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为什么要分库分表(设计高并发系统的时候,数据库层面该如何设计)?【Java问答】41期

codeDance 2020-06-19 13:47:21 191

面试题

为什么要分库分表(设计高并发系统的时候,数据库层面该如何设计)?用过哪些分库分表中间件?不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点?你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的?

面试官心理分析

其实这块肯定是扯到高并发了,因为分库分表一定是为了支撑高并发、数据量大两个问题的。而且现在说实话,尤其是互联网类的公司面试,基本上都会来这么一下,分库分表如此普遍的技术问题,不问实在是不行,而如果你不知道那也实在是说不过去!

面试题剖析

为什么要分库分表?(设计高并发系统的时候,数据库层面该如何设计?)

说白了,分库分表是两回事儿,大家可别搞混了,可能是光分库不分表,也可能是光分表不分库,都有可能。

我先给大家抛出来一个场景。

假如我们现在是一个小创业公司(或者是一个 BAT 公司刚兴起的一个新部门),现在注册用户就 20 万,每天活跃用户就 1 万,每天单表数据量就 1000,然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10 个。我的天,就这种系统,随便找一个有几年工作经验的,然后带几个刚培训出来的,随便干干都可以。

结果没想到我们运气居然这么好,碰上个 CEO 带着我们走上了康庄大道,业务发展迅猛,过了几个月,注册用户数达到了 2000 万!每天活跃用户数 100 万!每天单表数据量 10 万条!高峰期每秒最大请求达到 1000!同时公司还顺带着融资了两轮,进账了几个亿人民币啊!公司估值达到了惊人的几亿美金!这是小独角兽的节奏!

好吧,没事,现在大家感觉压力已经有点大了,为啥呢?因为每天多 10 万条数据,一个月就多 300 万条数据,现在咱们单表已经几百万数据了,马上就破千万了。但是勉强还能撑着。高峰期请求现在是 1000,咱们线上部署了几台机器,负载均衡搞了一下,数据库撑 1000QPS 也还凑合。但是大家现在开始感觉有点担心了,接下来咋整呢......

再接下来几个月,我的天,CEO 太牛逼了,公司用户数已经达到 1 亿,公司继续融资几十亿人民币啊!公司估值达到了惊人的几十亿美金,成为了国内今年最牛逼的明星创业公司!天,我们太幸运了。

但是我们同时也是不幸的,因为此时每天活跃用户数上千万,每天单表新增数据多达 50 万,目前一个表总数据量都已经达到了两三千万了!扛不住啊!数据库磁盘容量不断消耗掉!高峰期并发达到惊人的 5000~8000 !别开玩笑了,哥。我跟你保证,你的系统支撑不到现在,已经挂掉了!

好吧,所以你看到这里差不多就理解分库分表是怎么回事儿了,实际上这是跟着你的公司业务发展走的,你公司业务发展越好,用户就越多,数据量越大,请求量越大,那你单个数据库一定扛不住。

分表

比如你单表都几千万数据了,你确定你能扛住么?绝对不行,单表数据量太大,会极大影响你的 sql 执行的性能,到了后面你的 sql 可能就跑的很慢了。一般来说,就以我的经验来看,单表到几百万的时候,性能就会相对差一些了,你就得分表了。

分表是啥意思?就是把一个表的数据放到多个表中,然后查询的时候你就查一个表。比如按照用户 id 来分表,将一个用户的数据就放在一个表中。然后操作的时候你对一个用户就操作那个表就好了。这样可以控制每个表的数据量在可控的范围内,比如每个表就固定在 200 万以内。

分库

分库是啥意思?就是你一个库一般我们经验而言,最多支撑到并发 2000,一定要扩容了,而且一个健康的单库并发值你最好保持在每秒 1000 左右,不要太大。那么你可以将一个库的数据拆分到多个库中,访问的时候就访问一个库好了。

这就是所谓的分库分表,为啥要分库分表?你明白了吧。

分库分表前 分库分表后

并发支撑情况 MySQL 单机部署,扛不住高并发 MySQL从单机到多机,能承受的并发增加了多倍 磁盘使用情况 MySQL 单机磁盘容量几乎撑满 拆分为多个库,数据库服务器磁盘使用率大大降低 SQL 执行性能 单表数据量太大,SQL 越跑越慢 单表数据量减少,SQL 执行效率明显提升

用过哪些分库分表中间件?不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点?

