当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？

当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？

众所周知，数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。

本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案及流行的方案。

一、分库分表概述

在业务量不大时，单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时，就要考虑分库分表。

1、分库分表相关术语

读写分离：不同的数据库，同步相同的数据，分别只负责数据的读和写;分区：指定分区列表达式，把记录拆分到不同的区域中(必须是同一服务器，可以是不同硬盘)，应用看来还是同一张表，没有变化;分库：一个系统的多张数据表，存储到多个数据库实例中;分表：对于一张多行(记录)多列(字段)的二维数据表，又分两种情形：

①垂直分表：竖向切分，不同分表存储不同的字段，可以把不常用或者大容量、或者不同业务的字段拆分出去;

②水平分表(最复杂)：横向切分，按照特定分片算法，不同分表存储不同的记录。

2、真的要采用分库分表?

需要注意的是，分库分表会为数据库维护和业务逻辑带来一系列复杂性和性能损耗，除非预估的业务量大到万不得已，切莫过度设计、过早优化。

规划期内的数据量和性能问题，尝试能否用下列方式解决：

当前数据量：如果没有达到几百万，通常无需分库分表;数据量问题：增加磁盘、增加分库(不同的业务功能表，整表拆分至不同的数据库);性能问题：升级CPU/内存、读写分离、优化数据库系统配置、优化数据表/索引、优化SQL、分区、数据表的垂直切分;

如果仍未能奏效，才考虑最复杂的方案：数据表的水平切分。

二、全局ID生成策略

1、自动增长列

优点：数据库自带功能，有序，性能佳。缺点：单库单表无妨，分库分表时如果没有规划，ID可能重复。

解决方案：

设置自增偏移和步长：

##假设总共有10个分表 ##级别可选：SESSION（会话级），GLOBAL（全局） SET@@SESSION.auto_increment_offset=1;##起始值，分别取值为1~10 SET@@SESSION.auto_increment_increment=10;##步长增量

如果采用该方案，在扩容时需要迁移已有数据至新的所属分片。

全局ID映射表：

在全局Redis中为每张数据表创建一个ID的键，记录该表当前***ID;每次申请ID时，都自增1并返回给应用;Redis要定期持久至全局数据库。

2、UUID(128位)

在一台机器上生成的数字，它保证对在同一时空中的所有机器都是唯一的。通常平台会提供生成UUID的API。

UUID由4个连字号(-)将32个字节长的字符串分隔后生成的字符串，总共36个字节长。形如：

550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000。

UUID的计算因子包括：以太网卡地址、纳秒级时间、芯片ID码和许多可能的数字。UUID是个标准，其实现有几种，最常用的是微软的GUID(GlobalsUniqueIdentifiers)。

优点：简单，全球唯一。缺点：存储和传输空间大，无序，性能欠佳。

3、COMB(组合)

组合GUID(10字节)和时间(6字节)，达到有序的效果，提高索引性能。

4、Snowflake(雪花)算法

Snowflake是Twitter开源的分布式ID生成算法，其结果为long(64bit)的数值。其特性是各节点无需协调、按时间大致有序、且整个集群各节点单不重复。

该数值的默认组成如下(符号位之外的三部分允许个性化调整)：

1bit：符号位，总是0(为了保证数值是正数);41bit：毫秒数(可用69年);10bit：节点ID(5bit数据中心+5bit节点ID，支持32*32=1024个节点);12bit：流水号(每个节点每毫秒内支持4096个ID，相当于409万的QPS，相同时间内如ID遇翻转，则等待至下一毫秒)。

