分库分表概念及其中间件

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简介

    分库分表是在做高并发多线程以及分布式事物系统项目中，用于减轻由于高访问量大数据量导致的系统性能问题而使用的一种在数据库层面的策略。

    常见的分库分表有：垂直拆分、水平拆分两种；Oracle和MySQL数据库均可。根据项目中业务场景不同，而选择不同的拆分方式，如单库中：由于业务繁杂导致表的数据量大，那么可以按业务垂直拆分成不同的细分业务表。另外，由于某些表的数据量过大如：单表数据量超过1000w等，则可把数据拆分到多个库中，进行水平拆分 成db1/db2/db3...如此数据量平分后333w/333w/333w以减轻数据库压力从而提升系统性能。当业务既繁杂，单表数据量有过于庞大的时候，则可选择垂直拆分跟水平拆分两种规则；根据业务场景，适量选择拆分规则；从而达到提升系统性能和加大负载的能力等。

常用的分库分表中间件

简单易用的组件：

• 当当sharding-jdbc
• 蘑菇街TSharding

强悍重量级的中间件：

• 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）

分库分表需要解决的问题

    虽然分库分表是一种高效快捷的，可以解决由于业务和数据量庞大而带来的系统性能压力等问题。但使用该策略的同时，本身也会产生一些问题；所以，决定使用分库分表策略前，务必做好规划以防止使用分库分表规则后带来的新的问题。

列出如下常见的几个问题：

1、ID问题

一旦数据库被切分到多个物理结点上，我们将不能再依赖数据库自身的主键生成机制。一方面，某个分区数据库自生成的ID无法保证在全局上是唯一的；另一方面，应用程序在插入数据之前需要先获得ID,以便进行SQL路由.
一些常见的主键生成策略

UUID

  使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外，最主要的问题是在索引上，在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题。

结合数据库维护一个Sequence表

此方案的思路也很简单，在数据库中建立一个Sequence表（序列），表的结构类似于：

CREATE TABLE `SEQUENCE` (  
    `table_name` varchar(18) NOT NULL,  
    `nextid` bigint(20) NOT NULL,  
    PRIMARY KEY (`table_name`)  
) ENGINE=InnoDB

每当需要为某个表的新纪录生成ID时就从Sequence表中取出对应表的nextid,并将nextid的值加1后更新到数据库中以备下次使用。此方案也较简单，但缺点同样明显：由于所有插入任何都需要访问该表，该表很容易成为系统性能瓶颈，同时它也存在单点问题，一旦该表数据库失效，整个应用程序将无法工作。有人提出使用Master-Slave进行主从同步，但这也只能解决单点问题，并不能解决读写比为1:1的访问压力问题。

Twitter的分布式自增ID算法Snowflake

在分布式系统中，需要生成全局UID的场合还是比较多的，twitter的snowflake解决了这种需求，实现也还是很简单的，除去配置信息，核心代码就是毫秒级时间41位 机器ID 10位 毫秒内序列12位。

* 10---0000000000 0000000000 0000000000 0000000000 0 --- 00000 ---00000 ---000000000000

在上面的字符串中，第一位为未使用（实际上也可作为long的符号位），接下来的41位为毫秒级时间，然后5位datacenter标识位，5位机器ID（并不算标识符，实际是为线程标识），然后12位该毫秒内的当前毫秒内的计数，加起来刚好64位，为一个Long型。

这样的好处是，整体上按照时间自增排序，并且整个分布式系统内不会产生ID碰撞（由datacenter和机器ID作区分），并且效率较高，经测试，snowflake每秒能够产生26万ID左右，完全满足需要。

2、事务问题

解决事务问题目前有两种可行的方案：分布式事务和通过应用程序与数据库共同控制实现事务下面对两套方案进行一个简单的对比。

• 方案一：使用分布式事务
  • 优点：交由数据库管理，简单有效
  • 缺点：性能代价高，特别是shard越来越多时
• 方案二：由应用程序和数据库共同控制
  • 原理：将一个跨多个数据库的分布式事务分拆成多个仅处 于单个数据库上面的小事务，并通过应用程序来总控 各个小事务。
  • 优点：性能上有优势
  • 缺点：需要应用程序在事务控制上做灵活设计。如果使用 了spring的事务管理，改动起来会面临一定的困难。

