分库分表的4个面试连环炮问题！不会就惨了

darny

专注于Java领域优质技术，欢迎关注

来自：石杉的架构笔记
+ b* w# H2 w6 R: [6 T, h3 m( V面试中我们经常会碰到的关于分库分表的几个面试连环炮！今天就给大家一一介绍！希望对大家面试的时候能够有所帮助！
8 n+ f. \% q- ~: _5 m/ l

0 e0 e) C: m( h% u
• 为什么要分库分表？
  2 t. U7 k' P+ B
• 用过哪些分库分表中间件？
  
• 不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？
  
• 你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
  

一、面试题
% o' p% ~. T/ i1 k" V! B
为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
二、面试官心理分析
! H4 d9 @! O, l2 v# X/ ]
2 G& G1 `+ |* |% g  c8 s其实这块肯定是扯到高并发了，因为分库分表一定是为了支撑高并发、数据量大两个问题的。而且现在说实话，尤其是互联网类的公司面试，基本上都会来这么一下，分库分表如此普遍的技术问题，不问实在是不行，而如果你不知道那也实在是说不过去！
1 X2 `9 ^* P! {" U: q3 ]4 t# P三、面试题剖析
' w6 A( l" U: e8 E/ m7 K6 a# w3 z
+ f$ ?: x: }7 m* c' x3.1、为什么要分库分表？（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计？）
说白了，分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库，都有可能。
我先给大家抛出来一个场景。
" f2 G$ G6 i& u假如我们现在是一个小创业公司（或者是一个 BAT 公司刚兴起的一个新部门），现在注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。天，就这种系统，随便找一个有几年工作经验的，然后带几个刚培训出来的，随便干干都可以。
结果没想到我们运气居然这么好，碰上个 CEO 带着我们走上了康庄大道，业务发展迅猛，过了几个月，注册用户数达到了 2000 万！每天活跃用户数 100 万！每天单表数据量 10 万条！高峰期每秒最大请求达到 1000！同时公司还顺带着融资了两轮，进账了几个亿人民币啊！公司估值达到了惊人的几亿美金！这是小独角兽的节奏！
, ?1 f2 N1 q' L: G好吧，没事，现在大家感觉压力已经有点大了，为啥呢？因为每天多 10 万条数据，一个月就多 300 万条数据，现在咱们单表已经几百万数据了，马上就破千万了。但是勉强还能撑着。高峰期请求现在是 1000，咱们线上部署了几台机器，负载均衡搞了一下，数据库撑 1000QPS 也还凑合。但是大家现在开始感觉有点担心了，接下来咋整呢......
5 A: [, R3 ]3 b. f. R5 p( J/ V$ |再接下来几个月，我的天，CEO 太牛逼了，公司用户数已经达到 1 亿，公司继续融资几十亿人民币啊！公司估值达到了惊人的几十亿美金，成为了国内今年最牛逼的明星创业公司！天，我们太幸运了。
4 z  L: _+ j  \+ d/ L; e# I但是我们同时也是不幸的，因为此时每天活跃用户数上千万，每天单表新增数据多达 50 万，目前一个表总数据量都已经达到了两三千万了！扛不住啊！数据库磁盘容量不断消耗掉！高峰期并发达到惊人的 5000~8000！别开玩笑了，哥。我跟你保证，你的系统支撑不到现在，已经挂掉了！
  c; ~9 t( K/ k( d/ s好吧，所以你看到这里差不多就理解分库分表是怎么回事儿了，实际上这是跟着你的公司业务发展走的，你公司业务发展越好，用户就越多，数据量越大，请求量越大，那你单个数据库一定扛不住。
分表
8 S. c) Q5 |2 m2 k% v比如你单表都几千万数据了，你确定你能扛住么？绝对不行，单表数据量太大，会极大影响你的 sql 执行的性能，到了后面你的 sql 可能就跑的很慢了。一般来说，就以我的经验来看，单表到几百万的时候，性能就会相对差一些了，你就得分表了。
分表是啥意思？就是把一个表的数据放到多个表中，然后查询的时候你就查一个表。比如按照用户 id 来分表，将一个用户的数据就放在一个表中。然后操作的时候你对一个用户就操作那个表就好了。这样可以控制每个表的数据量在可控的范围内，比如每个表就固定在 200 万以内。
分库
  R& E/ H( b  v$ e分库是啥意思？就是你一个库一般我们经验而言，最多支撑到并发 2000，一定要扩容了，而且一个健康的单库并发值你最好保持在每秒 1000 左右，不要太大。那么你可以将一个库的数据拆分到多个库中，访问的时候就访问一个库好了。
这就是所谓的分库分表，为啥要分库分表？你明白了吧。
. }: d1 |! B9 c4 S1 D7 [, s' R3.2、用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？
这个其实就是看看你了解哪些分库分表的中间件，各个中间件的优缺点是啥？然后你用过哪些分库分表的中间件。
7 w" E7 d# ?/ j1 U% ?$ t- ?比较常见的包括：