三、分片策略

1、连续分片

根据特定字段(比如用户ID、订单时间)的范围，值在该区间的，划分到特定节点。

优点：集群扩容后，指定新的范围落在新节点即可，无需进行数据迁移。缺点：如果按时间划分，数据热点分布不均(历史数冷当前数据热)，导致节点负荷不均。

2、ID取模分片

缺点：扩容后需要迁移数据。

3、一致性Hash算法

优点：扩容后无需迁移数据。

4、Snowflake分片

优点：扩容后无需迁移数据。

四、分库分表引入的问题

1、分布式事务

由于两阶段/三阶段提交对性能损耗大，可改用事务补偿机制。

2、跨节点JOIN

对于单库JOIN，MySQL原生就支持;对于多库，出于性能考虑，不建议使用MySQL自带的JOIN，可以用以下方案避免跨节点JOIN：

全局表：一些稳定的共用数据表，在各个数据库中都保存一份;字段冗余：一些常用的共用字段，在各个数据表中都保存一份;应用组装：应用获取数据后再组装;另外：某个ID的用户信息在哪个节点，他的关联数据(比如订单)也在哪个节点，可以避免分布式查询。

3、跨节点聚合

只能在应用程序端完成。但对于分页查询，每次大量聚合后再分页，性能欠佳。

4、节点扩容

节点扩容后，新的分片规则导致数据所属分片有变，因而需要迁移数据。

五、节点扩容方案

1、常规方案

如果增加的节点数和扩容操作没有规划，那么绝大部分数据所属的分片都有变化，需要在分片间迁移：

预估迁移耗时，发布停服公告;停服(用户无法使用服务)，使用事先准备的迁移脚本，进行数据迁移;修改为新的分片规则;启动服务器。

2、免迁移扩容

采用双倍扩容策略，避免数据迁移。扩容前每个节点的数据，有一半要迁移至一个新增节点中，对应关系比较简单。

具体操作如下(假设已有2个节点A/B，要双倍扩容至A/A2/B/B2这4个节点)：

无需停止应用服务器;新增两个数据库A2/B2作为从库，设置主从同步关系为：A=>A2、B=>B2，直至主从数据同步完毕(早期数据可手工同步);调整分片规则并使之生效：原ID%2=0=>A改为ID%4=0=>A，ID%4=2=>A2;原ID%2=1=>B改为ID%4=1=>B，ID%4=3=>B2。解除数据库实例的主从同步关系，并使之生效;此时，四个节点的数据都已完整，只是有冗余(多存了和自己配对的节点的那部分数据)，择机清除即可(过后随时进行，不影响业务)。

六、分库分表方案

1、代理层方式

部署一台代理服务器伪装成MySQL服务器，代理服务器负责与真实MySQL节点的对接，应用程序只和代理服务器对接。对应用程序是透明的。比如MyCAT，官网，源码。

MyCAT后端可以支持MySQL、SQLServer、***、***、***等主流数据库，也支持***这种新型NoSQL方式的存储，未来还会支持更多类型的存储。MyCAT不仅仅可以用作读写分离，以及分表分库、容灾管理，而且可以用于多租户应用开发、云平台基础设施，让你的架构具备很强的适应性和灵活性。

2、应用层方式

处于业务层和JDBC层中间，是以JAR包方式提供给应用调用，对代码有侵入性。

主要方案有：

淘宝网的***：已于2012年关闭了维护通道，建议不要使用;当当网的Sharding-JDBC：仍在活跃维护中：当当应用框架ddframe中，从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架，实现透明化数据库分库分表访问，实现了Snowflake分片算法。

Sharding-JDBC定位为轻量Java框架，使用客户端直连数据库，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式。Sharding-JDBC分片策略灵活，可支持等号、between、in等多维度分片，也可支持多分片键。

SQL解析功能完善，支持聚合、分组、排序、limit、or等查询，并支持BindingTable以及笛卡尔积表查询。

Sharding-JDBC直接封装JDBC API，可以理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本几乎为零：

可适用于任何基于Java的ORM框架，如JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template或直接使用JDBC。可基于任何第三方的数据库连接池，如DBCP、C3P0、BoneCP、Druid等。理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。虽然目前仅支持MySQL，但已有支持***、SQLServer等数据库的计划。

参考

《The Cost of GUIDs as Primary Keys》

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