标签：最好 执行 异步写入 核心 评价指标 能力 概述 迁移 同步
概述
分库分表的必要性
首先我们来了解一下为什么要做分库分表。在我们的业务（web应用）中，关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限，数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。那么在我们的业务中，是否真的有必要进行分库分表，就可以从上面几个条件来考虑。
· 单机储存容量。您的数据量是否在单机储存中碰到瓶颈。比如饿了么一天产生的用户行为数据就有24T，那么在传统的单机储存中肯定是不够的。
· 连接数、处理能力。在我们的用户量达到一定程度时，特定时间的并发量又成了一个大问题，在一个高并发的网站中秒级数十万的并发量都是很正常的。在普通的单机数据库中秒级千次的操作问题都很大。
所以在我们进行分库分表之前我们最好考虑一下，我们的数据量是不是够大，并发量是不是够大。如果您的回答是肯定的，那我们就开始做吧。
分库分表的几种方法
在分库分表中，我们有几种不同的划分方式：垂直分表、垂直分库、水平分表、水平分库分表。分的方式大同小异，主要思想都是化大为小，且可以融合使用。
垂直分表
垂直分表在日常的开发和设计中比较常见，简单来讲就是“大表拆小表”，拆分是基于关系型数据库中的列进行的。我们在基础数据库课程中老师就教导我们，一个表的字段不要太多，就算数据量没有那么大，为了表的合理性我们也会做。比如，某个表中的字段比较多，可以新建立一张“扩展表”，将不经常使用或者长度较大的字段拆分出去放到“扩展表”中。
比如在一张产品表中（id, name, price, company, ），我们将常用的（id, name, price, company）字段放在一个表中，而不常用的（）字段放在拓展表中，那我们查询时优先查询常用字段，在有必要时才查询拓展字段。可以有效的提高效率，同时减少字段后我们在一个表中可以容纳的数据数量也提高了。
垂直分表还有一个好处，能使得我们的微服务的关注点更加明确。
Note：分表的操作最好在数据库设计阶段就做完，如果在后续开发过程中再拆分，则可能需要大量的更改SQL语句。
垂直分库
垂直分库的基本思路便是我们按照不同的业务模块来划分出不同的数据库。垂直分库在“微服务”盛行的今天已经非常普及了。就像我们上面所说的，这能使得我们的微服务的关注点更加明确。也就是业务逻辑更加清晰。
比如在我们的业务中，User, Product, Company等都属于不同业务模块，便可将其放在不同的数据库。
水平分表
水平分表的思想很简单，就相当于一摞烙饼一百个，然后我每十个放一个篮子。在数据库中的表现就是，我一个User表有100万条数据，那么我0-10w放在一个表中，10-20w放一个表中，类推（当然这只是其中一种分布规律）。这样可以降低单表的数据量，优化查询性能。
水平分表能够降低单表的数据量，在一定程度上能够缓解查询性能的瓶颈。但其本质上还是在一个数据库中，所以当查询上升到数据库级，其IO瓶颈并没有得到好的解决。所以并不推荐单纯的水平分表做法。
水平分库分表
水平分库分表与水平分表的思想相同，即将同一表中的大量数据分层次的储存，不同的在于将分出来的表放在不同的数据库中。在高并发和海量数据的场景下，分库分表能够有效缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬件资源的瓶颈。当然，投入的硬件成本也会更高。同时，这也会带来一些复杂的技术问题和挑战（例如：跨分片的复杂查询，跨分片事务等）。
本人结合项目实践，对水平分库做一个系统地剖析，希望为大家水平分库（包括去IOE）改造提供总体思路。
主要内容包括：
水平分库说明
分库维度-- 根据哪个字段分库
分库策略-- 记录如何分配到不同库
分库数量-- 初始库数量及库数量如何增长
路由透明-- 如何实现库路由，支持应用透明
分页处理-- 跨多个库的分页case如何处理
Lookup映射—非分库字段映射到分库字段，实现单库访问
整体架构-- 分库的整体技术架构
上线步骤-- 分库改造实施上线
项目总结
水平分库说明
数据库拆分有两种：
1) 垂直分库
数据库里的表太多，拿出部分到新的库里，一般是根据业务划分表，关系密切的表放同一数据库，应用修改数据库连接即可，比较简单。
2) 水平分库
某张表太大，单个数据库存储不下或访问性能有压力，把一张表拆成多张，每张表存放部分记录，保存在不同的数据库里，水平分库需要对系统做大的改造。
订单表存储在Oracle数据库，记录有上亿条，字段有上百个，访问的模式也是复杂多样，随着业务快速增长，无论存储空间或访问性能都面临巨大挑战，特别在大促时，订单库已成为系统瓶颈。
通常有两种解决办法：
Scale up，升级Oracle数据库所在的物理机，提升内存/存储/IO性能，但这种升级费用昂贵，并且只能满足短期需要。
Scale out，把订单库拆分为多个库，分散到多台机器进行存储和访问，这种做法支持水平扩展，可以满足长远需要。
采取后一种做法，它的订单库主要包括订单主表/订单明细表（记录商品明细）/订单扩展表，水平分库即把这3张表的记录分到多个数据库中，订单水平分库效果如下图所示：
原来一个Oracle库被多个MySQL库取代，支持1主多备和读写分离，主备之间通过MySQL自带的数据同步机制（SLA<1秒），所有应用通过订单服务访问订单数据。
分库维度
水平分库首先要考虑根据哪个字段作为分库维度，选择标准是尽量避免应用代码和SQL性能受影响，这就要求当前SQL在分库后，访问尽量落在单个库里，否则单库访问变成多库扫描，读写性能和应用逻辑都会受较大影响。
对于订单拆分，大家首先想到的是按照用户Id拆分，结论没错，但最好还是数据说话，不能拍脑袋。好的做法是首先收集所有SQL，挑选where语句最常出现的过滤字段，比如用户Id/订单Id/商家Id，每个字段在SQL中有三种情况：
单Id过滤，如用户Id=？
多Id过滤，如用户Id IN (?,?,?)
