一、业务背景

随着业务量的增长，数据量会随之增长，单机情况下DB服务器会面临存储容量、连接数和处理能力的瓶颈，当数据量达到一定量级时，DDL变更时间变长，影响业务可用性，此时需要考虑分库分表，提高SQL性能。

阿里巴巴开发手册规定：单表数据量超过500万行或者单表容量超过2GB时，需要进行分库分表。

为什么是规定500万行？取决于硬件条件：MySQL会提前加载索引到内存中，当一张表的索引太大的时候，内存不够就会进行磁盘IO，这将极大的限制整个数据库的速度。

知识扩展：MySQL表大小限制

MySQL4.0之前，单表最大限制取决于存储引擎，MyISAM支持单表最大限制为 64 PB（67108864 GB）。MySQL4.0之后，支持InnoDB引擎（MySQL5.5 之后的默认存储引擎），Innodb存储数据的策略分为两种：

共享表空间存储方式：Innodb的所有数据保存在一个单独的表空间里面，而这个表空间可以由很多个文件组成，一个表可以跨多个文件存在，所以其大小限制不是文件大小的限制，而受限于表空间。官方指出 Innodb 表空间的最大限制为 64 TB。

独享表空间存储方式：每个表的数据以一个单独的文件（创建表时会自动生成一个xxx.ibd文件）来存放，此时的单表限制，就变成文件系统的大小限制了。文件系统大小受操作系统Block大小限制，Linux操作系统（如CentOS、RedHat）使用ext3文件系统，例如一个4KB大小的块最大能存放文件大小为2TB。

二、分表方案

当单表数据量很大，严重影响业务接口响应时间时（此时MySQL实例负载可能并不高），此时只需要分表。由表容量计算公式TABLE_SIZE = AVG_ROW_SIZE x ROWS，得出分表的两种方案：垂直分表（切分字段）和水平分表（切分记录）。

垂直分表方案

1. 冷热分离

依据二八定律（帕累托法则），频繁使用的字段往往只占所有字段中的一小部分，因此可以将高频使用字段的数据放在一张表，将剩余字段的数据放在另一张表。

查询：select a.entity_id , b.path_trace from table1 a, table2 b where a.id = b.id and a.entity_id = 101

特点：查询时如果没有使用中间件，对代码的改造量较大，并且容易出错，可能实际业务用的不多。

2. 拆分大字段

如果业务表中有必须的Text类型字段，可以将Text类型字段拆分到子表中进行存储。

查询：select a.seq_id, b.comment from table1 a, table2 b where a.id = b.id and a.seq_id = 101;

特点：大字段单独存储，提高sql查询性能。

水平分表方案

1. 按ID分表

依据业务的增长情况，估算一年后的数据量，将整个数据表拆分为n个子表（参考单表数据不超过500w行规定），拆分过程使用ID取模法，即id % n，将每个数据行拆到对应的子表中。

2. 按时间分表

根据业务规模，将时间作为粒度对表进行拆分。

每日表：只存储当天数据。

每月表：起一个定时任务将前一天的数据全部迁移到当月表中。

历史表：同样使用定时任务将超过30天的数据全部迁移到历史表中。

举例，按月维度分表：财务或者计费类系统会在月底统计当月账单，相关的业务执行完后表中的数据是静态化了，之后不会使用到这些数据，当月账单出完后，可以归档到历史库，供数仓ETL做分析报表，确认数据同步到历史库后库，可以从业务库中删除已同步月份的数据，释放表空间。

MySQL分区表

思路和按ID分表相近，只是使用MySQL内部已有的分区概念，基于HASH分区对分区个数进行取模运算。案例：

CREATE TABLE orders (id bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT'id',order_id varchar(20) NOT NULL COMMENT '订单ID',user_id bigint(20) NOT NULL COMMENT '用户ID',PRIMARY KEY(id, user_id), #分区键必须包含在主键中KEY idx_user_id(user_id)
)
PARTITION BY HASH(user id) #使用哈希分区，分区键user_id
PARTITIONS 20;  #20个分区

insert into orders(order_id, user_id) values('001',1000),('002',1001),('003',1002),('004',1003),('020',1019);

这样就创建了20个分区，对应磁盘上就是20个数据文件（orders#p#p0.ibd一直到orders#p#p19.ibd），来看一下SQL的执行过程。

从执行计划可以看到，通过分区键user_id过滤，直接可以定位到数据所在的分区 p19（user_id =1019 % 20 = 19，所以在p19分区上），进而去访问p19对应的数据文件 orders#p#p19.ibd 即可获得数据。

