数据切片

1.前言
随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。水平切分数据库，可以降低单台机器的负载，同时最大限度的降低了了宕机造成的损失。通过负载均衡策略，有效的降低了单台机器的访问负载，降低了宕机的可能性；通过集群方案，解决了数据库宕机带来的单点数据库不能访问的问题；通过读写分离策略更是最大限度了提高了应用中读取 （Read）数据的速度和并发量。

 目前国内的大型互联网应用中，大量的采用了这样的数据切分方案，Taobao,Alibaba,Tencent，它们大 都实现了自己的分布式数据访问层（DDAL）。以实现方式和实现的层次来划分，大概分为两个层次（Java应用为例）：JDBC层的封装，ORM框架层的 实现。就JDBC层的直接封装而言，现在国内发展较好的一个项目是被称作“变形虫”(Amoeba)的项目，由阿里集团的研究院开发，现在仍然处于测试阶 段（beta版），其运行效率和生产时效性有待考究。就ORM框架层的实现而言，比如Taobao的基于ibatis和Spring的的分布式数据访问 层，已有多年的应用，运行效率和生产实效性得到了开发人员和用户的肯定。本文就是以ORM框架层为基础而实现的分布式数据访问层。难点在于分库后，路由规则的制定和选择以及后期的扩展性，比如：如何做到用最少的数据迁移量，达到扩充数据库容量（增加机器节点）的目的。核心问题将围绕数据库分库分表的路由规则和负载均衡策略展开。

2 什么是数据切分（Shard)
 对数据切分(Shard)后，称这些零碎的数据为分片（Sharding)，Sharding 不是一门新技术，而是一个相对简朴的软件理念。，MySQL 5 之后才有了数据表分区功能，而是否具备分区功能就成了衡量一个数据库可扩展性与否的一个关键指标之一。数据库扩展性是一个永恒的话题，如在单一数据库上处理应用数据捉襟见肘而需要进行分区化之类的处理，是如何办到的呢? 答案是：Sharding。  Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能，而是在具体技术细节之上的抽象处理，是水平扩展(Scale Out，亦或横向扩展、向外扩展)的解决方案，其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制，解决数据库扩展性问题。

通过一系列的切分规则将数据水平分布到不同的DB或table中，在通过相应的DB路由 或者 table路由规则找到需要查询的具体的DB或者table，以进行Query操作。这里所说的“sharding”通常是指“水平切分”， 具体将有什么样的切分方式呢和路由方式呢？举个简单的例子：我们针对一个Blog应用中的日志来说明，比如日志文章（article）表有如下字段：

article_id(int),
title(varchar(128)),
content(varchar(1024)),
user_id(int)

面对这样的一个表，我们怎样切分呢？怎样将这样的数据分布到不同的数据库中的表中去呢？其实分 析blog的应用，我们不难得出这样的结论：blog的应用中，用户分为两种：浏览者和blog的主人。浏览者浏览某个blog，实际上是在一个特定的用 户的blog下进行浏览的，而blog的主人管理自己的blog，也同样是在特定的用户blog下进行操作的（在自己的空间下）。所谓的特定的用户，用数 据库的字段表示就是“user_id”。就是这个“user_id”，它就是我们需要的分库的依据和规则的基础。我们可以这样做，将user_id为 1～10000的所有的文章信息放入DB1中的article表中，将user_id为10001～20000的所有文章信息放入DB2中的 article表中，以此类推，一直到DBn。 这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢？其实问题也是简单明显的，既 然分库的时候我们用到了区分字段user_id，那么很自然，数据库路由的过程当然还是少不了 user_id的。考虑一下我们刚才呈现的blog应用，不管是访问别人的blog还是管理自己的blog，总之我都要知道这个blog的用户是谁吧，也 就是我们知道了这个blog的user_id，就利用这个user_id，利用分库时候的规则，反过来定位具体的数据库，比如user_id是234，利 用该才的规则，就应该定位到DB1，假如user_id是12343，利用该才的规则，就应该定位到DB2。以此类推，利用分库的规则，反向的路由到具体的DB，这个过程我们称之为“DB路由”。

当然考虑到数据切分的DB设计必然是非常规，不正统的DB设计。那么什么样的DB设计是正统的DB设计呢？
我们平常规规矩矩用的基本都是。平常我们会自觉的按照范式来设计我们的数据库，负载高点可能考虑使用相关的Replication机制来提高读写的吞吐和性能，这可能已经可以满足很多需求，但这套机制自身的缺陷还是比较显而易见的。

 数据切分的DB设计，将违背这个通常的规矩和约束（既按照数据库的范式设计），为了切分，我们不得不在数据库的表中出现冗余字段，用作区分字段或者叫做分库的标记字段，比如上面的article的例子中的user_id这样的字段（当然，刚才的例子并没有很好的体现出user_id的冗余 性，因为user_id这个字段即使就是不分库，也是要出现的）。当然冗余字段的出现并不只是在分库的场景下才出现的，在很多大型应 用中，冗余也是必须的，这个涉及到高效DB的设计。
 
3.为什么要数据切分
  有人会说，像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？的确，Oracle的DB确实很成熟很稳定，但是高昂的使 用费用和高端的硬件支撑不是每一个公司能支付的起的。试想一下一年几千万的使用费用和动辄上千万元的小型机作为硬件支撑，这是一般公司能支付的起的吗？即 使就是能支付的起，假如有更好的方案，有更廉价且水平扩展性能更好的方案，我们为什么不选择呢？所以数据分片是完全出于性价比的考虑，既以最小的代价，来换取最大的经济效益。

但是，事情总是不尽人意。平常我们会自觉的按照范式来设计我们的数据库，负载高点可能考虑使用相关的Replication机制来提高读写的吞吐和性能，这可能已经可以满足很多需求，但这套机制自身的缺陷还是比较显而易见的。首先它的有效很依赖于读操作的比例，Master往往会成为瓶颈所在，写操作需要顺序排队来执行，过载的话Master首先扛不住，Slaves的数据同步的延迟也可能比较大，而且会大大耗费CPU的计算能力，因为write操作在Master上执行以后还是需要在每台slave机器上都跑一次。这时候 Sharding可能会成为鸡肋了。Replication搞不定，那么为什么Sharding可以工作呢？道理很简单，因为它可以很好的扩展。我们知道每台机器无论配置多么好它都有自身的 物理上限，所以当我们应用已经能触及或远远超出单台机器的某个上限的时候，我们惟有寻找别的机器的帮助或者继续升级的我们的硬件，但常见的方案还是横向扩 展, 通过添加更多的机器来共同承担压力。我们还得考虑当我们的业务逻辑不断增长，我们的机器能不能通过线性增长就能满足需求？Sharding可以轻松的将计 算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。  我们用免费的MySQL和廉价的Server甚至是PC做集群，达到小型机+大型商业DB的效果，减少大量的资金投入，降低运营成本，所以，我们选择Sharding，拥抱Sharding。

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