该Id不出现
然后进一步统计，假设共有500个SQL访问订单库，3个过滤字段出现情况如下：
过滤字段单Id过滤多Id过滤不出现
用户Id12040330
订单Id6080360
商家Id150485
结论明显，应该选择用户Id进行分库。
等一等，这只是静态分析，每个SQL访问的次数是不一样的，因此还要分析每个SQL的访问量。我们分析了Top15执行最多的SQL (它们占总执行次数85%)，如果按照用户Id分库，这些SQL 85%落到单个数据库, 13%落到多个数据库，只有2%需要遍历所有数据库，明显优于使用其他Id进行分库。
通过量化分析，我们知道按照用户Id分库是最优的，同时也大致知道分库对现有系统的影响，比如这个例子中，85%的SQL会落到单个数据库，这部分的访问性能会优化，坚定了各方对分库的信心。
分库策略
分库维度确定后，如何把记录分到各个库里呢？一般有两种方式：
根据数值范围，比如用户Id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。
根据数值取模，比如用户Id mod n，余数为0的记录放到第一个库，余数为1的放到第二个库，以此类推。
两种分法的优劣比较如下：
评价指标按照范围分库按照Mod分库
库数量前期数目比较小，可以随用户/业务按需增长前期即根据mode因子确定库数量，数目一般比较大
访问性能前期库数量小，全库查询消耗资源少，单库查询性能略差前期库数量大，全库查询消耗资源多，单库查询性能略好
调整库数量比较容易，一般只需为新用户增加库，老库拆分也只影响单个库困难，改变mod因子导致数据在所有库之间迁移
数据热点新旧用户购物频率有差异，有数据热点问题新旧用户均匀到分布到各个库，无热点
实践中，为了处理简单，选择mod分库的比较多。同时二次分库时，为了数据迁移方便，一般是按倍数增加，比如初始4个库，二次分裂为8个，再16个。这样对于某个库的数据，一半数据移到新库，剩余不动，对比每次只增加一个库，所有数据都要大规模变动。
补充下，mod分库一般每个库记录数比较均匀，但也有些数据库，存在超级Id，这些Id的记录远远超过其他Id，比如在广告场景下，某个大广告主的广告数可能占总体很大比例。如果按照广告主Id取模分库，某些库的记录数会特别多，对于这些超级Id，需要提供单独库来存储记录。
分库数量
分库数量首先和单库能处理的记录数有关，一般来说，Mysql 单库超过5000万条记录，Oracle单库超过1亿条记录，DB压力就很大(当然处理能力和字段数量/访问模式/记录长度有进一步关系)。
在满足上述前提下，如果分库数量少，达不到分散存储和减轻DB性能压力的目的；如果分库的数量多，好处是每个库记录少，单库访问性能好，但对于跨多个库的访问，应用程序需要访问多个库，如果是并发模式，要消耗宝贵的线程资源；如果是串行模式，执行时间会急剧增加。
最后分库数量还直接影响硬件的投入，一般每个分库跑在单独物理机上，多一个库意味多一台设备。所以具体分多少个库，要综合评估，一般初次分库建议分4-8个库。
路由透明
分库从某种意义上来说，意味着DB schema改变了，必然影响应用，但这种改变和业务无关，所以要尽量保证分库对应用代码透明，分库逻辑尽量在数据访问层处理。当然完全做到这一点很困难，具体哪些应该由DAL负责，哪些由应用负责，这里有一些建议：
对于单库访问，比如查询条件指定用户Id，则该SQL只需访问特定库。此时应该由DAL层自动路由到特定库，当库二次分裂时，也只要修改mod 因子，应用代码不受影响。
对于简单的多库查询，DAL负责汇总各个数据库返回的记录，此时仍对上层应用透明。
对于带聚合运算的多库查询，如带groupBy/orderby/min/max/avg等关键字，建议DAL汇总单个库返回的结果，上层应用做进一步处理。一方面DAL全面支持各种case，实现很复杂；另一方面，从1号店实践来看，这样的例子不多，在上层应用作针对性处理，更加灵活。
DAL可进一步细分为JDBC和DAL两层，基于JDBC层面实现分库路由，系统开发难度大，灵活性低，目前也没有很好的成功案例；一般是基于持久层框架进一步封装成DDAL(分布式数据访问层)，实现分库路由，1号店DAL即基于iBatis进行上层封装而来。
分页处理
分库后，有些分页查询需要遍历所有库，这些case是分库最大的受害者L。
