數據庫中間件之分庫分表

切入層次

① 編碼層

② 框架層

③ 驅動層

④ 代理層

⑤ 實現層

驅動層和代理層對比

驅動層特點

代理層特點

共同點

使用限制

產品

流程解決方案

信息收集

前期準備

實施階段

題外話

數據庫中間件之分庫分表

恭喜你，貴公司終于成長到一定規模，需要考慮高可用，甚至分庫分表了。但你是否知道分庫分表需要哪些要素？拆分過程是復雜的，提前計劃，不要等真正開工，各種意外的工作接踵而至，以至失控。

本文意圖打開數據庫中間件的廣度，而不考慮實現深度，至于庫表垂直和水平分的概念和緣由，不做過多解釋。所以此文面向的是有一定研發經驗，正在尋找選型和拆分流程的專業人士。

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切入層次

以下，范圍界定在JAVA和MySQL中。我們首先來看一下分庫分表切入的層次。

① 編碼層

在同一個項目中創建多個數據源，采用if else的方式，直接根據條件在代碼中路由。Spring中有動態切換數據源的抽象類，具體參見AbstractRoutingDataSource。

如果項目不是很龐大，使用這種方式能夠快速的進行分庫。但缺點也是顯而易見的，需要編寫大量的代碼，照顧到每個分支。當涉及跨庫查詢、聚合，需要循環計算結果并合并的場景，工作量巨大。

如果項目裂變，此類代碼大多不能共用，大多通過拷貝共享。長此以往，碼將不碼。

② 框架層

這種情況適合公司ORM框架統一的情況，但在很多情況下不太現實。主要是修改或增強現有ORM框架的功能，在SQL中增加一些自定義原語或者hint來實現。

通過實現一些攔截器（比如Mybatis的Interceptor接口），增加一些自定義解析來控制數據的流向，效果雖然較好，但會改變一些現有的編程經驗。

很多情況要修改框架源碼，不推薦。

③ 驅動層

基于在編碼層和框架層切入的各種缺點，真正的數據庫中間件起碼要從驅動層開始。什么意思呢？其實就是重新編寫了一個JDBC的驅動，在內存中維護一個路由列表，然后將請求轉發到真正的數據庫連接中。

像TDDL、ShardingJDBC等，都是在此層切入。

包括Mysql Connector/J的Failover協議 (具體指“load balancing”、“replication”、“farbic”等）， 也是直接在驅動上進行修改。

請求流向一般是這樣的：

④ 代理層

代理層的數據庫中間件，將自己偽裝成一個數據庫，接受業務端的鏈接。然后負載業務端的請求，解析或者轉發到真正的數據庫中。

像MySQL Router、MyCat等，都是在此層切入。

請求流向一般是這樣的：

⑤ 實現層

SQL特殊版本支持，如Mysql cluster本身就支持各種特性，mariadb galera cluster支持對等雙主，Greenplum支持分片等。

需要換存儲，一般是解決方案，就不在討論之列了。

技術最終都會趨于一致，選擇任何一種、都是可行的。但最終選型，受開發人員熟悉度、社區活躍度、公司切合度、官方維護度、擴展性，以及公司現有的數據庫產品等多方位因素影響。選擇或開發一款合適的，小伙伴們會幸福很多。

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驅動層和代理層對比

通過以上層次描述，很明顯，我們選擇或開發中間件，就集中在驅動層和代理層。在這兩層，能夠對數據庫連接和路由進行更強的控制和更細致的管理。但它們的區別也是明顯的。

驅動層特點

僅支持JAVA，支持豐富的DB

驅動層中間件僅支持Java一種開發語言，但支持所有后端關系型數據庫。如果你的開發語言固定，后端數據源類型豐富，推薦使用此方案。

占用較多的數據庫連接

驅動層中間件要維護很多數據庫連接。比如一個分了10個 庫 的表，每個java中的Connection要維護10個數據庫連接。如果項目過多，則會出現連接爆炸（我們算一下，如果每個項目6個實例，連接池中minIdle等于5，3個項目的連接總數是 10*6*5*3 = 900 個）。像Postgres這種每個連接對應一個進程的數據庫，壓力會很大。

數據聚合在業務實例執行

數據聚合，比如count sum等，是通過多次查詢，然后在業務實例的內存中進行聚合。

路由表存在于業務方實例內存中，通過輪詢或者被動通知的途徑更新路由表即可。

集中式管理

所有集群的配置管理都集中在一個地方，運維負擔小，DBA即可完成相關操作。

典型實現

代理層特點

異構支持，DB支持有限

代理層中間件正好相反。僅支持一種后端關系型數據庫，但支持多種開發語言。如果你的系統是異構的，并且都有同樣的SLA要求，則推薦使用此方案。

運維負擔大

代理層需要維護數據庫連接數量有限（MySQL Router那種粘性連接除外）。但作為一個獨立的服務，既要考慮單獨部署，又要考慮高可用，會增加很多額外節點，更別提用了影子節點的公司了。另外，代理層是請求唯一的入口，穩定性要求極高，一旦有高耗內存的聚合查詢把節點搞崩潰了，都是災難性的事故。

典型實現

共同點

篇幅有限，不做過多討論。訪問各中間件宣傳頁面，能夠看到長長的Feature列表，也就是白名單；也能看到長長的限制列表，也就是黑名單。限定了你怎么玩，在增強了分布式能力后，分庫分表本身就是一個閹割的數據庫。

