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資料庫中介軟體之分庫分表
恭喜你，貴公司終於成長到一定規模，需要考慮高可用，甚至分庫分表了。但你是否知道分庫分表需要哪些要素？拆分過程是複雜的，提前計劃，不要等真正開工，各種意外的工作接踵而至，以至失控。
本文意圖開啟資料庫中介軟體的廣度，而不考慮實現深度，至於庫表垂直和水平分的概念和緣由，不做過多解釋。所以此文面向的是有一定研發經驗，正在尋找選型和拆分流程的專業人士。
切入層次
以下，範圍界定在JAVA和MySQL中。我們首先來看一下分庫分表切入的層次。
① 編碼層
在同一個專案中建立多個資料來源，採用if else的方式，直接根據條件在程式碼中路由。Spring中有動態切換資料來源的抽象類，具體參見
AbstractRoutingDataSource。
如果專案不是很龐大，使用這種方式能夠快速的進行分庫。但缺點也是顯而易見的，需要編寫大量的程式碼，照顧到每個分支。當涉及跨庫查詢、聚合，需要迴圈計算結果併合並的場景，工作量巨大。
如果專案裂變，此類程式碼大多不能共用，大多通過拷貝共享。長此以往，碼將不碼。
② 框架層
這種情況適合公司ORM框架統一的情況，但在很多情況下不太現實。主要是修改或增強現有ORM框架的功能，在SQL中增加一些自定義原語或者hint來實現。
通過實現一些攔截器（比如Mybatis的Interceptor介面），增加一些自定義解析來控制資料的流向，效果雖然較好，但會改變一些現有的程式設計經驗。
很多情況要修改框架原始碼，不推薦。
③ 驅動層
基於在編碼層和框架層切入的各種缺點，真正的資料庫中介軟體起碼要從驅動層開始。什麼意思呢？其實就是重新編寫了一個JDBC的驅動，在記憶體中維護一個路由列表，然後將請求轉發到真正的資料庫連線中。
像TDDL、ShardingJDBC等，都是在此層切入。
包括Mysql Connector/J的Failover協議 (具體指“load balancing”、“replication”、“farbic”等）， 也是直接在驅動上進行修改。
請求流向一般是這樣的：
④ 代理層
代理層的資料庫中介軟體，將自己偽裝成一個資料庫，接受業務端的連結。然後負載業務端的請求，解析或者轉發到真正的資料庫中。
像MySQL Router、MyCat等，都是在此層切入。
請求流向一般是這樣的：
⑤ 實現層
SQL特殊版本支援，如Mysql cluster本身就支援各種特性，mariadb galera cluster支援對等雙主，Greenplum支援分片等。
需要換儲存，一般是解決方案，就不在討論之列了。
技術最終都會趨於一致，選擇任何一種、都是可行的。但最終選型，受開發人員熟悉度、社群活躍度、公司切合度、官方維護度、擴充套件性，以及公司現有的資料庫產品等多方位因素影響。選擇或開發一款合適的，小夥伴們會幸福很多。
驅動層和代理層對比
通過以上層次描述，很明顯，我們選擇或開發中介軟體，就集中在驅動層和代理層。在這兩層，能夠對資料庫連線和路由進行更強的控制和更細緻的管理。但它們的區別也是明顯的。
驅動層特點
僅支援JAVA，支援豐富的DB
驅動層中介軟體僅支援Java一種開發語言，但支援所有後端關係型資料庫。如果你的開發語言固定，後端資料來源型別豐富，推薦使用此方案。
佔用較多的資料庫連線
驅動層中介軟體要維護很多資料庫連線。比如一個分了10個 庫 的表，每個java中的Connection要維護10個資料庫連線。如果專案過多，則會出現連線爆炸（我們算一下，如果每個專案6個例項，連線池中minIdle等於5，3個專案的連線總數是 10*6*5*3 = 900 個）。像Postgres這種每個連線對應一個程式的資料庫，壓力會很大。
資料聚合在業務例項執行
資料聚合，比如count sum等，是通過多次查詢，然後在業務例項的記憶體中進行聚合。
路由表存在於業務方例項記憶體中，通過輪詢或者被動通知的途徑更新路由表即可。
集中式管理
所有叢集的配置管理都集中在一個地方，運維負擔小，DBA即可完成相關操作。
典型實現
代理層特點
異構支援，DB支援有限
代理層中介軟體正好相反。僅支援一種後端關係型資料庫，但支援多種開發語言。如果你的系統是異構的，並且都有同樣的SLA要求，則推薦使用此方案。
運維負擔大
代理層需要維護資料庫連線數量有限（MySQL Router那種粘性連線除外）。但作為一個獨立的服務，既要考慮單獨部署，又要考慮高可用，會增加很多額外節點，更別提用了影子節點的公司了。
另外，代理層是請求唯一的入口，穩定性要求極高，一旦有高耗記憶體的聚合查詢把節點搞崩潰了，都是災難性的事故。
典型實現
共同點
篇幅有限，不做過多討論。訪問各中介軟體宣傳頁面，能夠看到長長的Feature列表，也就是白名單；也能看到長長的限制列表，也就是黑名單。限定了你怎麼玩，在增強了分散式能力後，分庫分表本身就是一個閹割的資料庫。
