一、基本思想

Sharding的基本思想就要把一個數(shù)據(jù)庫切分成多個部分放到不同的數(shù)據(jù)庫(server)上，從而緩解單一數(shù)據(jù)庫的性能問題。不太嚴(yán)格的講，對于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，如果是因為表多而數(shù)據(jù)多，這時候適合使用垂直切分，即把關(guān)系緊密(比如同一模塊)的表切分出來放在一個server上。如果表并不多，但每張表的數(shù)據(jù)非常多，這時候適合水平切分，即把表的數(shù)據(jù)按某種規(guī)則(比如按ID散列)切分到多個數(shù)據(jù)庫(server)上。當(dāng)然，現(xiàn)實中更多是這兩種情況混雜在一起，這時候需要根據(jù)實際情況做出選擇，也可能會綜合使用垂直與水平切分，從而將原有數(shù)據(jù)庫切分成類似矩陣一樣可以***擴(kuò)充的數(shù)據(jù)庫(server)陣列。下面分別詳細(xì)地介紹一下垂直切分和水平切分.

垂直切分的***特點就是規(guī)則簡單，實施也更為方便，尤其適合各業(yè)務(wù)之間的耦合度非常低，相互影響很小，業(yè)務(wù)邏輯非常清晰的系統(tǒng)。在這種系統(tǒng)中，可以很容易做到將不同業(yè)務(wù)模塊所使用的表分拆到不同的數(shù)據(jù)庫中。根據(jù)不同的表來進(jìn)行拆分，對應(yīng)用程序的影響也更小，拆分規(guī)則也會比較簡單清晰。(這也就是所謂的”share nothing”)。

水平切分于垂直切分相比，相對來說稍微復(fù)雜一些。因為要將同一個表中的不同數(shù)據(jù)拆分到不同的數(shù)據(jù)庫中，對于應(yīng)用程序來說，拆分規(guī)則本身就較根據(jù)表名來拆分更為復(fù)雜，后期的數(shù)據(jù)維護(hù)也會更為復(fù)雜一些。

讓我們從普遍的情況來考慮數(shù)據(jù)的切分：一方面，一個庫的所有表通常不可能由某一張表全部串聯(lián)起來，這句話暗含的意思是，水平切分幾乎都是針對一小搓一小搓(實際上就是垂直切分出來的塊)關(guān)系緊密的表進(jìn)行的，而不可能是針對所有表進(jìn)行的。另一方面，一些負(fù)載非常高的系統(tǒng)，即使僅僅只是單個表都無法通過單臺數(shù)據(jù)庫主機(jī)來承擔(dān)其負(fù)載，這意味著單單是垂直切分也不能完全解決問明。因此多數(shù)系統(tǒng)會將垂直切分和水平切分聯(lián)合使用，先對系統(tǒng)做垂直切分，再針對每一小搓表的情況選擇性地做水平切分。從而將整個數(shù)據(jù)庫切分成一個分布式矩陣。

二、切分策略

如前面所提到的，切分是按先垂直切分再水平切分的步驟進(jìn)行的。垂直切分的結(jié)果正好為水平切分做好了鋪墊。垂直切分的思路就是分析表間的聚合關(guān)系，把關(guān)系緊密的表放在一起。多數(shù)情況下可能是同一個模塊，或者是同一“聚集”。這里的“聚集”正是領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計里所說的聚集。在垂直切分出的表聚集內(nèi)，找出“根元素”(這里的“根元素”就是領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計里的“聚合根”)，按“根元素”進(jìn)行水平切分，也就是從“根元素”開始，把所有和它直接與間接關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)放入一個shard里。這樣出現(xiàn)跨shard關(guān)聯(lián)的可能性就非常的小。應(yīng)用程序就不必打斷既有的表間關(guān)聯(lián)。比如：對于社交網(wǎng)站，幾乎所有數(shù)據(jù)最終都會關(guān)聯(lián)到某個用戶上，基于用戶進(jìn)行切分就是***的選擇。再比如論壇系統(tǒng)，用戶和論壇兩個模塊應(yīng)該在垂直切分時被分在了兩個shard里，對于論壇模塊來說，F(xiàn)orum顯然是聚合根，因此按Forum進(jìn)行水平切分，把Forum里所有的帖子和回帖都隨Forum放在一個shard里是很自然的。

對于共享數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，如果是只讀的字典表，每個shard里維護(hù)一份應(yīng)該是一個不錯的選擇，這樣不必打斷關(guān)聯(lián)關(guān)系。如果是一般數(shù)據(jù)間的跨節(jié)點的關(guān)聯(lián)，就必須打斷。