特点：使用MySQL内部实现 SQL 路由的功能，不用去改造业务代码。

三、分库方案

主从架构下，写操作都发生在Master节点，随着业务增长，很多接口RT变长，甚至超时，此时需要通过分库抗高并发。通常也有两种做法：按业务分库和按表分库。

1. 按业务分库

按业务分库其实是做服务拆分，在系统业务量很大的情况下，需求和功能会越来越多，此时需要考虑根据业务类型进行分库，比如将库存、交易、支付相关的接口独立开来。

特点：一个库被分成多个库，数据库写入能力提升，接口相应时间变短，同时提高了系统的稳定性。

2. 按表分库

基于垂直分表和水平分表，产生相应的垂直分库和水平分库，即将拆分后的子表存储在拆分后的子库中。垂直分库应用的较少，主要是水平分库。此时可以按ID进行分表，然后将相应的表划分到不同的RDS实例中。

具体查询时候，可以通过ID定位到时那个RDS实例，然后定位到具体的子表。

四、数据库中间件

目前市面上比较常见的数据库中间件按所属层级，主要分为proxy层类型的中间件和client类型的中间件。

• proxy层类型的中间件

该类型的数据库中间件单独部署在一台服务器上，它的优点是，对于系统来说透明，如果遇到中间件需要升级，只需要修改中间件层，缺点也比价明显，数据库中间件单独部署，增加了运维成本。

• client层类型的中间件

使用该类型的中间件，我们只需要在系统中引入一个jar包即可使用，无需额外部署，降低了运维成本，无需代理转发，但它的缺点是，当遇到版本升级时，需要每个系统都升级一遍。

常见的数据库中间件

目前比较常见的中间件包括以下几种：

• Cobar，阿里B2B团队开源，proxy层方案
• TDDL，淘宝团队，client层方案
• Atlas，360开源，proxy层方案
• Sharding-jdbc，当当开源，client层方案，支持分库分表、读写分离、分布式id生成
• Mycat，基于Cobar改造，proxy层方案，支持的功能非常完善，相比sharding-jdbc，只是缺少时间的历练

Cobar

Cobar中间件，属于 proxy 层方案，就是介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过 JDBC 驱动访问 Cobar 集群，Cobar 根据 SQL 和分库规则对 SQL 做分解，然后分发到 MySQL 集群不同的数据库实例上执行。该中间件早些年还在用，最近已经没什么人使用了，不支持读写分离、存储过程、跨库 join 和分页等操作。

TDDL

淘宝团队开发，属于 client 层方案。支持基本的 crud 语法和读写分离，但不支持 join、多表查询等语法。目前使用的也不多，因为还依赖淘宝的配置管理系统（diamond）。

Atlas

360 开源，属于 proxy 层方案，以前是有一些公司在用，但是现在用的公司较少了。

Sharding-jdbc

当当开源，属于 client 层方案，目前已经更名为 ShardingSphere。支持分库分表、读写分离、分布式 id 生成、柔性事务（最大努力通知事务、TCC 事务）。而且确实之前使用的公司会比较多一些，目前社区也还一直在开发和维护，还算是比较活跃，是一个可选方案。

小案例：Sharding-jdbc分库分表实践

参考：ShardingJDBC的分库分表实践 - 掘金

订单服务表t_order业务量比较大，现需要进行分库分表

• 分库：根据主键id的奇偶性进行分库，奇数id在ds0，偶数id在ds1
• 分表：根据day_date数值是2022还是2023进行分表

数据库配置

分别建两张表t_order_2022，t_order_2023到两个RDB实例的数据库

CREATE TABLE `t_order2022` (`id` bigint(32) NOT NULL,`user_id` int(11) DEFAULT NULL,`order_id` int(11) DEFAULT NULL,`cloumn` varchar(45) DEFAULT NULL,`day_date` char(8) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
CREATE TABLE `t_order2023` (`id` bigint(32) NOT NULL,`user_id` int(11) DEFAULT NULL,`order_id` int(11) DEFAULT NULL,`cloumn` varchar(45) DEFAULT NULL,`day_date` char(8) DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

项目依赖

org.apache.shardingspheresharding-jdbc-spring-boot-starter${sharding-sphere.version}

