这四种情况下才是考虑分库分表的时候.docx

1、这四种情况下才是考虑分库分表的时候这四种情况下，才是考虑分库分表的时候！不管是IO瓶颈还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数添加，进而靠近甚至达到数据库可承载的活跃连接数的阈值。在业务service来看，就是可用数据库连接少甚至无连接可用，接下来就可以想象了（并发量、吞吐量、崩溃）。IO瓶颈第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询会产生大量的IO，降低查询速度-分库和垂直分表其次种：网络IO瓶颈，恳求的数据太多，网络带宽不够 -分库CPU瓶颈第一种：SQl问题：如SQL中包含join,group by, order by，非索引字段条件查询等，添加CPU运算的操

2、作-SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。其次种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQl效率低，添加CPU运算的操作。-水平分表。水平分库1、概念：以字段为依据，依据肯定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。2、结果：每个库的结构都一样每个库中的数据不一样，没有交集全部库的数据并集是全量数据3、场景：系统确定并发量上来了，分表难以根本上处理问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库的情况下。4、分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解水平分表1、概念：以字段为依据，依据肯定策略（hash、range等），讲一个表中的数据拆分到多个表

3、中。2、结果：每个表的结构都一样每个表的数据不一样，没有交集，全部表的并集是全量数据。3、场景：系统确定并发量没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈，可以考虑水平分表。4、分析：单表的数据量少了，单次执行SQL执行效率高了，自然减轻了CPU的负担。垂直分库1、概念：以表为依据，依据业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。2、结果：每个库的结构都不一样每个库的数据也不一样，没有交集全部库的并集是全量数据3、场景：系统确定并发量上来了，并且可以笼统出单独的业务模块的情况下。4、分析：到这一步，基本上就可以服务化了。例如：随着业务的进展，一些公用的配置表

4、、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再者，随着业务的进展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。垂直分表1、概念：以字段为依据，依据字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表中（主表和扩展表）。2、结果：每个表的结构不一样。每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据。全部表的并集是全量数据。3、场景：系统确定并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大，以至于数据库缓存的数据行削减，查询时回去读磁盘数据产生大量随机读IO，产生IO瓶颈。

5、4、分析：可以用列表页和详情页来挂念理解。垂直分表的拆分准绳是将热点数据（可能经常会查询的数据）放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表，这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而削减了随机读IO。拆了之后，要想猎取全部数据就需要关联两个表来取数据。但记住千万别用join，由于Join不只会添加CPU负担并且会将两个表耦合在一起（必需在一个数据库实例上）。关联数据应当在service层进行，分别猎取主表和扩展表的数据，然后用关联字段关联得到全部数据。分库分表工具sharding-jdbc（当当）TSharding（蘑菇街）Atlas（奇虎360）Cobar（阿里巴巴）MyCAT（基于Coba

6、r）Oceanus（58同城）Vitess（谷歌） 各种工具的利弊自查分库分表带来的问题分库分表能有效缓解单机和单表带来的功能瓶颈和压力，突破网络IO、硬件资源、连接数的瓶颈，同时也带来一些问题，下面将描述这些问题和处理思路。事务全都性问题分布式事务当更新内容同时存在于不同库找那个，不行避开会带来跨库事务问题。跨分片事务也是分布式事务，没有简约的方案，一般可使用“XA协议”和“两阶段提交”处理。分布式事务能最大限度保证了数据库操作的原子性。但在提交事务时需要协调多个节点，推后了提交事务的时间点，延长了事务的执行时间，导致事务在访问共享资源时发生冲突或死锁的概率增高。随着数据库节点的增多，这种趋

7、势会越来越严峻，从而成为系统在数据库层面上水平扩展的枷锁。最终全都性对于那些功能要求很高，但对全都性要求不高的系统，往往不苛求系统的实时全都性，只需在允许的时间段内达到最终全都性即可，可接受事务补偿的方式。与事务在执行中发生错误马上回滚的方式不同，事务补偿是一种事后检查补救的措施，一些常见的实现方法有：对数据进行对账检查，基于日志进行对比，定期同标准数据来源进行同步等。跨节点关联查询join问题切分之前，系统中很多列表和详情表的数据可以通过join来完成，但是切分之后，数据可能分布在不同的节点上，此时join带来的问题就比较麻烦了，考虑到功能，尽量避开使用Join查询。处理的一些方法：全局表全

8、局表，也可看做“数据字典表”，就是系统中全部模块都可能依靠的一些表，为了避开库join查询，可以将这类表在每个数据库中都保存一份。这些数据通常很少修改，所以不必担忧全都性的问题。字段冗余一种典型的反范式设计，利用空间换时间，为了功能而避开join查询。例如，订单表在保存userId的时候，也将userName也冗余的保存一份，这样查询订单详情顺表就可以查到用户名userName，就不用查询买家user表了。但这种方法适用场景也有限，比较适用依靠字段比较少的情况，而冗余字段的全都性也较难保证。数据组装在系统service业务层面，分两次查询，第一次查询的结果集找出关联的数据id，然后依据id发起

