隨著大型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的存儲和訪問成為系統(tǒng)設(shè)計的瓶頸，分布式處理成為不二選擇。數(shù)據(jù)庫拆分，特別是水平分庫是個高難度的活，涉及一系列技術(shù)決策。

本人有幸負(fù)責(zé)1號店訂單水平分庫的方案設(shè)計及實施落地，本人結(jié)合項目實踐，對水平分庫做一個系統(tǒng)地剖析，希望為大家水平分庫（包括去IOE）改造提供總體思路，主要內(nèi)容包括：

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水平分庫說明

分庫維度-- 根據(jù)哪個字段分庫

分庫策略-- 記錄如何分配到不同庫

分庫數(shù)量-- 初始庫數(shù)量及庫數(shù)量如何增長

路由透明-- 如何實現(xiàn)庫路由，支持應(yīng)用透明

分頁處理-- 跨多個庫的分頁case如何處理

Lookup映射—非分庫字段映射到分庫字段，實現(xiàn)單庫訪問

整體架構(gòu)-- 分庫的整體技術(shù)架構(gòu)

上線步驟-- 分庫改造實施上線

項目總結(jié)

水平分庫說明

數(shù)據(jù)庫拆分有兩種：

1)   垂直分庫

數(shù)據(jù)庫里的表太多，拿出部分到新的庫里，一般是根據(jù)業(yè)務(wù)劃分表，關(guān)系密切的表放同一數(shù)據(jù)庫，應(yīng)用修改數(shù)據(jù)庫連接即可，比較簡單。

2)   水平分庫

某張表太大，單個數(shù)據(jù)庫存儲不下或訪問性能有壓力，把一張表拆成多張，每張表存放部分記錄，保存在不同的數(shù)據(jù)庫里，水平分庫需要對系統(tǒng)做大的改造。

1號店核心的訂單表存儲在Oracle數(shù)據(jù)庫，記錄有上億條，字段有上百個，訪問的模式也是復(fù)雜多樣，隨著業(yè)務(wù)快速增長，無論存儲空間或訪問性能都面臨巨大挑戰(zhàn)，特別在大促時，訂單庫已成為系統(tǒng)瓶頸。

通常有兩種解決辦法：

Scale up，升級Oracle數(shù)據(jù)庫所在的物理機(jī)，提升內(nèi)存/存儲/IO性能，但這種升級費用昂貴，并且只能滿足短期需要。

Scale out，把訂單庫拆分為多個庫，分散到多臺機(jī)器進(jìn)行存儲和訪問，這種做法支持水平擴(kuò)展，可以滿足長遠(yuǎn)需要。

1號店采取后一種做法，它的訂單庫主要包括訂單主表/訂單明細(xì)表（記錄商品明細(xì)）/訂單擴(kuò)展表，水平分庫即把這3張表的記錄分到多個數(shù)據(jù)庫中，訂單水平分庫效果如下圖所示：

原來一個Oracle庫被多個MySQL庫取代，支持1主多備和讀寫分離，主備之間通過MySQL自帶的數(shù)據(jù)同步機(jī)制（SLA<1秒），所有應(yīng)用通過訂單服務(wù)訪問訂單數(shù)據(jù)。

分庫維度

水平分庫首先要考慮根據(jù)哪個字段作為分庫維度，選擇標(biāo)準(zhǔn)是盡量避免應(yīng)用代碼和SQL性能受影響，這就要求當(dāng)前SQL在分庫后，訪問盡量落在單個庫里，否則單庫訪問變成多庫掃描，讀寫性能和應(yīng)用邏輯都會受較大影響。

對于訂單拆分，大家首先想到的是按照用戶Id拆分，結(jié)論沒錯，但***還是數(shù)據(jù)說話，不能拍腦袋。好的做法是首先收集所有SQL，挑選where語句最常出現(xiàn)的過濾字段，比如用戶Id/訂單Id/商家Id，每個字段在SQL中有三種情況：

單Id過濾，如用戶Id=？

多Id過濾，如用戶Id IN (?,?,?)

