前 言

讀寫分離方案上線后，訂單sql查詢時(shí)間再一次穩(wěn)定在了300ms以下，此時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)的增刪改操作會(huì)走主庫(kù)，而讀請(qǐng)求會(huì)走從庫(kù)，通過(guò)讀寫分離大大提升了數(shù)據(jù)讀的處理能力，但遺憾的是沒辦法提升主庫(kù)寫數(shù)據(jù)的能力。

新的挑戰(zhàn)

那么什么時(shí)候主庫(kù)寫數(shù)據(jù)的壓力會(huì)過(guò)大呢？其實(shí)我們之前也聊過(guò)這個(gè)問(wèn)題，那就是多個(gè)業(yè)務(wù)共用一個(gè)物理數(shù)據(jù)庫(kù)的，比如商品相關(guān)的表、訂單相關(guān)的表和用戶相關(guān)的表等，所有表都放到了一個(gè)mysql數(shù)據(jù)庫(kù)中，就像這樣：

此時(shí)商品模塊、訂單模塊、用戶模塊都部署在同一臺(tái)物理數(shù)據(jù)庫(kù)上，說(shuō)白了就是主庫(kù)上，那么此時(shí)這臺(tái)物理數(shù)據(jù)庫(kù)的CPU、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載能力，都是商品模塊、訂單模塊、用戶模塊共用的。

這就很尷尬了，由于這3個(gè)模塊是共用同一臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的資源，那么就勢(shì)必會(huì)相互影響，比如某一天商品模塊做了一些活動(dòng)，尷尬的是商品模塊并沒有做讀寫分離，那么這個(gè)時(shí)候可能商品模塊，會(huì)對(duì)這臺(tái)物理數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行大量的讀操作，此時(shí)這臺(tái)物理數(shù)據(jù)庫(kù)的CPU、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)負(fù)載占用都很高。

而數(shù)據(jù)庫(kù)的資源是有限的，既然商品模塊占用了大量的數(shù)據(jù)庫(kù)資源，那么留給訂單模塊可用的資源就非常少了，這個(gè)時(shí)候就會(huì)導(dǎo)致訂單庫(kù)寫數(shù)據(jù)很慢，寫入一條訂單數(shù)據(jù)突增到了2s，對(duì)于訂單來(lái)說(shuō)，這個(gè)肯定是萬(wàn)萬(wàn)不能接受的

那么有沒有破局之道呢？那當(dāng)然是有的，那就是垂直拆分。

怎么做垂直拆分？

垂直拆分其實(shí)分為垂直分庫(kù)和垂直分表，我們這里指的是垂直分庫(kù)，說(shuō)白了就是由一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)拆分出來(lái)多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，那么具體怎么拆分呢？

其實(shí)可以從數(shù)據(jù)表的維度來(lái)拆分，將表做一個(gè)分類，比如之前一個(gè)庫(kù)100張表，現(xiàn)在我分成了10個(gè)mysql數(shù)據(jù)庫(kù)，每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)10張表的數(shù)據(jù)，這樣每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力就會(huì)很小。

垂直拆分說(shuō)白了就是將一個(gè)大的系統(tǒng)的多張表，做一個(gè)分類，一般按照模塊來(lái)拆分出一個(gè)一個(gè)的數(shù)據(jù)庫(kù)，而每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中只存放一類數(shù)據(jù)表，每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)都有一批表，而且都是同一個(gè)模塊的表。

比如一般在外賣系統(tǒng)中，包含商品模塊、訂單模塊、用戶模塊等，垂直拆分就是將每個(gè)模塊的一類表，都分別放到單獨(dú)的庫(kù)中，分而治之，這樣說(shuō)白了就是分布式系統(tǒng)、微服務(wù)拆分后的效果了：

這樣就可以解決剛才的問(wèn)題了，因?yàn)楦驹蚴沁@3個(gè)模塊共用了一臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的資源，結(jié)果商品模塊占用數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器大量資源的時(shí)候，留給訂單模塊的資源自然就少了，所以破局之道就是我們就需要把這3個(gè)模塊的數(shù)據(jù)庫(kù)拆分開，不讓它們共用一臺(tái)物理數(shù)據(jù)庫(kù)，而是給每個(gè)業(yè)務(wù)模塊，配備一臺(tái)自己獨(dú)立的物理數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，說(shuō)白了就是將數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了垂直分庫(kù)，由共用一個(gè)大雜燴數(shù)據(jù)庫(kù)，拆分為獨(dú)立的商品數(shù)據(jù)庫(kù)、訂單數(shù)據(jù)庫(kù)和用戶數(shù)據(jù)庫(kù)。

不過(guò)在實(shí)際的分庫(kù)中，我們可能需要考慮一個(gè)情況，就是有些模塊關(guān)聯(lián)性比較大，可能經(jīng)常需要一起查詢。所以這時(shí)候，我們也可以把強(qiáng)關(guān)聯(lián)的一些模塊的表放在一個(gè)庫(kù)，避免跨庫(kù)查詢帶來(lái)的效率降低。

好了，此時(shí)由于我們已經(jīng)把不同模塊的表放到了不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，每個(gè)庫(kù)都有自己獨(dú)立的一臺(tái)物理服務(wù)器，那么這臺(tái)物理數(shù)據(jù)庫(kù)的CPU、內(nèi)存和網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載能力都是相互隔離的，因此之前資源相互占用的問(wèn)題也就不存在了。

