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在谈论数据库架构和数据库优化的时候,我们经常会听到“分库分表”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。让人感到高兴的是,这些朋友所服务的公司业务量正在(或者即将面临)高速增长,技术方面也面临着一些挑战。让人感到担忧的是,他们系统真的就需要“分库分表”了吗?“分库分表”有那么容易实践吗?为此,笔者整理了分库分表中可能遇到的一些问题,并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。

垂直分表

垂直分表在日常开发和设计中比较常见,通俗的说法叫做“大表拆小表”,拆分是基于关系型数据库中的“列”(字段)进行的。通常情况,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,如下图所示:

小结

在字段很多的情况下,拆分开确实更便于开发和维护(笔者曾见过某个遗留系统中,一个大表中包含100多列的)。某种意义上也能避免“跨页”的问题(MySQL、MSSQL底层都是通过“数据页”来存储的,“跨页”问题可能会造成额外的性能开销,这里不展开,感兴趣的朋友可以自行查阅相关资料进行研究)。

拆分字段的操作建议在数据库设计阶段就做好。如果是在发展过程中拆分,则需要改写以前的查询语句,会额外带来一定的成本和风险,建议谨慎。

垂直分库

垂直分库在“微服务”盛行的今天已经非常普及了。基本的思路就是按照业务模块来划分出不同的数据库,而不是像早期一样将所有的数据表都放到同一个数据库中。如下图:

小结

系统层面的“服务化”拆分操作,能够解决业务系统层面的耦合和性能瓶颈,有利于系统的扩展维护。而数据库层面的拆分,道理也是相通的。与服务的“治理”和“降级”机制类似,我们也能对不同业务类型的数据进行“分级”管理、维护、监控、扩展等。

众所周知,数据库往往最容易成为应用系统的瓶颈,而数据库本身属于“有状态”的,相对于Web和应用服务器来讲,是比较难实现“横向扩展”的。数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限,在高并发场景下,垂直分库一定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈,是大型分布式系统中优化数据库架构的重要手段。

然后,很多人并没有从根本上搞清楚为什么要拆分,也没有掌握拆分的原则和技巧,只是一味的模仿大厂的做法。导致拆分后遇到很多问题(例如:跨库join,分布式事务等)。

水平分表

水平分表也称为横向分表,比较容易理解,就是将表中不同的数据行按照一定规律分布到不同的数据库表中(这些表保存在同一个数据库中),这样来降低单表数据量,优化查询性能。最常见的方式就是通过主键或者时间等字段进行Hash和取模后拆分。如下图所示:

小结

水平分表,能够降低单表的数据量,一定程度上可以缓解查询性能瓶颈。但本质上这些表还保存在同一个库中,所以库级别还是会有IO瓶颈。所以,一般不建议采用这种做法。

水平分库分表

水平分库分表与上面讲到的水平分表的思想相同,唯一不同的就是将这些拆分出来的表保存在不同的数据中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。如下图:

某种意义上来讲,有些系统中使用的“冷热数据分离”(将一些使用较少的历史数据迁移到其他的数据库中。而在业务功能上,通常默认只提供热点数据的查询),也是类似的实践。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)

分库分表的难点

垂直分库带来的问题和解决思路:

跨库join的问题

在拆分之前,系统中很多列表和详情页所需的数据是可以通过sql join来完成的。而拆分后,数据库可能是分布式在不同实例和不同的主机上,join将变得非常麻烦。而且基于架构规范,性能,安全性等方面考虑,一般是禁止跨库join的。那该怎么办呢?首先要考虑下垂直分库的设计问题,如果可以调整,那就优先调整。如果无法调整的情况,下面笔者将结合以往的实际经验,总结几种常见的解决思路,并分析其适用场景。

跨库Join的几种解决思路

全局表

所谓全局表,就是有可能系统中所有模块都可能会依赖到的一些表。比较类似我们理解的“数据字典”。为了避免跨库join查询,我们可以将这类表在其他每个数据库中均保存一份。同时,这类数据通常也很少发生修改(甚至几乎不会),所以也不用太担心“一致性”问题。

