背景

在日益数据量增长的情况下，影响数据库的读写性能，我们一般会有分库分表的方案和使用newSql方案，newSql如TIDB。那么为什么需要使用TiDB呢？有什么情况下才用TiDB呢？解决传统分库分表的什么问题呢？还会解释一些关键点和踩坑点。下面我会用比较白话的形式解读，当做对TiDB进行推广。

目前痛点

目前分库表无论使用原生JDBC+ThreadLocal方案，还是使用中间件proxy、还是SDK嵌入代码的形式，即使用sharding-jdbc、zdal、mycat都存在着以下问题。

1. 分库分表算法方案的选型

2. 分库分表后带来的后续维护工作，每次增加节点，都需要申请磁盘、机器

3. 新增节点需要进行停机、然后迁移数据，停机迁移对线上用户造成实时的读写影响。迁移失败还有代码回滚。迁移前还要等mysql没有binlog产生后才能迁移。

4. 分库分表后，跨库一致性问题，都是使用最终一致性，代码维护繁琐。

5. 数据存储压力、数据存放量偏移于某个节点

6. 数据索引查询效率

目的

希望解决上述痛点

TiDB整体架构

TiDB是一种分布式数据库。其实形式上来讲比较像Hadoop的做法，把数据分布在不同的机器上，并且有副本，有负责计算的机器、也由负责存储的机器。

入口层为tidb-server，图中TiDB，是客户端接入的入口，负责处理请求接口，这一层对存储要求不高，用于计算所以对CPU要求高，还有记录每个region的负责的范围。第二层是PD，负责调度，如zookeeper的形式，负责数据迁移的调度、选举的调度。第三层是tikv，也叫store，负责真实存储数据的一层。其中tikv由1个或者多个region组成，Region为最小的存储单元，就如JVM G1算法的Region的意思。每个Region将会打散分布在各个tikv下。

数据存储模型

1. 行数据（元数据） 一个表将会由一个或者多个Region存储。不同的表将会在不同的Region，而不是如传统分库那样每个库里的表都是相同。那么一个表下，每一行数据存储在哪个Region下是如何确定呢？首先，Region里面是一个Map， key 由 table_id表id、rowid主键组成。如：

   t[table_id]_r[row_id]

map的value为表中每行数据的真实数据。

1. 索引数据 索引数据将会在另外一个Region存储，每建一个索引，就会有那个索引对应的Region。它的Map的 key 由 table_id、index_id 以及索引列的值编码组成。如：

   t[table_id]_i[index_id][index_value]

value为rowid，这样就能用rowid来找到上面的表数据的位置。就如mysql按索引查询，会先去找索引记录，再去找到主键聚簇索引来获取真实数据一个逻辑。

数据切分

定位在哪个Region，就是靠Key来算出落在哪个Region里面。和分库分表的根据某个字段来一致性hash算法方案不同。TiDB的负责行真实数据的Region是使用主键范围来划分的。有索引情况下，负责索引的Region会根据索引字段范围来划分。基于Key通过计算，将会得出一个数字，然后按范围划分多个区间，每个区间由一个Region管理。

如：一个表数据主键rowid落在3个Region。[0,10000) [10001,20000) [20001,30000)

这个范围需要数据入表前确定这个规则。

因为Region将会分布在所有TiKV上，也就有多个服务器去存数据，所以利用多机器CPU和磁盘，解决了痛点5存储压力，也解决了痛点1分库分表用哪个算法方案，只需要确定主键范围即可。

后续会说如何扩容。

提高索引效率

现有问题：传统分库分表的索引都是在每个mysql实例里，跟着表走的。分库分表规则，一般都是根据表中的userid用户字段或组合性较高的字段来做切分库或者表的键，相同的userid将会落在相同的库或者表。

但是上述情况下，表中的索引字段假设为code，则code="aaa"的可能会因为不同的userid落在不同的库中，需要查询全量的库和表后，再重新聚合，这样就会增加CPU查询的消耗、还有TCP连接握手的消耗。

TiDB解决：然而TiKV的有专门用于存储索引的Region，它数据结构的Key是由 表id+索引id+索引值id来决定的，value是rowid数据行主键，并且一个Region管理一个范围的Key，所以同一个索引同一个值都会在一个Region里面，这样就比较好快速定位相同的索引值的Region，得出对应的rowid，再根据rowid去存储表数据的Region中更快速找到表真实数据。就不需要走全量库的索引查找，因为mysql索引查找机制是先找到索引值，然后再找聚簇的主键后返回整行数据，从而提高性能。

这种做法有点像elastic-search的倒排索引，先根据value值再定位数据原来位置。这里解决痛点6减少索引查询压力。

TIDB特性

##1. 提供乐观事务模型和悲观事务模型 在3.0.8之前只有乐观事务模型，都是通过2PC两次提交的方式来进行事务提交。如果开启悲观事务模型，会比较像sharding-jdbc的柔性事务，有重试的功能，但是依然重试过多次（256次）失败仍然会丢失。

