完整分库分表流程demo

一、 技术

• 选用sharding-jdbc做项目主要分库分表技术, sharding-proxy做运维辅助技术
• 选用uid-generator做唯一id生成器
• 选用datax做单表数据迁移到分库分表同步工具, 需要整合datax和sharding-jdbc

二、 模拟订单表分库分表迁移流程

1. 确认分库分表键

• 可以统计查询订单表的where条件

  选用命中率高的， 减轻主要查询压力

• 需要考虑分布式事务

  t_order表和t_order_item表, 保存一次订单，确保分库后order和order_item都放在同一个库中，
  这样就可以使用本地事务了。一般选用user_id, 选用order_id也可以， 本demo使用user_id

  注意事项，选用了user_id做分片键，则原先使用order_id查询的接口会遍历各个分库查询数据
     a. 如果数据量不是特别大，可以不处理
     b. 本demo将user_id和order_id映射关系保存到t_order_mapping表中，使用order_id查询时先查询一次user_id，然后带上user_id查询订单
     c. 基因id 处理，参考美团订单分库分表实现，定制order_id,中间嵌入user_id后几位数字，分片查询时根据user_id基因数字路由，这种改造工程比较大
     d. 多列分库分表，在将user_id做一次分库分表的同时，也将order_id做一次分库分表，存了两份数据，存储较大

2. 分片算法

• range

  按时间或id范围划分，如[1-10000]放到1库，[10001-20000]放到2库
  优点：单表大小可控，天然水平扩展。
  缺点：无法解决集中写入瓶颈的问题。

• hash

  hash取模 2^n
  分2（库) * 4 (表), 即分2个库，每个库4张表
  则 路由规则是 库号= user_id % 2, 表号= (user_id/2) % 4

  优点: 易扩展，解决集中写入瓶颈的问题
  缺点: 扩容麻烦，需要重新hash,(注意避免在同一张表的数据，重新hash到不同的表), 需要迁移数据

  （本demo采用该方法）

3. 确定容量，考虑扩容

• 生产中一次性分够,够用好几年，不用考虑扩容

  分32（库) * 32 (表) , 分成32个库，每个库32张表, 共1024张表（也可以16*64）
  路由规则是 库号= user_id % 32, 表号= (user_id/32) % 32

• 初始逻辑分库，实际上可以部署4台机器，每台机器8库， 每个库32表

  当表数据超过单机限制后，可以部署8台机器，每台机器4各库，每个库32表 最多可以部署1024台机器，每台机器1张表

  扩容时，仅仅是改一下配置，迁移数据就可以了, 原来在同一张表的数据，扩容之后，还在同一张表

  更具体的介绍看美团实现

4. 唯一id

• uuid 字符串

  占用空间较多， 不能做到递增

• 雪花算法

  可以做到递增，性能较好
  维护workId比较麻烦
  存在时钟回拨问题
  其他的实现一般都是基于雪花算法进行改造

• 美团leaf唯一id实现

  比较复杂，暂不考虑

• 百度uid-generator

  比较简单，解决workId维护问题，解决了时钟回拨问题，暂未提供workId重用实现

  本demo采用该实现，已实现复用workId

  ecp-uid整合了美团leaf、百度UidGenerator、原生snowflake 实现，可以参考，
  由于直接使用uid-generator足够简单，且有效使用，暂不采用ecp-uid

5. 单库表 迁移 到分库

参考美团双写实现

• ① 原系统中将需要订单表的关联查询(join)去掉

  改成在应用中用代码处理join, 为后续分库分表做准备

• ② 改造系统中订单id的实现，统一使用uid-generator生成的唯一id

• ③ 数据库双写（先写单库，后写分库，事务以单库为主，读数据以单库为主 ），同步订单历史数据到分库，然后校验补偿分库数据

  a. 先写单库，后写分库，事务以单库为主，读数据以单库为主

  b. 同时，使用datax同步历史订单数据到分库

  c. 校验单库和分库数据，补偿数据到分库(插入或根据更新时间比较更新)

• ④ 在③步骤数据补平后，数据仍双写(先写分库，后写单库，事务以分库为主，读数据以分库为主)，同时校验补偿单库数据

  a. 先写分库，后写单库，事务以分库为主，读数据以分库为主
  (如果服务众多，可以切一小部分服务灰度尝试读写， 如果有问题，可以回退到③)

  b. 校验单库和分库数据，补偿数据到单库(插入或根据更新时间比较更新)

