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MySQL - 分表分库(面试场景切入)

Abel sun2022年12月24日
约 1371 字大约 5 分钟

MySQL - 分表分库(面试场景切入)

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1. 为什么要进行分库分表?

面试官:小伙子,看到你的简历上面写了项目中有对MySQL进行分库分表,为什么要进行分库分表?

:当MySQL单表数据量过大,比如超过5千万条的时候,读写性能变得很差。而且常规的优化手段已经不起作用了,比如:SQL调优、添加索引、主从复制、读写分离。这时候就需要用到MySQL终极优化方案 — 分库分表。

2. 怎么判断项目是需要分库还是要分表?

面试官:不错,我该怎么判断项目是需要分库还是要分表?是先分库还是先分表?

  1. 当数据库的QPS过高,数据库连接数不足的时候,就需要分库。
  2. 当单表数据量过大,读写性能较差,就需要分表。
  3. 当两者都有的时候,就需要分库分表。

至于先分库还是先分表?建议先分表,如果分表能解决问题,就不需要分库了,毕竟需要单独服务器资源,成本更高。

3. 分库分表有哪些拆分方案?

面试官:小伙子,总结的挺全。分库分表有哪些拆分方案呢?

:分库分表有垂直拆分和水平拆分。垂直拆分又有垂直分库、垂直分表。

  1. 垂直分库,不同的业务拆分到不同的数据库。
  2. 垂直分表,把长度较大或者访问频次较低的字段,拆分到扩展表中。
  3. 水平分表,单表数据量过大时,按照订单ID拆分到多张表中。

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4. 分库分表缺点?

面试官:小伙子,有点东西。都知道分库分表好使,就没有什么缺点吗?

:分库分表带来了低耦合、高性能的优点,可是缺点却是一大堆。

垂直分库: 不同库多表之间无法join关联查询,只能通过接口聚合,复杂度直线上升。 横跨多个数据库导致无法使用本地事务,数据强一致性就别想了,只能引入更为复杂的分布式事务,勉强实现数据的最终一致性,可用性直线下降。

垂直分表: 本来一张表能查出来的数据,现在需要多张表join关联查询,这不瞎耽误事。

水平分表: 多张表关联查询时,无法实现分页、排序功能。

5. 分库分表问题如何解决?

面试官:分库分表带来这么多问题,你没有没考虑过相应的解决方案?

我怎么可能没有解决方案,难道我提出问题给自己挖坑?

:当然有考虑过,“有问题就会有答案”。

5.1 跨库查询问题:

采用字段冗余方案,比如订单表存储店铺ID、店铺名称,就不需要再查询商户数据库了。 不过这种方案要求冗余字段要很少变动,就算变动后,也能容忍返回旧数据。

5.2 多表分页查询问题:

这个处理起来就很需要技术含量了。 比如:订单表按照订单ID分片,(order_id % 128),分成了128张表。 Leader看了说:每张表的数据量差不多,分的很均匀,以后不要再分了。

同一个用户的订单散落在不同的表,用户想查询自己的订单,根本无法做到分页查询。难道一次全部查询该用户的所有订单,然后做内存分页,多大的机器内存都让你搞挂。 想要实现用户订单分页查询,可以采用按照用户ID分片,(user_id % 128),这样同一个用户的订单只会存储在一张表中,咋分页展示都行。

没有完美的分片方案,如果商户想要分页查看自己店铺的订单怎么办? 那就把订单再冗余存储一份,按照店铺ID分片,(shop_id % 128)。不过由于商户数量较少,可以搞个异步线程往商户订单分片表同步。

订单按照用户ID分片后,发生数据倾斜怎么办? 因为不同用户的订单量是不同的,一个爱好购物的小姐姐的订单量抵得上几十个老爷们。导致一张表数据几百条,另一张表数据量千万级,这该咋整? 做冷热数据分离,基础库只存储3个月内的订单,其他的移动到历史订单库。这个要跟产品商量好,3个月前的订单需要单独的查询页面。

5.3 跨库事务问题:

这个问题就更复杂了。

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下一个订单需要调用多个服务,只能使用分布式事务。 分布式事务的实现非常复杂,常用的有以下几种解决方案:

  • 二阶段提交

  • TCC

  • 本地消息表

  • MQ事务消息

  • 分布式事务中间件

6. 总结

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参考文章

面试官竟然问我怎么分库分表?幸亏我总结了一套八股文open in new window

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