【6.1.1 漫画分库分表】

漫画分库分表

“数据量大了不可怕，可怕的是不知道如何优雅地拆分。”

🎭 人物介绍

• 架构师老王：资深数据库架构专家，精通各种分库分表方案
• Java小明：对分库分表充满疑问的开发者
• ShardingSphere师傅：Apache ShardingSphere的化身，国产分库分表框架代表
• Mycat大师：Mycat框架的化身，数据库中间件专家
• Vitess长老：Google Vitess的化身，云原生数据库集群方案
• 数据库老爷：传统数据库的代表，见证了数据增长的痛苦

本节导言

Java小明：（困惑地）老王，我们的用户表已经有几千万条数据了，查询越来越慢，该怎么办？

架构师老王：（点头）这是典型的数据量增长问题！单表数据量过大时，我们需要考虑分库分表了。

数据库老爷：（叹气）想当年我一个人就能处理所有数据，现在…

ShardingSphere师傅：（自信地）别担心！我们有完整的分库分表解决方案，从水平拆分到垂直拆分，一应俱全！

Mycat大师：（稳重地）我擅长数据库代理，让应用无感知地使用分库分表。

Vitess长老：（淡定地）在Google，我们处理的是全球级别的数据量，云原生是未来趋势。

1. 分库分表基础概念

1.1 什么是分库分表

架构师老王：分库分表是应对大数据量和高并发的数据库优化策略，通过将数据分散到多个数据库和表中来提升性能。

1.2 分库分表的类型

垂直拆分 vs 水平拆分

2. 主流分库分表框架对比

2.1 Apache ShardingSphere

ShardingSphere师傅：我是Apache顶级项目，提供完整的分库分表生态！

核心特性

/**
 * ShardingSphere配置示例
 */
@Configuration
public class ShardingSphereConfig {
    
    // 数据源配置
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("ds0", createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db0"));
        dataSourceMap.put("ds1", createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db1"));
        
        // 分片规则
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getUserTableRuleConfiguration());
        shardingRuleConfig.getBindingTableGroups().add("user");
        shardingRuleConfig.setDefaultDatabaseShardingStrategyConfig(
            new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id", "ds${user_id % 2}"));
        
        return ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, 
            Collections.singleton(shardingRuleConfig), new Properties());
    }
    
    private TableRuleConfiguration getUserTableRuleConfiguration() {
        TableRuleConfiguration config = new TableRuleConfiguration("user", "ds${0..1}.user_${0..3}");
        config.setTableShardingStrategyConfig(
            new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id", "user_${user_id % 4}"));
        return config;
    }
}

优势与劣势

2.2 Mycat

Mycat大师：我是数据库中间件的先驱，专注于透明化的数据库代理！

核心架构

<!-- Mycat server.xml配置 -->
<mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <system>
        <property name="serverPort">8066</property>
        <property name="managerPort">9066</property>
        <property name="charset">utf8</property>
        <property name="processors">4</property>
        <property name="processorExecutor">8</property>
    </system>
    
    <user name="mycat">
        <property name="password">mycat</property>
        <property name="schemas">testdb</property>
    </user>
</mycat:server>

<!-- schema.xml配置 -->
<schema name="testdb" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
    <table name="user" primaryKey="id" dataNode="dn1,dn2,dn3,dn4" 
           rule="mod-long" />
</schema>

<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
<dataNode name="dn3" dataHost="localhost2" database="db3" />
<dataNode name="dn4" dataHost="localhost2" database="db4" />

优势与劣势

2.3 Vitess (Google)

Vitess长老：我来自Google，专为云原生和大规模数据处理而生！

核心特性

# Vitess Kubernetes配置
apiVersion: planetscale.com/v2
kind: VitessCluster
metadata:
  name: example
spec:
  images:
    vtgate: vitess/lite:latest
    vttablet: vitess/lite:latest
  cells:
  - name: zone1
    gateway:
      replicas: 2
    keyspaces:
    - name: commerce
      turndownPolicy: Immediate
      partitionings:
      - equal:
          parts: 4
          shardTemplate:
            databaseInitScriptSecret:
              name: example-cluster-config
              key: init_db.sql