垂直拆分有哪些好處呢？

垂直拆分是可以帶來(lái)很多好處的，比如可以幫我們減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力，當(dāng)我們按照模塊分庫(kù)之后，不同模塊的數(shù)據(jù)表，現(xiàn)在已經(jīng)被分到了多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中了，每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，就不會(huì)那么多了，查詢的效率就會(huì)更高了。

另外，單個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)量變少了之后，相應(yīng)的CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載的壓力，也會(huì)相應(yīng)的降低，整體的查詢效率也會(huì)提高。

垂直拆分后，業(yè)務(wù)會(huì)變的更加清晰，維護(hù)數(shù)據(jù)也會(huì)很方便，因?yàn)橐粋€(gè)庫(kù)拆分成了多個(gè)庫(kù)，每個(gè)庫(kù)中的表都是一個(gè)業(yè)務(wù)模塊的，所以一個(gè)庫(kù)中就一個(gè)模塊的業(yè)務(wù)，很清晰。

并且，數(shù)據(jù)維護(hù)也是，需要找哪個(gè)模塊的數(shù)據(jù)，就到對(duì)應(yīng)庫(kù)中找，不會(huì)像拆分前，多個(gè)模塊的數(shù)據(jù)糅在一起，維護(hù)數(shù)據(jù)也簡(jiǎn)單，因?yàn)槎鄠€(gè)模塊的數(shù)據(jù)，解耦了，修改一個(gè)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，不會(huì)影響其他庫(kù)的數(shù)據(jù)。

而且，系統(tǒng)擴(kuò)展也會(huì)變的更容易一些，現(xiàn)在各個(gè)模塊都拆分出來(lái)了，比如訂單模塊，就從外賣系統(tǒng)中，單獨(dú)拆分出來(lái)一個(gè)模塊了，這個(gè)訂單模塊的數(shù)據(jù)，在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中和其他模塊的數(shù)據(jù)，就獨(dú)立了。

如果訂單模塊業(yè)務(wù)要做復(fù)雜了，需要擴(kuò)展了，比如訂單的表結(jié)構(gòu)要設(shè)計(jì)的更復(fù)雜點(diǎn)，添加更多的業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)，對(duì)其它模塊都是透明的，很容易擴(kuò)展；不會(huì)像之前一樣，多個(gè)模塊的多張表，耦合在一個(gè)庫(kù)中，也不好拓展，因?yàn)闀?huì)擔(dān)心影響到其他業(yè)務(wù)。

垂直拆分有什么不足的地方嗎？

好了，說(shuō)了垂直分庫(kù)的這么多好處，那么它有沒有一些不足的地方呢？答案是肯定的。

首先就是系統(tǒng)會(huì)變的更復(fù)雜，因?yàn)楝F(xiàn)在垂直拆分之后，多個(gè)模塊的表，都分別分到不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中了，如果現(xiàn)在有一個(gè)查詢操作，要關(guān)聯(lián)多張表，這個(gè)時(shí)候，就不能簡(jiǎn)單使用join來(lái)進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢了。

比如a表在A庫(kù)，b表在B庫(kù)，這個(gè)時(shí)候就不能簡(jiǎn)單的join連接了，而需要先通過(guò)接口的方式，先獲取到a表的數(shù)據(jù)，然后再通過(guò)接口獲取b表的數(shù)據(jù)，這樣操作就變復(fù)雜了。

另外，事務(wù)的處理也會(huì)變得更加的麻煩，之前要處理事務(wù)的話，在一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中處理即可，出現(xiàn)問(wèn)題直接回滾事務(wù)就行了。

但是現(xiàn)在要操作的數(shù)據(jù)，可能是分布在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的，如果操作過(guò)程中的某個(gè)環(huán)節(jié)出問(wèn)題了，就不能簡(jiǎn)單的回滾事務(wù)了，因?yàn)楝F(xiàn)在是橫跨多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的事務(wù)，這個(gè)時(shí)候就要用到分布式事務(wù)的解決方案了，就更復(fù)雜了。

而且，單庫(kù)的性能也會(huì)很快的遇到瓶頸，雖然現(xiàn)在一個(gè)大的系統(tǒng)的多張表，按照不同模快切出了多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，每個(gè)庫(kù)有相應(yīng)模塊的表，可能某一個(gè)模塊的數(shù)據(jù)量會(huì)特別大，比如訂單模塊，相比于其他模塊而言，數(shù)據(jù)量會(huì)非常大。

并且這里通常是單表數(shù)據(jù)量過(guò)大，比如訂單表單表可能已經(jīng)6000W數(shù)據(jù)了，這個(gè)時(shí)候訂單表的讀寫效率已經(jīng)開始明顯降低了。

像這種單表數(shù)據(jù)量過(guò)大的問(wèn)題，垂直分庫(kù)是解決不了的，所以這個(gè)時(shí)候就需要對(duì)訂單表進(jìn)行進(jìn)一步的拆分，也就是水平拆分。

由于我們實(shí)戰(zhàn)是以外賣訂單業(yè)務(wù)為主，所以本身就只有一個(gè)訂單數(shù)據(jù)庫(kù)，其實(shí)天然就已經(jīng)做了垂直分庫(kù)，所以這個(gè)垂直分庫(kù)我們就不進(jìn)行實(shí)戰(zhàn)了，后邊的水平分庫(kù)分表是我們的重頭戲，到時(shí)候會(huì)帶著大家一起設(shè)計(jì)水平分庫(kù)分表的落地方案和數(shù)據(jù)遷移方案的，大家敬請(qǐng)期待！