該Id不出現(xiàn)

然后進(jìn)一步統(tǒng)計，假設(shè)共有500個SQL訪問訂單庫，3個過濾字段出現(xiàn)情況如下：

過濾字段單Id過濾多Id過濾不出現(xiàn)

用戶Id12040330

訂單Id6080360

商家Id150485

結(jié)論明顯，應(yīng)該選擇用戶Id進(jìn)行分庫。

等一等，這只是靜態(tài)分析，每個SQL訪問的次數(shù)是不一樣的，因此還要分析每個SQL的訪問量。我們分析了Top15執(zhí)行最多的SQL (它們占總執(zhí)行次數(shù)85%)，如果按照用戶Id分庫，這些SQL 85%落到單個數(shù)據(jù)庫, 13%落到多個數(shù)據(jù)庫，只有2%需要遍歷所有數(shù)據(jù)庫，明顯優(yōu)于使用其他Id進(jìn)行分庫。

通過量化分析，我們知道按照用戶Id分庫是***的，同時也大致知道分庫對現(xiàn)有系統(tǒng)的影響，比如這個例子中，85%的SQL會落到單個數(shù)據(jù)庫，這部分的訪問性能會優(yōu)化，堅定了各方對分庫的信心。

分庫策略

分庫維度確定后，如何把記錄分到各個庫里呢？一般有兩種方式：

根據(jù)數(shù)值范圍，比如用戶Id為1-9999的記錄分到***個庫，10000-20000的分到第二個庫，以此類推。

根據(jù)數(shù)值取模，比如用戶Id mod n，余數(shù)為0的記錄放到***個庫，余數(shù)為1的放到第二個庫，以此類推。

兩種分法的優(yōu)劣比較如下：

評價指標(biāo)按照范圍分庫按照Mod分庫

庫數(shù)量前期數(shù)目比較小，可以隨用戶/業(yè)務(wù)按需增長前期即根據(jù)mode因子確定庫數(shù)量，數(shù)目一般比較大

訪問性能前期庫數(shù)量小，全庫查詢消耗資源少，單庫查詢性能略差前期庫數(shù)量大，全庫查詢消耗資源多，單庫查詢性能略好

調(diào)整庫數(shù)量比較容易，一般只需為新用戶增加庫，老庫拆分也只影響單個庫困難，改變mod因子導(dǎo)致數(shù)據(jù)在所有庫之間遷移

數(shù)據(jù)熱點新舊用戶購物頻率有差異，有數(shù)據(jù)熱點問題新舊用戶均勻到分布到各個庫，無熱點

實踐中，為了處理簡單，選擇mod分庫的比較多。同時二次分庫時，為了數(shù)據(jù)遷移方便，一般是按倍數(shù)增加，比如初始4個庫，二次分裂為8個，再16個。這樣對于某個庫的數(shù)據(jù)，一半數(shù)據(jù)移到新庫，剩余不動，對比每次只增加一個庫，所有數(shù)據(jù)都要大規(guī)模變動。

補(bǔ)充下，mod分庫一般每個庫記錄數(shù)比較均勻，但也有些數(shù)據(jù)庫，存在超級Id，這些Id的記錄遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他Id，比如在廣告場景下，某個大廣告主的廣告數(shù)可能占總體很大比例。如果按照廣告主Id取模分庫，某些庫的記錄數(shù)會特別多，對于這些超級Id，需要提供單獨庫來存儲記錄。

分庫數(shù)量

分庫數(shù)量首先和單庫能處理的記錄數(shù)有關(guān)，一般來說，Mysql 單庫超過5000萬條記錄，Oracle單庫超過1億條記錄，DB壓力就很大(當(dāng)然處理能力和字段數(shù)量/訪問模式/記錄長度有進(jìn)一步關(guān)系)。

在滿足上述前提下，如果分庫數(shù)量少，達(dá)不到分散存儲和減輕DB性能壓力的目的；如果分庫的數(shù)量多，好處是每個庫記錄少，單庫訪問性能好，但對于跨多個庫的訪問，應(yīng)用程序需要訪問多個庫，如果是并發(fā)模式，要消耗寶貴的線程資源；如果是串行模式，執(zhí)行時間會急劇增加。

***分庫數(shù)量還直接影響硬件的投入，一般每個分庫跑在單獨物理機(jī)上，多一個庫意味多一臺設(shè)備。所以具體分多少個庫，要綜合評估，一般初次分庫建議分4-8個庫。

路由透明

分庫從某種意義上來說，意味著DB schema改變了，必然影響應(yīng)用，但這種改變和業(yè)務(wù)無關(guān)，所以要盡量保證分庫對應(yīng)用代碼透明，分庫邏輯盡量在數(shù)據(jù)訪問層處理。當(dāng)然完全做到這一點很困難，具體哪些應(yīng)該由DAL負(fù)責(zé)，哪些由應(yīng)用負(fù)責(zé)，這里有一些建議：

