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水平分库分表常见策略讲解

range

  • 水平分库分表，根据什么规则进行？怎么划分？
  • 方案一：自增id，根据ID范围进行分表（左闭右开）
    • 规则案例
      • 1~1,000,000 是 table_1
      • 1,000,000 ~2,000,000 是 table_2
      • 2,000,000~3,000,000 是 table_3
      • ...更多
    • 优点
      • id是自增长，可以无限增长
      • 扩容不用迁移数据，容易理解和维护
    • 缺点
      • 大部分读和写都访会问新的数据，有IO瓶颈，整体资源利用率低
      • 数据倾斜严重，热点数据过于集中，部分节点有瓶颈

Range延伸进阶

  • Range范围分库分表，有热点问题，所以这个没用？

    • 关于怎么选择分库分表策略问题，如果业务适合就行，没有万能策略！！！！
    • 基于方案一：自增id，根据ID范围进行分表延伸解决方案，你能想到多少种

  • 范围角度思考问题 (范围的话更多是水平分表)

    • 数字

      • 自增id范围

    • 时间

      • 年、月、日范围
      • 比如按照月份生成 库或表 pay_log_2022_01、pay_log_2022_02

    • 空间

      • 地理位置：省份、区域（华东、华北、华南）
      • 比如按照 省份 生成 库或表

      比如外卖按照省份划分就不是很合理

  • 基于Range范围分库分表业务场景

    • 微博发送记录、微信消息记录、日志记录，id增长/时间分区都行

      • 水平分表为主，水平分库则容易造成资源的浪费

    • 网站签到等活动流水数据时间分区最好

      • 水平分表为主，水平分库则容易造成资源的浪费

    • 大区划分（一二线城市和五六线城市活跃度不一样，如果能避免热点问题，即可选择）

      • saas业务水平分库（华东、华南、华北等）

      不同城市量级不同，不会说某个区域特别火，某个区域请求量很少

Hash取模

方案二：hash取模（Hash分库分表是最普遍的方案）

  • 为啥不之间取模，如果取模的字段不是整数型要先hash，统一规则就行

案例规则

  • 用户ID是整数型的，要分2库，每个库表数量4表，一共8张表
  • 用户ID取模后，值是0到7的要平均分配到每张表
A库ID = userId % 库数量 2 
表ID = userId / 库数量 2 % 表数量4
userIdid % 2 (库-取余)id /2 % 4 (表)
110
201
311
402
512
603
713
800
910
  • 优点
    • 保证数据较均匀的分散落在不同的库、表中，可以有效的避免热点数据集中问题，
  • 缺点
    • 扩容不是很方便，需要数据迁移

分库分表常见中间件介绍和ShardingSphere

常见数据库分库分表中间件介绍

业界常见分库分表中间件

  • Cobar（已经被淘汰没使用了）
  • TDDL
    • 淘宝根据自己的业务特点开发了 TDDL （Taobao Distributed Data Layer）
    • 基于JDBC规范，没有server，以client-jar的形式存在，引入项目即可使用
    • 开源功能比较少，阿里内部使用为主
  • Mycat
    • 地址 http://www.mycat.org.cn/
    • Java语言编写的MySQL数据库网络协议的开源中间件，前身 Cobar
    • 遵守Mysql原生协议，跨语言，跨平台，跨数据库的通用中间件代理
    • 是基于 Proxy，它复写了 MySQL 协议，将 Mycat Server 伪装成一个 MySQL 数据库
    • 和ShardingShere下的Sharding-Proxy作用类似，需要单独部署

ShardingSphere 下的Sharding-JDBC

  • 地址：https://shardingsphere.apache.org/

  • Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈

    • 它由 Sharding-JDBC、Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar 3个独立产品组合

  • Sharding-JDBC

    • 基于jdbc驱动，不用额外的proxy，支持任意实现 JDBC 规范的数据库
    • 它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖
    • 可理解为加强版的 JDBC 驱动，兼容 JDBC 和各类 ORM 框架