这个其实就是看看你了解哪些分库分表的中间件,各个中间件的优缺点是啥?然后你用过哪些分库分表的中间件。

比较常见的包括:

  • Cobar
  • TDDL
  • Atlas
  • Sharding-jdbc
  • Mycat

Cobar 阿里 b2b 团队开发和开源的,属于 proxy 层方案,就是介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过 JDBC 驱动访问 Cobar 集群,Cobar 根据 SQL 和分库规则对 SQL 做分解,然后分发到 MySQL 集群不同的数据库实例上执行。早些年还可以用,但是最近几年都没更新了,基本没啥人用,差不多算是被抛弃的状态吧。而且不支持读写分离、存储过程、跨库 join 和分页等操作。

TDDL 淘宝团队开发的,属于 client 层方案。支持基本的 crud 语法和读写分离,但不支持 join、多表查询等语法。目前使用的也不多,因为还依赖淘宝的 diamond 配置管理系统。

Atlas 360 开源的,属于 proxy 层方案,以前是有一些公司在用的,但是确实有一个很大的问题就是社区最新的维护都在 5 年前了。所以,现在用的公司基本也很少了。

Sharding-jdbc 当当开源的,属于 client 层方案,是 ShardingSphere 的 client 层方案, ShardingSphere 还提供 proxy 层的方案 Sharding-Proxy。确实之前用的还比较多一些,因为 SQL 语法支持也比较多,没有太多限制,而且截至 2019.4,已经推出到了 4.0.0-RC1 版本,支持分库分表、读写分离、分布式 id 生成、柔性事务(最大努力送达型事务、TCC 事务)。而且确实之前使用的公司会比较多一些(这个在官网有登记使用的公司,可以看到从 2017 年一直到现在,是有不少公司在用的),目前社区也还一直在开发和维护,还算是比较活跃,个人认为算是一个现在也可以选择的方案。

Mycat 基于 Cobar 改造的,属于 proxy 层方案,支持的功能非常完善,而且目前应该是非常火的而且不断流行的数据库中间件,社区很活跃,也有一些公司开始在用了。但是确实相比于 Sharding jdbc 来说,年轻一些,经历的锤炼少一些。

总结

综上,现在其实建议考量的,就是 Sharding-jdbc 和 Mycat,这两个都可以去考虑使用。

Sharding-jdbc 这种 client 层方案的优点在于不用部署,运维成本低,不需要代理层的二次转发请求,性能很高,但是如果遇到升级啥的需要各个系统都重新升级版本再发布,各个系统都需要耦合 Sharding-jdbc 的依赖;

Mycat 这种 proxy 层方案的缺点在于需要部署,自己运维一套中间件,运维成本高,但是好处在于对于各个项目是透明的,如果遇到升级之类的都是自己中间件那里搞就行了。

通常来说,这两个方案其实都可以选用,但是我个人建议中小型公司选用 Sharding-jdbc,client 层方案轻便,而且维护成本低,不需要额外增派人手,而且中小型公司系统复杂度会低一些,项目也没那么多;但是中大型公司最好还是选用 Mycat 这类 proxy 层方案,因为可能大公司系统和项目非常多,团队很大,人员充足,那么最好是专门弄个人来研究和维护 Mycat,然后大量项目直接透明使用即可。

你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的? 水平拆分的意思,就是把一个表的数据给弄到多个库的多个表里去,但是每个库的表结构都一样,只不过每个库表放的数据是不同的,所有库表的数据加起来就是全部数据。水平拆分的意义,就是将数据均匀放更多的库里,然后用多个库来扛更高的并发,还有就是用多个库的存储容量来进行扩容。

database-split-horizon

垂直拆分的意思,就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表,或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样,每个库表都包含部分字段。一般来说,会将较少的访问频率很高的字段放到一个表里去,然后将较多的访问频率很低的字段放到另外一个表里去。因为数据库是有缓存的,你访问频率高的行字段越少,就可以在缓存里缓存更多的行,性能就越好。这个一般在表层面做的较多一些。

database-split-vertically

这个其实挺常见的,不一定我说,大家很多同学可能自己都做过,把一个大表拆开,订单表、订单支付表、订单商品表。

还有表层面的拆分,就是分表,将一个表变成 N 个表,就是让每个表的数据量控制在一定范围内,保证 SQL 的性能。否则单表数据量越大,SQL 性能就越差。一般是 200 万行左右,不要太多,但是也得看具体你怎么操作,也可能是 500 万,或者是 100 万。你的SQL越复杂,就最好让单表行数越少。

好了,无论分库还是分表,上面说的那些数据库中间件都是可以支持的。就是基本上那些中间件可以做到你分库分表之后,中间件可以根据你指定的某个字段值,比如说 userid,自动路由到对应的库上去,然后再自动路由到对应的表里去。

