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<title>26 分库分表以后，如何实现扩容？.md.html</title>
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<span>技术文章摘抄</span>
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<li><a href="../">上一级</a></li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/00 开篇词：搭建分布式知识体系，挑战高薪 Offer.md.html">00 开篇词：搭建分布式知识体系，挑战高薪 Offer</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/01 如何证明分布式系统的 CAP 理论？.md.html">01 如何证明分布式系统的 CAP 理论？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/02 不同数据一致性模型有哪些应用？.md.html">02 不同数据一致性模型有哪些应用？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/03 如何透彻理解 Paxos 算法？.md.html">03 如何透彻理解 Paxos 算法？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/04 ZooKeeper 如何保证数据一致性？.md.html">04 ZooKeeper 如何保证数据一致性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/05 共识问题：区块链如何确认记账权？.md.html">05 共识问题：区块链如何确认记账权？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/06 如何准备一线互联网公司面试？.md.html">06 如何准备一线互联网公司面试？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/07 分布式事务有哪些解决方案？.md.html">07 分布式事务有哪些解决方案？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/08 对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进？.md.html">08 对比两阶段提交，三阶段协议有哪些改进？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/09 MySQL 数据库如何实现 XA 规范？.md.html">09 MySQL 数据库如何实现 XA 规范？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/10 如何在业务中体现 TCC 事务模型？.md.html">10 如何在业务中体现 TCC 事务模型？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/11 分布式锁有哪些应用场景和实现？.md.html">11 分布式锁有哪些应用场景和实现？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/12 如何使用 Redis 快速实现分布式锁？.md.html">12 如何使用 Redis 快速实现分布式锁？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/13 分布式事务考点梳理 + 高频面试题.md.html">13 分布式事务考点梳理 + 高频面试题</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/14 如何理解 RPC 远程服务调用？.md.html">14 如何理解 RPC 远程服务调用？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/15 为什么微服务需要 API 网关？.md.html">15 为什么微服务需要 API 网关？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/16 如何实现服务注册与发现？.md.html">16 如何实现服务注册与发现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/17 如何实现分布式调用跟踪？.md.html">17 如何实现分布式调用跟踪？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/18 分布式下如何实现配置管理？.md.html">18 分布式下如何实现配置管理？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/19 容器化升级对服务有哪些影响？.md.html">19 容器化升级对服务有哪些影响？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/20 ServiceMesh：服务网格有哪些应用？.md.html">20 ServiceMesh：服务网格有哪些应用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/21 Dubbo vs Spring Cloud：两大技术栈如何选型？.md.html">21 Dubbo vs Spring Cloud：两大技术栈如何选型？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/22 分布式服务考点梳理 + 高频面试题.md.html">22 分布式服务考点梳理 + 高频面试题</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/23 读写分离如何在业务中落地？.md.html">23 读写分离如何在业务中落地？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/24 为什么需要分库分表，如何实现？.md.html">24 为什么需要分库分表，如何实现？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/25 存储拆分后，如何解决唯一主键问题？.md.html">25 存储拆分后，如何解决唯一主键问题？</a>
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<a class="current-tab" href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/26 分库分表以后，如何实现扩容？.md.html">26 分库分表以后，如何实现扩容？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/27 NoSQL 数据库有哪些典型应用？.md.html">27 NoSQL 数据库有哪些典型应用？</a>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/28 ElasticSearch 是如何建立索引的？.md.html">28 ElasticSearch 是如何建立索引的？</a>
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</li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/29 分布式存储考点梳理 + 高频面试题.md.html">29 分布式存储考点梳理 + 高频面试题</a>