1.1 优缺点分析

TiDB 事务有如下优点：

• 实现原理简单，易于理解。

• 基于单实例事务实现了跨节点事务。

• 锁管理实现了去中心化。但 TiDB 事务也存在以下缺点：

• 两阶段提交使网络交互增多。

• 需要一个中心化的版本管理服务。

• 事务数据量过大时易导致内存暴涨。

1.2 事务的重试

使用乐观事务模型时，在高冲突率的场景中，事务很容易提交失败。而 MySQL 内部使用的是悲观事务模型，在执行 SQL 语句的过程中进行冲突检测，所以提交时很难出现异常。为了兼容 MySQL 的悲观事务行为，TiDB 提供了重试机制。这种加重试就是悲观事务。

上述解决痛点4，不用再去自己维护跨库处理的事务最终一致性的代码，如A用户转账到B用户，也如商家和买家的情况，商家比较多收入时的交易情况。虽然重试多次仍然会失败，但是这部分由TiDB处理。如果跨库事务以前的系统有框架处理，那现在就不需要如sharding-jdbc的sdk方式需要靠程序运行时才能重试，不然如果我们程序down机重试就没了。

##2. 自动扩容

2.1 Region分裂

Region为最小的存储单元，当数据进入一个Region后达到一定数量，就会开始分裂（默认是超过现有Region负责范围的1/16）。注意：数据表 Key 的 Range 范围划分，需要提前设置好，TiKV 是根据 Region 的大小动态分裂的。

这里是解决痛点2的每次都需要申请资源，不再运维来做上线前迁移数据，痛点3迁移时又要停机影响生成用户。

因为TiDB作为中间件，不带任何业务属性，所以就不能使用userid等字段来做分片规则的键和自定义算法，使用主键是最通用的选择。（其实我觉得如果TiDB能做到就最好了）

2.2 新增存储节点

1. 新增节点或者分裂Region，都有可能会触发迁移Region，由TiDB自动完成。不再需要入侵代码、或者使用中间件做分库分表逻辑和数据迁移、上线演练，全程交给运维（手动甩锅）。

2. 并且不需要代码服务停机，不需要等没有新sql执行后才能迁移，这个是运行过程中实时迁移数据的。

这里就解决了痛点3停机迁移数据、痛点5存储压力。

3. 副本容灾

每个 Region 负责维护集群的一段连续数据（默认配置下平均约 96 MiB），每份数据会在不同的 Store 存储多个副本（默认配置是 3 副本），每个副本称为 Peer。同一个 Region 的多个 Peer 通过 raft 协议进行数据同步，所以 Peer 也用来指代 raft 实例中的成员。

所以如果有1亿数据，将会有3亿数据落在磁盘中，虽然消耗磁盘，但是提高了可靠性。

TIDB成本

1. 官方推荐至少部署 3 个 TiKV， 3 个 PD，2 个 TiDB。

2. TiDB需要能使用线程数多的，PD需要CPU比较好的，TiKV需要SSD和CPU比较好的。

3. 在论坛看到大家用的内存都是100G的，磁盘都是2T 的SSD。因为每行数据都总共有3个副本，消耗磁盘多。所以一个系统使用一套TiDB需要不少的成本。

4. 然而这只是一个系统所需，一个项目中有多个系统组成情况下，就消耗更多资源了。并且随着数据日益增多将会越来越多资源。

使用场景

1. 数据量达到一定量级，需要减少查询压力或者连接池不够等等因素后才需要进行。因为官方建议需要有2个tidb-server、至少两个PD、三个tikv，而且tikv需要都是SSD固态硬盘。所以在这种成本下，不一定所有项目都会使用，公司不一定愿意花成本去使用。而在一些数据量小的情况，建议还是使用mysql，等到数据量上来后，再做数据同步到TiDB。

2. 已经分库分表后，希望改为使用TiDB，也能进行合并，需要使用TiDB Data Migration。

3. 先在公司的架构组的项目使用，再到不是核心业务的项目使用，最后铺开给核心项目使用。

4. 入门成本高，实验起来需要成本，因为官方推荐的部署方式需要多台好的机器。

注意事项与坑点

1. 建议使用3.0.4、3.0.8或者4.0.0 （现在是2020年4月2日），不建议使用2.0版本，不然会出现升级不兼容的问题，需要去解决。

2. 在增加节点扩容时，或者Region分裂时，同时有SQL执行insert或者更新数据，如果命中到对应的Region正在迁移，就可能会出现insert或者update出错 说“not leader”没有找到对应的位置的意思。但是会有重试的形式，把数据最终提交。

3. 提前设置路由Region的分片范围规则，不然导入数据时会都落在一个节点上。如果你以前的主键数据是雪花算法得出的，那就需要求出最大最小值自己算范围手动设置好范围规则。

4. TiDB 不支持 SELECT LOCK IN SHARE MODE。使用这个语句执行的时候，效果和没有加锁是一样的，不会阻塞其他事务的读写。

5. 不要再使用Syncer同步数据或迁移到TiDB，因为如果在已经分库分表的情况下，使用Syncer同步，在某个帖子看的说会出问题。建议使用TiDB Data Migration

6. TiDB无法修改字段类型

总结

其实有了上述功能，就可以减少分库分表的开发、运维维护成本，主要是平常分库分表到一定量要迁移，经常需要监控是否到迁移的量了，迁移时需要演练，迁移时要更新代码或者配置并且停业务是影响最大的。虽然完成分库分表好像解决了一些问题，但是带来的后续还是很多的，TiDB就给我们解决了上面的问题，这样就可以更加专注的做业务了。

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