) r, k3 W1 ^$ X, @* d/ j
• cobar
  7 Q7 G. \, h& A. \0 O# P5 s
• TDDL
  9 \: Z' Q3 q2 A
• atlas
  
• sharding-jdbc
  
• mycat
  

cobar
' D# n4 v. t$ n+ W$ w0 @! C$ L阿里 b2b 团队开发和开源的，属于 proxy 层方案，就是介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过 JDBC 驱动访问 cobar 集群，cobar 根据 SQL 和分库规则对 SQL 做分解，然后分发到 MySQL 集群不同的数据库实例上执行。早些年还可以用，但是最近几年都没更新了，基本没啥人用，差不多算是被抛弃的状态吧。而且不支持读写分离、存储过程、跨库 join 和分页等操作。
TDDL
淘宝团队开发的，属于 client 层方案。支持基本的 crud 语法和读写分离，但不支持 join、多表查询等语法。目前使用的也不多，因为还依赖淘宝的 diamond 配置管理系统。
atlas
360 开源的，属于 proxy 层方案，以前是有一些公司在用的，但是确实有一个很大的问题就是社区最新的维护都在 5 年前了。所以，现在用的公司基本也很少了。
sharding-jdbc
当当开源的，属于 client 层方案。确实之前用的还比较多一些，因为 SQL 语法支持也比较多，没有太多限制，而且目前推出到了 2.0 版本，支持分库分表、读写分离、分布式 id 生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC 事务）。而且确实之前使用的公司会比较多一些（这个在官网有登记使用的公司，可以看到从 2017 年一直到现在，是有不少公司在用的），目前社区也还一直在开发和维护，还算是比较活跃，个人认为算是一个现在也可以选择的方案。
9 f( |6 m; ?+ a2 t0 ^5 o# Lmycat
8 V6 i5 N" U# I; v; m5 g" j( D3 k基于 cobar 改造的，属于 proxy 层方案，支持的功能非常完善，而且目前应该是非常火的而且不断流行的数据库中间件，社区很活跃，也有一些公司开始在用了。但是确实相比于 sharding jdbc 来说，年轻一些，经历的锤炼少一些。
0 O! {9 I$ z6 F7 V6 u6 J( e0 D总结
& f; i5 a* `  N9 S
综上，现在其实建议考量的，就是 sharding-jdbc 和 mycat，这两个都可以去考虑使用。
) b) A# b9 L" l. z% Y# f2 w4 ksharding-jdbc 这种 client 层方案的优点在于不用部署，运维成本低，不需要代理层的二次转发请求，性能很高，但是如果遇到升级啥的需要各个系统都重新升级版本再发布，各个系统都需要耦合 sharding-jdbc 的依赖；
mycat 这种 proxy 层方案的缺点在于需要部署，自己运维一套中间件，运维成本高，但是好处在于对于各个项目是透明的，如果遇到升级之类的都是自己中间件那里搞就行了。
% o+ A8 Y9 _. B# ]% g; r( K( J通常来说，这两个方案其实都可以选用，但是我个人建议中小型公司选用 sharding-jdbc，client 层方案轻便，而且维护成本低，不需要额外增派人手，而且中小型公司系统复杂度会低一些，项目也没那么多；但是中大型公司最好还是选用 mycat 这类 proxy 层方案，因为可能大公司系统和项目非常多，团队很大，人员充足，那么最好是专门弄个人来研究和维护 mycat，然后大量项目直接透明使用即可。
