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数据库分库分表解决方案集合

:其他软件 2020-09-07 20:39:41

数据库分库分表解决方案集合

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。:
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。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
分库分表能有效的缓解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。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,这样的操作是很耗费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。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:
CREATE TABLE `sequence` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
`stub` char(1) NOT NULL default '',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `stub` (`stub`)
) ENGINE=MyISAM;
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:
+-------------------+------+
| id | stub |
+-------------------+------+
| 72157623227190423 | a |
+-------------------+------+
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_time datetime #最近登录时间
personal_info text #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。