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本篇文章給大家分享的是有關 OLTP 場景下的數據分布式設計原則是怎樣的，丸趣 TV 小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著丸趣 TV 小編一起來看看吧。

前言

最近幾年做分布式項目，很多工作是關于 OLTP(聯機交易系統)場景下數據分布式架構的，疫情期間正好整理下這方面的一些設計與實踐。為避免篇幅太長，本文分為設計篇和技術篇，設計篇主要偏向數據拆分的理論與方法，還有一些原則與經驗。技術篇則主要會介紹分庫分表中間件的設計與使用實踐，以及如何構建一個完整的分布式數據服務平臺。

一般來說做分布式架構，應用層是好做分布式的，因為往往都是無狀態的(或者通過將數據轉移到 DB、緩存、MQ 等方式來實現無狀態)，只需在流量入口、即在應用前面加一個負載均衡即可(例如 Nginx、HAProxy、F5)，這在大單體架構也多已具備。所以一般我們說分布式架構，一個重要的部分就是要做數據的分布式化。

傳統單體集中式架構

數據的分布式不像應用那么簡單，因為各節點的數據可能是不一樣的，需要進行路由、解決多副本一致性，甚至多寫沖突等問題。雖然實現方案復雜，不過數據的分布式本質上就兩種樸素思想：復制和分片。復制技術在傳統關系數據庫中也很常見，主要用來做主備、雙活，例如  MySQL Replication、Oracle DataGuard 等。分片在數據庫里也有對應產品。例如 MySQL Fabric、Oracle  Sharding，但與復制相比，這些數據庫廠商對應的分片方案卻一直沒有被大眾廣泛接受。

在 NewSQL 數據庫中往往都內置了 sharding 機制，而且都基于 paxos、raft 算法來保證復制一致性，關于分庫分表與 NewSQL 方案對比選型，可參見我之前一篇文章《分庫分表  vs NewSQL 數據庫》。

在 OLTP 場景下，復制和分片思想應用在傳統關系數據庫上，有兩個更為人熟知的名字，分庫分表與讀寫分離。

分庫分表，就是對原來單一數據庫表進行拆分，是基于傳統關系數據庫實現分布式架構轉型的一個主要方式，因此首先第一個問題：

為什么拆分? 什么時候需要拆分?

容量、性能、橫向擴展、微服務

單機數據庫的存儲、CPU、內存等資源都存在上限瓶頸，當數據量、訪問量到達一定量級后，性能則會急劇下降，也就是說通過 scale  up 這種垂直擴展的方式是一個上限的，而且成本是較高的。

如果要實現 scale out 橫向擴展，就需要把原來一張表的數據拆分到多張物理庫表中存儲(水平拆分)。

另外如果是微服務架構，拆分后的服務歸屬不同的系統，對應不同的數據庫，其實就已經進行了垂直拆分。

拆分方式有哪些?

1、垂直拆分

垂直拆分一般更加貼近業務的拆分方式，在做微服務時使用最多的就是這種方式，具體會根據 DDD(領域驅動設計)技術或者業務能力進行拆分，一般有界上下文確定了，拆分規則也就比較明確了。

這種方式對應用侵入性較小，往往只需要配置各自獨立數據庫 (可能是物理機，也可能只是不同的實列) 即可，最多做一個多數據源選擇的數據訪問層。

另外還有一種垂直拆分的場景是由于冷熱數據，同一行數據的不同列訪問頻率差別很大，或者是有些 Text、Blob 等大字段影響讀寫效率，這時也會將這些列拆分到不同表中。這種方式一般不常見，很多時候是在做性能優化時會考慮。

垂直拆分

垂直拆分的優點：

拆分后業務清晰，拆分規則明確。往往是按照系統或者交易的

系統之間整合或擴展容易

數據維護簡單、架構復雜度低

垂直拆分的缺點：

部分業務表無法 join，只能在應用層通過接口方式解決

受每種業務不同的限制存在單庫性能瓶頸

往往會產生分布式事務場景

由于垂直切分是按照業務的分類將表分散到不同的庫，所以有些業務表會過于龐大，存在單庫讀寫與存儲瓶頸，這時就需要水平拆分來做解決。

2、水平拆分

水平拆分更加技術化，將一張表的數據分布到多張庫與表中，具體方式可分為：只分庫、只分表、分庫又分表。例如 order 表，只分庫(ds1.order、ds2.order hellip;dsk.order)，只分表(ds.order_0、ds.order_1 hellip;ds.order_n)，分庫又分表(ds1.order_0、ds2.order_1 hellip;dsk.order_n)。