优势与劣势

3. 国内外优秀框架全览

3.1 国内主流框架

3.1.1 ShardingSphere (Apache)

• 开发公司：当当网 → Apache基金会
• GitHub Stars：19.6k+
• 特点：功能最全面的分库分表解决方案

3.1.2 Mycat

• 开发公司：Mycat开源社区
• GitHub Stars：9.5k+
• 特点：数据库中间件，性能优秀

3.1.3 TDDL (Taobao Distributed Data Layer)

• 开发公司：阿里巴巴
• GitHub Stars：5.5k+
• 特点：淘宝自研，久经考验

3.1.4 Cobar

• 开发公司：阿里巴巴
• GitHub Stars：2.2k+
• 特点：早期分库分表方案，Mycat前身

3.1.5 Atlas

• 开发公司：奇虎360
• GitHub Stars：4.1k+
• 特点：基于MySQL-Proxy，读写分离

3.2 国外优秀框架

3.2.1 Vitess (Google)

• 开发公司：Google
• GitHub Stars：17.8k+
• 特点：YouTube使用，云原生架构

3.2.2 Citus (Microsoft)

• 开发公司：Microsoft
• GitHub Stars：9.8k+
• 特点：PostgreSQL分布式扩展

3.2.3 ProxySQL

• 开发公司：ProxySQL LLC
• GitHub Stars：5.9k+
• 特点：高性能MySQL代理

3.2.4 MaxScale (MariaDB)

• 开发公司：MariaDB Corporation
• GitHub Stars：1.3k+
• 特点：数据库代理和负载均衡

3.2.5 Gizzard (Twitter)

• 开发公司：Twitter
• GitHub Stars：2.3k+
• 特点：分片框架，已停止维护

3.3 详细功能对比矩阵

3.4 综合性能对比

3.5 生态系统与维护状态

3.6 企业应用案例

国内知名企业使用情况

行业应用分布

4. 技术选型指南

4.1 选型决策树

4.2 具体场景推荐

🏢 企业级应用

/**
 * 企业级分库分表选型
 */
public class EnterpriseScenario {
    
    // 传统企业 - 稳定优先
    public void traditionalEnterprise() {
        /*
         * 推荐：Mycat
         * 
         * 理由：
         * • 部署运维简单
         * • 性能稳定可靠
         * • 对现有系统改动小
         * • 技术门槛低
         */
    }
    
    // 互联网公司 - 功能优先
    public void internetCompany() {
        /*
         * 推荐：ShardingSphere
         * 
         * 理由：
         * • 功能丰富完善
         * • 生态系统成熟
         * • 社区支持好
         * • 持续更新迭代
         */
    }
    
    // 大型互联网 - 性能优先
    public void largeScaleInternet() {
        /*
         * 推荐：Vitess 或 自研
         * 
         * 理由：
         * • 超大规模数据支持
         * • 云原生架构
         * • 自动化运维
         * • 可定制性强
         */
    }
}

5. 实战案例对比

5.1 电商系统分库分表

/**
 * 电商系统分库分表实战
 */
public class ECommerceSharding {
    
    // 用户表分片策略
    public void userTableSharding() {
        /*
         * 分片键：user_id
         * 分片算法：hash取模
         * 分库：4个库
         * 分表：每库4张表
         * 
         * 路由规则：
         * 库：user_id % 4
         * 表：user_id % 16 / 4
         */
    }
    
    // 订单表分片策略
    public void orderTableSharding() {
        /*
         * 分片键：user_id (保证用户订单在同一库)
         * 分片算法：hash取模
         * 时间维度：按月分表
         * 
         * 路由规则：
         * 库：user_id % 4
         * 表：order_202401, order_202402...
         */
    }
}

5.2 金融系统分库分表

/**
 * 金融系统分库分表实战
 */
public class FinancialSharding {
    
    // 账户表分片策略
    public void accountTableSharding() {
        /*
         * 分片键：account_id
         * 分片算法：range分片
         * 分库：按账户号段
         * 
         * 路由规则：
         * 1-100万：db1
         * 100-200万：db2
         * 200-300万：db3
         */
    }
    
    // 交易流水表分片策略
    public void transactionTableSharding() {
        /*
         * 分片键：account_id + 时间
         * 分片算法：复合分片
         * 
         * 路由规则：
         * 先按account_id确定库
         * 再按时间确定表
         */
    }
}

6. 数据同步与读写分离方案

6.1 数据同步框架对比

6.1.1 Canal (阿里巴巴)

/**
 * Canal数据同步示例
 */
public class CanalDataSync {
    
    public void startCanalClient() {
        // 创建链接
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(
            new InetSocketAddress("127.0.0.1", 11111), 
            "example", "", "");
        
        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(".*\\..*");
            connector.rollback();
            
            while (true) {
                Message message = connector.getWithoutAck(1000);
                long batchId = message.getId();
                
                if (batchId != -1 && !message.getEntries().isEmpty()) {
                    processEntries(message.getEntries());
                }
                
                connector.ack(batchId);
            }
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }
}

6.1.2 Maxwell (Zendesk)

{
  "database": "test",
  "table": "users",
  "type": "insert",
  "ts": 1449786310,
  "xid": 23396,
  "data": {
    "id": 1,
    "name": "张三",
    "email": "zhangsan@example.com"
  }
}

6.1.3 Debezium (Red Hat)

# Debezium MySQL连接器配置
apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaConnect
metadata:
  name: debezium-connect
spec:
  replicas: 1
  bootstrapServers: kafka-cluster:9092
  config:
    group.id: debezium-cluster
    offset.storage.topic: debezium-cluster-offsets
    config.storage.topic: debezium-cluster-configs
    status.storage.topic: debezium-cluster-status