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</li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/30 消息队列有哪些应用场景？.md.html">30 消息队列有哪些应用场景？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/31 集群消费和广播消费有什么区别？.md.html">31 集群消费和广播消费有什么区别？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/32 业务上需要顺序消费，怎么保证时序性？.md.html">32 业务上需要顺序消费，怎么保证时序性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/33 消息幂等：如何保证消息不被重复消费？.md.html">33 消息幂等：如何保证消息不被重复消费？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/34 高可用：如何实现消息队列的 HA？.md.html">34 高可用：如何实现消息队列的 HA？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/35 消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？.md.html">35 消息队列选型：Kafka 如何实现高性能？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/36 消息队列选型：RocketMQ 适用哪些场景？.md.html">36 消息队列选型：RocketMQ 适用哪些场景？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/37 消息队列考点梳理 + 高频面试题.md.html">37 消息队列考点梳理 + 高频面试题</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/38 不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？.md.html">38 不止业务缓存，分布式系统中还有哪些缓存？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/39 如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？.md.html">39 如何避免缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/40 经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？.md.html">40 经典问题：先更新数据库，还是先更新缓存？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/41 失效策略：缓存过期都有哪些策略？.md.html">41 失效策略：缓存过期都有哪些策略？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/42 负载均衡：一致性哈希解决了哪些问题？.md.html">42 负载均衡：一致性哈希解决了哪些问题？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/43 缓存高可用：缓存如何保证高可用？.md.html">43 缓存高可用：缓存如何保证高可用？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/44 分布式缓存考点梳理 + 高频面试题.md.html">44 分布式缓存考点梳理 + 高频面试题</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/45 从双十一看高可用的保障方式.md.html">45 从双十一看高可用的保障方式</a>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/46 高并发场景下如何实现系统限流？.md.html">46 高并发场景下如何实现系统限流？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/47 降级和熔断：如何增强服务稳定性？.md.html">47 降级和熔断：如何增强服务稳定性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/48 如何选择适合业务的负载均衡策略？.md.html">48 如何选择适合业务的负载均衡策略？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/49 线上服务有哪些稳定性指标？.md.html">49 线上服务有哪些稳定性指标？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/50 分布式下有哪些好用的监控组件？.md.html">50 分布式下有哪些好用的监控组件？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/51 分布式下如何实现统一日志系统？.md.html">51 分布式下如何实现统一日志系统？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/分布式技术原理与实战45讲-完/52 分布式路漫漫，厚积薄发才是王道.md.html">52 分布式路漫漫，厚积薄发才是王道</a>
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<div class="book-post">
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>26 分库分表以后，如何实现扩容？</h1>
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<p>在实际开发中，数据库的扩容和不同的分库分表规则直接相关，今天我们从系统设计的角度，抽象了一个项目开发中出现的业务场景，从数据库设计、路由规则，以及数据迁移方案的角度进行讨论。</p>
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<h3>从业务场景出发进行讨论</h3>
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<p>假设这样一个业务场景，现在要设计电商网站的订单数据库模块，经过对业务增长的估算，预估三年后，数据规模可能达到 6000 万，每日订单数会超过 10 万。</p>
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<p>首先选择<strong>存储实现</strong>，订单作为电商业务的核心数据，应该尽量避免数据丢失，并且对数据一致性有强要求，肯定是选择支持事务的关系型数据库，比如使用 MySQL 及 InnoDB 存储引擎。</p>
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<p>然后是<strong>数据库的高可用</strong>，订单数据是典型读多写少的数据，不仅要面向消费者端的读请求，内部也有很多上下游关联的业务模块在调用，针对订单进行数据查询的调用量会非常大。基于这一点，我们在业务中配置基于主从复制的读写分离，并且设置多个从库，提高数据安全。</p>
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||
<p>最后是<strong>数据规模</strong>，6000 万的数据量，显然超出了单表的承受范围，参考《阿里巴巴 Java 开发手册》中「单表行数超过 500 万行」进行分表的建议，此时需要考虑进行分库分表，那么如何设计路由规则和拆分方案呢？接下来会对此展开讨论。</p>
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||
<h3>路由规则与扩容方案</h3>
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<p>现在我们考虑 3 种路由规则：对主键进行哈希取模、基于数据范围进行路由、结合哈希和数据范围的分库分表规则。</p>
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<h4>1. 哈希取模的方式</h4>
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||
<p>哈希取模是分库分表中最常见的一种方案，也就是根据不同的业务主键输入，对数据库进行取模，得到插入数据的位置。</p>
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<p>6000 万的数据规模，我们按照单表承载百万数量级来拆分，拆分成 64 张表，进一步可以把 64 张表拆分到两个数据库中，每个库中配置 32 张表。当新订单创建时，首先生成订单 ID，对数据库个数取模，计算对应访问的数据库；接下来对数据表取模，计算路由到的数据表，当处理查询操作时，也通过同样的规则处理，这样就实现了通过订单 ID 定位到具体数据表。</p>
