面试官：小伙子你说一下分布分表

什么是分库分表

分库分表是在海量数据下，由于单库、表数据量过大，导致数据库性能持续下降的问题，演变出的技术方案。

分库分表是由分库和分表这两个独立概念组成的，只不过通常分库与分表的操作会同时进行，以至于我们习惯性的将它们合在一起叫做分库分表。

通过一定的规则，将原本数据量大的数据库拆分成多个单独的数据库，将原本数据量大的表拆分成若干个数据表，使得单一的库、表性能达到最优的效果（响应速度快），以此提升整体数据库性能。

为什么分库分表

单机数据库的存储能力、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。

为什么需要分库？

容量

我们给数据库实例分配的磁盘容量是固定的，数据量持续的大幅增长，用不了多久单机的容量就会承载不了这么多数据，解决办法简单粗暴，加容量！

连接数

单机的容量可以随意扩展，但数据库的连接数却是有限的，在高并发场景下多个业务同时对一个数据库操作，很容易将连接数耗尽导致too many connections报错，导致后续数据库无法正常访问。

可以通过max_connections查看 MySQL 最大连接数。

show variables like '%max_connections%'

将原本单数据库按不同业务拆分成订单库、物流库、积分库等不仅可以有效分摊数据库读写压力，也提高了系统容错性。

为什么需要分表？

做过报表业务的同学应该都体验过，一条 SQL 执行时间超过几十秒的场景。

导致数据库查询慢的原因有很多，SQL 没命中索引、like 扫全表、用了函数计算，这些都可以通过优化手段解决，可唯独数据量大是 MySQL 无法通过自身优化解决的。慢的根本原因是InnoDB存储引擎，聚簇索引结构的 B+tree 层级变高，磁盘 IO 变多查询性能变慢，详细原理自行查找一下，这里不用过多篇幅说明。

阿里的开发手册中有条建议，单表行数超 500 万行或者单表容量超过 2GB，就推荐分库分表，然而理想和实现总是有差距的，阿里这种体量的公司不差钱当然可以这么用，实际上很多公司单表数据几千万、亿级别仍然不选择分库分表。

什么时候分库分表

技术群里经常会有小伙伴问，到底什么情况下会用分库分表呢？

分库分表要解决的是现存海量数据访问的性能瓶颈，对持续激增的数据量所做出的架构预见性。

是否分库分表的关键指标是数据量，我们以fire100.top这个网站的资源表 t_resource为例，系统在运行初始的时候，每天只有可怜的几十个资源上传，这时使用单库、单表的方式足以支持系统的存储，数据量小几乎没什么数据库性能瓶颈。

但某天开始一股神秘的流量进入，系统每日产生的资源数据量暴增至十万甚至上百万级别，这时资源表数据量到达千万级，查询响应变得缓慢，数据库的性能瓶颈逐渐显现。

以 MySQL 数据库为例，单表的数据量在达到亿条级别，通过加索引、SQL 调优等传统优化策略，性能提升依旧微乎其微时，就可以考虑做分库分表了。

既然 MySQL 存储海量数据时会出现性能瓶颈，那么我们是不是可以考虑用其他方案替代它？比如高性能的非关系型数据库MongoDB？

可以，但要看存储的数据类型！

现在互联网上大部分公司的核心数据几乎是存储在关系型数据库（MySQL、Oracle 等），因为它们有着NoSQL如法比拟的稳定性和可靠性，产品成熟生态系统完善，还有核心的事务功能特性，也是其他存储工具不具备的，而评论、点赞这些非核心数据还是可以考虑用MongoDB的。

如何分库分表

分库分表的核心就是对数据的分片（Sharding）并相对均匀的路由在不同的库、表中，以及分片后对数据的快速定位与检索结果的整合。

分库与分表可以从：垂直（纵向）和 水平（横向）两种纬度进行拆分。下边我们以经典的订单业务举例，看看如何拆分。

垂直拆分

1、垂直分库

垂直分库一般来说按照业务和功能的维度进行拆分，将不同业务数据分别放到不同的数据库中，核心理念 专库专用。

按业务类型对数据分离，剥离为多个数据库，像订单、支付、会员、积分相关等表放在对应的订单库、支付库、会员库、积分库。不同业务禁止跨库直连，获取对方业务数据一律通过API接口交互，这也是微服务拆分的一个重要依据。

