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解救 DBA——数据库分库分表思路及案例分析

关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。

作者:butterfly100来源:ITPUB|2018-05-29 08:39

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 一. 数据切分

关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后,由于查询维度较多,即使添加从库、优化索引,做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了,切分的目的就在于减少数据库的负担,缩短查询时间。

数据库分布式核心内容无非就是数据切分 (Sharding),以及切分后对数据的定位、整合。数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中,使得单一数据库中的数据量变小,通过扩充主机的数量缓解单一数据库的性能问题,从而达到提升数据库操作性能的目的。

数据切分根据其切分类型,可以分为两种方式:垂直 (纵向) 切分和水平 (横向) 切分

1、垂直 (纵向) 切分

垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。

垂直分库就是根据业务耦合性,将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似,按业务分类进行独立划分。与 "微服务治理" 的做法相似,每个微服务使用单独的一个数据库。如图:

垂直分表是基于数据库中的 "列" 进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展表,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。在字段很多的情况下 (例如一个大表有 100 多个字段),通过 "大表拆小表",更便于开发与维护,也能避免跨页问题,MySQL 底层是通过数据页存储的,一条记录占用空间过大会导致跨页,造成额外的性能开销。另外数据库以行为单位将数据加载到内存中,这样表中字段长度较短且访问频率较高,内存能加载更多的数据,命中率更高,减少了磁盘 IO,从而提升了数据库性能。

垂直切分的优点:

解决业务系统层面的耦合,业务清晰

与微服务的治理类似,也能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等

高并发场景下,垂直切分一定程度的提升 IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈

缺点:

部分表无法 join,只能通过接口聚合方式解决,提升了开发的复杂度

分布式事务处理复杂

依然存在单表数据量过大的问题 (需要水平切分)

2、水平 (横向) 切分

当一个应用难以再细粒度的垂直切分,或切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈,这时候就需要进行水平切分了。

水平切分分为库内分表和分库分表,是根据表内数据内在的逻辑关系,将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中,每个表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,达到分布式的效果。如图所示:

库内分表只解决了单一表数据量过大的问题,但没有将表分布到不同机器的库上,因此对于减轻 MySQL 数据库的压力来说,帮助不是很大,大家还是竞争同一个物理机的 CPU、内存、网络 IO,最好通过分库分表来解决。

水平切分的优点:

不存在单库数据量过大、高并发的性能瓶颈,提升系统稳定性和负载能力

应用端改造较小,不需要拆分业务模块

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

数据多次扩展难度和维护量极大

水平切分后同一张表会出现在多个数据库 / 表中,每个库 / 表的内容不同。几种典型的数据分片规则为:

1、根据数值范围

按照时间区间或 ID 区间来切分。例如:按日期将不同月甚至是日的数据分散到不同的库中; 将 userId 为 1~9999 的记录分到第一个库,10000~20000 的分到第二个库,以此类推。某种意义上,某些系统中使用的 "冷热数据分离",将一些使用较少的历史数据迁移到其他库中,业务功能上只提供热点数据的查询,也是类似的实践。

这样的优点在于:

单表大小可控

天然便于水平扩展,后期如果想对整个分片集群扩容时,只需要添加节点即可,无需对其他分片的数据进行迁移

使用分片字段进行范围查找时,连续分片可快速定位分片进行快速查询,有效避免跨分片查询的问题。

缺点:

热点数据成为性能瓶颈。连续分片可能存在数据热点,例如按时间字段分片,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、根据数值取模

一般采用 hash 取模 mod 的切分方式,例如:将 Customer 表根据 cusno 字段切分到 4 个库中,余数为 0 的放到第一个库,余数为 1 的放到第二个库,以此类推。这样同一个用户的数据会分散到同一个库中,如果查询条件带有 cusno 字段,则可明确定位到相应库去查询。

优点:

数据分片相对比较均匀,不容易出现热点和并发访问的瓶颈

缺点:

后期分片集群扩容时,需要迁移旧的数据 (使用一致性 hash 算法能较好的避免这个问题)

