返沪第一天

今天是2020年02月19日，是我返沪第一天，早上的体温是36.5，晚上的体温为36.6. 呵呵 -- 正常

说起返沪，海囧有木有。

回沪需要多转（转车三次）

从家开车到高铁站（这可是我第一次开车上高速，虽然我是一个老司机了（驾照到手好多年了）），这速度有点慢哦

乘高铁到成都，高铁都是隔人坐的，人好少。

转地铁到机场（包地铁的感觉有点爽）

飞机是满坐的，疫情也没挡住大家返沪的热情

磁悬浮只有列车员一人，大城市有点点可怕的感觉（呵呵）

回到小区，填写信息，告知自动在家隔离十四天。

以上都是昨天的海囧啦，以下才是主场：

在老家期间，阅读完一本书（非技术的），带回的技术书就翻看了几章，开车可以上路了（驾照大学期间就拿了，但之后从未开过车）。

今天，还未起床，居委会就打电话确认让隔离。

请假也要工作

一个早上三个工作会议（一个项目进度汇报，一个项目任务分配，一个与小伙伴沟通），下午协助公司解决线上线下遇到的一些杂七杂八的技术和非技术的问题。

隔离也要学习

为什么需要分库分表？（学习获取资料）

海量数据，数据库遇到瓶颈时，就需要分库分表。

MySQL 在 InnoDB 存储引擎下创建的索引都是基于 B+ 树实现的，所以查询时的 I/O 次数很大程度取决于树的高度，随着 B+ 树的树高增高，I/O 次数增加，查询性能也就越差。

当我们面对一张海量数据的表时，通常有分区、NoSQL 存储、分表分库等优化方案。分区的底层虽然也是基于分表的原理实现的，即有多个底层表实现，但分区依然是在单库下进行的，在一些需要提高并发的场景中的优化空间非常有限，且一个表最多只能支持 1024 个分区。面对日益增长的海量数据，优化存储能力有限。不过在一些非海量数据的大表中，我们可以考虑使用分区来优化表性能。

分区表是由多个相关的底层表实现的，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们也可以直接访问各个分区，存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样（所有的底层表都必须使用相同的存储引擎），分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个相同的索引，从存储引擎的角度来看，底层表和一个普通表没有任何不同，存储引擎也无须知道这是一个普通表，还是一个分区表的一部分。

而 NoSQL 存储是基于键值对存储，虽然查询性能非常高，但在一些方面仍然存在短板。例如，不是关系型数据库，不支持事务以及稳定性方面相对 RDBMS 差一些。虽然有些 NoSQL 数据库也实现了事务，宣传具有可靠的稳定性，但目前 NoSQL 还是主要用作辅助存储。

什么时候要分表分库？

分析完了分区、NoSQL 存储优化的应用，接下来我们就看看这讲的重头戏——分表分库。在我看来，能不分表分库就不要分表分库。在单表的情况下，当业务正常时，我们使用单表即可，而当业务出现了性能瓶颈时，我们首先考虑用分区的方式来优化，如果分区优化之后仍然存在后遗症，此时我们再来考虑分表分库。我们知道，如果在单表单库的情况下，当数据库表的数据量逐渐累积到一定的数量时（5000W 行或 100G 以上），操作数据库的性能会出现明显下降，即使我们使用索引优化或读写库分离，性能依然存在瓶颈。此时，如果每日数据增长量非常大，我们就应该考虑分表，避免单表数据量过大，造成数据库操作性能下降。面对海量数据，除了单表的性能比较差以外，我们在单表单库的情况下，数据库连接数、磁盘 I/O 以及网络吞吐等资源都是有限的，并发能力也是有限的。所以，在一些大数据量且高并发的业务场景中，我们就需要考虑分表分库来提升数据库的并发处理能力，从而提升应用的整体性能。

如何分表分库？ 通常，分表分库分为垂直切分和水平切分两种。垂直分库是指根据业务来分库，不同的业务使用不同的数据库。例如，订单和消费券在抢购业务中都存在着高并发，如果同时使用一个库，会占用一定的连接数，所以我们可以将数据库分为订单库和促销活动库。而垂直分表则是指根据一张表中的字段，将一张表划分为两张表，其规则就是将一些不经常使用的字段拆分到另一张表中。例如，一张订单详情表有一百多个字段，显然这张表的字段太多了，一方面不方便我们开发维护，另一方面还可能引起跨页问题。这时我们就可以拆分该表字段，解决上述两个问题。水平分表则是将表中的某一列作为切分的条件，按照某种规则（Range 或 Hash 取模）来切分为更小的表。水平分表只是在一个库中，如果存在连接数、I/O 读写以及网络吞吐等瓶颈，我们就需要考虑将水平切换的表分布到不同机器的库中，这就是水平分库分表了。

结合以上垂直切分和水平切分，我们一般可以将数据库分为：单库单表 - 单库多表 - 多库多表。在平时的业务开发中，我们应该优先考虑单库单表；如果数据量比较大，且热点数据比较集中、历史数据很少访问，我们可以考虑表分区；如果访问热点数据分散，基本上所有的数据都会访问到，我们可以考虑单库多表；如果并发量比较高、海量数据以及每日新增数据量巨大，我们可以考虑多库多表。