  • 最感兴趣的是Mycat和ShardingJdbc区别，也是被面试官问比较多的

    • 两者设计理念相同，主流程都是SQL解析-->SQL路由-->SQL改写-->结果归并
    • sharding-jdbc
      • 基于jdbc驱动，不用额外的proxy，在本地应用层重写Jdbc原生的方法，实现数据库分片形式
      • 是基于 JDBC 接口的扩展，是以 jar 包的形式提供轻量级服务的，性能高
      • 代码有侵入性
    • Mycat
      • 是基于 Proxy，它复写了 MySQL 协议，将 Mycat Server 伪装成一个 MySQL 数据库
      • 客户端所有的jdbc请求都必须要先交给MyCat，再有MyCat转发到具体的真实服务器
      • 缺点是效率偏低，中间包装了一层
      • 代码无侵入性

分库分表中间件Apache ShardingSphere

  • 什么是ShardingSphere

    • 已于2020年4月16日成为 Apache 软件基金会的顶级项目
    • 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，定位为 Database Plus
    • 它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成

  • 三大构成

    • ShardingSphere-Sidecar(规划中，简单知道就行)

      • 定位为 Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问
      • 通过无中心、零侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格

    • ShardingSphere-JDBC

      • 它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务
      • 无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架
      • 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis,或直接使用 JDBC
      • 支持任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, HikariCP 等；
      • 支持任意实现 JDBC 规范的数据库，目前支持 MySQL，PostgreSQL，Oracle，SQLServer 以及任何可使用 JDBC 访问的数据库
      • 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用

  • ShardingSphere-Proxy

    • 数据库代理端，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持
    • 向应用程序完全透明，可直接当做 MySQL/PostgreSQL
    • 它可以使用任何兼容 MySQL/PostgreSQL 协议的访问客户端（如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat 等）操作数据

分库分表和Sharding-Jdbc常见概念术语讲解

  • 数据节点Node
    • 数据分片的最小单元，由数据源名称和数据表组成
    • 比如：ds_0.product_order_0
  • 真实表
    • 在分片的数据库中真实存在的物理表
    • 比如订单表 product_order_0、product_order_1、product_order_2
  • 逻辑表
    • 水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称
    • 比如订单表 product_order_0、product_order_1、product_order_2，逻辑表就是product_order
  • 绑定表
    • 指分片规则一致的主表和子表
    • 比如product_order表和product_order_item表，均按照order_id分片，则此两张表互为绑定表关系
    • 绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升
  • 广播表
    • 指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致
    • 适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景
    • 例如：字典表、配置表

分库分表和Sharding-Jdbc常见分片算法

  • 数据库表分片（水平库、表）

    • 包含分片键和分片策略

  • 分片键 (PartitionKey)

    • 用于分片的数据库字段，是将数据库(表)水平拆分的关键字段
    • 比如prouduct_order订单表，根据订单号 out_trade_no做哈希取模，则out_trade_no是分片键
    • 除了对单分片字段的支持，ShardingSphere也支持根据多个字段进行分片

分片策略

  • 行表达式分片策略 InlineShardingStrategy（必备）

    • 只支持【单分片键】使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的 =和IN 的分片操作支持

    • 可以通过简单的配置使用，无需自定义分片算法，从而避免繁琐的Java代码开发

    • prouduct_order_$->{user_id % 8}` 表示订单表根据user_id模8，而分成8张表，表名称为`prouduct_order_0`到`prouduct_order_7

  • 标准分片策略StandardShardingStrategy（需了解）

    • 只支持【单分片键】，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法
    • PreciseShardingAlgorithm 精准分片 是必选的，用于处理=和IN的分片
    • RangeShardingAlgorithm 范围分配 是可选的，用于处理BETWEEN AND分片
    • 如果不配置RangeShardingAlgorithm，如果SQL中用了BETWEEN AND语法，则将按照全库路由处理，性能下降

  • 复合分片策略ComplexShardingStrategy（需了解）

    • 支持【多分片键】，多分片键之间的关系复杂，由开发者自己实现，提供最大的灵活度
    • 提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持

  • Hint分片策略HintShardingStrategy（需了解）

    • 这种分片策略无需配置分片健，分片健值也不再从 SQL中解析，外部手动指定分片健或分片库，让 SQL在指定的分库、分表中执行

    • 用于处理使用Hint行分片的场景，通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略

    • Hint策略会绕过SQL解析的，对于这些比较复杂的需要分片的查询，Hint分片策略性能可能会更好

  • 不分片策略 NoneShardingStrategy（需了解）

    • 不分片的策略。