分库分表技术演进&最佳实践

每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表，这是我的观点。

移动互联网时代，海量的用户每天产生海量的数量，比如：

• 用户表

• 订单表

• 交易流水表

以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。

既然一张表无法搞定，那么就想办法将数据放到多个地方，目前比较普遍的方案有3个：

1. 分区；

2. 分库分表；

3. NoSQL/NewSQL；

说明：只分库，或者只分表，或者分库分表融合方案都统一认为是分库分表方案，因为分库，或者分表只是一种特殊的分库分表而已。NoSQL比较具有代表性的是MongoDB，es。NewSQL比较具有代表性的是TiDB。

Why Not NoSQL/NewSQL?

首先，为什么不选择第三种方案NoSQL/NewSQL，我认为主要是RDBMS有以下几个优点：
   - RDBMS生态完善；
   - RDBMS绝对稳定；
   - RDBMS的事务特性；

NoSQL/NewSQL作为新生儿，在我们把可靠性当做首要考察对象时，它是无法与RDBMS相提并论的。RDBMS发展几十年，只要有软件的地方，它都是核心存储的首选。

目前绝大部分公司的核心数据都是：以RDBMS存储为主，NoSQL/NewSQL存储为辅！互联网公司又以MySQL为主，国企&银行等不差钱的企业以Oracle/DB2为主！NoSQL/NewSQL宣传的无论多牛逼，就现在各大公司对它的定位，都是RDBMS的补充，而不是取而代之！

Why Not 分区?

我们再看分区表方案。了解这个方案之前，先了解它的原理：

分区表是由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们也可以直接访问各个分区，存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样（所有的底层表都必须使用相同的存储引擎），分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个相同的索引，从存储引擎的角度来看，底层表和一个普通表没有任何不同，存储引擎也无须知道这是一个普通表还是一个分区表的一部分。

事实上，这个方案也不错，它对用户屏蔽了sharding的细节，即使查询条件没有sharding column，它也能正常工作（只是这时候性能一般）。不过它的缺点很明显：很多的资源都受到单机的限制，例如连接数，网络吞吐等！虽然每个分区可以独立存储，但是分区表的总入口还是一个MySQL示例。从而导致它的并发能力非常一般，远远达不到互联网高并发的要求！

至于网上提到的一些其他缺点比如：无法使用外键，不支持全文索引。我认为这都不算缺点，21世纪的项目如果还是使用外键和数据库的全文索引，我都懒得吐槽了！

所以，如果使用分区表，你的业务应该具备如下两个特点：

1. 数据不是海量（分区数有限，存储能力就有限）；

2. 并发能力要求不高；

Why 分库分表?

最后要介绍的就是目前互联网行业处理海量数据的通用方法：分库分表。

虽然大家都是采用分库分表方案来处理海量核心数据，但是还没有一个一统江湖的中间件，笔者这里列举一些有一定知名度的分库分表中间件：

• 阿里的TDDL，DRDS和cobar，

• 开源社区的sharding-jdbc（3.x已经更名为sharding-sphere）；

• 民间组织的MyCAT；

• 360的Atlas；

• 美团的zebra；

备注：sharding-jdbc的作者张亮大神原来在当当，现在在京东金融。但是sharding-jdbc的版权属于开源社区，不是公司的，也不是张亮个人的！

其他比如网易，58，京东等公司都有自研的中间件。总之各自为战，也可以说是百花齐放。

但是这么多的分库分表中间件全部可以归结为两大类型：

• CLIENT模式；

• PROXY模式；

CLIENT模式代表有阿里的TDDL，开源社区的sharding-jdbc（sharding-jdbc的3.x版本即sharding-sphere已经支持了proxy模式）。架构如下：

client arch

PROXY模式代表有阿里的cobar，民间组织的MyCAT。架构如下：

proxy arch

但是，无论是CLIENT模式，还是PROXY模式。几个核心的步骤是一样的：SQL解析，重写，路由，执行，结果归并。

笔者比较倾向于CLIENT模式，架构简单，性能损耗较小，运维成本低。

接下来，以几个常见的大表为案例，说明分库分表如何落地！

实战案例

分库分表第一步也是最重要的一步，即sharding column的选取，sharding column选择的好坏将直接决定整个分库分表方案最终是否成功。而sharding column的选取跟业务强相关，笔者认为选择sharding column的方法最主要分析你的API流量，优先考虑流量大的API，将流量比较大的API对应的SQL提取出来，将这些SQL共同的条件作为sharding column。例如一般的OLTP系统都是对用户提供服务，这些API对应的SQL都有条件用户ID，那么，用户ID就是非常好的sharding column。