这里还需要注意一点，我刚刚强调过，能不分表分库，就不要分表分库。这是因为一旦分表，我们可能会涉及到多表的分页查询、多表的 JOIN 查询，从而增加业务的复杂度。而一旦分库了，除了跨库分页查询、跨库 JOIN 查询，还会存在跨库事务的问题。这些问题无疑会增加我们系统开发的复杂度。 分表分库之后面临的问题 然而，分表分库虽然存在着各种各样的问题，但在一些海量数据、高并发的业务中，分表分库仍是最常用的优化手段。所以，我们应该充分考虑分表分库操作后所面临的一些问题，接下我们就一起看看都有哪些应对之策。为了更容易理解这些问题，我们将对一个订单表进行分库分表，通过详细的业务来分析这些问题。假设我们有一张订单表以及一张订单详情表，每天的数据增长量在 60W 单，平时还会有一些促销类活动，订单增长量在千万单。为了提高系统的并发能力，我们考虑将订单表和订单详情表做分库分表。除了分表，因为用户一般查询的是最近的订单信息，所以热点数据比较集中，我们还可以考虑用表分区来优化单表查询。通常订单的分库分表要么基于订单号 Hash 取模实现，要么根据用户 ID Hash 取模实现。订单号 Hash 取模的好处是数据能均匀分布到各个表中，而缺陷则是一个用户查询所有订单时，需要去多个表中查询。由于订单表用户查询比较多，此时我们应该考虑使用用户 ID 字段做 Hash 取模，对订单表进行水平分表。如果需要考虑高并发时的订单处理能力，我们可以考虑基于用户 ID 字段 Hash 取模实现分库分表。这也是大部分公司对订单表分库分表的处理方式。

分布式事务问题在提交订单时，除了创建订单之外，我们还需要扣除相应的库存。而订单表和库存表由于垂直分库，位于不同的库中，这时我们需要通过分布式事务来保证提交订单时的事务完整性。通常，我们解决分布式事务有两种通用的方式：两阶事务提交（2PC）以及补偿事务提交（TCC）。有关分布式事务的内容，我将在第 41 讲中详细介绍。通常有一些中间件已经帮我们封装好了这两种方式的实现，例如 Spring 实现的 JTA，目前阿里开源的分布式事务中间件 Fescar，就很好地实现了与 Dubbo 的兼容。
跨节点 JOIN 查询问题用户在查询订单时，我们往往需要通过表连接获取到商品信息，而商品信息表可能在另外一个库中，这就涉及到了跨库 JOIN 查询。通常，我们会冗余表或冗余字段来优化跨库 JOIN 查询。对于一些基础表，例如商品信息表，我们可以在每一个订单分库中复制一张基础表，避免跨库 JOIN 查询。而对于一两个字段的查询，我们也可以将少量字段冗余在表中，从而避免 JOIN 查询，也就避免了跨库 JOIN 查询。
跨节点分页查询问题我们知道，当用户在订单列表中查询所有订单时，可以通过用户 ID 的 Hash 值来快速查询到订单信息，而运营人员在后台对订单表进行查询时，则是通过订单付款时间来进行查询的，这些数据都分布在不同的库以及表中，此时就存在一个跨节点分页查询的问题了。通常一些中间件是通过在每个表中先查询出一定的数据，然后在缓存中排序后，获取到对应的分页数据。这种方式在越往后面的查询，就越消耗性能。通常我们建议使用两套数据来解决跨节点分页查询问题，一套是基于分库分表的用户单条或多条查询数据，一套则是基于 Elasticsearch、Solr 存储的订单数据，主要用于运营人员根据其它字段进行分页查询。为了不影响提交订单的业务性能，我们一般使用异步消息来实现 Elasticsearch、Solr 订单数据的新增和修改。
全局主键 ID 问题在分库分表后，主键将无法使用自增长来实现了，在不同的表中我们需要统一全局主键 ID。因此，我们需要单独设计全局主键，避免不同表和库中的主键重复问题。使用 UUID 实现全局 ID 是最方便快捷的方式，即随机生成一个 32 位 16 进制数字，这种方式可以保证一个 UUID 的唯一性，水平扩展能力以及性能都比较高。但使用 UUID 最大的缺陷就是，它是一个比较长的字符串，连续性差，如果作为主键使用，性能相对来说会比较差。我们也可以基于 Redis 分布式锁实现一个递增的主键 ID，这种方式可以保证主键是一个整数且有一定的连续性，但分布式锁存在一定的性能消耗。我们还可以基于 Twitter 开源的分布式 ID 生产算法——snowflake 解决全局主键 ID 问题，snowflake 是通过分别截取时间、机器标识、顺序计数的位数组成一个 long 类型的主键 ID。这种算法可以满足每秒上万个全局 ID 生成，不仅性能好，而且低延时。
扩容问题随着用户的订单量增加，根据用户 ID Hash 取模的分表中，数据量也在逐渐累积。此时，我们需要考虑动态增加表，一旦动态增加表了，就会涉及到数据迁移问题。我们在最开始设计表数据量时，尽量使用 2 的倍数来设置表数量。当我们需要扩容时，也同样按照 2 的倍数来扩容，这种方式可以减少数据的迁移量。总结在业务开发之前，我们首先要根据自己的业务需求来设计表。考虑到一开始的业务发展比较平缓，且开发周期比较短，因此在开发时间比较紧的情况下，我们尽量不要考虑分表分库。但是我们可以将分表分库的业务接口预留，提前考虑后期分表分库的切分规则，把该冗余的字段提前冗余出来，避免后期分表分库的 JOIN 查询等。当业务发展比较迅速的时候，我们就要评估分表分库的必要性了。一旦需要分表分库，就要结合业务提前规划切分规则，尽量避免消耗性能的跨表跨库 JOIN 查询、分页查询以及跨库事务等操作。