数据同步框架对比

6.2 读写分离实现方案

6.2.1 应用层读写分离

/**
 * 应用层读写分离实现
 */
@Service
public class UserService {
    
    @Autowired
    @Qualifier("masterDataSource")
    private DataSource masterDataSource;
    
    @Autowired
    @Qualifier("slaveDataSource") 
    private DataSource slaveDataSource;
    
    // 写操作使用主库
    @Transactional
    public void createUser(User user) {
        // 自动路由到主库
        userMapper.insert(user);
    }
    
    // 读操作使用从库
    @Transactional(readOnly = true)
    public User getUserById(Long id) {
        // 自动路由到从库
        return userMapper.selectById(id);
    }
}

6.2.2 中间件读写分离

# ShardingSphere读写分离配置
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: master,slave0,slave1
      master:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/master_db
      slave0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3307/slave_db0
    rules:
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          readwrite_ds:
            write-data-source-name: master
            read-data-source-names: slave0,slave1
            load-balancer-name: round_robin
        load-balancers:
          round_robin:
            type: ROUND_ROBIN

读写分离方案对比

7. 最佳实践与避坑指南

7.1 分片键选择原则

/**
 * 分片键选择最佳实践
 */
public class ShardingKeyBestPractices {
    
    // ✅ 好的分片键特征
    public void goodShardingKey() {
        /*
         * 1. 数据分布均匀
         * 2. 查询覆盖率高
         * 3. 业务相关性强
         * 4. 更新频率低
         * 5. 数据类型简单
         */
    }
    
    // ❌ 避免的分片键
    public void badShardingKey() {
        /*
         * 1. 时间字段（数据倾斜）
         * 2. 状态字段（分布不均）
         * 3. 自增ID（热点问题）
         * 4. 业务无关字段
         * 5. 复杂计算字段
         */
    }
}

7.2 常见问题与解决方案

跨库查询问题

/**
 * 跨库查询解决方案
 */
public class CrossShardQuery {
    
    // 方案1：应用层聚合
    public List<Order> queryOrdersByUserId(Long userId) {
        // 确定分片
        List<String> shards = getShardsByUserId(userId);
        
        // 并行查询
        List<CompletableFuture<List<Order>>> futures = shards.stream()
            .map(shard -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> 
                queryOrdersFromShard(shard, userId)))
            .collect(Collectors.toList());
        
        // 结果聚合
        return futures.stream()
            .map(CompletableFuture::join)
            .flatMap(List::stream)
            .collect(Collectors.toList());
    }
    
    // 方案2：数据冗余
    public void dataRedundancy() {
        /*
         * 在需要跨库查询的场景下
         * 适当冗余数据到统一的查询库
         * 
         * 优点：查询简单
         * 缺点：数据一致性复杂
         */
    }
}

8. 面试要点总结

Q1: 什么情况下需要分库分表？

答案：

1. 单表数据量过大：超过1000万条记录
2. 查询性能下降：索引效果不明显
3. 并发压力大：单库连接数不够
4. 存储空间限制：单库容量达到瓶颈
5. 业务增长快速：预期数据量快速增长

Q2: 分库分表有哪些策略？

答案：

• 垂直分库：按业务模块拆分
• 垂直分表：按字段拆分冷热数据
• 水平分库：按数据特征分散到多个库
• 水平分表：按数据量拆分到多张表

Q3: 如何选择分片键？

答案：

1. 数据分布均匀：避免数据倾斜
2. 查询覆盖率高：大部分查询都包含分片键
3. 业务相关性强：与核心业务逻辑相关
4. 更新频率低：避免频繁修改分片键
5. 类型简单：整型或字符串类型

Q4: 分库分表后如何处理跨库查询？

答案：

1. 应用层聚合：查询多个分片后在应用层合并
2. 数据冗余：将需要跨库查询的数据冗余存储
3. 中间表：创建专门的汇总表
4. 搜索引擎：使用ES等搜索引擎
5. 大数据组件：使用Spark、Flink等处理

Q5: ShardingSphere和Mycat的区别？

答案：

记忆口诀

分库分表选框架，场景需求要分析；
ShardingSphere功能全，生态完善易上手；
Mycat简单性能好，中小企业首选择；
Vitess云原生架构，超大规模显威力；
数据同步有Canal，实时binlog是利器；
读写分离提性能，主从架构要配齐；
分片键选择要谨慎，数据均匀是关键；
跨库查询需优化，冗余聚合两手抓。

总结

架构师老王：选择分库分表方案需要综合考虑：

1. 数据规模：千万级、亿级、十亿级对应不同方案
2. 团队能力：技术水平决定了方案的复杂度
3. 业务场景：OLTP、OLAP、混合场景有不同要求
4. 运维成本：考虑长期的维护和扩展成本

ShardingSphere师傅：功能全面，适合大多数场景！

Mycat大师：简单稳定，传统企业的好选择！

Vitess长老：云原生时代，我是未来趋势！

记住：没有最好的方案，只有最适合的方案！

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