作者：尜尜人物

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一捅彻、數(shù)據(jù)庫瓶頸

1组去、IO瓶頸

2、CPU瓶頸

二步淹、分庫分表

1从隆、水平分庫

2、水平分表

3缭裆、垂直分庫

4键闺、垂直分表

三、分庫分表工具

四澈驼、分庫分表步驟

五辛燥、分庫分表問題

1、非partition key的查詢問題（水平分庫分表缝其，拆分策略為常用的hash法）

2购桑、非partition key跨庫跨表分頁查詢問題（水平分庫分表，拆分策略為常用的hash法）

3氏淑、擴(kuò)容問題（水平分庫分表勃蜘，拆分策略為常用的hash法）

六、分庫分表總結(jié)

七假残、分庫分表示例

一缭贡、數(shù)據(jù)庫瓶頸

不管是IO瓶頸炉擅，還是CPU瓶頸，最終都會導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的活躍連接數(shù)增加阳惹，進(jìn)而逼近甚至達(dá)到數(shù)據(jù)庫可承載活躍連接數(shù)的閾值谍失。在業(yè)務(wù)Service來看就是，可用數(shù)據(jù)庫連接少甚至無連接可用莹汤。接下來就可以想象了吧（并發(fā)量快鱼、吞吐量、崩潰）纲岭。

1抹竹、IO瓶頸

第一種：磁盤讀IO瓶頸，熱點(diǎn)數(shù)據(jù)太多止潮，數(shù)據(jù)庫緩存放不下窃判，每次查詢時會產(chǎn)生大量的IO，降低查詢速度 ->** 分庫和垂直分表喇闸。**

第二種：網(wǎng)絡(luò)IO瓶頸袄琳，請求的數(shù)據(jù)太多，網(wǎng)絡(luò)帶寬不夠 ->** 分庫燃乍。**

2唆樊、CPU瓶頸

第一種：SQL問題，如SQL中包含join刻蟹，group by逗旁，order by，非索引字段條件查詢等座咆，增加CPU運(yùn)算的操作 -> SQL優(yōu)化，建立合適的索引仓洼，在業(yè)務(wù)Service層進(jìn)行業(yè)務(wù)計算介陶。

第二種：單表數(shù)據(jù)量太大，查詢時掃描的行太多色建，SQL效率低哺呜，CPU率先出現(xiàn)瓶頸 -> 水平分表。

二箕戳、分庫分表

1某残、水平分庫

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1、概念：以字段為依據(jù)陵吸，按照一定策略（hash玻墅、range等），將一個庫中的數(shù)據(jù)拆分到多個庫中壮虫。

2澳厢、結(jié)果：

• 每個庫的結(jié)構(gòu)都一樣环础；

• 每個庫的數(shù)據(jù)都不一樣，沒有交集剩拢；

• 所有庫的并集是全量數(shù)據(jù)线得；

3、場景：系統(tǒng)絕對并發(fā)量上來了徐伐，分表難以根本上解決問題贯钩，并且還沒有明顯的業(yè)務(wù)歸屬來垂直分庫。

4办素、分析：庫多了角雷，io和cpu的壓力自然可以成倍緩解。

2摸屠、水平分表

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1谓罗、概念：以字段為依據(jù)，按照一定策略（hash季二、range等）檩咱，將一個表中的數(shù)據(jù)拆分到多個表中。

2胯舷、結(jié)果：

• 每個表的結(jié)構(gòu)都一樣刻蚯；

• 每個表的數(shù)據(jù)都不一樣，沒有交集桑嘶；

• 所有表的并集是全量數(shù)據(jù)炊汹；

3、場景：系統(tǒng)絕對并發(fā)量并沒有上來逃顶，只是單表的數(shù)據(jù)量太多讨便，影響了SQL效率，加重了CPU負(fù)擔(dān)以政，以至于成為瓶頸霸褒。

4、分析：表的數(shù)據(jù)量少了盈蛮，單次SQL執(zhí)行效率高废菱，自然減輕了CPU的負(fù)擔(dān)。

3抖誉、垂直分庫

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1殊轴、概念：以表為依據(jù)，按照業(yè)務(wù)歸屬不同袒炉，將不同的表拆分到不同的庫中旁理。

2、結(jié)果：

• 每個庫的結(jié)構(gòu)都不一樣我磁；

• 每個庫的數(shù)據(jù)也不一樣韧拒，沒有交集淹接；

• 所有庫的并集是全量數(shù)據(jù)；

3叛溢、場景：系統(tǒng)絕對并發(fā)量上來了塑悼，并且可以抽象出單獨(dú)的業(yè)務(wù)模塊。

4楷掉、分析：到這一步厢蒜，基本上就可以服務(wù)化了。例如烹植，隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展一些公用的配置表斑鸦、字典表等越來越多，這時可以將這些表拆到單獨(dú)的庫中草雕，甚至可以服務(wù)化巷屿。再有，隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展孵化出了一套業(yè)務(wù)模式墩虹，這時可以將相關(guān)的表拆到單獨(dú)的庫中嘱巾，甚至可以服務(wù)化。

4诫钓、垂直分表

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1旬昭、概念：以字段為依據(jù)，按照字段的活躍性菌湃，將表中字段拆到不同的表（主表和擴(kuò)展表）中问拘。