垂直分库

垂直分库很大程度上取决于业务的划分，但有时候业务间的划分并不是那么清晰，比如：电商中订单数据的拆分，其他很多业务都依赖于订单数据，有时候界线不是很好划分。

垂直分库把一个库的压力分摊到多个库，提升了一些数据库性能，但并没有解决由于单表数据量过大导致的性能问题，所以就需要配合后边的分表来解决。

2、垂直分表

垂直分表针对业务上字段比较多的大表进行的，一般是把业务宽表中比较独立的字段，或者不常用的字段拆分到单独的数据表中，是一种大表拆小表的模式。

例如：一张t_order订单表上有几十个字段，其中订单金额相关字段计算频繁，为了不影响订单表t_order的性能，就可以把订单金额相关字段拆出来单独维护一个t_order_price_expansion扩展表，这样每张表只存储原表的一部分字段，通过订单号order_no做关联，再将拆分出来的表路由到不同的库中。

数据库它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，因而可以加载更多数据到内存中，减少磁盘 IO，增加索引查询的命中率，进一步提升数据库性能。

水平拆分

上边垂直分库、垂直分表后还是会存在单库、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，这时就要配合水平分库、水平分表一起了。

1、水平分库

水平分库是把同一个表按一定规则拆分到不同的数据库中，每个库可以位于不同的服务器上，以此实现水平扩展，是一种常见的提升数据库性能的方式。

例如：db_orde_1、db_order_2两个数据库内有完全相同的t_order表，我们在访问某一笔订单时可以通过对订单的订单编号取模的方式 订单编号 mod 2 （数据库实例数） ，指定该订单应该在哪个数据库中操作。

这种方案往往能解决单库存储量及性能瓶颈问题，但由于同一个表被分配在不同的数据库中，数据的访问需要额外的路由工作，因此系统的复杂度也被提升了。

2、水平分表

水平分表是在同一个数据库内，把一张大数据量的表按一定规则，切分成多个结构完全相同表，而每个表只存原表的一部分数据。

例如：一张t_order订单表有 900 万数据，经过水平拆分出来三个表，t_order_1、t_order_2、t_order_3，每张表存有数据 300 万，以此类推。

水平分表尽管拆分了表，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散到不同的机器上，还在竞争同一个物理机的 CPU、内存、网络 IO 等。要想进一步提升性能，就需要将拆分后的表分散到不同的数据库中，达到分布式的效果。

数据存在哪个库的表

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，到底该往哪个库的哪个表里存呢？

上边我们多次提到过一定规则 ，其实这个规则它是一种路由算法，决定了一条数据具体应该存在哪个数据库的哪张表里。

常见的有 取模算法 、范围限定算法、范围+取模算法 、预定义算法

1、取模算法

关键字段取模（对 hash 结果取余数 hash(XXX) mod N)，N 为数据库实例数或子表数量）是最为常见的一种路由方式。

以t_order订单表为例，先给数据库从 0 到 N-1 进行编号，对 t_order订单表中order_no订单编号字段进行取模hash(order_no) mod N，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。

同一笔订单数据会落在同一个库、表里，查询时用相同的规则，用t_order订单编号作为查询条件，就能快速的定位到数据。

优点

实现简单，数据分布相对比较均匀，不易出现请求都打到一个库上的情况。

缺点

取模算法对集群的伸缩支持不太友好，集群中有 N 个数据库实·hash(user_id) mod N，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处理，这时宕掉的实例会被踢出集群。

此时机器数减少算法发生变化hash(user_id) mod N-1，同一用户数据落在了在不同数据库中，等这台机器恢复，用user_id作为条件查询用户数据就会少一部分。

2、范围限定算法

范围限定算法以某些范围字段，如时间或ID区拆分。

用户表t_user被拆分成t_user_1、t_user_2、t_user_3三张表，后续将user_id范围为 1 ~ 1000w 的用户数据放入t_user_1，1000~ 2000w 放入t_user_2，2000~3000w 放入t_user_3，以此类推。按日期范围划分同理。

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

缺点

• 由于连续分片可能存在数据热点，比如按时间字段分片时，如果某一段时间（双 11 等大促）订单骤增，存 11 月数据的表可能会被频繁的读写，其他分片表存储的历史数据则很少被查询，导致数据倾斜，数据库压力分摊不均匀。

3、范围 + 取模算法

为了避免热点数据的问题，我们可以对上范围算法优化一下

这次我们先通过范围算法定义每个库的用户表t_user只存 1000w 数据，第一个db_order_1库存放userId从 1 ~ 1000w，第二个库 1000~2000w，第三个库 2000~3000w，以此类推。