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<p><img src="assets/CgqCHl7x0eOAWkmIAACs_WhYNh0680.png" alt="png" />
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规则示意图</p>
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<p>通过哈希取模的方式进行路由，优点是数据拆分比较均匀，但缺点是不利于后面的扩容。假设我们的订单增长速度超出预估，数据规模很快达到了几亿的数量级，原先的数据表已经不满足性能要求，数据库需要继续进行拆分。</p>
|
||
<p>数据库拆分以后，订单库和表的数量都需要调整，路由规则也需要调整，为了适配新的分库分表规则，保证数据的读写正常，不可避免地要进行数据迁移，具体的操作，可以分为<strong>停机迁移</strong>和<strong>不停机迁移</strong>两种方式。</p>
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<ul>
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<li>停机迁移</li>
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</ul>
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<p>停机迁移的方式比较简单，比如我们在使用一些网站或者应用时，经常会收到某段时间内暂停服务的通知，一般是在这段时间内，完成数据迁移，将历史数据按照新的规则重新分配到新的存储中，然后切换服务。</p>
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<ul>
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<li>不停机迁移</li>
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</ul>
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<p>不停机迁移也就是常说的动态扩容，依赖业务上的双写操作实现，需要同时处理存量和增量数据，并且做好各种数据校验。</p>
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<p>一般来说，具体的数据库扩容方式有基于原有存储增加节点，以及重新部署一套新的数据库两种策略，针对不同的扩容方式，需要不同的迁移方案和双写策略支持。</p>
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<p>如果重新部署新的数据库存储，可以粗略地分为以下的步骤：</p>
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<ul>
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<li>创建一套新的订单数据库；</li>
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<li>在某个时间点上，将历史数据按照新的路由规则分配到新的数据库中；</li>
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<li>在旧数据库的操作中开启双写，同时写入到两个数据库；</li>
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||
<li>用新的读写服务逐步替代旧服务，同步进行数据不一致校验，最后完成全面切流。</li>
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</ul>
|
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<p>这是一个非常简化的流程，实际开发中要处理的细节有很多，感兴趣的同学可以去了解下数据迁移的 ETL 等标准化流程。</p>
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<h4>2. 基于数据范围进行拆分</h4>
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<p>基于数据范围进行路由，通常是根据特定的字段进行划分不同区间，对订单表进行拆分中，如果基于数据范围路由，可以按照订单 ID 进行范围的划分。</p>
|
||
<p>同样是拆分成 64 张数据表，可以把订单 ID 在 3000万 以下的数据划分到第一个订单库，3000 万以上的数据划分到第二个订单库，在每个数据库中，继续按照每张表 100万 的范围进行划分。</p>
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<p><img src="assets/Ciqc1F7x0fSADRFMAACumaYaTOo201.png" alt="png" />
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规则示意图</p>
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<p>可以看到，基于数据范围进行路由的规则，当进行扩容时，可以直接增加新的存储，将新生成的数据区间映射到新添加的存储节点中，不需要进行节点之间的调整，也不需要迁移历史数据。</p>
|
||
<p>但是这种方式的缺点就是数据访问不均匀。如果按照这种规则，另外一个数据库在很长一段时间内都得不到应用，导致数据节点负荷不均，在极端情况下，当前热点库可能出现性能瓶颈，无法发挥分库分表带来的性能优势。</p>
|
||
<h4>3. 结合数据范围和哈希取模</h4>
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||
<p>现在考虑，如果结合以上两种方式数据范围和哈希取模，那么是不是可以实现数据均匀分布，也可以更好地进行扩容？</p>
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<p>我们设计这样的一个路由规则，首先对订单 ID 进行哈希取模，然后对取模后的数据再次进行范围分区。</p>
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<p><img src="assets/CgqCHl7x0gGARLrYAAEBoh985X0406.png" alt="png" />
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||
订单数据库进一步拆分</p>
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||
<p>可以看到，通过哈希取模结合数据区间的方式，可以比较好地平衡两种路由方案的优缺点。当数据写入时，首先通过一次取模，计算出一个数据库，然后使用订单 ID 的范围，进行二次计算，将数据分散到不同的数据表中。</p>
|
||
<p>这种方式避免了单纯基于数据范围可能出现的热点存储，并且在后期扩展时，可以直接增加对应的扩展表，避免了复杂的数据迁移工作。</p>
|
||
<p>上面我们通过一个业务场景设计，思考了分库分表下的几种路由规则和扩容方案，这是一个开放性问题，思路要比方案更重要，而实际业务也要比这个复杂得多，你可以结合项目实践，思考在你负责的模块中，是如何设计路由规则，以及可以如何进行数据扩容的。</p>
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||
<h3>总结</h3>
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||
<p>这一课时从一个真实业务场景的设计出发，分享了分库分表不同路由规则的设计，对应的优缺点，以及对扩容方式的影响。</p>
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<p>今天的问题如果出现在面试中，可以认为是一个典型的系统设计类问题，那么回答系统设计类问题，有哪些要注意的点呢？</p>
