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标题: 上海校区【海量数据下分库分表最优方案】 [打印本页]
作者: 陈泽    时间: 2019-10-17 16:08
标题: 上海校区【海量数据下分库分表最优方案】
移动互联网时代，海量的用户每天产生海量的数量，比如：
以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
既然一张表无法搞定，那么就想办法将数据放到多个地方，目前比较普遍的方案有3个：
既然一张表无法搞定，那么就想办法将数据放到多个地方，目前比较普遍的方案有3个：
说明：只分库，或者只分表，或者分库分表融合方案都统一认为是分库分表方案，因为分库，或者分表只是一种特殊的分库分表而已。NoSQL比较具有代表性的是MongoDB，es。NewSQL比较具有代表性的是TiDB。
Why Not NoSQL/NewSQL?
首先，为什么不选择第三种方案NoSQL/NewSQL，我认为主要是RDBMS有以下几个优点：
- RDBMS生态完善；
- RDBMS绝对稳定；
- RDBMS的事务特性；
NoSQL/NewSQL作为新生儿，在我们把可靠性当做首要考察对象时，它是无法与RDBMS相提并论的。RDBMS发展几十年，只要有软件的地方，它都是核心存储的首选。
目前绝大部分公司的核心数据都是：以RDBMS存储为主，NoSQL/NewSQL存储为辅！互联网公司又以MySQL为主，国企&银行等不差钱的企业以Oracle/DB2为主！NoSQL/NewSQL宣传的无论多牛逼，就现在各大公司对它的定位，都是RDBMS的补充，而不是取而代之！
Why Not 分区?
我们再看分区表方案。了解这个方案之前，先了解它的原理：
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分区表是由多个相关的底层表实现，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
事实上，这个方案也不错，它对用户屏蔽了sharding的细节，即使查询条件没有sharding column，它也能正常工作（只是这时候性能一般）。不过它的缺点很明显：很多的资源都受到单机的限制，例如连接数，网络吞吐等！虽然每个分区可以独立存储，但是分区表的总入口还是一个MySQL示例。从而导致它的并发能力非常一般，远远达不到互联网高并发的要求！
至于网上提到的一些其他缺点比如：无法使用外键，不支持全文索引。我认为这都不算缺点，21世纪的项目如果还是使用外键和数据库的全文索引，我都懒得吐槽了！
所以，如果使用分区表，你的业务应该具备如下两个特点：
Why 分库分表?
最后要介绍的就是目前互联网行业处理海量数据的通用方法：分库分表。
虽然大家都是采用分库分表方案来处理海量核心数据，但是还没有一个一统江湖的中间件，笔者这里列举一些有一定知名度的分库分表中间件：
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备注：sharding-jdbc的作者张亮大神原来在当当，现在在京东金融。但是sharding-jdbc的版权属于开源社区，不是公司的，也不是张亮个人的！




其他比如网易，58，京东等公司都有自研的中间件。总之各自为战，也可以说是百花齐放。
但是这么多的分库分表中间件全部可以归结为两大类型：
CLIENT模式代表有阿里的TDDL，开源社区的sharding-jdbc（sharding-jdbc的3.x版本即sharding-sphere已经支持了proxy模式）。架构如下：

      


client arch
PROXY模式代表有阿里的cobar，民间组织的MyCAT。架构如下：
      

但是，无论是CLIENT模式，还是PROXY模式。几个核心的步骤是一样的：SQL解析，重写，路由，执行，结果归并。
笔者比较倾向于CLIENT模式，架构简单，性能损耗较小，运维成本低。
实战案例
分库分表第一步也是最重要的一步，即sharding column的选取，sharding column选择的好坏将直接决定整个分库分表方案最终是否成功。而sharding column的选取跟业务强相关，笔者认为选择sharding column的方法最主要分析你的API流量，优先考虑流量大的API，将流量比较大的API对应的SQL提取出来，将这些SQL共同的条件作为sharding column。例如一般的OLTP系统都是对用户提供服务，这些API对应的SQL都有条件用户ID，那么，用户ID就是非常好的sharding column。
这里列举分库分表的几种主要处理思路：
再以几张实际表为例，说明如何分库分表。


订单表
订单表几个核心字段一般如下：

订单表
以阿里订单系统为例（参考《企业IT架构转型之道：阿里巴巴中台战略思想与架构实现》），它选择了三个column作为三个独立的sharding column，即：order_id，user_id，merchant_code。user_id和merchant_code就是买家ID和卖家ID，因为阿里的订单系统中买家和卖家的查询流量都比较大，并且查询对实时性要求都很高。而根据order_id进行分库分表，应该是根据order_id的查询也比较多。
这里还有一点需要提及，多个sharding-column的分库分表是冗余全量还是只冗余关系索引表，需要我们自己权衡。
冗余全量的情况如下--每个sharding列对应的表的数据都是全量的，这样做的优点是不需要二次查询，性能更好，缺点是比较浪费存储空间（浅绿色字段就是sharding-column）

冗余全量
冗余关系索引表的情况如下--只有一个sharding column的分库分表的数据是全量的，其他分库分表只是与这个sharding column的关系表，这样做的优点是节省空间，缺点是除了第一个sharding column的查询，其他sharding column的查询都需要二次查询，这三张表的关系如下图所示（浅绿色字段就是sharding column）：