對于單庫訪問，比如查詢條件指定用戶Id，則該SQL只需訪問特定庫。此時應(yīng)該由DAL層自動路由到特定庫，當(dāng)庫二次分裂時，也只要修改mod 因子，應(yīng)用代碼不受影響。

對于簡單的多庫查詢，DAL負(fù)責(zé)匯總各個數(shù)據(jù)庫返回的記錄，此時仍對上層應(yīng)用透明。

對于帶聚合運算的多庫查詢，如帶groupBy/orderby/min/max/avg等關(guān)鍵字，建議DAL匯總單個庫返回的結(jié)果，上層應(yīng)用做進(jìn)一步處理。一方面DAL全面支持各種case，實現(xiàn)很復(fù)雜；另一方面，從1號店實踐來看，這樣的例子不多，在上層應(yīng)用作針對性處理，更加靈活。

DAL可進(jìn)一步細(xì)分為JDBC和DAL兩層，基于JDBC層面實現(xiàn)分庫路由，系統(tǒng)開發(fā)難度大，靈活性低，目前也沒有很好的成功案例；一般是基于持久層框架進(jìn)一步封裝成DDAL(分布式數(shù)據(jù)訪問層)，實現(xiàn)分庫路由，1號店DAL即基于iBatis進(jìn)行上層封裝而來。

分頁處理

分庫后，有些分頁查詢需要遍歷所有庫，這些case是分庫***的受害者L。

舉個分頁的例子，比如要求按時間順序展示某個商家的訂單，每頁100條記錄，由于是按商家查詢，需要遍歷所有數(shù)據(jù)庫，假設(shè)庫數(shù)量是8，我們來看下分頁處理邏輯：

如果取第1頁數(shù)據(jù)，則需要從每個庫里按時間順序取前100條記錄，8個庫匯總后有800條，然后對這800條記錄在應(yīng)用里進(jìn)行二次排序，***取前100條。

如果取第10頁數(shù)據(jù)，則需要從每個庫里取前1000(100*10)條記錄，匯總后有8000條記錄，然后對這8000條記錄二次排序后取（900,1000）條記錄。

分庫情況下，對于第k頁記錄，每個庫要多取100*(k-1)條記錄，所有庫加起來，多取的記錄更多，所以越是靠后的分頁，系統(tǒng)要耗費更多內(nèi)存和執(zhí)行時間。

對比沒分庫的情況，無論取那一頁，都只要從單個DB里取100條記錄，而且無需在應(yīng)用內(nèi)部做二次排序，非常簡單。

那如何解決分庫情況下的分頁問題呢？有以下幾種辦法：

如果是在前臺應(yīng)用提供分頁，則限定用戶只能看前面n頁，這個限制在業(yè)務(wù)上也是合理的，一般看后面的分頁意義不大（如果一定要看，可以要求用戶縮小范圍重新查詢）。

如果是后臺批處理任務(wù)要求分批獲取數(shù)據(jù)，則可以加大page size，比如每次獲取5000條記錄，有效減少分頁數(shù)（當(dāng)然離線訪問一般走備庫，避免沖擊主庫）。

分庫設(shè)計時，一般還有配套大數(shù)據(jù)平臺匯總所有分庫的記錄，有些分頁查詢可以考慮走大數(shù)據(jù)平臺。

Lookup映射

分庫字段只有一個，比如這里是用戶Id，但訂單表還有其他字段可唯一區(qū)分記錄，比如訂單Id，給定一個訂單Id，相應(yīng)記錄一定在某個庫里。如果盲目地查詢所有分庫，則帶來不必要的開銷，Lookup映射可根據(jù)訂單Id，找到相應(yīng)的用戶Id，從而實現(xiàn)單庫定位。

可以事先檢索所有訂單Id和用戶Id，保存在Lookup表里，Lookup表的記錄數(shù)和訂單庫記錄總數(shù)相等，但它只有2個字段，所以存儲和查詢性能都不是問題。實際使用時，一般通過分布式緩存來優(yōu)化Lookup性能。對于新增的訂單，除了寫訂單表，同時要寫Lookup表。

整體架構(gòu)

1號店訂單水平分庫的總體技術(shù)架構(gòu)如下圖所示：

上層應(yīng)用通過訂單服務(wù)/分庫代理和DAL訪問數(shù)據(jù)庫。

代理對訂單服務(wù)實現(xiàn)功能透明，包括聚合運算，非用戶Id到用戶Id的映射。

Lookup表用于訂單Id/用戶Id映射，保證按訂單Id訪問時，可以直接落到單個庫，Cache是Lookup的內(nèi)存數(shù)據(jù)映像，提升性能，cache故障時，直接訪問Lookup表。