配置文件

server.port=10080spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1# 配置第一个数据库
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds0
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456# 配置第二个数据库
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds1
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456# 配置t_order表的分库策略spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.sharding-column=id# 自定义分库策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.example.shardingjdbc.config.MyDbPreciseShardingAlgorithm# 配置t_order的分表策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{2022..2023}
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=day_date# 自定义分表策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.example.shardingjdbc.config.MyTablePreciseShardingAlgorithm# 添加t_order表的id生成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type=SNOWFLAKE# 打开sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true# mybatis配置
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.example.shardingjdbc.po# 配置日志级别
logging.level.com.echo.shardingjdbc.dao=DEBUG

application.properties配置

tables:t_order:actualDataNodes: ds$->{0..1}.t_order$->{20212..2023}databaseStrategy:standard:preciseAlgorithmClassName: com.example.shardingjdbc.config.MyDbPreciseShardingAlgorithmshardingColumn: idkeyGenerator:column: idtype: SNOWFLAKElogicTable: t_ordertableStrategy:standard:preciseAlgorithmClassName: com.example.shardingjdbc.config.MyTablePreciseShardingAlgorithmshardingColumn: day_date

自定义分库分表规则类

package com.example.shardingjdbc.config;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;import java.util.Collection;
@Slf4j
public class MyDbPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm{/*** 分片策略* @param availableTargetNames 所有的数据源* @param preciseShardingValue SQL执行时传入的分片值* @return 返回*/@Overridepublic String doSharding(Collection availableTargetNames, PreciseShardingValue preciseShardingValue) {//真实节点availableTargetNames.forEach(a -> log.info("actual node db:{}", a));log.info("logic table name:{}, route column:{}" , preciseShardingValue.getLogicTableName(), preciseShardingValue.getColumnName());//精确分片log.info("column name:{}", preciseShardingValue.getValue());for (String availableTargetName : availableTargetNames) {Long value = preciseShardingValue.getValue();if (("ds"+value%2).equals(availableTargetName)) {return availableTargetName;}}return null;}
}

package com.example.shardingjdbc.config;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;import java.util.Collection;@Slf4j
public class MyTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm{/*** 自定义分表规则* @param availableTargetNames* @param preciseShardingValue* @return*/@Overridepublic String doSharding(Collection availableTargetNames, PreciseShardingValue preciseShardingValue) {//真实节点availableTargetNames.forEach(a -> log.info("actual node table:{}", a));log.info("logic table name:{}, route column:{}", preciseShardingValue.getLogicTableName(), preciseShardingValue.getColumnName());//精确分片log.info("column value:{}", preciseShardingValue.getValue());for (String availableTargetName : availableTargetNames) {if (("t_order"+preciseShardingValue.getValue()).equals(availableTargetName)) {return availableTargetName;}}return null;}
}

Mycat

基于 Cobar 改造的，属于 proxy 层方案，支持的功能非常完善，而且目前应该是非常火的而且不断流行的数据库中间件，社区很活跃，也有一些公司开始在用，相比于 Sharding jdbc 来说，年轻一些，经历的锤炼少一些。

小结

• 中小型公司选用 Sharding-jdbc，client 层方案轻便，而且维护成本低，不需要额外增派人手，而且中小型公司系统复杂度会低一些，项目也没那么多；
• 中大型公司最好还是选用 Mycat 这类 proxy 层方案，因为可能大公司系统和项目非常多，团队很大，人员充足，那么最好是专门指定一些人研究和维护 Mycat，然后大量项目直接透明使用即可。

五、分库后面临的问题

1. 跨库Join问题

分库之后，数据库分布在不同RDS实例中，根据MySQL开发规范，一般是禁止跨库Join。通常采用全局表和数据同步方案解决垮库Join问题。

• 全局表

使用MyCat做分库分表，有一个全局表概念，每个DataNode上有一份全量数据，例如一些数据字典表，数据很少修改，可以避免垮库Join的问题。

• 数据同步

将一份RDS实例上的数据同步到另一份上，解决垮库 Join问题。比较依赖同步工具的稳定性，如果同步有延迟会导致数据不一致，产生脏数据，需要做好风险评估和兜底。

2. 分布式事务

分布式事务常用的解决方案：

• 两阶段提交
• TCC
• 本地消息表（业界使用较多）
• 可靠消息最终一致性
• 最大努力通知

可靠消息最终一致性方案图

3.分布式全局唯一ID

如果每个拆分后的RDS实例使用自增ID作为主键，则会出现ID重复的问题，可以使用Snowflake算法生成唯一ID。

4.垮库函数处理

使用max、min、sum等进行统计和计算时，需要再每个分片数据源上进行相应的函数处理，然后将各个结果集进行二次处理，最终将处理结果返回。

六、总结

在实际开发过程中，遇到核心业务表增长过快的情况下，如果执行SQL语句出现了性能瓶颈，考虑分库分表。拆分策略需要结合具体的应用场景，选择合适的方案，从而支撑业务的快速增长和系统的快速迭代。