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面试的时候，聊到高并发或者大数据，很多时候会聊到数据库分库分表相关的问题，因为你的数据库单机抗不了多少并发量，而且用户量上来之后，数据库容纳的数据量也是有限的。

如果单表数据量过大，SQL稍微复杂点，查询就会很慢。而且，现在稍微大点的互联网公司，分库分表都成为了标配。如果你现在出去面试，面试官问你分库分表相关的问题，你说你没做过，人家立马会觉得你没有高并发的经验，做的都是比较简单的业务系统。

MySQL单表通常500w条数据以内比较合适，不建议超过1000w，如果超过1000w了建议要做分库分表了。

比如常见的分库分表面试题：

• 为什么要分库分表？
  

• 用过哪些分库分表的中间件？
  

• 不同的分库分表中间件都有什么优缺点？
  

• 你们具体是如何对数据库进行进行垂直拆分或水平拆分的？
  

• 你们是如何把系统不停机迁移到分库分表的？

• 分库分表之后全局id咋生成？

一般开发一个新业务系统，由于需要快速打样，尽快上线，所以一开始基本都是单库系统。

图1 单库

可能业务发展迅猛，过了几个月，使用用户就达到了 1000 万！每天活跃用户数 100 万！每天单表数据量 10 万条！高峰期每秒最大请求达到 1000QPS！

现在大家感觉压力已经有点大了，为啥呢？因为每天多 10 万条数据，一个月就新增300 万条数据，现在咱们单表已经几百万数据了，马上就破千万了。

目前用户量还在不断增长，每天新增的数据量也在不断变多，照目前这个势头，系统恐怕坚持不了多久。业务系统倒是可以很容易的增加一些机器。

图2 业务系统增加机器

但大多数请求集中在20%的时间，80%的时间请求量还可以支撑。这20%时间段里，每秒并发量和在线用户量都达到峰值，对数据库的压力也是每天最大的时候。这时候，你可以在业务系统与MySQL数据库中间加一个MQ削峰，比如使用kafka，缓解一下过高的并发请求。假如高峰期每秒8000个请求，异步写系统每秒消费2000个请求。经过MQ削峰后，会在消息队列里缓存很多未执行的数据库操作，等待异步写系统慢慢的消费掉。

图3 MQ削峰

业务系统能够增加机器扩容，没什么问题，MQ削峰也能撑一撑，但瓶颈在于MySQL。主要有3个问题：

（1）MySQL单机扛不住高并发

（2）磁盘容量快慢了；

（3）SQL越跑越慢；

如果要让MySQL承担更高的并发，比如现在是8000请求/s，异步写系统也可以扩容到多台机器，MQ消费6000请求/s，这时候该怎么办？你首先得分库。

图4 分库

假如现在分了3个库，每个库的表和表结构都是一模一样的，MQ分为3个partition，每个异步写系统都只消费一个partition。每个异步写系统，会根据每条数据的某个id分发到各个数据库里去，比如是userId，每个userId相同的数据分发到同一台机器上去。

分库前单库每天可能增加100w数据，现在每个库增加30多万条数据。数据库可以承受的并发增加了3倍，数据库的磁盘使用率大大降低，本来一个库磁盘很快就写满了，现在大大降低了，同时SQL语句执行性能也提高了。

分库之后，每个表的数据库依旧很多，SQL语句执行起来性能依旧不高，所以还是要考虑分表，打造多库多表的系统。

千万不能因为技术原因制约了公司业务的发展。

分表

比如你单表都几千万数据了，你确定你能扛住么？肯定不行，单表数据量太大，会极大影响你的SQL执行的性能，大量的连接卡在MySQL等待执行，不仅会把你MySQL数据库拖垮，还会产生连锁反应，把你的业务系拖垮。一般来说，单表到几百万的时候，性能就会越来越差，你就得分表了。

