分库分表的5大方案,百度、腾讯、阿里等大厂都在用!

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分库分表的5大方案,百度、腾讯、阿里等大厂都在用!

Java架构师追风 2019-11-13 17:36:57 浏览1186
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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。在业务Service来看就是,可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧(并发量、吞吐量、崩溃)。
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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、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。

分库分表

1、水平分库
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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。
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;
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。
分析:库多了,io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

2、水平分表
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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。
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;
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。
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、垂直分库
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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。
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;
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。
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。

4、垂直分表
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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。
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;
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。欢迎大家关注我的公种浩【程序员追风】,整理了2019年多家公司java面试题资料100多页pdf文档,文章都会在里面更新,整理的资料也会放在里面。
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。

分库分表工具

Sharding-Sphere:jar,前身是sharding-jdbc;
TDDL:jar,Taobao Distribute Data Layer;
Mycat:中间件。
注:工具的利弊,请自行调研,官网和社区优先。

分库分表步骤

根据容量(当前容量和增长量)评估分库或分表个数 -> 选key(均匀)-> 分表规则(hash或range等)-> 执行(一般双写)-> 扩容问题(尽量减少数据的移动)。

分库分表问题

1、非partition key的查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
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
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。

1.2端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询
映射法

冗余法

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?

1.3后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询
NoSQL法

冗余法

2、非partition key跨库跨表分页查询问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
注:用NoSQL法解决(ES等)。

3、扩容问题(水平分库分表,拆分策略为常用的hash法)
3.1水平扩容库(升级从库法)
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注:扩容是成倍的。
3.2 水平扩容表(双写迁移法)
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第一步:(同步双写)应用配置双写,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)应用去掉双写,部署;
注:双写是通用方案。

分库分表总结

分库分表,首先得知道瓶颈在哪里,然后才能合理地拆分(分库还是分表?水平还是垂直?分几个?)。且不可为了分库分表而拆分。
选key很重要,既要考虑到拆分均匀,也要考虑到非partition key的查询。
只要能满足需求,拆分规则越简单越好。

最后

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