DAL提供庫的路由，根據(jù)用戶Id定位到某個庫，對于多庫訪問，DAL支持可選的并發(fā)訪問模式，并支持簡單記錄匯總。

Lookup表初始化數(shù)據(jù)來自于現(xiàn)有分庫數(shù)據(jù)，新增記錄時，直接由代理異步寫入。

上線步驟

訂單表是核心業(yè)務(wù)表，它的水平拆分影響很多業(yè)務(wù)，本身的技術(shù)改造也很大，很容易出紕漏，上線時，必須謹(jǐn)慎考慮，1號店整個方案實施過程如下：

首先實現(xiàn)Oracle和MySQL兩套庫并行，所有數(shù)據(jù)訪問指向Oracle庫，通過數(shù)據(jù)同步程序把數(shù)據(jù)從Oracle拆分到多個MySQL分庫，比如3分鐘增量同步一次。

按照上述架構(gòu)圖搭建整個體系，選擇幾個對數(shù)據(jù)實時性不高的訪問例子（如訪問歷史訂單），轉(zhuǎn)向MySQL分庫訪問，然后逐漸增加更多非實時case，以檢驗整套體系可行性。

如果性能和功能都沒問題，再一次性把所有實時讀寫訪問轉(zhuǎn)向MySQL，廢棄Oracle。

這個上線步驟多了數(shù)據(jù)同步程序的開發(fā)（大約1人周工作量，風(fēng)險很低），但分散了風(fēng)險，把***步的技術(shù)風(fēng)險（Lookup/DAL等基礎(chǔ)設(shè)施改造）和第二步的業(yè)務(wù)功能風(fēng)險（Oracle改MySQL語法）分開。1號店兩階段上線都是一次性成功，特別是第二階段上線，100多個依賴方應(yīng)用簡單重啟即完成升級，中間沒有出現(xiàn)一例較大問題。

項目總結(jié)

1號店完成訂單水平分庫的同時，把訂單庫從Oralce遷到MySQL，設(shè)備從小型機(jī)換成X86服務(wù)器，通過水平分庫和去IOE，不但支持訂單量未來增長，并且總體成本也大幅下降。

由于去IOE和訂單分庫一起實施，帶來雙重的性能影響，我們花了很大精力做性能測試，為了模擬真實場景，大家通過Tcpcopy把線上實際的查詢流量引到測試環(huán)境，先后經(jīng)過13輪的性能測試，最終6個MySQL庫相對一個Oracle，平均SQL執(zhí)行時間基本持平，性能不降低的情況下，優(yōu)化了架構(gòu)，節(jié)省了成本。

對核心表做水平分庫之前，必須先做好服務(wù)化，即外部系統(tǒng)通過統(tǒng)一的訂單服務(wù)訪問相關(guān)表，不然很容易遺漏一些SQL。

1號店最終是根據(jù)用戶Id后三位取模，初始分6個庫，理論上支持多達(dá)768個庫，并且對訂單Id生成規(guī)則做了改造，使其包括用戶Id后三位，這樣新訂單Id本身包含庫定位所需信息，無需走Lookup機(jī)制，隨著老訂單歸檔到歷史庫，上述架構(gòu)中l(wèi)ookup部分可廢棄。

水平分庫是一項系統(tǒng)性工作，首先需要在理論模式指導(dǎo)下，結(jié)合實際情況，每個方面做出***選擇。其次對于特殊場景，如跨庫分頁，沒有銀彈，可以靈活處理，不走常規(guī)路。***控制好節(jié)奏，系統(tǒng)改造、數(shù)據(jù)遷移、上線實施等各個環(huán)節(jié)做好銜接，全局一盤棋。

大膽設(shè)計，小心求證，謹(jǐn)慎實施，分庫并不難。

作者介紹

王慶友，前1號店***架構(gòu)師，先后就職于ebay、騰訊、1號店等公司，精通電商業(yè)務(wù)，擅長復(fù)雜系統(tǒng)業(yè)務(wù)建模和架構(gòu)分析，同時在構(gòu)建大規(guī)模的分布式系統(tǒng)方 面有豐富實踐，尤其在大型系統(tǒng)的SOA改造方面有很深入的理論和實踐，目前在尋找合作機(jī)會，微信號Brucetwins，個人公眾號”架構(gòu)之道”，歡迎一起聊架構(gòu)。隨著大型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展，海量數(shù)據(jù)的存儲和訪問成為系統(tǒng)設(shè)計的瓶頸，分布式處理成為不二選擇。數(shù)據(jù)庫拆分，特別是水平分庫是個高難度的活，涉及一系列技術(shù)決策。