3.3、你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
/ _9 i# g# _, h  M- A  e* l水平拆分的意思，就是把一个表的数据给弄到多个库的多个表里去，但是每个库的表结构都一样，只不过每个库表放的数据是不同的，所有库表的数据加起来就是全部数据。水平拆分的意义，就是将数据均匀放更多的库里，然后用多个库来扛更高的并发，还有就是用多个库的存储容量来进行扩容。
垂直拆分的意思，就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样，每个库表都包含部分字段。一般来说，会将较少的访问频率很高的字段放到一个表里去，然后将较多的访问频率很低的字段放到另外一个表里去。因为数据库是有缓存的，你访问频率高的行字段越少，就可以在缓存里缓存更多的行，性能就越好。这个一般在表层面做的较多一些。
3 E  B3 V4 M' J$ Z% w" B9 M4 B这个其实挺常见的，不一定我说，大家很多同学可能自己都做过，把一个大表拆开，订单表、订单支付表、订单商品表。
还有表层面的拆分，就是分表，将一个表变成 N 个表，就是让每个表的数据量控制在一定范围内，保证 SQL 的性能。否则单表数据量越大，SQL 性能就越差。一般是 200 万行左右，不要太多，但是也得看具体你怎么操作，也可能是 500 万，或者是 100 万。你的SQL越复杂，就最好让单表行数越少。
3 V5 h  p" F- E1 t* @好了，无论分库还是分表，上面说的那些数据库中间件都是可以支持的。就是基本上那些中间件可以做到你分库分表之后，中间件可以根据你指定的某个字段值，比如说 userid，自动路由到对应的库上去，然后再自动路由到对应的表里去。
你就得考虑一下，你的项目里该如何分库分表？一般来说，垂直拆分，你可以在表层面来做，对一些字段特别多的表做一下拆分；水平拆分，你可以说是并发承载不了，或者是数据量太大，容量承载不了，你给拆了，按什么字段来拆，你自己想好；分表，你考虑一下，你如果哪怕是拆到每个库里去，并发和容量都ok了，但是每个库的表还是太大了，那么你就分表，将这个表分开，保证每个表的数据量并不是很大。
而且这儿还有两种分库分表的方式：
# R  p# Y: B0 b. A/ v+ \# P

• 一种是按照 range 来分，就是每个库一段连续的数据，这个一般是按比如时间范围来的，但是这种一般较少用，因为很容易产生热点问题，大量的流量都打在最新的数据上了。
  
• 或者是按照某个字段 hash 一下均匀分散，这个较为常用。
  

range 来分，好处在于说，扩容的时候很简单，因为你只要预备好，给每个月都准备一个库就可以了，到了一个新的月份的时候，自然而然，就会写新的库了；缺点，但是大部分的请求，都是访问最新的数据。实际生产用 range，要看场景。
$ p# K) ^& W$ l$ Ahash 分发，好处在于说，可以平均分配每个库的数据量和请求压力；坏处在于说扩容起来比较麻烦，会有一个数据迁移的过程，之前的数据需要重新计算 hash 值重新分配到不同的库或表。

  o6 C( L4 U" F来源：https://www.toutiao.com/a6700551922757141005/
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！