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需求說明

類似訂單表，用戶表這種未來規模上億甚至上十億百億的海量數據表，在項目初期為了快速上線，一般只是單表設計，不需要考慮分庫分表。隨著業務的發展，單表容量超過千萬甚至達到億級別以上，這時候就需要考慮分庫分表這個問題了，而不停機分庫分表遷移，這應該是分庫分表最基本的需求，畢竟互聯網項目不可能掛個廣告牌"今晚10:00~次日10:00系統停機維護"，這得多low呀，以后跳槽面試，你跟面試官說這個遷移方案，面試官怎么想呀？

借鑒codis

筆者正好曾經碰到過這個問題，并借鑒了codis一些思想實現了不停機分庫分表遷移方案；codis不是這篇文章的重點，這里只提及借鑒codis的地方--rebalance：

當遷移過程中發生數據訪問時，Proxy會發送“SLOTSMGRTTAGSLOT”遷移命令給Redis，強制將客戶端要訪問的Key立刻遷移，然后再處理客戶端的請求。（ SLOTSMGRTTAGSLOT 是codis基于redis定制的）

分庫分表

明白這個方案后，了解不停機分庫分表遷移就比較容易了，接下來詳細介紹筆者當初對installed_app表的實施方案；即用戶已安裝的APP信息表；

1. 確定sharding column

確定sharding column絕對是分庫分表最最最重要的環節，沒有之一。sharding column直接決定整個分庫分表方案最終是否能成功落地；一個合適的sharding column的選取，基本上能讓與這個表相關的絕大部分流量接口都能通過這個sharding column訪問分庫分表后的單表，而不需要跨庫跨表，最常見的sharding column就是user_id，筆記這里選取的也是user_id；

2. 分庫分表方案

根據自身的業務選取最合適的sharding column后，就要確定分庫分表方案了。筆者采用主動遷移與被動遷移相結合的方案：

1. 主動遷移就是一個獨立程序，遍歷需要分庫分表的installed_app表，將數據遷移到分庫分表后的目標表中。
2. 被動遷移就是與installed_app表相關的業務代碼自身將數據遷移到分庫分表后對應的表中。

接下來詳細介紹這兩個方案；

2.1 主動遷移

主動遷移就是一個獨立的外掛遷移程序，其作用是遍歷需要分庫分表的installed_app表，將這里的數據復制到分庫分表后的目標表中，由于主動遷移和被動遷移會一起運行，所以需要處理主動遷移和被動遷移碰撞的問題，筆者的主動遷移偽代碼如下：

public void migrate(){  
    // 查詢出當前表的***ID, 用于判斷是否遷移完成  
    long maxId = execute("select max(id) from installed_app");  
    long tempMinId = 0L;  
    long stepSize = 1000;  
    long tempMaxId = 0L;  
    do{  
        try {  
            tempMaxId = tempMinId + stepSize;  
            // 根據InnoDB索引特性, where id>=? and id<?這種SQL性能***  
            String scanSql = "select * from installed_app where id>=#{tempMinId} and id<#{tempMaxId}";  
            List<InstalledApp> installedApps = executeSql(scanSql);  
            Iterator<InstalledApp> iterator = installedApps.iterator();  
            while (iterator.hasNext()) {  
                InstalledApp installedApp = iterator.next();  
                // help GC  
                iterator.remove();  
                long userId = installedApp.getUserId();  
                String status = executeRedis("get MigrateStatus:${userId}");  
                if ("COMPLETED".equals(status)) {  
                    // migration finish, nothing to do  
                    continue;  
                }  
                if ("MIGRATING".equals(status)) {  
                    // "被動遷移" migrating, nothing to do  
                    continue;  
                }  
                // 遷移前先獲取鎖: set MigrateStatus:18 MIGRATING ex 3600 nx  
                String result = executeRedis("set MigrateStatus:${userId} MIGRATING ex 86400 nx");  
                if ("OK".equals(result)) {  
                    // 成功獲取鎖后, 先將這個用戶所有已安裝的app查詢出來[即遷移過程以用戶ID維度進行遷移]  
                    String sql = "select * from installed_app where user_id=#{user_id}";  
                    List<InstalledApp> userInstalledApps = executeSql(sql);  
                    // 將這個用戶所有已安裝的app遷移到分庫分表后的表中(有user_id就能得到分庫分表后的具體的表)  
                    shardingInsertSql(userInstalledApps);  
                    // 遷移完成后, 修改緩存狀態  
                    executeRedis("setex MigrateStatus:${userId} 864000 COMPLETED");  
                } else {  
                    // 如果沒有獲取到鎖, 說明被動遷移已經拿到了鎖, 那么遷移交給被動遷移即可[這種概率很低]  
                    // 也可以加強這里的邏輯, "被動遷移"過程不可能持續很長時間, 可以嘗試循環幾次獲取狀態判斷是否遷移完  
                    logger.info("Migration conflict. userId = {}", userId);  
                }  
            }  
            if (tempMaxId >= maxId) {  
                // 更新max(id)，最終確認是否遍歷完成  
                maxId = execute("select max(id) from installed_app");  
            }  
            logger.info("Migration process id = {}", tempMaxId);  
        }catch (Throwable e){  
            // 如果執行過程中有任何異常(這種異常只可能是redis和mysql拋出來的), 那么退出, 修復問題后再遷移  
            // 并且將tempMinId的值置為logger.info("Migration process id="+tempMaxId);日志***一次記錄的id, 防止重復遷移 
            System.exit(0);  
        }  
        tempMinId += stepSize;  
    }while (tempMaxId < maxId);  
} 