容易面临跨分片查询的复杂问题。比如上例中,如果频繁用到的查询条件中不带 cusno 时,将会导致无法定位数据库,从而需要同时向 4 个库发起查询,再在内存中合并数据,取最小集返回给应用,分库反而成为拖累。

二. 分库分表带来的问题

分库分表能有效的环节单机和单库带来的性能瓶颈和压力,突破网络 IO、硬件资源、连接数的瓶颈,同时也带来了一些问题。下面将描述这些技术挑战以及对应的解决思路。

1、事务一致性问题

分布式事务

当更新内容同时分布在不同库中,不可避免会带来跨库事务问题。跨分片事务也是分布式事务,没有简单的方案,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,这种趋势会越来越严重,从而成为系统在数据库层面上水平扩展的枷锁。

最终一致性

对于那些性能要求很高,但对一致性要求不高的系统,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。与事务在执行中发生错误后立即回滚的方式不同,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等。事务补偿还要结合业务系统来考虑。

2、跨节点关联查询 join 问题

切分之前,系统中很多列表和详情页所需的数据可以通过 sql join 来完成。而切分之后,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,考虑到性能,尽量避免使用 join 查询。

解决这个问题的一些方法:

1) 全局表

全局表,也可看做是 "数据字典表",就是系统中所有模块都可能依赖的一些表,为了避免跨库 join 查询,可以将这类表在每个数据库中都保存一份。这些数据通常很少会进行修改,所以也不担心一致性的问题。

2) 字段冗余

一种典型的反范式设计,利用空间换时间,为了性能而避免 join 查询。例如:订单表保存 userId 时候,也将 userName 冗余保存一份,这样查询订单详情时就不需要再去查询 "买家 user 表" 了。

但这种方法适用场景也有限,比较适用于依赖字段比较少的情况。而冗余字段的数据一致性也较难保证,就像上面订单表的例子,买家修改了 userName 后,是否需要在历史订单中同步更新呢? 这也要结合实际业务场景进行考虑。

3) 数据组装

在系统层面,分两次查询,第一次查询的结果集中找出关联数据 id,然后根据 id 发起第二次请求得到关联数据。最后将获得到的数据进行字段拼装。

4)ER 分片

关系型数据库中,如果可以先确定表之间的关联关系,并将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上,那么就能较好的避免跨分片 join 问题。在 1:1 或 1:n 的情况下,通常按照主表的 ID 主键切分。如下图所示:

这样一来,Data Node1 上面的 order 订单表与 orderdetail 订单详情表就可以通过 orderId 进行局部的关联查询了,Data Node2 上也一样。

3、跨节点分页、排序、函数问题

跨节点多库进行查询时,会出现 limit 分页、order by 排序等问题。分页需要按照指定字段进行排序,当排序字段就是分片字段时,通过分片规则就比较容易定位到指定的分片; 当排序字段非分片字段时,就变得比较复杂了。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。如图所示:

上图中只是取第一页的数据,对性能影响还不是很大。但是如果取得页数很大,情况则变得复杂很多,因为各分片节点中的数据可能是随机的,为了排序的准确性,需要将所有节点的前 N 页数据都排序好做合并,最后再进行整体的排序,这样的操作时很耗费 CPU 和内存资源的,所以页数越大,系统的性能也会越差。

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和再次计算,最终将结果返回。如图所示:

4、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,主键值平时使用的自增长将无用武之地,某个分区数据库自生成的 ID 无法保证全局唯一。因此需要单独设计全局主键,以避免跨库主键重复问题。有一些常见的主键生成策略:

1)UUID

UUID 标准形式包含 32 个 16 进制数字,分为 5 段,形式为 8-4-4-4-12 的 36 个字符,例如:550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000

UUID 是主键是最简单的方案,本地生成,性能高,没有网络耗时。但缺点也很明显,由于 UUID 非常长,会占用大量的存储空间; 另外,作为主键建立索引和基于索引进行查询时都会存在性能问题,在 InnoDB 下,UUID 的无序性会引起数据位置频繁变动,导致分页。

