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42、如何進行分庫分表?

1、面試題

為什麼要分庫分表(設計高併發系統的時候,資料庫層面該如何設計)?用過哪些分庫分表中介軟體?不同的分庫分表中介軟體都有什麼優點和缺點?你們具體是如何對資料庫如何進行垂直拆分或水平拆分的?

2、面試官心裡分析

其實這塊肯定是扯到高併發了,因為分庫分表一定是為了支撐高併發、資料量大兩個問題的。而且現在說實話,尤其是網際網路類的公司面試,基本上都會來這麼一下,分庫分表如此普遍的技術問題,不問實在是不行,而如果你不知道那也實在是說不過去!

3、面試題剖析

(1)為什麼要分庫分表?(設計高併發系統的時候,資料庫層面該如何設計?)

分庫分表的由來.png

說白了,分庫分表是兩回事兒,大家可別搞混了,可能是光分庫不分表,也可能是光分表不分庫,都有可能。我先給大家丟擲來一個場景。

假如我們現在是一個小創業公司(或者是一個BAT公司剛興起的一個新部門),現在註冊使用者就20萬,每天活躍使用者就1萬,每天單表資料量就1000,然後高峰期每秒鐘併發請求最多就10。天,就這種系統,隨便找一個有幾年工作經驗的,然後帶幾個剛培訓出來的,隨便乾乾都可以。

結果沒想到我們運氣居然這麼好,碰上個CEO帶著我們走上了康莊大道,業務發展迅猛,過了幾個月,註冊使用者數達到了2000萬!每天活躍使用者數100萬!每天單表資料量10萬條!高峰期每秒最大請求達到1000!同時公司還順帶著融資了兩輪,緊張了幾個億人民幣啊!公司估值達到了驚人的幾億美金!這是小獨角獸的節奏!

好吧,沒事,現在大家感覺壓力已經有點大了,為啥呢?因為每天多10萬條資料,一個月就多300萬條資料,現在咱們單表已經幾百萬資料了,馬上就破千萬了。但是勉強還能撐著。高峰期請求現在是1000,咱們線上部署了幾臺機器,負載均衡搞了一下,資料庫撐1000 QPS也還湊合。但是大家現在開始感覺有點擔心了,接下來咋整呢。

再接下來幾個月,我的天,CEO太牛逼了,公司使用者數已經達到1億,公司繼續融資幾十億人民幣啊!公司估值達到了驚人的幾十億美金,成為了國內今年最牛逼的明星創業公司!天,我們太幸運了。

但是我們同時也是不幸的,因為此時每天活躍使用者數上千萬,每天單表新增資料多達50萬,目前一個表總資料量都已經達到了兩三千萬了!扛不住啊!資料庫磁碟容量不斷消耗掉!高峰期併發達到驚人的5000~8000!別開玩笑了,哥。我跟你保證,你的系統支撐不到現在,已經掛掉了!

好吧,所以看到你這裡你差不多就理解分庫分表是怎麼回事兒了,實際上這是跟著你的公司業務發展走的,你公司業務發展越好,使用者就越多,資料量越大,請求量越大,那你單個數據庫一定扛不住。

比如你單表都幾千萬資料了,你確定你能抗住麼?絕對不行,單表資料量太大,會極大影響你的sql執行的效能,到了後面你的sql可能就跑的很慢了。一般來說,就以我的經驗來看,單表到幾百萬的時候,效能就會相對差一些了,你就得分表了。

分表是啥意思?就是把一個表的資料放到多個表中,然後查詢的時候你就查一個表。比如按照使用者id來分表,將一個使用者的資料就放在一個表中。然後操作的時候你對一個使用者就操作那個表就好了。這樣可以控制每個表的資料量在可控的範圍內,比如每個表就固定在200萬以內。

分庫是啥意思?就是你一個庫一般我們經驗而言,最多支撐到併發2000,一定要擴容了,而且一個健康的單庫併發值你最好保持在每秒1000左右,不要太大。那麼你可以將一個庫的資料拆分到多個庫中,訪問的時候就訪問一個庫好了。

這就是所謂的分庫分表,為啥要分庫分表?你明白了吧

(2)用過哪些分庫分表中介軟體?不同的分庫分表中介軟體都有什麼優點和缺點?

這個其實就是看看你瞭解哪些分庫分表的中介軟體,各個中介軟體的優缺點是啥?然後你用過哪些分庫分表的中介軟體。

比較常見的包括:cobar、TDDL、atlas、sharding-jdbc、mycat

cobar:阿里b2b團隊開發和開源的,屬於proxy層方案。早些年還可以用,但是最近幾年都沒更新了,基本沒啥人用,差不多算是被拋棄的狀態吧。而且不支援讀寫分離、儲存過程、跨庫join和分頁等操作。