本人有幸負(fù)責(zé)1號店訂單水平分庫的方案設(shè)計及實施落地，本人結(jié)合項目實踐，對水平分庫做一個系統(tǒng)地剖析，希望為大家水平分庫（包括去IOE）改造提供總體思路，主要內(nèi)容包括：

水平分庫說明

分庫維度-- 根據(jù)哪個字段分庫

分庫策略-- 記錄如何分配到不同庫

分庫數(shù)量-- 初始庫數(shù)量及庫數(shù)量如何增長

路由透明-- 如何實現(xiàn)庫路由，支持應(yīng)用透明

分頁處理-- 跨多個庫的分頁case如何處理

Lookup映射—非分庫字段映射到分庫字段，實現(xiàn)單庫訪問

整體架構(gòu)-- 分庫的整體技術(shù)架構(gòu)

上線步驟-- 分庫改造實施上線

項目總結(jié)

水平分庫說明

數(shù)據(jù)庫拆分有兩種：

1)   垂直分庫

數(shù)據(jù)庫里的表太多，拿出部分到新的庫里，一般是根據(jù)業(yè)務(wù)劃分表，關(guān)系密切的表放同一數(shù)據(jù)庫，應(yīng)用修改數(shù)據(jù)庫連接即可，比較簡單。

2)   水平分庫

某張表太大，單個數(shù)據(jù)庫存儲不下或訪問性能有壓力，把一張表拆成多張，每張表存放部分記錄，保存在不同的數(shù)據(jù)庫里，水平分庫需要對系統(tǒng)做大的改造。

1號店核心的訂單表存儲在Oracle數(shù)據(jù)庫，記錄有上億條，字段有上百個，訪問的模式也是復(fù)雜多樣，隨著業(yè)務(wù)快速增長，無論存儲空間或訪問性能都面臨巨大挑戰(zhàn)，特別在大促時，訂單庫已成為系統(tǒng)瓶頸。

通常有兩種解決辦法：

Scale up，升級Oracle數(shù)據(jù)庫所在的物理機(jī)，提升內(nèi)存/存儲/IO性能，但這種升級費用昂貴，并且只能滿足短期需要。

Scale out，把訂單庫拆分為多個庫，分散到多臺機(jī)器進(jìn)行存儲和訪問，這種做法支持水平擴(kuò)展，可以滿足長遠(yuǎn)需要。

1號店采取后一種做法，它的訂單庫主要包括訂單主表/訂單明細(xì)表（記錄商品明細(xì)）/訂單擴(kuò)展表，水平分庫即把這3張表的記錄分到多個數(shù)據(jù)庫中，訂單水平分庫效果如下圖所示：

原來一個Oracle庫被多個MySQL庫取代，支持1主多備和讀寫分離，主備之間通過MySQL自帶的數(shù)據(jù)同步機(jī)制（SLA<1秒），所有應(yīng)用通過訂單服務(wù)訪問訂單數(shù)據(jù)。

分庫維度

水平分庫首先要考慮根據(jù)哪個字段作為分庫維度，選擇標(biāo)準(zhǔn)是盡量避免應(yīng)用代碼和SQL性能受影響，這就要求當(dāng)前SQL在分庫后，訪問盡量落在單個庫里，否則單庫訪問變成多庫掃描，讀寫性能和應(yīng)用邏輯都會受較大影響。

對于訂單拆分，大家首先想到的是按照用戶Id拆分，結(jié)論沒錯，但***還是數(shù)據(jù)說話，不能拍腦袋。好的做法是首先收集所有SQL，挑選where語句最常出現(xiàn)的過濾字段，比如用戶Id/訂單Id/商家Id，每個字段在SQL中有三種情況：

單Id過濾，如用戶Id=？

多Id過濾，如用戶Id IN (?,?,?)