2) 结合数据库维护主键 ID 表

在数据库中建立 sequence 表:

 stub 字段设置为唯一索引,同一 stub 值在 sequence 表中只有一条记录,可以同时为多张表生成全局 ID。sequence 表的内容,如下所示:

使用 MyISAM 存储引擎而不是 InnoDB,以获取更高的性能。MyISAM 使用的是表级别的锁,对表的读写是串行的,所以不用担心在并发时两次读取同一个 ID 值。

当需要全局唯一的 64 位 ID 时,执行:

REPLACE INTO sequence (stub) VALUES ('a');

SELECT LAST_INSERT_ID();

这两条语句是 Connection 级别的,select last_insert_id() 必须与 replace into 在同一数据库连接下才能得到刚刚插入的新 ID。

使用 replace into 代替 insert into 好处是避免了表行数过大,不需要另外定期清理。

此方案较为简单,但缺点也明显:存在单点问题,强依赖 DB,当 DB 异常时,整个系统都不可用。配置主从可以增加可用性,但当主库挂了,主从切换时,数据一致性在特殊情况下难以保证。另外性能瓶颈限制在单台 MySQL 的读写性能。

flickr 团队使用的一种主键生成策略,与上面的 sequence 表方案类似,但更好的解决了单点和性能瓶颈的问题。

这一方案的整体思想是: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 ID 增长的步长是库的数量,起始值依次错开,这样能将 ID 的生成散列到各个数据库上。如下图所示:

由两个数据库服务器生成 ID,设置不同的 auto_increment 值。第一台 sequence 的起始值为 1,每次步长增长 2,另一台的 sequence 起始值为 2,每次步长增长也是 2。结果第一台生成的 ID 都是奇数 (1, 3, 5, 7 ...),第二台生成的 ID 都是偶数 (2, 4, 6, 8 ...)。

这种方案将生成 ID 的压力均匀分布在两台机器上。同时提供了系统容错,第一台出现了错误,可以自动切换到第二台机器上获取 ID。但有以下几个缺点:系统添加机器,水平扩展时较复杂; 每次获取 ID 都要读写一次 DB,DB 的压力还是很大,只能靠堆机器来提升性能。

可以基于 flickr 的方案继续优化,使用批量的方式降低数据库的写压力,每次获取一段区间的 ID 号段,用完之后再去数据库获取,可以大大减轻数据库的压力。如下图所示:

还是使用两台 DB 保证可用性,数据库中只存储当前的最大 ID。ID 生成服务每次批量拉取 6 个 ID,先将 max_id 修改为 5,当应用访问 ID 生成服务时,就不需要访问数据库,从号段缓存中依次派发 0~5 的 ID。当这些 ID 发完后,再将 max_id 修改为 11,下次就能派发 6~11 的 ID。于是,数据库的压力降低为原来的 1/6。

3)Snowflake 分布式自增 ID 算法

Twitter 的 snowflake 算法解决了分布式系统生成全局 ID 的需求,生成 64 位的 Long 型数字,组成部分:

第一位未使用

接下来 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 位的长度最多支持部署 1024 个节点

最后 12 位是毫秒内的计数,12 位的计数顺序号支持每个节点每毫秒产生 4096 个 ID 序列

这样的好处是:毫秒数在高位,生成的 ID 整体上按时间趋势递增; 不依赖第三方系统,稳定性和效率较高,理论上 QPS 约为 409.6w/s(1000*2^12),并且整个分布式系统内不会产生 ID 碰撞; 可根据自身业务灵活分配 bit 位。

不足就在于:强依赖机器时钟,如果时钟回拨,则可能导致生成 ID 重复。

综上结合数据库和 snowflake 的唯一 ID 方案,可以参考业界较为成熟的解法:Leaf——美团点评分布式 ID 生成系统,并考虑到了高可用、容灾、分布式下时钟等问题。

