)據(jù)庫可以用本地事務(wù)搞定，使用多數(shù)據(jù)庫就只能通過分布式事務(wù)解決了。

常用解決方案有：基于可靠消息（MQ）的解決方案、兩階段事務(wù)提交、柔性事務(wù)等。

（3）排序、分頁、函數(shù)計(jì)算問題

在使用 SQL 時(shí) order by， limit 等關(guān)鍵字需要特殊處理，一般來說采用分片的思路：

先在每個(gè)分片上執(zhí)行相應(yīng)的函數(shù)，然后將各個(gè)分片的結(jié)果集進(jìn)行匯總和再次計(jì)算，最終得到結(jié)果。

（4）分布式 ID

如果使用 Mysql 數(shù)據(jù)庫在單庫單表可以使用 id 自增作為主鍵，分庫分表了之后就不行了，會(huì)出現(xiàn)id 重復(fù)。

常用的分布式 ID 解決方案有：

UUID

基于數(shù)據(jù)庫自增單獨(dú)維護(hù)一張 ID表

號(hào)段模式

Redis 緩存

雪花算法（Snowflake）

百度uid-generator

美團(tuán)Leaf

滴滴Tinyid

這些方案后面會(huì)寫文章專門介紹，這里不再展開。

（5）多數(shù)據(jù)源

分庫分表之后可能會(huì)面臨從多個(gè)數(shù)據(jù)庫或多個(gè)子表中獲取數(shù)據(jù)，一般的解決思路有：客戶端適配和代理層適配。

業(yè)界常用的中間件有：

shardingsphere（前身 sharding-jdbc）

Mycat

總結(jié)

如果出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫問題不要著急分庫分表，先看一下使用常規(guī)手段是否能夠解決。

分庫分表會(huì)給系統(tǒng)帶來巨大的復(fù)雜性，不是萬不得已建議不要提前使用。作為系統(tǒng)架構(gòu)師可以讓系統(tǒng)靈活性和可擴(kuò)展性強(qiáng)，但是不要過度設(shè)計(jì)和超前設(shè)計(jì)。在這一點(diǎn)上，架構(gòu)師一定要有前瞻性，提前做好預(yù)判。大家學(xué)會(huì)了嗎？

編輯：jq