每个库里再把用户表t_user拆分成t_user_1、t_user_2、t_user_3等，对userd进行取模路由到对应的表中。

有效的避免数据分布不均匀的问题，数据库水平扩展也简单，直接添加实例无需迁移历史数据。

4、地理位置分片

地理位置分片其实是一个更大的范围，按城市或者地域划分，比如华东、华北数据放在不同的分片库、表。

5、预定义算法

预定义算法是事先已经明确知道分库和分表的数量，可以直接将某类数据路由到指定库或表中，查询的时候亦是如此。

分库分表出来的问题

了解了上边分库分表的拆分方式不难发现，相比于拆分前的单库单表，系统的数据存储架构演变到现在已经变得非常复杂。看几个具有代表性的问题，比如：

分页、排序、跨节点联合查询

分页、排序、联合查询，这些看似普通，开发中使用频率较高的操作，在分库分表后却是让人非常头疼的问题。把分散在不同库中表的数据查询出来，再将所有结果进行汇总合并整理后提供给用户。

比如：我们要查询 11、12 月的订单数据，如果两个月的数据是分散到了不同的数据库实例，则要查询两个数据库相关的数据，在对数据合并排序、分页，过程繁琐复杂。

事务一致性

分库分表后由于表分布在不同库中，不可避免会带来跨库事务问题。后续会分别以阿里的Seata和 MySQL 的XA协议实现分布式事务，用来比较各自的优势与不足。

全局唯一的主键

分库分表后数据库表的主键 ID 业务意义就不大了，因为无法在标识唯一一条记录，例如：多张表t_order_1、t_order_2的主键 ID 全部从 1 开始会重复，此时我们需要主动为一条记录分配一个 ID，这个全局唯一的 ID 就叫分布式ID，发放这个 ID 的系统通常被叫发号器。

多数据库高效治理

对多个数据库以及库内大量分片表的高效治理，是非常有必要，因为像某宝这种大厂一次大促下来，订单表可能会被拆分成成千上万个t_order_n表，如果没有高效的管理方案，手动建表、排查问题是一件很恐怖的事。

历史数据迁移

分库分表架构落地以后，首要的问题就是如何平滑的迁移历史数据，增量数据和全量数据迁移，这又是一个比较麻烦的事情，后边详细讲。

分库分表架构模式

分库分表架构主要有两种模式：client客户端模式和proxy代理模式

客户模式

client模式指分库分表的逻辑都在你的系统应用内部进行控制，应用会将拆分后的 SQL 直连多个数据库进行操作，然后本地进行数据的合并汇总等操作。

代理模式

proxy代理模式将应用程序与 MySQL 数据库隔离，业务方的应用不在需要直连数据库，而是连接 proxy 代理服务，代理服务实现了 MySQL 的协议，对业务方来说代理服务就是数据库，它会将 SQL 分发到具体的数据库进行执行，并返回结果。该服务内有分库分表的配置，根据配置自动创建分片表。

如何抉择

如何选择client模式和proxy模式，我们可以从以下几个方面来简单做下比较。

1、性能

性能方面client模式表现的稍好一些，它是直接连接 MySQL 执行命令；proxy代理服务则将整个执行链路延长了，应用->代理服务->MySQL，可能导致性能有一些损耗，但两者差距并不是非常大。

2、复杂度

client模式在开发使用通常引入一个 jar 可以；proxy代理模式则需要搭建单独的服务，有一定的维护成本，既然是服务那么就要考虑高可用，毕竟应用的所有 SQL 都要通过它转发至 MySQL。

3、升级

client模式分库分表一般是依赖基础架构团队的 Jar 包，一旦有版本升级或者 Bug 修改，所有应用到的项目都要跟着升级。小规模的团队服务少升级问题不大，如果是大公司服务规模大，且涉及到跨多部门，那么升级一次成本就比较高；

proxy模式在升级方面优势很明显，发布新功能或者修复 Bug，只要重新部署代理服务集群即可，业务方是无感知的，但要保证发布过程中服务的可用性。

4、治理、监控

client模式由于是内嵌在应用内，应用集群部署不太方便统一处理；proxy模式在对 SQL 限流、读写权限控制、监控、告警等服务治理方面更优雅一些。

结束语

本文主要是回顾一下分库分表的一些基础概念，为大家在后续ShardingSphere实践中更好上手理解，内容里很多概念一笔带过没详细展开，接下来的篇幅会逐一解读。

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