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<p>首先，系统设计类问题出现在面试中，很重要的一方面是考察沟通，要和面试官确认整体的数据规模，输入和输出，明确系统设计的边界，比如数据规模不同，直接影响数据库表的设计方式。</p>
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||
<p>其次，是找到主要问题，理解系统的瓶颈，然后就可以应用各种系统设计的技巧，进行各个业务层的设计。</p>
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<a class="off-canvas-overlay" onclick="hide_canvas()"></a>
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<script defer src="https://static.cloudflareinsights.com/beacon.min.js/v652eace1692a40cfa3763df669d7439c1639079717194" integrity="sha512-Gi7xpJR8tSkrpF7aordPZQlW2DLtzUlZcumS8dMQjwDHEnw9I7ZLyiOj/6tZStRBGtGgN6ceN6cMH8z7etPGlw==" data-cf-beacon='{"rayId":"709976d16d733cfa","version":"2021.12.0","r":1,"token":"1f5d475227ce4f0089a7cff1ab17c0f5","si":100}' crossorigin="anonymous"></script>
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</body>
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<!-- Global site tag (gtag.js) - Google Analytics -->
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<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-NPSEEVD756"></script>
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<script>
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window.dataLayer = window.dataLayer || [];
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function gtag() {
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dataLayer.push(arguments);
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}
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gtag('js', new Date());
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gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
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var path = window.location.pathname
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var cookie = getCookie("lastPath");
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console.log(path)
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if (path.replace("/", "") === "") {
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if (cookie.replace("/", "") !== "") {
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console.log(cookie)
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document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
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}
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} else {
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setCookie("lastPath", path)
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}
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function setCookie(cname, cvalue) {
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var d = new Date();
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d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
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var expires = "expires=" + d.toGMTString();
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document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
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||
}
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function getCookie(cname) {
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var name = cname + "=";
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var ca = document.cookie.split(';');
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for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
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var c = ca[i].trim();
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||
if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
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}
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return "";
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||
}
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</script>
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</html>
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