面试总被问分库分表怎么办？这些知识点你要懂

面试总被问分库分表怎么办？这些知识点你要懂

引言

微服务、分布式大行其道的当下，中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成了面试的高频词汇，这些知识不了解面试通过率不会太高。

你可以不会用，但你不能不知道，就是这么一种现状。技术名词大多晦涩难懂，不要死记硬背理解最重要，当你捅破那层窗户纸，发现其实它也就那么回事。

一、为什么要分库分表

关系型数据库以MySQL为例，单机的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶颈。当单表数据量在百万以里时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。

一旦数据量朝着千万以上趋势增长，再怎么优化数据库，很多操作性能仍下降严重。为了减少数据库的负担，提升数据库响应速度，缩短查询时间，这时候就需要进行分库分表。

二、如何分库分表

分库分表就是要将大量数据分散到多个数据库中，使每个数据库中数据量小响应速度快，以此来提升数据库整体性能。

核心理念就是对数据进行切分（Sharding），以及切分后如何对数据的快速定位与整合。

针对数据切分类型，大致可以分为：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分两种。

1、垂直切分

垂直切分又细分为垂直分库和垂直分表

垂直分库

垂直分库是基于业务分类的，和我们常听到的微服务治理观念很相似，每一个独立的服务都拥有自己的数据库，需要不同业务的数据需接口调用。

而垂直分库也是按照业务分类进行划分，每个业务有独立数据库，这个比较好理解。

垂直分表

垂直分表是基于数据表的列为依据切分的，是一种大表拆小表的模式。

例如：一个order表有很多字段，把长度较大且访问不频繁的字段，拆分出来创建一个单独的扩展表work_extend进行存储。

order表：

idworkNopricedescribe…

int（12) int（2) int（15) varchar（2000)   拆分后

order核心表：

idworkNoprice…

int（12) int（2) int（15)

work_extend表：

idworkNodescribe…

int（12) int（2) varchar（2000)

数据库是以行为单位将数据加载到内存中，这样拆分以后核心表大多是访问频率较高的字段，而且字段

长度也都较短，可以加载更多数据到内存中，增加查询的命中率，减少磁盘IO，以此来提升数据库性能。

优点：

业务间解耦，不同业务的数据进行独立的维护、监控、扩展 在高并发场景下，一定程度上缓解了数据库的压力

缺点：

提升了开发的复杂度，由于业务的隔离性，很多表无法直接访问，必须通过接口方式聚合数据， 分布式事务管理难度增加 数据库还是存在单表数据量过大的问题，并未根本上解决，需要配合水平切分

2、水平切分

前边说了垂直切分还是会存在单表数据量过大的问题，当我们的应用已经无法在细粒度的垂直切分时，

依旧存在单库读写、存储性能瓶颈，这时就要配合水平切分一起了。

水平切分将一张大数据量的表，切分成多个表结构相同，而每个表只占原表一部分数据，然后按不同的条件分散到多个数据库中。

假如一张order表有2000万数据，水平切分后出来四个表，order_1、order_2、order_3、order_4，每张表数据500万，以此类推。

order_1表：

idworkNopricedescribe…

int（12) int（2) int（15) varchar（200

order_2表：

idworkNopricedescribe…

int（12) int（2) int（15) varchar（200

order_3表：

idworkNopricedescribe…

int（12) int（2) int（15) varchar（200

order_4表：

idworkNopricedescribe…

int（12) int（2) int（15) varchar（200

水平切分又分有库内分表和分库分表

库内分表

库内分表虽然将表拆分，但子表都还是在同一个数据库实例中，只是解决了单一表数据量过大的问题，并没有将拆分后的表分布到不同机器的库上，还在竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO。

分库分表

分库分表则是将切分出来的子表，分散到不同的数据库中，从而使得单个表的数据量变小，达到分布式的效果。

优点：

解决高并发时单库数据量过大的问题，提升系统稳定性和负载能力 业务系统改造的工作量不是很大

缺点：

跨分片的事务一致性难以保证 跨库的join关联查询性能较差 扩容的难度和维护量较大，（拆分成几千张子表想想都恐怖）

三、数据该往哪个库的表存？

分库分表以后会出现一个问题，一张表会出现在多个数据库里，到底该往哪个库的表里存呢？

1、根据取值范围

按照时间区间或ID区间来切分，举个栗子：假如我们切分的是用户表，可以定义每个库的User表里只存10000条数据，第一个库userId从1 ~ 9999，第二个库10000 ~ 20000，第三个库20001~ 30000……以此类推。

优点：

单表数据量是可控的 水平扩展简单只需增加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移  能快速定位要查询的数据在哪个库

缺点：

由于连续分片可能存在数据热点，如果按时间字段分片，有些分片存储最近时间段内的数据，可能会被频繁的读写，而有些分片存储的历史数据，则很少被查询

2、hash取模

hash取模mod（对hash结果取余数 (hash() mod N)）的切分方式比较常见，还拿User表举例，对数据库从0到N-1进行编号，对User表中userId字段进行取模，得到余数i，i=0存第一个库，i=1存第二个库，i=2存第三个库….以此类推。

这样同一个用户的数据都会存在同一个库里，用userId作为条件查询就很好定位了

优点：

数据分片相对比较均匀，不易出现某个库并发访问的问题

缺点：

但这种算法存在一些问题，当某一台机器宕机，本应该落在该数据库的请求就无法得到正确的处理，这时宕掉的实例会被踢出集群，此时算法变成hash(userId) mod N-1，用户信息可能就不再在同一个库中。

四、分库分表后会有哪些坑？

1、事务一致性问题

由于表分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题。一般可使用"XA协议"和"两阶段提交"处理，但是这种方式性能较差，代码开发量也比较大。

通常做法是做到最终一致性的方案，往往不苛求系统的实时一致性，只要在允许的时间段内达到最终一致性即可，可采用事务补偿的方式。

2、分页、排序的坑

日常开发中分页、排序是必备功能，而多库进行查询时limit分页、order by排序，着实让人比较头疼。

分页需按照指定字段进行排序，如果排序字段恰好是分片字段时，通过分片规则就很容易定位到分片的位置；一旦排序字段非分片字段时，就需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最终返回给用户，过程比较复杂。

3、全局唯一主键问题

由于分库分表后，表中的数据同时存在于多个数据库，而某个分区数据库的自增主键已经无法满足全局

唯一，所以此时一个能够生成全局唯一ID的系统是非常必要的。那么这个全局唯一ID就叫分布式ID。

可以参考我之前写的这篇文章《一口气说出 9种 分布式ID生成方式，面试官有点懵了》

五、分库分表工具？

自己开发分库分表工具的工作量是巨大的，好在业界已经有了很多比较成熟的分库分表中间件，我们可

以将更多的时间放在业务实现上

sharding-jdbc（当当） TSharding（蘑菇街） Atlas（奇虎360） Cobar（阿里巴巴） MyCAT（基于Cobar） Oceanus（58同城） Vitess（谷歌）

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