• 为什么要分库分表
  • 用户请求量太大
    • 单服务器TPS、内存、IO都是有上限的，需要将请求打散分布到多个服务器
  • 单库数据量太大
    • 单库处理能力有限；单库所在服务器的磁盘空间有限；单库的操作IO有瓶颈
  • 单表数据量太大
    查询、插入、更新操作都会变慢；加字段、加索引、机器迁移都会产生高负载、影响服务

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• 如何解决
  • 垂直拆分
    • 垂直分库
      微服务架构，业务切割的足够独立，数据也会按照业务切分，保证业务数据隔离，大大提升了数据库的吞吐能力。
      
    • 垂直分表
      表中字段太多切包含大字段的时候，在查询是对数据库的IO、内存会受到影响，同时更新数据时，产生的binlog文件会很大，MySQL在主从同步时也会有延迟的风险。
      在这里插入图片描述
      
  • 水平拆分

    • 水平分表
      针对数据量巨大的单张表（如职位申请投递表，order），按照规则把一张表的数据切分到多张表里面去。但是这些表还是在同一个库中，所以库级别的数据库操作还是有IO瓶颈的。
      

    • 水平分库
      将单张表的数据切分到多个服务器上，每个服务器具有响应的库与表，只是表中数据集合不同。水平分库分表能够有效的缓解单机和单库的性能瓶颈和压力，突破IO、连接数、硬盘资源等瓶颈。
      

    • 水平分库规则：
      数据获取时，不跨库、不跨表，保证同一类数据都在同一个服务器上获取。

    • 水平分表规则：

      • RANGE（范围）
        时间：按照年、月、日切分。如 order_2022、order_202208、order_20220801
        地域：按照省或市切分。如 order_beijing
        大小：从0到100万一个表。
      • HASH（哈希）
        用户ID取模
      • 不同的业务使用的切分规则是不一样的，根据上面提到的切分规则，举例如下：
        • 站内信：
          • 用户维度：用户只能看到发送给自己的信息，其他用户是不可见的，这种情况下是按照用户ID hash分库，在用户查看历史记录翻页查询时，所有的查询请求都在同一个库内。
        • 用户表：
          • 范围法：以用户ID未划分依据，将数据水平切分到两个数据库实例，如：1到1000万在一张表1000万到2000万在一张表，这种情况会出现单表的负载较高。
          • 按照用户ID hash尽量保证用户数据均衡分到数据库中。
        • 流水表：
          • 时间维度：可以根据每天新增的流水来判断，选择按照年份分库，还是按照月份分库，甚至也可以按照日期分库。
        • 职位申请投递表->订单表：
          求职者（C端）投递企业（B端）的职位产生的记录称之为订单表。在线上的业务场景中，C端用户看自己的投递记录，可以看到每次的投递到了哪个状态；B端用户查看自己收到的简历，对于合适的简历会进行下一步沟通，同一个公司内的员工可以协作处理简历。
          为了同时满足C端和B端用户的业务场景，采用空间换时间，将一次的投递记录存为两份，C端的投递记录以用户ID为分片键，B端收到的简历按照公司ID为分片键。
          
        • 主键选择：
          分库分表继续使用主键自增，容易导致主键重复。
          • UUID：本地生成，不依赖数据库，缺点是因为太长和无序性导致索引树经常变更导致的性能太差。不推荐
          • SNOWFLAKE：百度的UidGenerator、美团的Leaf，都是基于SNOWFLAKE算法实现的。
        • 数据一致性：
          • 强一致性：XA协议 -> 并发能力差
          • 最终一致性：TCC、saga、Seata -> 并发能力强
        • 数据库扩容：
          • 成倍增加数据节点，基于平滑扩容 -> 2变4；4变8,8变16…
          • 成倍扩容后，表中的部分数据请求已被路由到其他节点上，可以清除。
        • 业务层改造：
          • 基于代理层方式：MyCat、Sharding-Proxy、MySQL Proxy -> 只需指定一个连接池
          • 基于应用层方式：Shardding-jdbc -> 需指定多个连接池
        • 分库后面临的问题：
          • 事务问题：一次投递需要插入两条记录，且分布在不同的服务器上，数据需保证一致性。
          • 跨库跨表的join问题
            • 全局表（字典表）：基础数据，所有库都拷贝一份。
            • 字段冗余：字段少可以使用字段冗余，就不用join查询。
            • 系统层组装：可以在业务层分别查询出来，然后组装起来，逻辑较复杂。
          • 额外的数据管理负担和数据运算压力：数据库扩容、维护成本变高。

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