該Id不出現(xiàn)

然后進(jìn)一步統(tǒng)計，假設(shè)共有500個SQL訪問訂單庫，3個過濾字段出現(xiàn)情況如下：

過濾字段單Id過濾多Id過濾不出現(xiàn)

用戶Id12040330

訂單Id6080360

商家Id150485

結(jié)論明顯，應(yīng)該選擇用戶Id進(jìn)行分庫。

等一等，這只是靜態(tài)分析，每個SQL訪問的次數(shù)是不一樣的，因此還要分析每個SQL的訪問量。我們分析了Top15執(zhí)行最多的SQL (它們占總執(zhí)行次數(shù)85%)，如果按照用戶Id分庫，這些SQL 85%落到單個數(shù)據(jù)庫, 13%落到多個數(shù)據(jù)庫，只有2%需要遍歷所有數(shù)據(jù)庫，明顯優(yōu)于使用其他Id進(jìn)行分庫。

通過量化分析，我們知道按照用戶Id分庫是***的，同時也大致知道分庫對現(xiàn)有系統(tǒng)的影響，比如這個例子中，85%的SQL會落到單個數(shù)據(jù)庫，這部分的訪問性能會優(yōu)化，堅定了各方對分庫的信心。

分庫策略

分庫維度確定后，如何把記錄分到各個庫里呢？一般有兩種方式：

根據(jù)數(shù)值范圍，比如用戶Id為1-9999的記錄分到***個庫，10000-20000的分到第二個庫，以此類推。

根據(jù)數(shù)值取模，比如用戶Id mod n，余數(shù)為0的記錄放到***個庫，余數(shù)為1的放到第二個庫，以此類推。

兩種分法的優(yōu)劣比較如下：

評價指標(biāo)按照范圍分庫按照Mod分庫

庫數(shù)量前期數(shù)目比較小，可以隨用戶/業(yè)務(wù)按需增長前期即根據(jù)mode因子確定庫數(shù)量，數(shù)目一般比較大

訪問性能前期庫數(shù)量小，全庫查詢消耗資源少，單庫查詢性能略差前期庫數(shù)量大，全庫查詢消耗資源多，單庫查詢性能略好

調(diào)整庫數(shù)量比較容易，一般只需為新用戶增加庫，老庫拆分也只影響單個庫困難，改變mod因子導(dǎo)致數(shù)據(jù)在所有庫之間遷移

數(shù)據(jù)熱點新舊用戶購物頻率有差異，有數(shù)據(jù)熱點問題新舊用戶均勻到分布到各個庫，無熱點

實踐中，為了處理簡單，選擇mod分庫的比較多。同時二次分庫時，為了數(shù)據(jù)遷移方便，一般是按倍數(shù)增加，比如初始4個庫，二次分裂為8個，再16個。這樣對于某個庫的數(shù)據(jù)，一半數(shù)據(jù)移到新庫，剩余不動，對比每次只增加一個庫，所有數(shù)據(jù)都要大規(guī)模變動。

補(bǔ)充下，mod分庫一般每個庫記錄數(shù)比較均勻，但也有些數(shù)據(jù)庫，存在超級Id，這些Id的記錄遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他Id，比如在廣告場景下，某個大廣告主的廣告數(shù)可能占總體很大比例。如果按照廣告主Id取模分庫，某些庫的記錄數(shù)會特別多，對于這些超級Id，需要提供單獨庫來存儲記錄。

分庫數(shù)量

分庫數(shù)量首先和單庫能處理的記錄數(shù)有關(guān)，一般來說，Mysql 單庫超過5000萬條記錄，Oracle單庫超過1億條記錄，DB壓力就很大(當(dāng)然處理能力和字段數(shù)量/訪問模式/記錄長度有進(jìn)一步關(guān)系)。

在滿足上述前提下，如果分庫數(shù)量少，達(dá)不到分散存儲和減輕DB性能壓力的目的；如果分庫的數(shù)量多，好處是每個庫記錄少，單庫訪問性能好，但對于跨多個庫的訪問，應(yīng)用程序需要訪問多個庫，如果是并發(fā)模式，要消耗寶貴的線程資源；如果是串行模式，執(zhí)行時間會急劇增加。

***分庫數(shù)量還直接影響硬件的投入，一般每個分庫跑在單獨物理機(jī)上，多一個庫意味多一臺設(shè)備。所以具體分多少個庫，要綜合評估，一般初次分庫建議分4-8個庫。

路由透明

分庫從某種意義上來說，意味著DB schema改變了，必然影響應(yīng)用，但這種改變和業(yè)務(wù)無關(guān)，所以要盡量保證分庫對應(yīng)用代碼透明，分庫邏輯盡量在數(shù)據(jù)訪問層處理。當(dāng)然完全做到這一點很困難，具體哪些應(yīng)該由DAL負(fù)責(zé)，哪些由應(yīng)用負(fù)責(zé)，這里有一些建議：