水平拆分

水平拆分的優點：

如果操作數據分布在同一庫中，可以支持 join、子查詢等復雜 SQL

解決了單庫性能瓶頸，支持橫向擴展

由于應用未拆分，如果有分布式數據訪問層，則應用改造較少

水平拆分的缺點：

拆分規則、分庫分表數量需要精心設計

如果涉及多個庫，會產生分布式事務場景

數據擴容時數據遷移工作量較大

跨庫 join 往往需要應用實現，性能較差

數據合并、聚合、分頁等無法由數據庫直接支持

數據庫有分區表還要分庫分表嗎?

傳統關系數據庫的分區表本質上還是共享 cpu、內存，所以仍然面臨著 scale  up 的問題，而且分區表支持的分區鍵往往也不夠靈活。但新的一些 NewSQL 分布式數據庫，如 OceanBase 的分區表分散在不同的存儲節點上，從而避免單機性能瓶頸問題。

拆分具體步驟

1、確定拆分方式

根據業務特性選擇合適的拆分方式，一般結合使用。

1)垂直拆分

場景：字段長度、訪問頻率差別較大字段表、微服務化

注意：需要在同事務中操作的表盡量不要做拆分

2)水平拆分

場景：數據量較大，超過單表、單庫性能

注意：是否有跨庫事務，是否有非分片鍵操作表的場景，會涉及到庫表掃描交易

2、確定拆分字段

1)垂直拆分表、字段

按照功能模塊進行拆分直接按表即可，如果是拆分部分列，則需添加關聯列甚至冗余列。

2)水平拆分字段

確保 拆分表都有分片鍵，多為主鍵或唯一索引，這些列中需包含分片信息。如果請求中未包含分片信息，則需要一個全局的路由表。

3、確定拆分規則

1)范圍 Range

適合按照一定規律有序遞增的業務字段，例如日期、流水 ID 等，這種方式，例如 0 -9999- 庫 1，10000~19999- 庫 2   hellip;;20150101-20161231- 庫 1，20170101-20171231- 庫 2 hellip;。

這種方式天然支持水平擴展，方便進行冷熱分離、歸檔，按需擴容方便，但負載容易不均衡，如果單庫壓力大，則也需數據遷移。

2)哈希 Hash

數據分布比較均衡，一般通過 mod 庫 / 表數量計算路由，本質上一種預分配，因此擴容時需要進行數據遷移，通常有一致性哈希、成倍擴容法。

3)應用自定義

由應用自定義路由規則，配置有分片 ID 對應的庫表序號，可以通過路由表、配置文件或其它自定義算法。這種方式靈活度最高，容易實現動態改變。

在我們項目中是 1、2、3 方式都有使用。

4、確定拆分數量

1)假設目標數據量為 T(根據業務發展需求預估)

2)單表數據量建議 P(例如 MySQL 為 500w)，分表數量 =T/P

3)目前配置典型業務場景下，單庫性能穩定前提下對應的數據容量上限 L

單庫性能可以根據 cpu(80% 以上)、磁盤 IO(磁盤使用率 100%  iowait 出現并逐步增大)、交易 tps 穩定性 (出現 tps 大幅度波動) 等系統指標確定其瓶頸狀態從而得到容量上限的評估。

4)分庫數量 =T/L

庫表的數量關系到未來擴容、以及運維需求，不宜太多也不宜太少，以上主要是從容量角度去計算，實際場景下還需要結合硬件成本預算、數據清理歸檔策略等因素綜合考慮。

拆分后怎么擴容?