你就得考虑一下,你的项目里该如何分库分表?一般来说,垂直拆分,你可以在表层面来做,对一些字段特别多的表做一下拆分;水平拆分,你可以说是并发承载不了,或者是数据量太大,容量承载不了,你给拆了,按什么字段来拆,你自己想好;分表,你考虑一下,你如果哪怕是拆到每个库里去,并发和容量都 ok 了,但是每个库的表还是太大了,那么你就分表,将这个表分开,保证每个表的数据量并不是很大。

而且这儿还有两种分库分表的方式:

  • 一种是按照 range 来分,就是每个库一段连续的数据,这个一般是按比如时间范围来的,但是这种一般较少用,因为很容易产生热点问题,大量的流量都打在最新的数据上了。
  • 或者是按照某个字段 hash 一下均匀分散,这个较为常用。 range 来分,好处在于说,扩容的时候很简单,因为你只要预备好,给每个月都准备一个库就可以了,到了一个新的月份的时候,自然而然,就会写新的库了;缺点,但是大部分的请求,都是访问最新的数据。实际生产用 range,要看场景。

hash 分发,好处在于说,可以平均分配每个库的数据量和请求压力;坏处在于说扩容起来比较麻烦,会有一个数据迁移的过程,之前的数据需要重新计算 hash 值重新分配到不同的库或表。

往期回顾:

【Java问答学堂】1期 为什么使用消息队列?消息队列有什么优点和缺点?Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 都有什么区别,以及适合哪些场景?

【Java问答学堂】2期 如何保证消息队列的高可用?

【Java问答学堂】3期 如何保证消息不被重复消费?或者说,如何保证消息消费的幂等性?

【Java问答学堂】4期 如何保证消息的可靠性传输?(如何处理消息丢失的问题?)

【Java问答学堂】5期 如何保证消息的顺序性?

【Java问答学堂】6期 如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?

【Java问答学堂】7期 如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计?

【Java问答学堂】8期 es 的分布式架构原理能说一下么(es 是如何实现分布式的啊)?

【Java问答学堂】9期 es 写入数据的工作原理是什么啊?es 查询数据的工作原理是什么啊?

【Java问答学堂】10期 es 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊?

【Java问答学堂】11期 es 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?

【Java问答学堂】12期 项目中缓存是如何使用的?为什么要用缓存?缓存使用不当会造成什么后果?

【Java问答学堂】13期 redis 和 memcached 有什么区别?

【Java问答学堂】14期 redis 都有哪些数据类型?分别在哪些场景下使用比较合适?

【Java问答学堂】15期redis 的过期策略都有哪些?内存淘汰机制都有哪些?

【Java问答学堂】16期如何保证 redis 的高并发和高可用?redis 的主从复制原理能介绍

为什么使用消息队列?【Java问答学堂】17期

消息队列有什么优点和缺点?【Java问答学堂】18期

Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ的区别?【Java问答学堂】19期

如何保证消息队列的高可用?【Java问答学堂】20期

如何保证消息不被重复消费?或者说,如何保证消息消费的幂等性?【Java问答学堂】21期

如何保证消息的可靠性传输?或者说,如何处理消息丢失的问题?【Java问答学堂】22期

如何保证消息的顺序性?【Java问答学堂】23期

如何解决消息队列的延时以及过期失效问题?【Java问答学堂】24期

如果让你写一个消息队列,该如何进行架构设计?【Java问答学堂】25期

ES 的分布式架构原理能说一下么(ES 是如何实现分布式的啊)?【Java问答学堂】26期

ES 写入数据的工作原理是什么啊?ES 查询数据的工作原理是什么啊?【Java问答学堂】27期

ES 在数据量很大的情况下(数十亿级别)如何提高查询效率啊?【Java问答学堂】28期

ES 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?【Java问答学堂】29期

项目中缓存是如何使用的?为什么要用缓存?缓存使用不当会造成什么后果?【Java问答学堂】30期

Redis 和 Memcached 的区别?Redis 的线程模型是什么?【Java问答学堂】31期

Redis 都有哪些数据类型?分别在哪些场景下使用比较合适?【Java问答学堂】32期

Redis 的过期策略都有哪些?内存淘汰机制都有哪些?手写一下 LRU 代码实现?【Java问答】33期

如何保证 redis 的高并发和高可用?【Java问答】34期

Redis 的持久化有哪几种方式?【Java问答】35期

Redis 集群模式的工作原理能说一下么?【Java问答】36期

了解什么是 Redis 的雪崩、穿透和击穿?Redis 崩溃之后会怎么样?【Java问答】37期

如何保证缓存与数据库的双写一致性?【Java问答】38期

Redis 的并发竞争问题是什么?如何解决这个问题?【Java问答】39期

生产环境中的 Redis 是怎么部署的?【Java问答】40期

SQL 消息中间件 缓存 cobar NoSQL Java 中间件 关系型数据库 Redis 数据库
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