使用限制
確保資料均衡 拆分資料庫的資料儘量均勻，比如按省份分user庫不均勻，按userid取模會比較均勻 不用深分頁 不帶切分鍵的深分頁，會取出所有庫所取頁數之前的所有資料在記憶體排序計算。容易造成記憶體溢位。 減少子查詢 子查詢會造成SQL解析紊亂，解析錯誤的情況，儘量減少SQL的子查詢。 事務最小原則 儘量縮小單機事務涉及的庫範圍，即儘可能減少誇庫操作，將同類操作的庫/表分在一起 資料均衡原則 拆分資料庫的資料儘量均勻，比如按省份分user庫不均勻，按userid取模會比較均勻 特殊函式 distinct、having、union、in、or等，一般不被支援。或者被支援，使用之後會增加風險，需要改造。
產品
建議聚焦在MyCat和ShardingJDBC上。另外，還有大量其他的中介軟體，不熟悉建議不要妄動。
資料庫中介軟體不好維護，你會發現大量半死不活的專案。
以下列表，排名不分先後，有幾個是隻有HA功能，沒有拆分功能的：
Atlas、Kingshard、DBProxy、mysql router、MaxScale、58 Oceanus、ArkProxy、Ctrip DAL、Tsharding、Youtube vitess、網易DDB、Heisenberg、proxysql、Mango、DDAL、Datahekr、MTAtlas、MTDDL、Zebra、Cobar、Cobar
汗、幾乎每個大廠都有自己的資料庫中介軟體（還發現了幾個喜歡拿開源元件加公司字首作為產品的），只不過不給我們用罷了。
流程解決方案
無論是採用哪個層面切入進行分庫分表，都面臨以下工作過程。
資訊收集
統計影響的業務和專案
專案範圍越大，分庫難度越高。有時候，一句複雜的SQL能夠涉及四五個業務方，這種SQL都是需要重點關注的。
確定分庫分表的規模，是隻分其中的幾張表，還是全部涉及。分的越多，工作量越大，幾乎是線性的。
還有一些專案是牽一髮動全身的。舉個例子，下面這個過程，影響的鏈路就不僅是分庫這麼簡單了。
確定參與人員
除了分庫分表元件的技術支援人員，最應該參與的是對系統、對現有程式碼最熟悉的幾個人。只有他們能夠確定哪些SQL該廢棄掉、SQL的影響面等。
確定分庫分表策略
確定分庫分表的維度和切分鍵。切分鍵（就是路由資料的column）一旦確定，是不允許修改的，所以在前期架構設計上，應該首先將其確立下來，才能進行後續的工作；資料維度多意味著有不同的切分鍵，達到不同條件查詢的效果。這涉及到資料的冗餘（多寫、資料同步），會更加複雜。
前期準備
資料規整
庫表結構不滿足需求，需要提前規整。比如，切分鍵的欄位名稱不同或者型別各異。在實施分庫分表策略時，這些個性會造成策略過大不好維護。
掃描所有SQL
將專案中所有的SQL掃描出來，逐個判斷是否能夠按照切分鍵正常執行。 在判斷過程中肯定會有大量不合規的SQL，則都需要給出改造方案，這是主要的工作量之一。
驗證工具支援
直接在原有專案上進行改動和驗證是可行的，但會遇到諸多問題，主要是效率太低。我傾向於首先設計一些驗證工具，輸入要驗證的SQL或者列表，然後列印路由資訊和結果進行判斷。
技術準備
建議以下提到的各個點，都找一個例子體驗一下，然後根據自己的團隊預估難度。
以下： 中介軟體所有不支援的SQL型別 整理容易造成崩潰的注意事項 不支援的SQL給出處理方式 考慮一個通用的主鍵生成器 考慮沒有切分鍵的SQL如何處理 考慮定時任務等掃全庫的如何進行遍歷 考慮跨庫跨表查詢如何改造 準備一些工具集
實施階段
資料遷移
分庫分表會重新影響資料的分佈，無論是全量還是增量，都會涉及到資料遷移，所以Databus是必要的。
一種理想的狀態是所有的增刪改都是訊息，可以通過訂閱MQ進行雙寫。
但一般情況下，仍然需要去模擬這個狀態，比如使用Canal元件。
充足的測試
分庫分表必須經過充足的測試，每一句SQL都要經過嚴格的驗證。如果有單元測試或者自動化測試工具，完全的覆蓋是必要的。一旦有資料進行了錯誤的路由，尤其是增刪改，將會創造大量的麻煩。
在測試階段，將驗證過程輸出到單獨的日誌檔案，充足測試後review日誌檔案是否有錯誤的資料流向。
SQL複驗
強烈建議統一進行一次SQL複驗。主要是根據功能描述，確定SQL的正確性，也就是通常說的review。
演練
在非線上環境多次對方案進行演練，確保萬無一失。
制定新的SQL規範
分庫分表以後，專案中的SQL就加了枷鎖，不能夠隨意書寫了。很多平常支援的操作，在拆分環境下就可能執行不了了。所以在上線前，涉及的SQL都應該有一個確認過程，即使已經經過了充足的測試。
題外話
沒有支援的活別接，幹不成。
分庫分表是戰略性的技術方案，很多情況無法回退或者回退方案複雜。如果要拆分的庫表涉及多個業務方，公司技術人員複雜，CTO要親自掛帥進行協調，並有專業仔細的架構師進行監督。沒有授權的協調人員會陷入尷尬的境地，導致流程失控專案難產。
真正經歷過的人，會知道它的痛！