分表是啥意思？

就是把一个表的数据放到多个表中，然后查询的时候你就查一个表。比如按照用户 id 来分表，将一个用户的数据就放在一个表中。然后操作的时候你对一个用户就操作那个表就好了。这样可以控制每个表的数据量在可控的范围内，比如每个表就固定在500万以内。

分库

分库是啥意思？就经验而言，单库最多支撑到并发2000，一定要扩容了，而且一个健康的单库并发值最好保持在每秒1000以内，不要太大。那么你可以将一个库的数据拆分到多个库中，访问的时候就访问一个库好了。

	分库分表前	分库分表后
并发情况	MySQL 单机部署，扛不住高并发	MySQL从单机到多机，能承受的并发增加了多倍
磁盘使用情况	MySQL 单机磁盘容量几乎撑满	拆分为多个库，数据库服务器磁盘使用率大大降低
SQL执行性能	单表数据量太大，SQL 越跑越慢	单表数据量减少，SQL 执行效率明显提升

常用的分库分表中间件以及优缺点

• ShardingSphere (Sharding-jdbc)

• Mycat

Sharding-Sphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案，属于client端方案，也就是你的业务系统只需要引用它的jar包，就可以使用了。Sharding-Sphere目前社区也还一直在开发和维护，还算是比较活跃，个人认为算是一个现在也可以选择的方案。

mycat是基于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了。但是确实相比于 Sharding jdbc 来说，年轻一些，经历的锤炼少一些。

比较：

Sharding-Sphere这种client端方案的优点在于不用部署，运维成本低，不需要代理层的二次转发请求，性能很高，但是如果遇到升级啥的需要各个业务系统都重新升级版本再发布，各个系统都需要耦合Sharding-Sphere即可。

Mycat 这种proxy层方案的缺点在于需要单独部署，自己运维一套中间件，运维成本高，但是好处在于对于各个项目是透明的，如果需要升级只需要单独升级mycat就行了。

通常来说，这两个方案其实都可以选用，但是个人建议中小型公司选用 Sharding-Sphere，client 层方案轻量级，而且维护成本低，不需要额外增派人手去维护，而且中小型公司系统复杂度会低一些，项目也没那么多。

但是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，那么最好是专门弄个人来研究和维护Mycat，然后各个项目直接透明使用即可。

你们是如何对数据库进行垂直拆分或水平拆分的？

水平拆分的意思，就是把一个表的数据给弄到多个库的多个表里去，但是每个库的表结构都一样，只不过每个库表放的数据是不同的，所有库表的数据加起来就是全部数据。水平拆分的意义，就是将数据均匀放更多的库里，然后用多个库来扛更高的并发，还有就是用多个库的存储容量来进行扩容。

图5 水平拆分

垂直拆分，就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样，每个库表都包含部分字段。

一般来说，会将访问频率很高的字段放到一个表里去，然后将访问频率很低的字段放到另外一个表里去。因为数据库是有缓存的，你访问频率高的行字段越少，就可以在缓存里缓存更多的行，性能就越好。这个一般在表层面做的较多一些。

图6 垂直拆分

假如有600w数据，现在要分库分表，综合来看分库分表可能是这样的：

图7 分库分表示意图

常见的分库分表是，是根据某个id取模先定位到库，再定位到表的。可以根据userId和orderId取模。也可以根据数据的range去分库分表，比如根据数据的创建时间。

引入了分库分表中间件，那么我们的系统就不用自己考虑每条数据路由到哪个库哪张表了。就可以直接将SQL丢给分库分表中间件，由它根据配置，路由到相应的库和表里去，此时MQ和异步写系统也可以去掉了，因为分库分表后，相当于每个业务系统承担的压力就大大减小了。

图8 分库分表示意图

总结：

本文分享了分库分表的由来，业务不断发展的驱动下，改造系统分库分表是架构升级的必经之路。同时讲了业内常用的分库分表中间件ShardingSphere和Mycat以及他们的优缺点，最后分享了如何对数据库进行垂直拆分和水平拆分，以及具体分库分表数据路由方法。

END

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