TDDL:淘寶團隊開發的,屬於client層方案。不支援join、多表查詢等語法,就是基本的crud語法是ok,但是支援讀寫分離。目前使用的也不多,因為還依賴淘寶的diamond配置管理系統。

atlas:360開源的,屬於proxy層方案,以前是有一些公司在用的,但是確實有一個很大的問題就是社群最新的維護都在5年前了。所以,現在用的公司基本也很少了。

sharding-jdbc:噹噹開源的,屬於client層方案。確實之前用的還比較多一些,因為SQL語法支援也比較多,沒有太多限制,而且目前推出到了2.0版本,支援分庫分表、讀寫分離、分散式id生成、柔性事務(最大努力送達型事務、TCC事務)。而且確實之前使用的公司會比較多一些(這個在官網有登記使用的公司,可以看到從2017年一直到現在,是不少公司在用的),目前社群也還一直在開發和維護,還算是比較活躍,個人認為算是一個現在也可以選擇的方案。

mycat:基於cobar改造的,屬於proxy層方案,支援的功能非常完善,而且目前應該是非常火的而且不斷流行的資料庫中介軟體,社群很活躍,也有一些公司開始在用了。但是確實相比於sharding jdbc來說,年輕一些,經歷的錘鍊少一些。

所以綜上所述,現在其實建議考量的,就是sharding-jdbc和mycat,這兩個都可以去考慮使用。

sharding-jdbc這種client層方案的優點在於不用部署,運維成本低,不需要代理層的二次轉發請求,效能很高,但是如果遇到升級啥的需要各個系統都重新升級版本再發布,各個系統都需要耦合sharding-jdbc的依賴;

mycat這種proxy層方案的缺點在於需要部署,自己及運維一套中介軟體,運維成本高,但是好處在於對於各個專案是透明的,如果遇到升級之類的都是自己中介軟體那裡搞就行了。

通常來說,這兩個方案其實都可以選用,但是我個人建議中小型公司選用sharding-jdbc,client層方案輕便,而且維護成本低,不需要額外增派人手,而且中小型公司系統複雜度會低一些,專案也沒那麼多;

但是中大型公司最好還是選用mycat這類proxy層方案,因為可能大公司系統和專案非常多,團隊很大,人員充足,那麼最好是專門弄個人來研究和維護mycat,然後大量專案直接透明使用即可。

我們,資料庫中介軟體都是自研的,也用過proxy層,後來也用過client層

(3)你們具體是如何對資料庫如何進行垂直拆分或水平拆分的?

資料庫如何拆分.png

水平拆分的意思,就是把一個表的資料給弄到多個庫的多個表裡去,但是每個庫的表結構都一樣,只不過每個庫表放的資料是不同的,所有庫表的資料加起來就是全部資料。水平拆分的意義,就是將資料均勻放更多的庫裡,然後用多個庫來抗更高的併發,還有就是用多個庫的儲存容量來進行擴容。

垂直拆分的意思,就是把一個有很多欄位的表給拆分成多個表,或者是多個庫上去。每個庫表的結構都不一樣,每個庫表都包含部分欄位。一般來說,會將較少的訪問頻率很高的欄位放到一個表裡去,然後將較多的訪問頻率很低的欄位放到另外一個表裡去。因為資料庫是有快取的,你訪問頻率高的行欄位越少,就可以在快取裡快取更多的行,效能就越好。這個一般在表層面做的較多一些。

這個其實挺常見的,不一定我說,大家很多同學可能自己都做過,把一個大表拆開,訂單表、訂單支付表、訂單商品表。

還有表層面的拆分,就是分表,將一個表變成N個表,就是讓每個表的資料量控制在一定範圍內,保證SQL的效能。否則單表資料量越大,SQL效能就越差。一般是200萬行左右,不要太多,但是也得看具體你怎麼操作,也可能是500萬,或者是100萬。你的SQL越複雜,就最好讓單錶行數越少。

好了,無論是分庫了還是分表了,上面說的那些資料庫中介軟體都是可以支援的。就是基本上那些中介軟體可以做到你分庫分表之後,中介軟體可以根據你指定的某個欄位值,比如說userid,自動路由到對應的庫上去,然後再自動路由到對應的表裡去。

你就得考慮一下,你的專案裡該如何分庫分表?一般來說,垂直拆分,你可以在表層面來做,對一些欄位特別多的表做一下拆分;水平拆分,你可以說是併發承載不了,或者是資料量太大,容量承載不了,你給拆了,按什麼欄位來拆,你自己想好;分表,你考慮一下,你如果哪怕是拆到每個庫裡去,併發和容量都ok了,但是每個庫的表還是太大了,那麼你就分表,將這個表分開,保證每個表的資料量並不是很大。

而且這兒還有兩種分庫分表的方式,一種是按照range來分,就是每個庫一段連續的資料,這個一般是按比如時間範圍來的,但是這種一般較少用,因為很容易產生熱點問題,大量的流量都打在最新的資料上了;或者是按照某個欄位hash一下均勻分散,這個較為常用。

range來分,好處在於說,後面擴容的時候,就很容易,因為你只要預備好,給每個月都準備一個庫就可以了,到了一個新的月份的時候,自然而然,就會寫新的庫了;缺點,但是大部分的請求,都是訪問最新的資料。實際生產用range,要看場景,你的使用者不是僅僅訪問最新的資料,而是均勻的訪問現在的資料以及歷史的資料

hash分法,好處在於說,可以平均分配沒給庫的資料量和請求壓力;壞處在於說擴容起來比較麻煩,會有一個數據遷移的這麼一個過程。

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