字段冗余

这是一种典型的反范式设计,在互联网行业中比较常见,通常是为了性能来避免join查询。

举个电商业务中很简单的场景:

“订单表”中保存“卖家Id”的同时,将卖家的“Name”字段也冗余,这样查询订单详情的时候就不需要再去查询“卖家用户表”。

字段冗余能带来便利,是一种“空间换时间”的体现。但其适用场景也比较有限,比较适合依赖字段较少的情况。最复杂的还是数据一致性问题,这点很难保证,可以借助数据库中的触发器或者在业务代码层面去保证。当然,也需要结合实际业务场景来看一致性的要求。就像上面例子,如果卖家修改了Name之后,是否需要在订单信息中同步更新呢?

数据同步

定时A库中的tab_a表和B库中tbl_b有关联,可以定时将指定的表做同步。当然,同步本来会对数据库带来一定的影响,需要性能影响和数据时效性中取得一个平衡。这样来避免复杂的跨库查询。笔者曾经在项目中是通过ETL工具来实施的。

系统层组装

在系统层面,通过调用不同模块的组件或者服务,获取到数据并进行字段拼装。说起来很容易,但实践起来可真没有这么简单,尤其是数据库设计上存在问题但又无法轻易调整的时候。

具体情况通常会比较复杂。下面笔者结合以往实际经验,并通过伪代码方式来描述。

简单的列表查询的情况

伪代码很容易理解,先获取“我的提问列表”数据,然后再根据列表中的UserId去循环调用依赖的用户服务获取到用户的RealName,拼装结果并返回。

有经验的读者一眼就能看出上诉伪代码存在效率问题。循环调用服务,可能会有循环RPC,循环查询数据库…不推荐使用。再看看改进后的:

这种实现方式,看起来要优雅一点,其实就是把循环调用改成一次调用。当然,用户服务的数据库查询中很可能是In查询,效率方面比上一种方式更高。(坊间流传In查询会全表扫描,存在性能问题,传闻不可全信。其实查询优化器都是基本成本估算的,经过测试,在In语句中条件字段有索引的时候,条件较少的情况是会走索引的。这里不细展开说明,感兴趣的朋友请自行测试)。

小结

简单字段组装的情况下,我们只需要先获取“主表”数据,然后再根据关联关系,调用其他模块的组件或服务来获取依赖的其他字段(如例中依赖的用户信息),最后将数据进行组装。

通常,我们都会通过缓存来避免频繁RPC通信和数据库查询的开销。

列表查询带条件过滤的情况

在上述例子中,都是简单的字段组装,而不存在条件过滤。看拆分前的SQL:

这种连接查询并且还带条件过滤的情况,想在代码层面组装数据其实是非常复杂的(尤其是左表和右表都带条件过滤的情况会更复杂),不能像之前例子中那样简单的进行组装了。试想一下,如果像上面那样简单的进行组装,造成的结果就是返回的数据不完整,不准确。 

有如下几种解决思路:

  1. 查出所有的问答数据,然后调用用户服务进行拼装数据,再根据过滤字段state字段进行过滤,最后进行排序和分页并返回。

    这种方式能够保证数据的准确性和完整性,但是性能影响非常大,不建议使用。

  2. 查询出state字段符合/不符合的UserId,在查询问答数据的时候使用in/not in进行过滤,排序,分页等。过滤出有效的问答数据后,再调用用户服务获取数据进行组装。

    这种方式明显更优雅点。笔者之前在某个项目的特殊场景中就是采用过这种方式实现。

跨库事务(分布式事务)的问题

按业务拆分数据库之后,不可避免的就是“分布式事务”的问题。以往在代码中通过spring注解简单配置就能实现事务的,现在则需要花很大的成本去保证一致性。这里不展开介绍, 
感兴趣的读者可以自行参考《分布式事务一致性解决方案》,链接地址: 
http://www.infoq.com/cn/articles/solution-of-distributed-system-transaction-consistency

垂直分库总结和实践建议

本篇中主要描述了几种常见的拆分方式,并着重介绍了垂直分库带来的一些问题和解决思路。读者朋友可能还有些问题和疑惑。

1. 我们目前的数据库是否需要进行垂直分库?