這里有幾點需要注意：

1. ***步查詢出max(id)是為了盡量減少max(id)的查詢次數，假如***次查詢max(id)為10000000，那么直到遍歷的id到10000000以前，都不需要再次查詢max(id)；
2. 根據id>=? and id<?遍歷，而不要根據id>=? limit n或者limit m, n進行遍歷，因為limit性能一般，且會隨著遍歷越往后，性能越差。而id>=? and id<?這種遍歷方式即使會有一些踩空，也沒有任何影響，且整個性能曲線非常平順，不會有任何抖動；遷移程序畢竟是輔助程序，不能對業務程序有過多的影響；
3. 根據id區間范圍查詢出來的List<InstalledApp>要轉換為Iterator<InstalledApp>，每迭代處理完一個userId，要remove掉，否則可能導致GC異常，甚至OOM；

2.2 被動遷移

被動遷移就是在正常與installed_app表相關的業務邏輯前插入了遷移邏輯，以新增用戶已安裝APP為例，其偽代碼如下：

// 被動遷移方法是公用邏輯，所以與`installed_app`表相關的業務邏輯前都需要調用這個方法；  
public void migratePassive(long userId)throws Exception{  
    String status = executeRedis("get MigrateStatus:${userId}");  
    if ("COMPLETED".equals(status)) {  
        // 該用戶數據已經遷移完成, nothing to do  
        logger.info("user's installed app migration completed. user_id = {}", userId);  
    }else if ("MIGRATING".equals(status)) {  
        // "被動遷移" migrating, 等待直到遷移完成; 為了防止死循環, 可以增加***等待時間邏輯  
        do{  
            Thread.sleep(10);  
            status = executeRedis("get MigrateStatus:${userId}");  
        }while ("COMPLETED".equals(status)); 
    }else {  
        // 準備遷移  
        String result = executeRedis("set MigrateStatus:${userId} MIGRATING ex 86400 nx");  
        if ("OK".equals(result)) {  
            // 成功獲取鎖后, 先將這個用戶所有已安裝的app查詢出來[即遷移過程以用戶ID維度進行遷移]  
            String sql = "select * from installed_app where user_id=#{user_id}";  
            List<InstalledApp> userInstalledApps = executeSql(sql);  
            // 將這個用戶所有已安裝的app遷移到分庫分表后的表中(有user_id就能得到分庫分表后的具體的表)  
            shardingInsertSql(userInstalledApps);  
            // 遷移完成后, 修改緩存狀態  
            executeRedis("setex MigrateStatus:${userId} 864000 COMPLETED");  
        }else {  
            // 如果沒有獲取到鎖, 應該是其他地方先獲取到了鎖并正在遷移, 可以嘗試等待, 直到遷移完成  
        }  
    }  
}  
// 與`installed_app`表相關的業務--新增用戶已安裝的APP  
public void addInstalledApp(InstalledApp installedApp) throws Exception{  
    // 先嘗試被動遷移  
    migratePassive(installedApp.getUserId());  
    // 將用戶已安裝app信息(installedApp)插入到分庫分表后的目標表中  
    shardingInsertSql(installedApp);  
} 

無論是CRUD中哪種操作，先根據緩存中MigrateStatus:${userId}的值進行判斷：

1. 如果值為COMPLETED，表示已經遷移完成，那么將請求轉移到分庫分表后的表中進行處理即可；
2. 如果值為MIGRATING，表示正在遷移中，可以循環等待直到值為COMPLETED即遷移完成后，再將請求轉移到分庫分表后的表中進行處理處理；
3. 否則值為空，那么嘗試獲取鎖再進行數據遷移。遷移完成后，將緩存值更新為COMPLETED，***再將請求轉移到分庫分表后的表中進行處理處理；

3.方案完善

當所有數據遷移完成后，CRUD操作還是會先根據緩存中MigrateStatus:${userId}的值進行判斷，數據遷移完成后這一步已經是多余的。可以加個總開關，當所有數據遷移完成后，將這個開關的值通過類似TOPIC的方式發送，所有服務接收到TOPIC后將開關local cache化。那么接下來服務的CRUD都不需要先根據緩存中MigrateStatus:${userId}的值進行判斷；

4.遺留工作

遷移完成后，將主動遷移程序下線，并將被動遷移程序中對migratePassive()的調用全部去掉，并可以集成一些第三方分庫分表中間件，例如sharding-jdbc，可以參考sharding-jdbc集成實戰

回顧總結

回顧這個方案，***的缺點就是如果碰到sharding column（例如userId）的總記錄數比較多，且主動遷移正在進行中，被動遷移與主動遷移碰撞，那么被動遷移可能需要等待較長時間。

不過根據DB性能，一般批量插入1000條數據都是10ms級別，并且同一sharding column的記錄分庫分表后只屬于一張表，不涉及跨表。所以，只要在遷移前先通過sql統計待遷移表中沒有這類異常sharding column即可放心遷移；

筆者當初遷移installed_app表時，用戶最多也只擁有不超過200個APP，所以不需要過多考慮碰撞帶來的性能問題；沒有***的方案，但是有適合自己的方案；

如果有那種上萬條記錄的sharding column，可以把這些sharding column先緩存起來，遷移程序在夜間上線，優先遷移這些緩存的sharding column的數據，就可以盡可能的降低遷移程序對這些用戶的體驗。當然你也可以使用你想出來的更好的方案。