• ⑤ 观察几天没问题后，下线单库订单表

6. 分库分表中间件

• mycat

  基于数据库代理实现，存在单点问题

• shardingsphere

  目前成为apache顶级项目, 从前景上说，采用该技术应是最好的

  • sharding-jdbc

    shardingsphere子项目, jdbc代理

    a. 不存在单点问题
    b. 可能会存在多份配置
    c. 升级比较麻烦，需要统一升级
    d. 只能应用于java语言

  • sharding-proxy

    shardingsphere子项目, 数据库代理

    a. 存在单点问题
    b. 兼容性问题
    c. 优点是没有语言限制

  目前demo采用sharding-jdbc实现为主，sharding-proxy运维为辅

三、本demo使用流程

1. 创建单库

create database db_lab;

2. 运行数据初始数据库脚本

db_lab_table.sql 用于创建数据表
db_lab_data.sql 用于创建测试数据，里面有3万订单(t_order)数据，和9万订单项(t_order_item)数据

3. 创建2个分库

create database db_lab_orders_0;
create database db_lab_orders_1;

4. 配置uid-generator数据库

• 创建uid数据库

  create database uid;

• 创建uid数据表

  DROP TABLE IF EXISTS WORKER_NODE;
  CREATE TABLE WORKER_NODE
  (
  ID BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'auto increment id',
  HOST_NAME VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 'host name',
  PORT VARCHAR(64) NOT NULL COMMENT 'port',
  TYPE INT NOT NULL COMMENT 'node type: ACTUAL or CONTAINER',
  LAUNCH_DATE DATE NOT NULL COMMENT 'launch date',
  MODIFIED TIMESTAMP NOT NULL COMMENT 'modified time',
  CREATED TIMESTAMP NOT NULL COMMENT 'created time',
  PRIMARY KEY(ID)
  )
   COMMENT='DB WorkerID Assigner for UID Generator',ENGINE = INNODB;

• 修改uid数据库配置用户名密码

5. 修改对应数据库配置，用户名密码等

• sharding-config中的分库配置application-sharding.yml和config-sharding.yaml
• single-datasource-lab单库配置
• transform-validate单库配置

6. 搭建sharding-proxy后, 复制proxy配置, 启动运行

使用shrding-proxy创建分库分表后的订单表

CREATE TABLE `t_order` (
  `order_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `user_id` int(11) NOT NULL,
  `address_id` bigint(20) NOT NULL,
  `status` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime NOT NULL,
  `update_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8

CREATE TABLE `t_order_item` (
  `order_item_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `user_id` int(11) NOT NULL,
  `status` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `create_time` datetime NOT NULL,
  `update_time` datetime NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`order_item_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8

7. 启动single-datasource-lab项目，用于模拟原使用单库web应用

注意以下配置，用于分库分表迁移的切换

# 1 使用uid的初始下单  2 下单双写，以单库读写为主  3  下单双写， 以分库读写为主 4 下单只写在分库
transfrom.step=2

可以打包放到idea外部部署运行，高配机器可以忽略

8. 启动single-datasource-lab中的模拟客户端

模拟用户访问订单服务

9. 下载datax部署同步订单历史数据

本项目使用datax+sharding-jdbc同步订单历史数据，查看使用方法

• 复制配置到本机datx/job目录下，并修改对应账号密码
• 使用命令运行'job-order.json','job-order_item.json'同步历史数据到分库，其中'job-order_mapping.json'是用于同步order_id和User_id的关系数据

10. 数据库双写(step=2)时，启动validate-step2校验补偿订单

在single-datasource-lab项目运行时配置是'transfrom.step=2'时， 启动 validate-step2项目，用于校验补偿分库订单数据

11. 校验补平分库数据后，切换数据库双写，此时以分库事务为主，读数据以分库为主

修改single-datasource-lab配置'transfrom.step=3',并重启 观察是否有问题，如果有问题，则回退到step=2

12. 重启validate-step2项目，做分库最后一次校验

因为step2启动时，会读取当前最大的订单id, 进行校验，重启是为了防止遗漏

13. 启动 validate-step3项目，进行验证单库数据校验

这里主要是为了可回滚

14. 继续观察single-datasource-lab，确认没问题后，下线单库订单表

真实项目需持续观察几天， 没有问题,则修改配置为'transfrom.step=4', 重启下线单库订单
有问题，则回退到step2, 注意，回退后，validate-step2也需重新运行校验

四、常见问题

1. no table route info
   根据路由规则得到的表名在数据库中不存在，检查配置
   可以开启sharding日志进行排查

  props:
    sql:
      show: true # 打印 SQL

五、参考资料

大众点评订单系统分库分表实践