對于單庫訪問，比如查詢條件指定用戶Id，則該SQL只需訪問特定庫。此時應(yīng)該由DAL層自動路由到特定庫，當(dāng)庫二次分裂時，也只要修改mod 因子，應(yīng)用代碼不受影響。

對于簡單的多庫查詢，DAL負(fù)責(zé)匯總各個數(shù)據(jù)庫返回的記錄，此時仍對上層應(yīng)用透明。

對于帶聚合運算的多庫查詢，如帶groupBy/orderby/min/max/avg等關(guān)鍵字，建議DAL匯總單個庫返回的結(jié)果，上層應(yīng)用做進(jìn)一步處理。一方面DAL全面支持各種case，實現(xiàn)很復(fù)雜；另一方面，從1號店實踐來看，這樣的例子不多，在上層應(yīng)用作針對性處理，更加靈活。

DAL可進(jìn)一步細(xì)分為JDBC和DAL兩層，基于JDBC層面實現(xiàn)分庫路由，系統(tǒng)開發(fā)難度大，靈活性低，目前也沒有很好的成功案例；一般是基于持久層框架進(jìn)一步封裝成DDAL(分布式數(shù)據(jù)訪問層)，實現(xiàn)分庫路由，1號店DAL即基于iBatis進(jìn)行上層封裝而來。

分頁處理

分庫后，有些分頁查詢需要遍歷所有庫，這些case是分庫***的受害者L。

舉個分頁的例子，比如要求按時間順序展示某個商家的訂單，每頁100條記錄，由于是按商家查詢，需要遍歷所有數(shù)據(jù)庫，假設(shè)庫數(shù)量是8，我們來看下分頁處理邏輯：

如果取第1頁數(shù)據(jù)，則需要從每個庫里按時間順序取前100條記錄，8個庫匯總后有800條，然后對這800條記錄在應(yīng)用里進(jìn)行二次排序，***取前100條。

如果取第10頁數(shù)據(jù)，則需要從每個庫里取前1000(100*10)條記錄，匯總后有8000條記錄，然后對這8000條記錄二次排序后取（900,1000）條記錄。

分庫情況下，對于第k頁記錄，每個庫要多取100*(k-1)條記錄，所有庫加起來，多取的記錄更多，所以越是靠后的分頁，系統(tǒng)要耗費更多內(nèi)存和執(zhí)行時間。

對比沒分庫的情況，無論取那一頁，都只要從單個DB里取100條記錄，而且無需在應(yīng)用內(nèi)部做二次排序，非常簡單。

那如何解決分庫情況下的分頁問題呢？有以下幾種辦法：

如果是在前臺應(yīng)用提供分頁，則限定用戶只能看前面n頁，這個限制在業(yè)務(wù)上也是合理的，一般看后面的分頁意義不大（如果一定要看，可以要求用戶縮小范圍重新查詢）。

如果是后臺批處理任務(wù)要求分批獲取數(shù)據(jù)，則可以加大page size，比如每次獲取5000條記錄，有效減少分頁數(shù)（當(dāng)然離線訪問一般走備庫，避免沖擊主庫）。

分庫設(shè)計時，一般還有配套大數(shù)據(jù)平臺匯總所有分庫的記錄，有些分頁查詢可以考慮走大數(shù)據(jù)平臺。

Lookup映射

分庫字段只有一個，比如這里是用戶Id，但訂單表還有其他字段可唯一區(qū)分記錄，比如訂單Id，給定一個訂單Id，相應(yīng)記錄一定在某個庫里。如果盲目地查詢所有分庫，則帶來不必要的開銷，Lookup映射可根據(jù)訂單Id，找到相應(yīng)的用戶Id，從而實現(xiàn)單庫定位。

可以事先檢索所有訂單Id和用戶Id，保存在Lookup表里，Lookup表的記錄數(shù)和訂單庫記錄總數(shù)相等，但它只有2個字段，所以存儲和查詢性能都不是問題。實際使用時，一般通過分布式緩存來優(yōu)化Lookup性能。對于新增的訂單，除了寫訂單表，同時要寫Lookup表。

整體架構(gòu)

1號店訂單水平分庫的總體技術(shù)架構(gòu)如下圖所示：

上層應(yīng)用通過訂單服務(wù)/分庫代理和DAL訪問數(shù)據(jù)庫。

代理對訂單服務(wù)實現(xiàn)功能透明，包括聚合運算，非用戶Id到用戶Id的映射。

Lookup表用于訂單Id/用戶Id映射，保證按訂單Id訪問時，可以直接落到單個庫，Cache是Lookup的內(nèi)存數(shù)據(jù)映像，提升性能，cache故障時，直接訪問Lookup表。