这里列举分库分表的几种主要处理思路：

1. 只选取一个sharding column进行分库分表 ；

2. 多个sharding column多个分库分表；

3. sharding column分库分表 + es；

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再以几张实际表为例，说明如何分库分表。

订单表

订单表几个核心字段一般如下：

订单表

以阿里订单系统为例（参考《企业IT架构转型之道：阿里巴巴中台战略思想与架构实现》），它选择了三个column作为三个独立的sharding column，即：order_id，user_id，merchant_code。user_id和merchant_code就是买家ID和卖家ID，因为阿里的订单系统中买家和卖家的查询流量都比较大，并且查询对实时性要求都很高。而根据order_id进行分库分表，应该是根据order_id的查询也比较多。

这里还有一点需要提及，多个sharding-column的分库分表是冗余全量还是只冗余关系索引表，需要我们自己权衡。

冗余全量的情况如下--每个sharding列对应的表的数据都是全量的，这样做的优点是不需要二次查询，性能更好，缺点是比较浪费存储空间（浅绿色字段就是sharding-column）：

冗余全量

冗余关系索引表的情况如下--只有一个sharding column的分库分表的数据是全量的，其他分库分表只是与这个sharding column的关系表，这样做的优点是节省空间，缺点是除了第一个sharding column的查询，其他sharding column的查询都需要二次查询，这三张表的关系如下图所示（浅绿色字段就是sharding column）：

表之间的关系图

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冗余全量表PK.冗余关系表

1. 速度对比：冗余全量表速度更快，冗余关系表需要二次查询，即使有引入缓存，还是多一次网络开销；

2. 存储成本：冗余全量表需要几倍于冗余关系表的存储成本；

3. 维护代价：冗余全量表维护代价更大，涉及到数据变更时，多张表都要进行修改。

总结：选择冗余全量表还是索引关系表，这是一种架构上的trade off，两者的优缺点明显，阿里的订单表是冗余全量表。

用户表

用户表几个核心字段一般如下：

用户表

一般用户登录场景既可以通过mobile_no，又可以通过email，还可以通过username进行登录。但是一些用户相关的API，又都包含user_id，那么可能需要根据这4个column都进行分库分表，即4个列都是sharding-column。

账户表

账户表几个核心字段一般如下：

账户表

与账户表相关的API，一般条件都有account_no，所以以account_no作为sharding-column即可。

复杂查询

上面提到的都是条件中有sharding column的SQL执行。但是，总有一些查询条件是不包含sharding column的，同时，我们也不可能为了这些请求量并不高的查询，无限制的冗余分库分表。那么这些条件中没有sharding column的SQL怎么处理？以sharding-jdbc为例，有多少个分库分表，就要并发路由到多少个分库分表中执行，然后对结果进行合并。具体如何合并，可以看笔者sharding-jdbc系列文章，有分析源码讲解合并原理。

这种条件查询相对于有sharding column的条件查询性能很明显会下降很多。如果有几十个，甚至上百个分库分表，只要某个表的执行由于某些因素变慢，就会导致整个SQL的执行响应变慢，这非常符合木桶理论。

更有甚者，那些运营系统中的模糊条件查询，或者上十个条件筛选。这种情况下，即使单表都不好创建索引，更不要说分库分表的情况下。那么怎么办呢？这个时候大名鼎鼎的elasticsearch，即es就派上用场了。将分库分表所有数据全量冗余到es中，将那些复杂的查询交给es处理。