根据系统架构和公司实际情况来,如果你们的系统还是个简单的单体应用,并且没有什么访问量和数据量,那就别着急折腾“垂直分库”了,否则没有任何收益,也很难有好结果。

切记,“过度设计”和“过早优化”是很多架构师和技术人员常犯的毛病。

2. 垂直拆分有没有原则或者技巧?

没有什么黄金法则和标准答案。一般是参考系统的业务模块拆分来进行数据库的拆分。比如“用户服务”,对应的可能就是“用户数据库”。但是也不一定严格一一对应。有些情况下,数据库拆分的粒度可能会比系统拆分的粒度更粗。笔者也确实见过有些系统中的某些表原本应该放A库中的,却放在了B库中。有些库和表原本是可以合并的,却单独保存着。还有些表,看起来放在A库中也OK,放在B库中也合理。

如何设计和权衡,这个就看实际情况和架构师/开发人员的水平了。

3. 上面举例的都太简单了,我们的后台报表系统中join的表都有n个了, 
分库后该怎么查?

有很多朋友跟我提过类似的问题。其实互联网的业务系统中,本来就应该尽量避免join的,如果有多个join的,要么是设计不合理,要么是技术选型有误。请自行科普下OLAP和OLTP,报表类的系统在传统BI时代都是通过OLAP数据仓库去实现的(现在则更多是借助离线分析、流式计算等手段实现),而不该向上面描述的那样直接在业务库中执行大量join和统计。

由于篇幅关系,下篇中我们再继续细聊“水平分库分表”相关的话题。 

在之前的文章中,我介绍了分库分表的几种表现形式和玩法,也重点介绍了垂直分库所带来的问题和解决方法。本篇中,我们将继续聊聊水平分库分表的一些技巧。

分片技术的由来

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。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下,聪明的技术人员提出了分库分表技术(有些地方也称为Sharding、分片)。同时,流行的分布式系统中间件(例如MongoDB、ElasticSearch等)均自身友好支持Sharding,其原理和思想都是大同小异的。

分布式全局唯一ID

在很多中小项目中,我们往往直接使用数据库自增特性来生成主键ID,这样确实比较简单。而在分库分表的环境中,数据分布在不同的分片上,不能再借助数据库自增长特性直接生成,否则会造成不同分片上的数据表主键会重复。简单介绍下使用和了解过的几种ID生成算法。

 

  1. Twitter的Snowflake(又名“雪花算法”)
  2. UUID/GUID(一般应用程序和数据库均支持)
  3. MongoDB ObjectID(类似UUID的方式)
  4. Ticket Server(数据库生存方式,Flickr采用的就是这种方式)

其中,Twitter 的Snowflake算法是笔者近几年在分布式系统项目中使用最多的,未发现重复或并发的问题。该算法生成的是64位唯一Id(由41位的timestamp+ 10位自定义的机器码+ 13位累加计数器组成)。这里不做过多介绍,感兴趣的读者可自行查阅相关资料。

常见分片规则和策略

分片字段该如何选择

在开始分片之前,我们首先要确定分片字段(也可称为“片键”)。很多常见的例子和场景中是采用ID或者时间字段进行拆分。这也并不绝对的,我的建议是结合实际业务,通过对系统中执行的sql语句进行统计分析,选择出需要分片的那个表中最频繁被使用,或者最重要的字段来作为分片字段。

常见分片规则

常见的分片策略有随机分片和连续分片这两种,如下图所示:

当需要使用分片字段进行范围查找时,连续分片可以快速定位分片进行高效查询,大多数情况下可以有效避免跨分片查询的问题。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。但是,连续分片也有可能存在数据热点的问题,就像图中按时间字段分片的例子,有些节点可能会被频繁查询压力较大,热数据节点就成为了整个集群的瓶颈。而有些节点可能存的是历史数据,很少需要被查询到。

随机分片其实并不是随机的,也遵循一定规则。通常,我们会采用Hash取模的方式进行分片拆分,所以有些时候也被称为离散分片。随机分片的数据相对比较均匀,不容易出现热点和并发访问的瓶颈。但是,后期分片集群扩容起来需要迁移旧的数据。使用一致性Hash算法能够很大程度的避免这个问题,所以很多中间件的分片集群都会采用一致性Hash算法。离散分片也很容易面临跨分片查询的复杂问题。

数据迁移,容量规划,扩容等问题

很少有项目会在初期就开始考虑分片设计的,一般都是在业务高速发展面临性能和存储的瓶颈时才会提前准备。因此,不可避免的就需要考虑历史数据迁移的问题。一般做法就是通过程序先读出历史数据,然后按照指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。

此外,我们需要根据当前的数据量和QPS等进行容量规划,综合成本因素,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要超过1000W)。

如果是采用随机分片,则需要考虑后期的扩容问题,相对会比较麻烦。如果是采用的范围分片,只需要添加节点就可以自动扩容。

跨分片技术问题

跨分片的排序分页

一般来讲,分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段的时候,我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片,而当排序字段非分片字段的时候,情况就会变得比较复杂了。为了最终结果的准确性,我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回,并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序,最后再返回给用户。如下图所示:

上面图中所描述的只是最简单的一种情况(取第一页数据),看起来对性能的影响并不大。但是,如果想取出第10页数据,情况又将变得复杂很多,如下图所示:

有些读者可能并不太理解,为什么不能像获取第一页数据那样简单处理(排序取出前10条再合并、排序)。其实并不难理解,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,必须把所有分片节点的前N页数据都排序好后做合并,最后再进行整体的排序。很显然,这样的操作是比较消耗资源的,用户越往后翻页,系统性能将会越差。

跨分片的函数处理

在使用Max、Min、Sum、Count之类的函数进行统计和计算的时候,需要先在每个分片数据源上执行相应的函数处理,然后再将各个结果集进行二次处理,最终再将处理结果返回。如下图所示:

跨分片join

Join是关系型数据库中最常用的特性,但是在分片集群中,join也变得非常复杂。应该尽量避免跨分片的join查询(这种场景,比上面的跨分片分页更加复杂,而且对性能的影响很大)。通常有以下几种方式来避免:

全局表

全局表的概念之前在“垂直分库”时提过。基本思想一致,就是把一些类似数据字典又可能会产生join查询的表信息放到各分片中,从而避免跨分片的join。

ER分片

在关系型数据库中,表之间往往存在一些关联的关系。如果我们可以先确定好关联关系,并将那些存在关联关系的表记录存放在同一个分片上,那么就能很好的避免跨分片join问题。在一对多关系的情况下,我们通常会选择按照数据较多的那一方进行拆分。如下图所示:

这样一来,Data Node1上面的订单表与订单详细表就可以直接关联,进行局部的join查询了,Data Node2上也一样。基于ER分片的这种方式,能够有效避免大多数业务场景中的跨分片join问题。

内存计算

随着spark内存计算的兴起,理论上来讲,很多跨数据源的操作问题看起来似乎都能够得到解决。可以将数据丢给spark集群进行内存计算,最后将计算结果返回。

跨分片事务问题

跨分片事务也分布式事务,想要了解分布式事务,就需要了解“XA接口”和“两阶段提交”。值得提到的是,MySQL5.5x和5.6x中的xa支持是存在问题的,会导致主从数据不一致。直到5.7x版本中才得到修复。Java应用程序可以采用Atomikos框架来实现XA事务(J2EE中JTA)。感兴趣的读者可以自行参考《分布式事务一致性解决方案》,链接地址:

http://www.infoq.com/cn/articles/solution-of-distributed-system-transaction-consistency

我们的系统真的需要分库分表吗

读完上面内容,不禁引起有些读者的思考,我们的系统是否需要分库分表吗?