分布式事务

• 优点
  1. 基于两阶段提交，最大限度地保证了跨数据库操作的“原子性”，是分布式系统下最严格的事务实现方式。
  2. 实现简单，工作量小。由于多数应用服务器以及一些独立的分布式事务协调器做了大量的封装工作，使得项目中引入分布式事务的难度和工作量基本上可以忽略不计。
• 缺点
  1. 系统“水平”伸缩的死敌。基于两阶段提交的分布式事务在提交事务时需要在多个节点之间进行协调,最大限度地推后了提交事务的时间点，客观上延长了事务的执行时间，这会导致事务在访问共享资源时发生冲突和死锁的概率增高，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伸缩的"枷锁"， 这是很多Sharding系统不采用分布式事务的主要原因。

基于Best Efforts 1PC模式的事务

参考spring-data-neo4j的实现。鉴于Best Efforts 1PC模式的性能优势，以及相对简单的实现方式，它被大多数的sharding框架和项目采用

事务补偿（幂等值）

    对于那些对性能要求很高，但对一致性要求并不高的系统，往往并不苛求系统的实时一致性，只要在一个允许的时间周期内达到最终一致性即可，这使得事务补偿机制成为一种可行的方案。事务补偿机制最初被提出是在“长事务”的处理中，但是对于分布式系统确保一致性也有很好的参考意义。笼统地讲，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并补救的措施，它只期望在一个容许时间周期内得到最终一致的结果就可以了。事务补偿的实现与系统业务紧密相关，并没有一种标准的处理方式。一些常见的实现方式有：对数据进行对帐检查;基于日志进行比对;定期同标准数据来源进行同步，等等。

3、跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题

    这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题。

4、跨节点Join的问题

    只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。

5、数据迁移，容量规划，扩容等问题

    来自淘宝综合业务平台团队，它利用对2的倍数取余具有向前兼容的特性（如对4取余得1的数对2取余也是1）来分配数据，避免了行级别的数据迁移，但是依然需要进行表级别的迁移，同时对扩容规模和分表数量都有限制。总得来说，这些方案都不是十分的理想，多多少少都存在一些缺点，这也从一个侧面反映出了Sharding扩容的难度。

分库策略

分库维度确定后，如何把记录分到各个库里呢?
一般有两种方式：

• 根据数值范围，比如用户Id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。
• 根据数值取模，比如用户Id mod n，余数为0的记录放到第一个库，余数为1的放到第二个库，以此类推

优劣比较：
评价指标按照范围分库按照Mod分库
库数量前期数目比较小，可以随用户/业务按需增长前期即根据mode因子确定库数量，数目一般比较大
访问性能前期库数量小，全库查询消耗资源少，单库查询性能略差前期库数量大，全库查询消耗资源多，单库查询性能略好
调整库数量比较容易，一般只需为新用户增加库，老库拆分也只影响单个库困难，改变mod因子导致数据在所有库之间迁移
数据热点新旧用户购物频率有差异，有数据热点问题新旧用户均匀到分布到各个库，无热点
实践中，为了处理简单，选择mod分库的比较多。同时二次分库时，为了数据迁移方便，一般是按倍数增加，比如初始4个库，二次分裂为8个，再16个。这样对于某个库的数据，一半数据移到新库，剩余不动，对比每次只增加一个库，所有数据都要大规模变动。
补充下，mod分库一般每个库记录数比较均匀，但也有些数据库，存在超级Id，这些Id的记录远远超过其他Id，比如在广告场景下，某个大广告主的广告数可能占总体很大比例。如果按照广告主Id取模分库，某些库的记录数会特别多，对于这些超级Id，需要提供单独库来存储记录。

分库数量

分库数量首先和单库能处理的记录数有关，一般来说，Mysql 单库超过5000万条记录，Oracle单库超过1亿条记录，DB压力就很大(当然处理能力和字段数量/访问模式/记录长度有进一步关系)。

在满足上述前提下，如果分库数量少，达不到分散存储和减轻DB性能压力的目的；如果分库的数量多，好处是每个库记录少，单库访问性能好，但对于跨多个库的访问，应用程序需要访问多个库，如果是并发模式，要消耗宝贵的线程资源；如果是串行模式，执行时间会急剧增加。

最后分库数量还直接影响硬件的投入，一般每个分库跑在单独物理机上，多一个库意味多一台设备。所以具体分多少个库，要综合评估，一般初次分库建议分4-8个库。

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