一、數據庫瓶頸

不管是IO瓶頸，還是CPU瓶頸，最終都會導致數據庫的活躍連接數增加，進而逼近甚至達到數據庫可承載活躍連接數的閾值。在業務Service來看就是，可用數據庫連接少甚至無連接可用。接下來就可以想象了吧（并發量、吞吐量、崩潰）。

1、IO瓶頸

***種：磁盤讀IO瓶頸，熱點數據太多，數據庫緩存放不下，每次查詢時會產生大量的IO，降低查詢速度 -> 分庫和垂直分表。

第二種：網絡IO瓶頸，請求的數據太多，網絡帶寬不夠 -> 分庫。

2、CPU瓶頸

***種：SQL問題，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段條件查詢等，增加CPU運算的操作 -> SQL優化，建立合適的索引，在業務Service層進行業務計算。

第二種：單表數據量太大，查詢時掃描的行太多，SQL效率低，增加CPU運算的操作 -> 水平分表。

二、分庫分表

1、水平分庫

 

概念：

以字段為依據，按照一定策略（hash、range等），將一個庫中的數據拆分到多個庫中。

結果：

• 每個庫的結構都一樣；
• 每個庫的數據都不一樣，沒有交集；
• 所有庫的并集是全量數據；

場景：

系統絕對并發量上來了，分表難以根本上解決問題，并且還沒有明顯的業務歸屬來垂直分庫。

分析：

庫多了，io和cpu的壓力自然可以成倍緩解。

2、水平分表

概念：

以字段為依據，按照一定策略（hash、range等），將一個表中的數據拆分到多個表中。

結果：

• 每個表的結構都一樣；
• 每個表的數據都不一樣，沒有交集；
• 所有表的并集是全量數據；

場景：

系統絕對并發量并沒有上來，只是單表的數據量太多，影響了SQL效率，加重了CPU負擔，以至于成為瓶頸。

分析：

表的數據量少了，單次SQL執行效率高，自然減輕了CPU的負擔。

3、垂直分庫

 

概念：

以表為依據，按照業務歸屬不同，將不同的表拆分到不同的庫中。

結果：

• 每個庫的結構都不一樣；
• 每個庫的數據也不一樣，沒有交集；
• 所有庫的并集是全量數據；

場景：

系統絕對并發量上來了，并且可以抽象出單獨的業務模塊。

分析：

到這一步，基本上就可以服務化了。例如，隨著業務的發展一些公用的配置表、字典表等越來越多，這時可以將這些表拆到單獨的庫中，甚至可以服務化。再有，隨著業務的發展孵化出了一套業務模式，這時可以將相關的表拆到單獨的庫中，甚至可以服務化。

4、垂直分表

 

 

概念：

以字段為依據，按照字段的活躍性，將表中字段拆到不同的表（主表和擴展表）中。

結果：

• 每個表的結構都不一樣；
• 每個表的數據也不一樣，一般來說，每個表的字段至少有一列交集，一般是主鍵，用于關聯數據；
• 所有表的并集是全量數據；

場景：

系統絕對并發量并沒有上來，表的記錄并不多，但是字段多，并且熱點數據和非熱點數據在一起，單行數據所需的存儲空間較大。以至于數據庫緩存的數據行減少，查詢時會去讀磁盤數據產生大量的隨機讀IO，產生IO瓶頸。

分析：

可以用列表頁和詳情頁來幫助理解。垂直分表的拆分原則是將熱點數據（可能會冗余經常一起查詢的數據）放在一起作為主表，非熱點數據放在一起作為擴展表。這樣更多的熱點數據就能被緩存下來，進而減少了隨機讀IO。拆了之后，要想獲得全部數據就需要關聯兩個表來取數據。

但記住，千萬別用join，因為join不僅會增加CPU負擔并且會講兩個表耦合在一起（必須在一個數據庫實例上）。關聯數據，應該在業務Service層做文章，分別獲取主表和擴展表數據然后用關聯字段關聯得到全部數據。

三、分庫分表工具

• sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；
• TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；
• Mycat：中間件。

注：工具的利弊，請自行調研，官網和社區優先。

四、分庫分表步驟

根據容量（當前容量和增長量）評估分庫或分表個數 -> 選key（均勻）-> 分表規則（hash或range等）-> 執行（一般雙寫）-> 擴容問題（盡量減少數據的移動）。

五、分庫分表問題

1、非partition key的查詢問題（水平分庫分表，拆分策略為常用的hash法）

端上除了partition key只有一個非partition key作為條件查詢

映射法

 

基因法

 

注：寫入時，基因法生成user_id，如圖。關于xbit基因，例如要分8張表，23=8，故x取3，即3bit基因。根據user_id查詢時可直接取模路由到對應的分庫或分表。
根據user_name查詢時，先通過user_name_code生成函數生成user_name_code再對其取模路由到對應的分庫或分表。id生成常用snowflake算法。

端上除了partition key不止一個非partition key作為條件查詢

映射法

冗余法

注：按照order_id或buyer_id查詢時路由到db_o_buyer庫中，按照seller_id查詢時路由到db_o_seller庫中。感覺有點本末倒置！有其他好的辦法嗎？改變技術棧呢？

后臺除了partition key還有各種非partition key組合條件查詢

NoSQL法

冗余法

2、非partition key跨庫跨表分頁查詢問題（水平分庫分表，拆分策略為常用的hash法）

注：用NoSQL法解決（ES等）。

3、擴容問題（水平分庫分表，拆分策略為常用的hash法）

水平擴容庫（升級從庫法）

 

 

注：擴容是成倍的。

水平擴容表（雙寫遷移法）

 

 

• ***步：（同步雙寫）應用配置雙寫，部署；
• 第二步：（同步雙寫）將老庫中的老數據復制到新庫中；
• 第三步：（同步雙寫）以老庫為準校對新庫中的老數據；
• 第四步：（同步雙寫）應用去掉雙寫，部署；

注：雙寫是通用方案。

六、分庫分表總結

• 分庫分表，首先得知道瓶頸在哪里，然后才能合理地拆分（分庫還是分表？水平還是垂直？分幾個？）。且不可為了分庫分表而拆分。
• 選key很重要，既要考慮到拆分均勻，也要考慮到非partition key的查詢。
• 只要能滿足需求，拆分規則越簡單越好。

七、分庫分表示例

示例GitHub地址：

https://github.com/lc-study/study-sharding.git