9、器二次恳求得到关联数据，最终将获得的结果进行字段组装。这是比较常用的方法。ER分片关系型数据库中，假如已经确定了表之间的关联关系（如订单表和订单详情表），并且将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上，那么就能较好地避开跨分片join的问题，可以在一个分片内进行join。在1:1或1：n的情况下，通常依据主表的ID进行主键切分。跨节点分页、排序、函数问题跨节点多库进行查询时，会消灭limit分页、order by排序等问题。分页需要依据指定字段进行排序，当排序字段就是分页字段时，通过分片规章就比较简商定位到指定的分片；当排序字段非分片字段时，就变得比较简单.需要先在不同的分片节点中将数据进行

10、排序并前往，然后将不同分片前往的结果集进行汇总和再次排序，最终前往给用户 如下图：上图只是取第一页的数据，对功能影响还不是很大。但是假如取得页数很大，情况就变得简单的多，由于各分片节点中的数据可能是随机的，为了排序的精确性，需要将全部节点的前N页数据都排序好做合并，最终再进行全体排序，这样的操作很耗费CPU和内存资源，所以页数越大，系统功能就会越差。在使用Max、Min、Sum、Count之类的函数进行计算的时候，也需要先在每个分片上执行相应的函数，然后将各个分片的结果集进行汇总再次计算。全局主键避重问题在分库分表环境中，由于表中数据同时存在不同数据库中，主键值平常使用的自增长将无用武之地，某

11、个分区数据库自生成ID无法保证全局独一。因而需要单独设计全局主键，避开跨库主键反复问题。这里有一些策略：UUIDUUID标准方式是32个16进制数字，分为5段，方式是8-4-4-4-12的36个字符。UUID是最简约的方案，本地生成，功能高，没有网络耗时，但是缺点明显，占用存储空间多，另外作为主键建立索引和基于索引进行查询都存在功能问题，尤其是InnoDb引擎下，UUID的无序性会导致索引位置频繁变动，导致分页。结合数据库维护主键ID表在数据库中建立sequence表：CREATETABLEsequence(idbigint(20)unsignedNOTNULLauto_increment,s

12、tubchar(1)NOTNULLdefault,PRIMARYKEY(id),UNIQUEKEYstub(stub)ENGINE=MyISAM;stub字段设置为独一索引，同一stub值在sequence表中只要一条记录，可以同时为多张表生辰全局ID。使用MyISAM引擎而不是InnoDb，已获得更高的功能。MyISAM使用的是表锁，对表的读写是串行的，所以不用担忧并发时两次读取同一个ID。当需要全局独一的ID时，执行：REPLACEINTOsequence(stub)VALUES(a);SELECT1561439;此方案较为简约，但缺点较为明显：存在单点问题，强依靠DB，当DB特别时，整个

13、系统不行用。配置主从可以添加可用性。另外功能瓶颈限制在单台Mysql的读写功能。另有一种主键生成策略，类似sequence表方案，更好的处理了单点和功能瓶颈问题。这一方案的全体思想是：建立2个以上的全局ID生成的服务器，每个服务器上只部署一个数据库，每个库有一张sequence表用于记录当前全局ID。表中增长的步长是库的数量，起始值依次错开，这样就能将ID的生成散列到各个数据库上这种方案将生成ID的压力均匀分布在两台机器上，同时供应了系统容错，第一台消灭了错误，可以自动切换到其次台猎取ID。但有几个缺点：系统添加机器，水平扩展较简单；每次猎取ID都要读取一次DB，DB的压力还是很大，只能通过堆

14、机器来提升功能。Snowflake分布式自增ID算法Twitter的snowfalke算法处理了分布式系统生成全局ID的需求，生成64位Long型数字，组成部分：第一位未使用接下来的41位是毫秒级时间，41位的长度可以表示69年的时间5位datacenterId,5位workerId。10位长度最多支持部署1024个节点最终12位是毫秒内计数，12位的计数挨次号支持每个节点每毫秒产生4096个ID序列。数据迁移、扩容问题当业务高速进展、面临功能和存储瓶颈时，才会考虑分片设计，此时就不行避开的需要考虑历史数据的迁移问题。一般做法是先读出历史数据，然后依据指定的分片规章再将数据写入到各分片节点中。此外还需要依据当前的数据量个QPS，以及业务进展速度，进行容量规划，推算出或许需要多少分片（一般建议单个分片的单表数据量不超过1000W）。什么时候考虑分库分表能不分就不分并不是全部表都需要切分，次要还是看数据的增长速度。切分后在某种程度上提升了业务的简单程度。不到万不得已不要轻易使用分库分表这个“大招”，避开“过度设计”和“过早优化”。分库分表之前，先尽力做力所能及的优化：升级硬件、升级网络、读写分别、索引优化等。当数据量达到单表瓶颈后，在考虑分库分表。数据量过大，正常运维影响业务访问