淘宝我的所有订单页面如下，筛选条件有多个，且商品标题可以模糊匹配，这即使是单表都解决不了的问题（索引满足不了这种场景），更不要说分库分表了：

条件筛选

所以，以订单表为例，整个架构如下：

archeitecture

具体情况具体分析：多sharding column不到万不得已的情况下最好不要使用，成本较大，上面提到的用户表笔者就不太建议使用。因为用户表有一个很大的特点就是它的上限是肯定的，即使全球70亿人全是你的用户，这点数据量也不大，所以笔者更建议采用单sharding column + es的模式简化架构。

es+HBase简要

这里需要提前说明的是，solr+HBase结合的方案在社区中出现的频率可能更高，本篇文章为了保持一致性，所有全文索引方案选型都是es。至于es+HBase和solr+HBase孰优孰劣，或者说es和solr孰优孰劣，不是本文需要讨论的范畴，事实上也没有太多讨论的意义。es和solr本就是两个非常优秀且旗鼓相当的中间件。最近几年es更火爆：

es V.S. solr

如果抛开选型过程中所有历史包袱，单论es+HBase和solr+HBase的优劣，很明显后者是更好的选择。solr+HBase高度集成，引入索引服务后我们最关心，也是最重要的索引一致性问题，solr+HBase已经有了非常成熟的解决方案一一Lily HBase Indexer。

延伸阅读

阿里云上的云数据库HBase版也是借助solr实现全文索引，有兴趣的同学可以戳链接了解更多：https://help.aliyun.com/product/49055.html?spm=5176.124785.631202.con1.603452c0cz7bj2。

阿里云HBase for solr

es+HBase原理

刚刚讨论到上面的以MySQL为核心，分库分表+es的方案，随着数据量越来越来，虽然分库分表可以继续成倍扩容，但是这时候压力又落到了es这里，这个架构也会慢慢暴露出问题！

一般订单表，积分明细表等需要分库分表的核心表都会有好几十列，甚至上百列（假设有50列），但是整个表真正需要参与条件索引的可能就不到10个条件（假设有10列）。这时候把50个列所有字段的数据全量索引到es中，对es集群有很大的压力，后面的es分片故障恢复也会需要很长的时间。

这个时候我们可以考虑减少es的压力，让es集群有限的资源尽可能保存条件检索时最需要的最有价值的数据，即只把可能参与条件检索的字段索引到es中，这样整个es集群压力减少到原来的1/5（核心表50个字段，只有10个字段参与条件），而50个字段的全量数据保存到HBase中，这就是经典的es+HBase组合方案，即索引与数据存储隔离的方案。

Hadoop体系下的HBase存储能力我们都知道是海量的，而且根据它的rowkey查询性能那叫一个快如闪电。而es的多条件检索能力非常强大。这个方案把es和HBase的优点发挥的淋漓尽致，同时又规避了它们的缺点，可以说是一个扬长避免的最佳实践。

它们之间的交互大概是这样的：先根据用户输入的条件去es查询获取符合过滤条件的rowkey值，然后用rowkey值去HBase查询，后面这一查询步骤的时间几乎可以忽略，因为这是HBase最擅长的场景，交互图如下所示：

es+HBase

HBase检索能力扩展

hbase检索能力

总结

最后，对几种方案总结如下（sharding column简称为sc）：

-	单个sc	多个sc	sc+es	sc+es+HBase
适用场景	单一	一般	比较广泛	非常广泛
查询及时性	及时	及时	比较及时	比较及时
存储能力	一般	一般	较大	海量
代码成本	很小	较大	一般	一般
架构复杂度	简单	一般	较难	非常复杂

总之，对于海量数据，且有一定的并发量的分库分表，绝不是引入某一个分库分表中间件就能解决问题，而是一项系统的工程。需要分析整个表相关的业务，让合适的中间件做它最擅长的事情。例如有sharding column的查询走分库分表，一些模糊查询，或者多个不固定条件筛选则走es，海量存储则交给HBase。

做了这么多事情后，后面还会有很多的工作要做，比如数据同步的一致性问题，还有运行一段时间后，某些表的数据量慢慢达到单表瓶颈，这时候还需要做冷数据迁移。总之，分库分表是一项非常复杂的系统工程。任何海量数据的处理，都不是简单的事情，做好战斗的准备吧！