DAL提供庫的路由，根據(jù)用戶Id定位到某個庫，對于多庫訪問，DAL支持可選的并發(fā)訪問模式，并支持簡單記錄匯總。

Lookup表初始化數(shù)據(jù)來自于現(xiàn)有分庫數(shù)據(jù)，新增記錄時，直接由代理異步寫入。

上線步驟

訂單表是核心業(yè)務(wù)表，它的水平拆分影響很多業(yè)務(wù)，本身的技術(shù)改造也很大，很容易出紕漏，上線時，必須謹(jǐn)慎考慮，1號店整個方案實施過程如下：

首先實現(xiàn)Oracle和MySQL兩套庫并行，所有數(shù)據(jù)訪問指向Oracle庫，通過數(shù)據(jù)同步程序把數(shù)據(jù)從Oracle拆分到多個MySQL分庫，比如3分鐘增量同步一次。

按照上述架構(gòu)圖搭建整個體系，選擇幾個對數(shù)據(jù)實時性不高的訪問例子（如訪問歷史訂單），轉(zhuǎn)向MySQL分庫訪問，然后逐漸增加更多非實時case，以檢驗整套體系可行性。

如果性能和功能都沒問題，再一次性把所有實時讀寫訪問轉(zhuǎn)向MySQL，廢棄Oracle。

這個上線步驟多了數(shù)據(jù)同步程序的開發(fā)（大約1人周工作量，風(fēng)險很低），但分散了風(fēng)險，把***步的技術(shù)風(fēng)險（Lookup/DAL等基礎(chǔ)設(shè)施改造）和第二步的業(yè)務(wù)功能風(fēng)險（Oracle改MySQL語法）分開。1號店兩階段上線都是一次性成功，特別是第二階段上線，100多個依賴方應(yīng)用簡單重啟即完成升級，中間沒有出現(xiàn)一例較大問題。

項目總結(jié)

1號店完成訂單水平分庫的同時，把訂單庫從Oralce遷到MySQL，設(shè)備從小型機(jī)換成X86服務(wù)器，通過水平分庫和去IOE，不但支持訂單量未來增長，并且總體成本也大幅下降。

由于去IOE和訂單分庫一起實施，帶來雙重的性能影響，我們花了很大精力做性能測試，為了模擬真實場景，大家通過Tcpcopy把線上實際的查詢流量引到測試環(huán)境，先后經(jīng)過13輪的性能測試，最終6個MySQL庫相對一個Oracle，平均SQL執(zhí)行時間基本持平，性能不降低的情況下，優(yōu)化了架構(gòu)，節(jié)省了成本。

對核心表做水平分庫之前，必須先做好服務(wù)化，即外部系統(tǒng)通過統(tǒng)一的訂單服務(wù)訪問相關(guān)表，不然很容易遺漏一些SQL。

1號店最終是根據(jù)用戶Id后三位取模，初始分6個庫，理論上支持多達(dá)768個庫，并且對訂單Id生成規(guī)則做了改造，使其包括用戶Id后三位，這樣新訂單Id本身包含庫定位所需信息，無需走Lookup機(jī)制，隨著老訂單歸檔到歷史庫，上述架構(gòu)中l(wèi)ookup部分可廢棄。

水平分庫是一項系統(tǒng)性工作，首先需要在理論模式指導(dǎo)下，結(jié)合實際情況，每個方面做出***選擇。其次對于特殊場景，如跨庫分頁，沒有銀彈，可以靈活處理，不走常規(guī)路。***控制好節(jié)奏，系統(tǒng)改造、數(shù)據(jù)遷移、上線實施等各個環(huán)節(jié)做好銜接，全局一盤棋。

大膽設(shè)計，小心求證，謹(jǐn)慎實施，分庫并不難。

作者介紹

王慶友，前1號店***架構(gòu)師，先后就職于ebay、騰訊、1號店等公司，精通電商業(yè)務(wù)，擅長復(fù)雜系統(tǒng)業(yè)務(wù)建模和架構(gòu)分析，同時在構(gòu)建大規(guī)模的分布式系統(tǒng)方 面有豐富實踐，尤其在大型系統(tǒng)的SOA改造方面有很深入的理論和實踐，目前在尋找合作機(jī)會，微信號Brucetwins，個人公眾號”架構(gòu)之道”，歡迎一起聊架構(gòu)。