需要特別說明的是：當(dāng)同時進(jìn)行垂直和水平切分時，切分策略會發(fā)生一些微妙的變化。比如：在只考慮垂直切分的時候，被劃分到一起的表之間可以保持任意的關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此你可以按“功能模塊”劃分表格，但是一旦引入水平切分之后，表間關(guān)聯(lián)關(guān)系就會受到很大的制約，通常只能允許一個主表(以該表ID進(jìn)行散列的表)和其多個次表之間保留關(guān)聯(lián)關(guān)系，也就是說：當(dāng)同時進(jìn)行垂直和水平切分時，在垂直方向上的切分將不再以“功能模塊”進(jìn)行劃分，而是需要更加細(xì)粒度的垂直切分，而這個粒度與領(lǐng)域驅(qū)動設(shè)計中的“聚合”概念不謀而合，甚至可以說是完全一致，每個shard的主表正是一個聚合中的聚合根!這樣切分下來你會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫分被切分地過于分散了(shard的數(shù)量會比較多，但是shard里的表卻不多)，為了避免管理過多的數(shù)據(jù)源，充分利用每一個數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的資源，可以考慮將業(yè)務(wù)上相近，并且具有相近數(shù)據(jù)增長速率(主表數(shù)據(jù)量在同一數(shù)量級上)的兩個或多個shard放到同一個數(shù)據(jù)源里，每個shard依然是獨立的，它們有各自的主表，并使用各自主表ID進(jìn)行散列，不同的只是它們的散列取模(即節(jié)點數(shù)量)必需是一致的。

1.事務(wù)問題

解決事務(wù)問題目前有兩種可行的方案：分布式事務(wù)和通過應(yīng)用程序與數(shù)據(jù)庫共同控制實現(xiàn)事務(wù)下面對兩套方案進(jìn)行一個簡單的對比。

方案一：使用分布式事務(wù)

優(yōu)點：交由數(shù)據(jù)庫管理，簡單有效

缺點：性能代價高，特別是shard越來越多時

方案二：由應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)庫共同控制

原理：將一個跨多個數(shù)據(jù)庫的分布式事務(wù)分拆成多個僅處于單個數(shù)據(jù)庫上面的小事務(wù)，并通過應(yīng)用程序來總控各個小事務(wù)。

優(yōu)點：性能上有優(yōu)勢

缺點：需要應(yīng)用程序在事務(wù)控制上做靈活設(shè)計。如果使用了spring的事務(wù)管理，改動起來會面臨一定的困難。

2.跨節(jié)點Join的問題

只要是進(jìn)行切分，跨節(jié)點Join的問題是不可避免的。但是良好的設(shè)計和切分卻可以減少此類情況的發(fā)生。解決這一問題的普遍做法是分兩次查詢實現(xiàn)。在***次查詢的結(jié)果集中找出關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的id,根據(jù)這些id發(fā)起第二次請求得到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

3.跨節(jié)點的count,order by,group by以及聚合函數(shù)問題

這些是一類問題，因為它們都需要基于全部數(shù)據(jù)集合進(jìn)行計算。多數(shù)的代理都不會自動處理合并工作。解決方案：與解決跨節(jié)點join問題的類似，分別在各個節(jié)點上得到結(jié)果后在應(yīng)用程序端進(jìn)行合并。和join不同的是每個結(jié)點的查詢可以并行執(zhí)行，因此很多時候它的速度要比單一大表快很多。但如果結(jié)果集很大，對應(yīng)用程序內(nèi)存的消耗是一個問題。

關(guān)于垂直切分Vertical Sharding的粒度

垂直切分的粒度指的是在做垂直切分時允許幾級的關(guān)聯(lián)表放在一個shard里.這個問題對應(yīng)用程序和sharding實現(xiàn)有著很大的影響.

關(guān)聯(lián)打斷地越多，則受影響的join操作越多，應(yīng)用程序為此做出的妥協(xié)就越大，但單表的路由會越簡單，與業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)性會越小，就越容易使用統(tǒng)一機(jī)制處理.在此方向上的極端方案是：打斷所有連接，每張表都配有路由規(guī)則，可以使用統(tǒng)一機(jī)制或框架自動處理.比如amoeba這樣的框架，它的路由能且僅能通過SQL的特征(比如某個表的id)進(jìn)行路由.

反之，若關(guān)聯(lián)打斷地越少，則join操作的受到的限制就小，應(yīng)用程序需要做出的妥協(xié)就越小，但是表的路由就會變復(fù)雜，與業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)性就越大，就越難使用統(tǒng)一機(jī)制處理，需要針對每個數(shù)據(jù)請求單獨實現(xiàn)路由.在此方向上的極端方案是：所有表都在一個shard里，也就是沒有垂直切分，這樣就沒有關(guān)聯(lián)被打斷.當(dāng)然這是非常極端的，除非整個數(shù)據(jù)庫很簡單，表的數(shù)量很少.

實際的粒度掌控需要結(jié)合“業(yè)務(wù)緊密程度”和“表格數(shù)據(jù)量”兩個因素綜合考慮，一般來說：

• 若劃歸到一起的表格關(guān)系緊密，且數(shù)據(jù)量并不大，增速也非常緩慢，則適宜放在一個shard里，不需要再進(jìn)行水平切分;
• 若劃歸到一起的表格數(shù)據(jù)量巨大且增速迅猛，則勢必要在垂直切分的基礎(chǔ)上再進(jìn)行水平切分，水平切分就意味著原單一shard會被細(xì)分成多個更小的shard，每一個shard存在一個主表(即會以該表ID進(jìn)行散列的表)和多個相之相關(guān)的關(guān)聯(lián)表。

總之，垂直切分的粒度在兩個相反的方向上呈現(xiàn)優(yōu)勢與劣勢并存并相互博弈的局面.架構(gòu)師需要做的是結(jié)合項目的實際情況在兩者之間取得收益***化的平衡.

參考資料：

《MySQL性能調(diào)優(yōu)與架構(gòu)設(shè)計》

注：本文圖片摘自《MySQL性能調(diào)優(yōu)與架構(gòu)設(shè)計》一書