举个分页的例子，比如要求按时间顺序展示某个商家的订单，每页100条记录，由于是按商家查询，需要遍历所有数据库，假设库数量是8，我们来看下分页处理逻辑：
如果取第1页数据，则需要从每个库里按时间顺序取前100条记录，8个库汇总后有800条，然后对这800条记录在应用里进行二次排序，最后取前100条。
如果取第10页数据，则需要从每个库里取前1000(100*10)条记录，汇总后有8000条记录，然后对这8000条记录二次排序后取（900,1000）条记录。
分库情况下，对于第k页记录，每个库要多取100*(k-1)条记录，所有库加起来，多取的记录更多，所以越是靠后的分页，系统要耗费更多内存和执行时间。
对比没分库的情况，无论取那一页，都只要从单个DB里取100条记录，而且无需在应用内部做二次排序，非常简单。
那如何解决分库情况下的分页问题呢？有以下几种办法：
如果是在前台应用提供分页，则限定用户只能看前面n页，这个限制在业务上也是合理的，一般看后面的分页意义不大（如果一定要看，可以要求用户缩小范围重新查询）。
如果是后台批处理任务要求分批获取数据，则可以加大page size，比如每次获取5000条记录，有效减少分页数（当然离线访问一般走备库，避免冲击主库）。
分库设计时，一般还有配套大数据平台汇总所有分库的记录，有些分页查询可以考虑走大数据平台。
Lookup映射
分库字段只有一个，比如这里是用户Id，但订单表还有其他字段可唯一区分记录，比如订单Id，给定一个订单Id，相应记录一定在某个库里。如果盲目地查询所有分库，则带来不必要的开销，Lookup映射可根据订单Id，找到相应的用户Id，从而实现单库定位。
可以事先检索所有订单Id和用户Id，保存在Lookup表里，Lookup表的记录数和订单库记录总数相等，但它只有2个字段，所以存储和查询性能都不是问题。实际使用时，一般通过分布式缓存来优化Lookup性能。对于新增的订单，除了写订单表，同时要写Lookup表。
整体架构
订单生成水平分库的总体技术架构如下图所示：
上层应用通过订单服务/分库代理和DAL访问数据库。
代理对订单服务实现功能透明，包括聚合运算，非用户Id到用户Id的映射。
Lookup表用于订单Id/用户Id映射，保证按订单Id访问时，可以直接落到单个库，Cache是Lookup的内存数据映像，提升性能，cache故障时，直接访问Lookup表。
DAL提供库的路由，根据用户Id定位到某个库，对于多库访问，DAL支持可选的并发访问模式，并支持简单记录汇总。
Lookup表初始化数据来自于现有分库数据，新增记录时，直接由代理异步写入。
上线步骤
订单表是核心业务表，它的水平拆分影响很多业务，本身的技术改造也很大，很容易出纰漏，上线时，必须谨慎考虑，整个方案实施过程如下：
首先实现Oracle和MySQL两套库并行，所有数据访问指向Oracle库，通过数据同步程序把数据从Oracle拆分到多个MySQL分库，比如3分钟增量同步一次。
按照上述架构图搭建整个体系，选择几个对数据实时性不高的访问例子（如访问历史订单），转向MySQL分库访问，然后逐渐增加更多非实时case，以检验整套体系可行性。
如果性能和功能都没问题，再一次性把所有实时读写访问转向MySQL，废弃Oracle。
这个上线步骤多了数据同步程序的开发（大约1人周工作量，风险很低），但分散了风险，把第一步的技术风险（Lookup/DAL等基础设施改造）和第二步的业务功能风险（Oracle改MySQL语法）分开。两阶段上线都是一次性成功，特别是第二阶段上线，100多个依赖方应用简单重启即完成升级，中间没有出现一例较大问题。
总结
到这里，Mysql分库分表订单生成系统实战分析就结束了，，不足之处还望大家多多包涵！！觉得收获的话可以点个关注收藏转发一波喔，谢谢大佬们支持。（吹一波，233~~）
下面和大家交流几点编程的经验：
1、多写多敲代码，好的代码与扎实的基础知识一定是实践出来的
2丶 测试、测试再测试，如果你不彻底测试自己的代码，那恐怕你开发的就不只是代码，可能还会声名狼藉。
3丶 简化编程，加快速度，代码风骚，在你完成编码后，应回头并且优化它。从长远来看，这里或那里一些的改进，会让后来的支持人员更加轻松。
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