1、垂直擴容

垂直拆分后，如果某個應用的數據庫壓力太大，可通過增加其資源配置 (CPU、內存、PCIE) 進行垂直擴容。

2、水平擴容

水平拆分下可以通過增加數據庫服務器進行擴容。這種方式需要進行數據遷移，如果一致性哈希則遷移就近節點數據，如果是成倍擴容時則需遷移所有節點一半數據。

一致性哈希模式雖然遷移的數據量較小，但容易造成數據的冷熱不均，因此我們項目中采用的成倍擴容方式，具體方式是提前將表分出來，例如分成 128 張表，項目初期將這些表均勻分布在 4 臺數據庫服務器，隨著業務增加數據量增長，擴容到 8 臺數據庫，只需要將原 4 臺數據庫各自一半數量的表遷出到新增的 4 臺服務器，然后修改 SQL 路由即可。

成倍擴容：應對整體數據量增長，擴容后物理機是原有 2 倍

如果是單臺數據庫有熱點數據壓力，也可以只將該庫一部分數據遷移出新擴容的庫。

單庫擴容：應對某個切片數據增長過快，擴容到獨立的物理機

拆分后面臨的問題

引入分布式事務的問題

跨庫 Join 的問題

多庫合并排序分頁問題

SQL 路由、重寫問題

多數據源管理問題

多維度拆分后帶來的數據匯總查詢等操作問題

解決方式：

盡可能避免分布式事務、跨節點 join、排序場景

避免使用數據庫分布式事務，提供柔性事務支持(冪等、沖正、可靠性消息、TCC)

由應用層解決 join 問題

提供分布式數據訪問層

匯總庫、二級索引庫、小表廣播

關于分布式數據訪問層在技術篇進行詳細介紹。

讀寫分離

在實際業務場景中，對數據庫的讀寫頻率是不一樣的。有的是寫多讀少，例如交易流水表; 有的是讀寫均衡，例如訂單表; 有的則是讀多寫少，如客戶、信息以及配置等信息表。

數據分片解決的是單點性能瓶頸和橫向擴展能力，適合寫壓力比較大的場景。而讀多寫少的這類場景，如果單庫容量可以滿足，則可通過讀寫分離來解決讀壓力大的問題。具體可以把寫操作路由到主庫，讀操作按照權重、機房等分散在主庫和各個從庫。

讀寫分離

讀寫分離模式下需要注意幾點：

1)主從延遲。在從庫上讀比主庫數據有一定時延(一般在毫秒級別，寫壓力大時可能在秒級別)，所以選擇這種方式時業務上要允許一定的數據時延，例如一般對外查詢類交易都使用這種方式。

2)同一事務中，不能在從庫讀取數據，因為可能由于數據延時讀取到臟數據，違背事務的一致性，所以必須在主庫讀取。在實際開發時，數據訪問層可根據是否關閉事務自動提交來自動判斷是否必須在主庫讀。

3)對于數據延遲容忍度很低的查詢交易，可以在開發時單獨再封裝一個從主庫查詢的接口，或者在入參增加“是否需要強一致”標志，交易實現時根據該標志選擇從主庫還是從庫讀。

在實際項目中分庫分表和讀寫分離方式都有場景在用，但注意一般情況下避免使用分庫分表 + 讀寫分離這種復雜方案，因為分庫分表后讀寫壓力也不會太大了。

原則與經驗

數據分布式是個系統工程，需要從領域建模、場景劃分、數據訪問、數據遷移擴容等多方面綜合考慮，在落地實現前要從全局做好設計，這里簡單列下我們的一些設計原則與經驗：

1)用簡單的方案解決問題。能不切分盡量不要切分，切莫為了分布式而拆分。讀寫分離能解決問題，就不分庫分表。

2)切分一定要選擇合適切分規則(能保證 90% 交易不會跨分片)，梳理好所有場景，提前規劃好再實施。

3)數據訪問層設計上功能要強大，但一定明確使用場景，切忌無腦濫用。比如我們項目中數據訪問中間件雖然支持分布式事務 XA，但一般并不推薦使用; 支持 DDL，但聯機交易時禁止使用; 支持多庫鏈式事務提交，但默認只支持嚴格單庫事務。

4)制定應用開發規范，明確 SQL 使用限制與要求，SQL 要盡量簡單。例如我們項目使用 MySQL，部署在 PC  Server 上，單機性能相比小型機上 DB2、Oracle 差很多，因此禁止使用觸發器、外鍵、join，SQL 操作必須攜帶索引與拆分列(數據訪問層也會校驗)，主鍵必須是自增等等。

5)盡量使用柔性事務解決跨庫與跨系統事務問題。能用 MQ 最終一致性就別用 Saga、TCC。

以上就是 OLTP 場景下的數據分布式設計原則是怎樣的，丸趣 TV 小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注丸趣 TV 行業資訊頻道。