其实这点没有明确的判断标准,比较依赖实际业务情况和经验判断。依照笔者个人的经验,一般MySQL单表1000W左右的数据是没有问题的(前提是应用系统和数据库等层面设计和优化的比较好)。当然,除了考虑当前的数据量和性能情况时,作为架构师,我们需要提前考虑系统半年到一年左右的业务增长情况,对数据库服务器的QPS、连接数、容量等做合理评估和规划,并提前做好相应的准备工作。如果单机无法满足,且很难再从其他方面优化,那么说明是需要考虑分片的。这种情况可以先去掉数据库中自增ID,为分片和后面的数据迁移工作提前做准备。

很多人觉得“分库分表”是宜早不宜迟,应该尽早进行,因为担心越往后公司业务发展越快、系统越来越复杂、系统重构和扩展越困难…这种话听起来是有那么一点道理,但我的观点恰好相反,对于关系型数据库来讲,我认为“能不分片就别分片”,除非是系统真正需要,因为数据库分片并非低成本或者免费的。

这里笔者推荐一个比较靠谱的过渡技术–“表分区”。主流的关系型数据库中基本都支持。不同的分区在逻辑上仍是一张表,但是物理上却是分开的,能在一定程度上提高查询性能,而且对应用程序透明,无需修改任何代码。笔者曾经负责优化过一个系统,主业务表有大约8000W左右的数据,考虑到成本问题,当时就是采用“表分区”来做的,效果比较明显,且系统运行的很稳定。

小结

最后,有很多读者都想了解当前社区中有没有开源免费的分库分表解决方案,毕竟站在巨人的肩膀上能省力很多。当前主要有两类解决方案:

  1. 基于应用程序层面的DDAL(分布式数据库访问层) 

    比较典型的就是淘宝半开源的TDDL,当当网开源的Sharding-JDBC等。分布式数据访问层无需硬件投入,技术能力较强的大公司通常会选择自研或参照开源框架进行二次开发和定制。对应用程序的侵入性一般较大,会增加技术成本和复杂度。通常仅支持特定编程语言平台(Java平台的居多),或者仅支持特定的数据库和特定数据访问框架技术(一般支持MySQL数据库,JDBC、MyBatis、Hibernate等框架技术)。

  2. 数据库中间件,比较典型的像mycat(在阿里开源的cobar基础上做了很多优化和改进,属于后起之秀,也支持很多新特性),基于Go语言实现kingSharding,比较老牌的Atlas(由360开源)等。这些中间件在互联网企业中大量被使用。另外,MySQL 5.x企业版中官方提供的Fabric组件也号称支持分片技术,不过国内使用的企业较少。 

    中间件也可以称为“透明网关”,大名鼎鼎的mysql_proxy大概是该领域的鼻祖(由MySQL官方提供,仅限于实现“读写分离”)。中间件一般实现了特定数据库的网络通信协议,模拟一个真实的数据库服务,屏蔽了后端真实的Server,应用程序通常直接连接中间件即可。而在执行SQL操作时,中间件会按照预先定义分片规则,对SQL语句进行解析、路由,并对结果集做二次计算再最终返回。引入数据库中间件的技术成本更低,对应用程序来讲侵入性几乎没有,可以满足大部分的业务。增加了额外的硬件投入和运维成本,同时,中间件自身也存在性能瓶颈和单点故障问题,需要能够保证中间件自身的高可用、可扩展。

总之,不管是使用分布式数据访问层还是数据库中间件,都会带来一定的成本和复杂度,也会有一定的性能影响。所以,还需读者根据实际情况和业务发展需要慎重考虑和选择。

posted on 2017-01-17 14:29 jinfeng_wang 阅读(241) 评论(0)  编辑  收藏 所属分类: 2016-thinking

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