分库分表ShardingSphere-JDBC笔记整理

一、分库分表解决的现状问题

  • 解决数据库本身瓶颈

    • 连接数: 连接数过多时,就会出现‘too many connections’的错误,访问量太大或者数据库设置的最大连接数太小的原因

    • Mysql默认的最大连接数为100.可以修改,而mysql服务允许的最大连接数为16384

    • 数据库分表可以解决单表海量数据的查询性能问题

    • 数据库分库可以解决单台数据库的并发访问压力问题

  • 解决系统本身IO、CPU瓶颈

    • 磁盘读写IO瓶颈,热点数据太多,尽管使用了数据库本身缓存,但是依旧有大量IO,导致sql执行速度慢
    • 网络IO瓶颈,请求的数据太多,数据传输大,网络带宽不够,链路响应时间变长
    • CPU瓶颈,尤其在基础数据量大单机复杂SQL计算,SQL语句执行占用CPU使用率高,也有扫描行数大、锁冲突、锁等待等原因
      • 可以通过 show processlist; 、show full processlist,发现 CPU 使用率比较高的SQL
      • 常见的对于查询时间长,State 列值是 Sending data,Copying to tmp table,Copying to tmp table on disk,Sorting result,Using filesort 等都是可能有性能问题SQL,清楚相关影响问题的情况可以kill掉
      • 也存在执行时间短,但是CPU占用率高的SQL,通过上面命令查询不到,这个时候最好通过执行计划分析explain进行分析

二、垂直和水平分库分表区别

  • 垂直角度(表结构不一样)
    • 垂直分表: 将一个表字段拆分多个表,每个表存储部分字段
      • 好处: 避免IO时锁表的次数,分离热点字段和非热点字段,避免大字段IO导致性能下降
      • 原则:业务经常组合查询的字段一个表;不常用字段一个表;text、blob类型字段作为附属表
    • 垂直分库:根据业务将表分类,放到不同的数据库服务器上
      • 好处:避免表之间竞争同个物理机的资源,比如CPU/内存/硬盘/网络IO
      • 原则:根据业务相关性进行划分,领域模型,微服务划分一般就是垂直分库
  • 水平角度(表结构一样)
    • 水平分库:把同个表的数据按照一定规则分到不同的数据库中,数据库在不同的服务器上
      • 好处: 多个数据库,降低了系统的IO和CPU压力
      • 原则
        • 选择合适的分片键和分片策略,和业务场景配合
        • 避免数据热点和访问不均衡、避免二次扩容难度大
    • 水平分表:同个数据库内,把一个表的数据按照一定规则拆分到多个表中,对数据进行拆分,不影响表结构
      • 单个表的数据量少了,业务SQL执行效率高,降低了系统的IO和CPU压力
      • 原则
        • 选择合适的分片键和分片策略,和业务场景配合
        • 避免数据热点和访问不均衡、避免二次扩容难度大

2.1垂直分表

  • 也就是“大表拆小表”,基于列字段进行的

  • 拆分原则一般是表中的字段较多,将不常用的或者数据较大,长度较长的拆分到“扩展表 如text类型字段

  • 访问频次低、字段大的商品描述信息单独存放在一张表中,访问频次较高的商品基本信息单独放在一张表中

  • 垂直拆分原则

    • 把不常用的字段单独放在一张表;

    • 把text,blob等大字段拆分出来放在附表中;

    • 业务经常组合查询的列放在一张表中

2.2垂直分库

  • 垂直分库针对的是一个系统中的不同业务进行拆分, 数据库的连接资源比较宝贵且单机处理能力也有限
  • 没拆分之前全部都是落到单一的库上的,单库处理能力成为瓶颈,还有磁盘空间,内存,tps等限制
  • 拆分之后,避免不同库竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO、磁盘,所以在高并发场景下,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
  • 垂直分库可以更好解决业务层面的耦合,业务清晰,且方便管理和维护
  • 一般从单体项目升级改造为微服务项目,就是垂直分库

2.3水平分表

  • 把一个表的数据分到一个数据库的多张表中,每个表只有这个表的部分数据

  • 核心是把一个大表,分割N个小表,每个表的结构是一样的,数据不一样,全部表的数据合起来就是全部数据

  • 针对数据量巨大的单张表(比如订单表),按照某种规则(RANGE,HASH取模等),切分到多张表里面去

  • 但是这些表还是在同一个库中,所以单数据库操作还是有IO瓶颈,主要是解决单表数据量过大的问题

  • 减少锁表时间,没分表前,如果是DDL(create/alter/add等)语句,当需要添加一列的时候mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待

2.4水平分库

  • 把同个表的数据按照一定规则分到不同的数据库中,数据库在不同的服务器上
  • 水平分库是把不同表拆到不同数据库中,它是对数据行的拆分,不影响表结构
  • 每个库的结构都一样,但每个库的数据都不一样,没有交集,所有库的并集就是全量数据
  • 水平分库的粒度,比水平分表更大

三、水平分库分表常见策略

3.1 Range

  • 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

例如: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

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)

3.2Hash取模

hash取模(Hash分库分表是最普遍的方案)

  • 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 
  • 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

四、实现方案ShardingSphere-JDBC

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

  • 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

  • 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

分库分表ShardingSphere-JDBC笔记整理

4.1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

4.2常见分片算法讲解

分片算法包括两部分: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。

4.3执行流程原理

执行过程为:SQL解析 -> SQL优化 -> SQL路由 -> SQL改写 -> SQL执行 -> 结果归并 ->返回结果

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