使用限制

確保數據均衡

拆分數據庫的數據盡量均勻，比如按省份分user庫不均勻，按userid取模會比較均勻

不用深分頁

不帶切分鍵的深分頁，會取出所有庫所取頁數之前的所有數據在內存排序計算。容易造成內存溢出。

減少子查詢

子查詢會造成SQL解析紊亂，解析錯誤的情況，盡量減少SQL的子查詢。

事務最小原則

盡量縮小單機事務涉及的庫范圍，即盡可能減少夸庫操作，將同類操作的庫/表分在一起

數據均衡原則

拆分數據庫的數據盡量均勻，比如按省份分user庫不均勻，按userid取模會比較均勻

特殊函數

distinct、having、union、in、or等，一般不被支持?；蛘弑恢С?，使用之后會增加風險，需要改造。

產品

建議聚焦在MyCat和ShardingJDBC上。另外，還有大量其他的中間件，不熟悉建議不要妄動。數據庫中間件不好維護，你會發現大量半死不活的項目。

以下列表，排名不分先后，有幾個是只有HA功能，沒有拆分功能的：

Atlas、Kingshard、DBProxy、mysql router、MaxScale、58 Oceanus、ArkProxy、Ctrip DAL、Tsharding、Youtube vitess、網易DDB、Heisenberg、proxysql、Mango、DDAL、Datahekr、MTAtlas、MTDDL、Zebra、Cobar、Cobar

汗、幾乎每個大廠都有自己的數據庫中間件（還發現了幾個喜歡拿開源組件加公司前綴作為產品的），只不過不給咱用罷了。

流程解決方案

無論是采用哪個層面切入進行分庫分表，都面臨以下工作過程。

信息收集

統計影響的業務和項目

項目范圍越大，分庫難度越高。有時候，一句復雜的SQL能夠涉及四五個業務方，這種SQL都是需要重點關注的。

確定分庫分表的規模，是只分其中的幾張表，還是全部涉及。分的越多，工作量越大，幾乎是線性的。

還有一些項目是牽一發動全身的。舉個例子，下面這個過程，影響的鏈路就不僅是分庫這么簡單了。

確定參與人員

除了分庫分表組件的技術支持人員，最應該參與的是對系統、對現有代碼最熟悉的幾個人。只有他們能夠確定哪些SQL該廢棄掉、SQL的影響面等。

確定分庫分表策略

確定分庫分表的維度和切分鍵。切分鍵（就是路由數據的column）一旦確定，是不允許修改的，所以在前期架構設計上，應該首先將其確立下來，才能進行后續的工作；數據維度多意味著有不同的切分鍵，達到不同條件查詢的效果。這涉及到數據的冗余（多寫、數據同步），會更加復雜。

前期準備

數據規整

庫表結構不滿足需求，需要提前規整。比如，切分鍵的字段名稱不同或者類型各異。在實施分庫分表策略時，這些個性會造成策略過大不好維護。

掃描所有SQL

將項目中所有的SQL掃描出來，逐個判斷是否能夠按照切分鍵正常運行。在判斷過程中肯定會有大量不合規的SQL，則都需要給出改造方案，這是主要的工作量之一。

驗證工具支持

直接在原有項目上進行改動和驗證是可行的，但會遇到諸多問題，主要是效率太低。我傾向于首先設計一些驗證工具，輸入要驗證的SQL或者列表，然后打印路由信息和結果進行判斷。

技術準備

建議以下提到的各個點，都找一個例子體驗一下，然后根據自己的團隊預估難度。

以下：中間件所有不支持的SQL類型 整理容易造成崩潰的注意事項 不支持的SQL給出處理方式 考慮一個通用的主鍵生成器 考慮沒有切分鍵的SQL如何處理 考慮定時任務等掃全庫的如何進行遍歷 考慮跨庫跨表查詢如何改造 準備一些工具集

實施階段

數據遷移

分庫分表會重新影響數據的分布，無論是全量還是增量，都會涉及到數據遷移，所以Databus是必要的。

一種理想的狀態是所有的增刪改都是消息，可以通過訂閱MQ進行雙寫。

但一般情況下，仍然需要去模擬這個狀態，比如使用Canal組件。

怎么保證數據安全的切換，我們分其他章節進行討論。

充足的測試

分庫分表必須經過充足的測試，每一句SQL都要經過嚴格的驗證。如果有單元測試或者自動化測試工具，完全的覆蓋是必要的。一旦有數據進行了錯誤的路由，尤其是增刪改，將會創造大量的麻煩。

在測試階段，將驗證過程輸出到單獨的日志文件，充足測試后review日志文件是否有錯誤的數據流向。

SQL復驗

強烈建議統一進行一次SQL復驗。主要是根據功能描述，確定SQL的正確性，也就是通常說的review。

演練

在非線上環境多次對方案進行演練，確保萬無一失。

制定新的SQL規范

分庫分表以后，項目中的SQL就加了枷鎖，不能夠隨意書寫了。很多平常支持的操作，在拆分環境下就可能運行不了了。所以在上線前，涉及的SQL都應該有一個確認過程，即使已經經過了充足的測試。

題外話

沒有支持的活別接，干不成。

分庫分表是戰略性的技術方案，很多情況無法回退或者回退方案復雜。如果要拆分的庫表涉及多個業務方，公司技術人員復雜，CTO要親自掛帥進行協調，并有專業仔細的架構師進行監督。沒有授權的協調人員會陷入尷尬的境地，導致流程失控項目難產。

審核編輯：劉清