表之间的关系图
冗余全量表PK.冗余关系表
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总结：选择冗余全量表还是索引关系表，这是一种架构上的trade off，两者的优缺点明显，阿里的订单表是冗余全量表。


用户表
一般用户登录场景既可以通过mobile_no，又可以通过email，还可以通过username进行登录。但是一些用户相关的API，又都包含user_id，那么可能需要根据这4个column都进行分库分表，即4个列都是sharding-column。
账户表
与账户表相关的API，一般条件都有account_no，所以以account_no作为sharding-column即可。
复杂查询
上面提到的都是条件中有sharding column的SQL执行。但是，总有一些查询条件是不包含sharding column的，同时，我们也不可能为了这些请求量并不高的查询，无限制的冗余分库分表。那么这些条件中没有sharding column的SQL怎么处理？以sharding-jdbc为例，有多少个分库分表，就要并发路由到多少个分库分表中执行，然后对结果进行合并。具体如何合并，可以看笔者sharding-jdbc系列文章，有分析源码讲解合并原理。
这种条件查询相对于有sharding column的条件查询性能很明显会下降很多。如果有几十个，甚至上百个分库分表，只要某个表的执行由于某些因素变慢，就会导致整个SQL的执行响应变慢，这非常符合木桶理论。
更有甚者，那些运营系统中的模糊条件查询，或者上十个条件筛选。这种情况下，即使单表都不好创建索引，更不要说分库分表的情况下。那么怎么办呢？这个时候大名鼎鼎的elasticsearch，即es就派上用场了。将分库分表所有数据全量冗余到es中，将那些复杂的查询交给es处理。
淘宝我的所有订单页面如下，筛选条件有多个，且商品标题可以模糊匹配，这即使是单表都解决不了的问题（索引满足不了这种场景），更不要说分库分表了：
条件筛选
所以，以订单表为例，整个架构如下：
archeitecture
具体情况具体分析：多sharding column不到万不得已的情况下最好不要使用，成本较大，上面提到的用户表笔者就不太建议使用。因为用户表有一个很大的特点就是它的上限是肯定的，即使全球70亿人全是你的用户，这点数据量也不大，所以笔者更建议采用单sharding column + es的模式简化架构。
es+HBase简要
这里需要提前说明的是，solr+HBase结合的方案在社区中出现的频率可能更高，本篇文章为了保持一致性，所有全文索引方案选型都是es。至于es+HBase和solr+HBase孰优孰劣，或者说es和solr孰优孰劣，不是本文需要讨论的范畴，事实上也没有太多讨论的意义。es和solr本就是两个非常优秀且旗鼓相当的中间件。
es V.S. solr
如果抛开选型过程中所有历史包袱，单论es+HBase和solr+HBase的优劣，很明显后者是更好的选择。solr+HBase高度集成，引入索引服务后我们最关心，也是最重要的索引一致性问题，solr+HBase已经有了非常成熟的解决方案一一Lily HBase Indexer。
阿里云HBase for solr
es+HBase原理
刚刚讨论到上面的以MySQL为核心，分库分表+es的方案，随着数据量越来越来，虽然分库分表可以继续成倍扩容，但是这时候压力又落到了es这里，这个架构也会慢慢暴露出问题！
一般订单表，积分明细表等需要分库分表的核心表都会有好几十列，甚至上百列（假设有50列），但是整个表真正需要参与条件索引的可能就不到10个条件（假设有10列）。这时候把50个列所有字段的数据全量索引到es中，对es集群有很大的压力，后面的es分片故障恢复也会需要很长的时间。
这个时候我们可以考虑减少es的压力，让es集群有限的资源尽可能保存条件检索时最需要的最有价值的数据，即只把可能参与条件检索的字段索引到es中，这样整个es集群压力减少到原来的1/5（核心表50个字段，只有10个字段参与条件），而50个字段的全量数据保存到HBase中，这就是经典的es+HBase组合方案，即索引与数据存储隔离的方案。
Hadoop体系下的HBase存储能力我们都知道是海量的，而且根据它的rowkey查询性能那叫一个快如闪电。而es的多条件检索能力非常强大。这个方案把es和HBase的优点发挥的淋漓尽致，同时又规避了它们的缺点，可以说是一个扬长避免的最佳实践。
它们之间的交互大概是这样的：先根据用户输入的条件去es查询获取符合过滤条件的rowkey值，然后用rowkey值去HBase查询，后面这一查询步骤的时间几乎可以忽略，因为这是HBase最擅长的场景，交互图如下所示：
最后，对几种方案总结如下（sharding column简称为sc）：
-单个sc多个scsc+essc+es+HBase适用场景单一一般比较广泛非常广泛查询及时性及时及时比较及时比较及时存储能力一般一般较大海量代码成本很小较大一般一般架构复杂度简单一般较难非常复杂
总之，对于海量数据，且有一定的并发量的分库分表，绝不是引入某一个分库分表中间件就能解决问题，而是一项系统的工程。需要分析整个表相关的业务，让合适的中间件做它最擅长的事情。例如有sharding column的查询走分库分表，一些模糊查询，或者多个不固定条件筛选则走es，海量存储则交给HBase。
做了这么多事情后，后面还会有很多的工作要做，比如数据同步的一致性问题，还有运行一段时间后，某些表的数据量慢慢达到单表瓶颈，这时候还需要做冷数据迁移。总之，分库分表是一项非常复杂的系统工程。任何海量数据的处理，都不是简单的事情，做好战斗的准备吧！







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