面试官三连问：分库分表了解吧？业界有哪些常用方案？可能存在什么问题？

Posted 2021-03-31 Java面试那些事儿

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了面试官三连问：分库分表了解吧？业界有哪些常用方案？可能存在什么问题？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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     哈喽，各位新来的小伙伴们，大家好！由于公众号做了改版，为了保证公众号的资源能准时推送到你手里，大家记得将咱们的公众号 加星标置顶 ，在此真诚的表示感谢~

    
      
      
    
    
      
      
    
     
       
       
     

    
      
      
    
    
      
      
    
     
       
       
     
     
       
       
     正文如下：

# 数据库瓶颈

不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。

1.IO瓶颈

第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。

第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。

2.CPU瓶颈

第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。

第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。

# 分库分表

1.水平分库

概念：

以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。

结果：

每个库的结构都一样；
每个库的数据都不一样，没有交集；
所有库的并集是全量数据；

场景：

系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。

分析：

库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

2.水平分表

概念：

以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中。

结果：

每个表的结构都一样；
每个表的数据都不一样，没有交集；
所有表的并集是全量数据；

场景：

系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。

分析：

表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。

3.垂直分库

概念：

以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。

结果：

每个库的结构都不一样；
每个库的数据也不一样，没有交集；
所有库的并集是全量数据；

场景：

系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。

分析：

到这一步，基本上就可以服务化了。例如，随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再有，随着业务的发展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。

4.垂直分表

概念：

以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。

结果：

每个表的结构都不一样；
每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据；
所有表的并集是全量数据；

场景：

系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。

分析：

可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据（可能会冗余经常一起查询的数据）放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起（必须在一个数据库实例上）。关联数据，应该在业务Service层做文章，分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。

# 分库分表工具

sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；
TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；
Mycat：中间件。

注：工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。

# 分库分表步骤

根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。

# 分库分表问题

非partition key的查询问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。

1.端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询

映射法

基因法

注：写入时，基因法生成user_id，如图。关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。根据user_name查询时，先通过user_name_code生成函数生成user_name_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法。

2、端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询

映射法