2、結(jié)果：

• 每個表的結(jié)構(gòu)都不一樣惧所；

• 每個表的數(shù)據(jù)也不一樣骤坐，一般來說，每個表的字段至少有一列交集下愈，一般是主鍵纽绍，用于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；

• 所有表的并集是全量數(shù)據(jù)驰唬；

3顶岸、場景：系統(tǒng)絕對并發(fā)量并沒有上來腔彰，表的記錄并不多叫编，但是字段多，并且熱點(diǎn)數(shù)據(jù)和非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)在一起霹抛，單行數(shù)據(jù)所需的存儲空間較大搓逾。以至于數(shù)據(jù)庫緩存的數(shù)據(jù)行減少，查詢時會去讀磁盤數(shù)據(jù)產(chǎn)生大量的隨機(jī)讀IO杯拐，產(chǎn)生IO瓶頸霞篡。

4世蔗、分析：可以用列表頁和詳情頁來幫助理解。垂直分表的拆分原則是將熱點(diǎn)數(shù)據(jù)（可能會冗余經(jīng)常一起查詢的數(shù)據(jù)）放在一起作為主表朗兵，非熱點(diǎn)數(shù)據(jù)放在一起作為擴(kuò)展表污淋。這樣更多的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)就能被緩存下來，進(jìn)而減少了隨機(jī)讀IO余掖。拆了之后寸爆，要想獲得全部數(shù)據(jù)就需要關(guān)聯(lián)兩個表來取數(shù)據(jù)。但記住盐欺，千萬別用join赁豆，因?yàn)閖oin不僅會增加CPU負(fù)擔(dān)并且會講兩個表耦合在一起（必須在一個數(shù)據(jù)庫實(shí)例上）。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)冗美，應(yīng)該在業(yè)務(wù)Service層做文章魔种，分別獲取主表和擴(kuò)展表數(shù)據(jù)然后用關(guān)聯(lián)字段關(guān)聯(lián)得到全部數(shù)據(jù)。

三粉洼、分庫分表工具

1节预、sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc漆改；

2心铃、TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer挫剑；

3去扣、Mycat：中間件。

注：工具的利弊樊破，請自行調(diào)研愉棱，官網(wǎng)和社區(qū)優(yōu)先。

四哲戚、分庫分表步驟

根據(jù)容量（當(dāng)前容量和增長量）評估分庫或分表個數(shù) -> 選key（均勻）-> 分表規(guī)則（hash或range等）-> 執(zhí)行（一般雙寫）-> 擴(kuò)容問題（盡量減少數(shù)據(jù)的移動）奔滑。

五、分庫分表問題

1顺少、非partition key的查詢問題（水平分庫分表朋其，拆分策略為常用的hash法）

1、端上除了partition key只有一個非partition key作為條件查詢

• 映射法

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• 基因法

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注：寫入時脆炎，基因法生成user_id梅猿，如圖。關(guān)于xbit基因秒裕，例如要分8張表袱蚓，23=8，故x取3几蜻，即3bit基因喇潘。根據(jù)user_id查詢時可直接取模路由到對應(yīng)的分庫或分表体斩。根據(jù)user_name查詢時，先通過user_name_code生成函數(shù)生成user_name_code再對其取模路由到對應(yīng)的分庫或分表颖低。id生成常用snowflake算法絮吵。

2、端上除了partition key不止一個非partition key作為條件查詢

• 映射法

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• 冗余法

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注：按照order_id或buyer_id查詢時路由到db_o_buyer庫中忱屑，按照seller_id查詢時路由到db_o_seller庫中源武。感覺有點(diǎn)本末倒置！有其他好的辦法嗎想幻？改變技術(shù)棧呢粱栖？

3、后臺除了partition key還有各種非partition key組合條件查詢

• NoSQL法

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• 冗余法

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2脏毯、非partition key跨庫跨表分頁查詢問題（水平分庫分表闹究，拆分策略為常用的hash法）

注：用NoSQL法解決（ES等）。

3食店、擴(kuò)容問題（水平分庫分表渣淤，拆分策略為常用的hash法）

1、水平擴(kuò)容庫（升級從庫法

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注：擴(kuò)容是成倍的吉嫩。

2价认、水平擴(kuò)容表（雙寫遷移法）

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第一步：（同步雙寫）應(yīng)用配置雙寫，部署自娩；
第二步：（同步雙寫）將老庫中的老數(shù)據(jù)復(fù)制到新庫中用踩；
第三步：（同步雙寫）以老庫為準(zhǔn)校對新庫中的老數(shù)據(jù)；
第四步：（同步雙寫）應(yīng)用去掉雙寫忙迁，部署脐彩；

注：雙寫是通用方案。

六姊扔、分庫分表總結(jié)

分庫分表惠奸，首先得知道瓶頸在哪里，然后才能合理地拆分（分庫還是分表恰梢？水平還是垂直佛南？分幾個？）嵌言。且不可為了分庫分表而拆分嗅回。

1、選key很重要呀页，既要考慮到拆分均勻妈拌，也要考慮到非partition key的查詢拥坛。

2蓬蝶、只要能滿足需求尘分，拆分規(guī)則越簡單越好。

七丸氛、分庫分表示例

示例GitHub地址：https://github.com/littlecharacter4s/study-sharding