5、数据迁移、扩容问题

当业务高速发展,面临性能和存储的瓶颈时,才会考虑分片设计,此时就不可避免的需要考虑历史数据迁移的问题。一般做法是先读出历史数据,然后按指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。此外还需要根据当前的数据量和 QPS,以及业务发展的速度,进行容量规划,推算出大概需要多少分片 (一般建议单个分片上的单表数据量不超过 1000W)

如果采用数值范围分片,只需要添加节点就可以进行扩容了,不需要对分片数据迁移。如果采用的是数值取模分片,则考虑后期的扩容问题就相对比较麻烦。

三. 什么时候考虑切分

下面讲述一下什么时候需要考虑做数据切分。

1、能不切分尽量不要切分

并不是所有表都需要进行切分,主要还是看数据的增长速度。切分后会在某种程度上提升业务的复杂度,数据库除了承载数据的存储和查询外,协助业务更好的实现需求也是其重要工作之一。

不到万不得已不用轻易使用分库分表这个大招,避免 "过度设计" 和 "过早优化"。分库分表之前,不要为分而分,先尽力去做力所能及的事情,例如:升级硬件、升级网络、读写分离、索引优化等等。当数据量达到单表的瓶颈时候,再考虑分库分表。

2、数据量过大,正常运维影响业务访问

这里说的运维,指:

1) 对数据库备份,如果单表太大,备份时需要大量的磁盘 IO 和网络 IO。例如 1T 的数据,网络传输占 50MB 时候,需要 20000 秒才能传输完毕,整个过程的风险都是比较高的

2) 对一个很大的表进行 DDL 修改时,MySQL 会锁住全表,这个时间会很长,这段时间业务不能访问此表,影响很大。如果使用 pt-online-schema-change,使用过程中会创建触发器和影子表,也需要很长的时间。在此操作过程中,都算为风险时间。将数据表拆分,总量减少,有助于降低这个风险。

3) 大表会经常访问与更新,就更有可能出现锁等待。将数据切分,用空间换时间,变相降低访问压力

3、随着业务发展,需要对某些字段垂直拆分

举个例子,假如项目一开始设计的用户表如下:

id bigint #用户的 ID

name varchar# 用户的名字

last_login_timedatetime #最近登录时间

personal_infotext #私人信息

..... #其他信息字段

在项目初始阶段,这种设计是满足简单的业务需求的,也方便快速迭代开发。而当业务快速发展时,用户量从 10w 激增到 10 亿,用户非常的活跃,每次登录会更新 last_login_name 字段,使得 user 表被不断 update,压力很大。而其他字段:id, name, personal_info 是不变的或很少更新的,此时在业务角度,就要将 last_login_time 拆分出去,新建一个 user_time 表。

personal_info 属性是更新和查询频率较低的,并且 text 字段占据了太多的空间。这时候,就要对此垂直拆分出 user_ext 表了。

4、数据量快速增长

随着业务的快速发展,单表中的数据量会持续增长,当性能接近瓶颈时,就需要考虑水平切分,做分库分表了。此时一定要选择合适的切分规则,提前预估好数据容量

5、安全性和可用性

鸡蛋不要放在一个篮子里。在业务层面上垂直切分,将不相关的业务的数据库分隔,因为每个业务的数据量、访问量都不同,不能因为一个业务把数据库搞挂而牵连到其他业务。利用水平切分,当一个数据库出现问题时,不会影响到 100% 的用户,每个库只承担业务的一部分数据,这样整体的可用性就能提高。

四. 案例分析

1、用户中心业务场景

用户中心是一个非常常见的业务,主要提供用户注册、登录、查询 / 修改等功能,其核心表为:

User(uid, login_name, passwd, sex, age, nickname)

uid 为用户 ID, 主键

login_name, passwd, sex, age, nickname, 用户属性

任何脱离业务的架构设计都是耍流氓,在进行分库分表前,需要对业务场景需求进行梳理:

用户侧:前台访问,访问量较大,需要保证高可用和高一致性。主要有两类需求:

用户登录:通过 login_name/phone/email 查询用户信息,1% 请求属于这种类型

用户信息查询:登录之后,通过 uid 来查询用户信息,99% 请求属这种类型

运营侧:后台访问,支持运营需求,按照年龄、性别、登陆时间、注册时间等进行分页的查询。是内部系统,访问量较低,对可用性、一致性的要求不高。

2、水平切分方法

当数据量越来越大时,需要对数据库进行水平切分,上文描述的切分方法有 "根据数值范围" 和 "根据数值取模"。

"根据数值范围":以主键 uid 为划分依据,按 uid 的范围将数据水平切分到多个数据库上。例如:user-db1 存储 uid 范围为 0~1000w 的数据,user-db2 存储 uid 范围为 1000w~2000wuid 数据。

优点是:扩容简单,如果容量不够,只要增加新 db 即可。

不足是:请求量不均匀,一般新注册的用户活跃度会比较高,所以新的 user-db2 会比 user-db1 负载高,导致服务器利用率不平衡

"根据数值取模":也是以主键 uid 为划分依据,按 uid 取模的值将数据水平切分到多个数据库上。例如:user-db1 存储 uid 取模得 1 的数据,user-db2 存储 uid 取模得 0 的 uid 数据。

优点是:数据量和请求量分布均均匀

不足是:扩容麻烦,当容量不够时,新增加 db,需要 rehash。需要考虑对数据进行平滑的迁移。

3、非 uid 的查询方法

水平切分后,对于按 uid 查询的需求能很好的满足,可以直接路由到具体数据库。而按非 uid 的查询,例如 login_name,就不知道具体该访问哪个库了,此时需要遍历所有库,性能会降低很多。

对于用户侧,可以采用 "建立非 uid 属性到 uid 的映射关系" 的方案; 对于运营侧,可以采用 "前台与后台分离" 的方案。

3.1、建立非 uid 属性到 uid 的映射关系

1) 映射关系

例如:login_name 不能直接定位到数据库,可以建立 login_name→uid 的映射关系,用索引表或缓存来存储。当访问 login_name 时,先通过映射表查询出 login_name 对应的 uid,再通过 uid 定位到具体的库。

映射表只有两列,可以承载很多数据,当数据量过大时,也可以对映射表再做水平切分。这类 kv 格式的索引结构,可以很好的使用 cache 来优化查询性能,而且映射关系不会频繁变更,缓存命中率会很高。

2) 基因法

分库基因:假如通过 uid 分库,分为 8 个库,采用 uid%8 的方式进行路由,此时是由 uid 的最后 3bit 来决定这行 User 数据具体落到哪个库上,那么这 3bit 可以看为分库基因。

上面的映射关系的方法需要额外存储映射表,按非 uid 字段查询时,还需要多一次数据库或 cache 的访问。如果想要消除多余的存储和查询,可以通过 f 函数取 login_name 的基因作为 uid 的分库基因。生成 uid 时,参考上文所述的分布式唯一 ID 生成方案,再加上最后 3 位 bit 值 = f(login_name)。当查询 login_name 时,只需计算 f(login_name)%8 的值,就可以定位到具体的库。不过这样需要提前做好容量规划,预估未来几年的数据量需要分多少库,要预留一定 bit 的分库基因。

3.2、前台与后台分离

对于用户侧,主要需求是以单行查询为主,需要建立 login_name/phone/email 到 uid 的映射关系,可以解决这些字段的查询问题。

而对于运营侧,很多批量分页且条件多样的查询,这类查询计算量大,返回数据量大,对数据库的性能消耗较高。此时,如果和用户侧公用同一批服务或数据库,可能因为后台的少量请求,占用大量数据库资源,而导致用户侧访问性能降低或超时。

这类业务最好采用 "前台与后台分离" 的方案,运营侧后台业务抽取独立的 service 和 db,解决和前台业务系统的耦合。由于运营侧对可用性、一致性的要求不高,可以不访问实时库,而是通过 binlog 异步同步数据到运营库进行访问。在数据量很大的情况下,还可以使用 ES 搜索引擎或 Hive 来满足后台复杂的查询方式。

五. 支持分库分表中间件

站在巨人的肩膀上能省力很多,目前分库分表已经有一些较为成熟的开源解决方案:

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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