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一、数据拆分概念
1、场景描述
随着业务发展，数据量的越来越大，业务系统越来越复杂，拆分的概念逻辑就应运而生。数据层面的拆分，主要解决部分表数据过大，导致处理时间过长，长期占用链接，甚至出现大量磁盘IO问题，严重影响性能；业务层面拆分，主要解决复杂的业务逻辑，业务间耦合度过高，容易引起雪崩效应，业务库拆分，微服务化分布式，也是当前架构的主流方向。
2、基本概念
04-1.png
分区模式
针对数据表做分区模式，所有数据，逻辑上还存在一张表中，但是物理堆放不在一起，会根据一定的规则堆放在不同的文件中。查询数据的时候必须按照指定规则触发分区，才不会全表扫描。不可控因素过多，风险过大，一般开发规则中都是禁止使用表分区。
分表模式
单表数据量过大，一般情况下单表数据控制在300万，这里的常规情况是指字段个数，类型都不是极端类型，查询也不存在大量锁表的操作。超过该量级，这时候就需要分表操作，基于特定策略，把数据路由到不同表中，表结构相同，表名遵循路由规则。
分库模式
在系统不断升级，复杂化场景下，业务不好管理，个别数据量大业务影响整体性能，这时候可以考虑业务分库，大数据量场景分库分表，减少业务间耦合度，高并发大数据的资源占用情况，实现数据库层面的解耦。在架构层面也可以服务化管理，保证服务的高可用和高性能。
常用算法
- 哈希值取余：根据路由key的哈希值余数，把数据分布到不同库，不同表;
- 哈希值分段：根据路由key的哈希值分段区间，实现数据动态分布;
这两种方式在常规下都没有问题，但是一旦分库分表情况下数据库再次饱和，需要迁移，这时候影响是较大的。
二、关系型分库
1、分库基本逻辑
基于一个代理层(这里使用Sharding-Jdbc中间件)，指定分库策略，根据路由结果，找到不同的数据库，执行数据相关操作。
2、数据源管理
把需要分库的数据源统一管理起来。
@Configuration
public class DataSourceConfig {
// 省略数据源相关配置
/**
* 分库配置
*/
@Bean
public DataSource dataSource (@Autowired DruidDataSource dataZeroSource,
@Autowired DruidDataSource dataOneSource,
@Autowired DruidDataSource dataTwoSource) throws Exception {
ShardingRuleConfiguration shardJdbcConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardJdbcConfig.getTableRuleConfigs().add(getUserTableRule());
shardJdbcConfig.setDefaultDataSourceName("ds_0");
Map<String,DataSource> dataMap = new LinkedHashMap<>() ;
dataMap.put("ds_0",dataZeroSource) ;
dataMap.put("ds_1",dataOneSource) ;
dataMap.put("ds_2",dataTwoSource) ;
Properties prop = new Properties();
return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataMap, shardJdbcConfig, new HashMap<>(), prop);
}
/**
* 分表配置
*/
private static TableRuleConfiguration getUserTableRule () {
TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();
result.setLogicTable("user_info");
result.setActualDataNodes("ds_${1..2}.user_info_${0..2}");
result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_phone", new DataSourceAlg()));
result.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_phone", new TableSignAlg()));
return result;
}
}
3、指定路由策略
- 路由到库
根据分库策略的值，基于hash算法，判断路由到哪个库。has算法不同，不但影响库的操作，还会影响数据入表的规则，比如偶数和奇数，导致入表的奇偶性。
public class DataSourceAlg implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(DataSourceAlg.class);
@Override
public String doSharding(Collection<String> names, PreciseShardingValue<String> value) {
int hash = HashUtil.rsHash(String.valueOf(value.getValue()));
String dataName = "ds_" + ((hash % 2) + 1) ;
LOG.debug("分库算法信息：{},{},{}",names,value,dataName);
return dataName ;
}
}
- 路由到表
根据分表策略的配置，基于hash算法，判断路由到哪张表。
public class TableSignAlg implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TableSignAlg.class);
@Override
public String doSharding(Collection<String> names, PreciseShardingValue<String> value) {
int hash = HashUtil.rsHash(String.valueOf(value.getValue()));
String tableName = "user_info_" + (hash % 3) ;
LOG.debug("分表算法信息：{},{},{}",names,value,tableName);
return tableName ;
}
}
上述就是基于ShardingJdbc分库分表的核心操作流程。
三、列式库统计
1、列数数据
在相对庞大的数据分析时，通常会选择生成一张大宽表，并且存放到列式数据库中，为了保证高效率执行，可能会把数据分到不同的库和表中，结构一样，基于多线程去统计不同的表，然后合并统计结果。
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基本原理：多线程并发去执行不同的表的统计，然后汇总统计，相对而言统计操作不难，但是需要适配不同类型的统计，比如百分比，总数，分组等，编码逻辑相对要求较高。
2、列式数据源
基于ClickHouse数据源，演示案例操作的基本逻辑。这里管理和配置库表。
核心配置文件
spring:
datasource:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
# ClickHouse数据01
ch-data01:
driverClassName: ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver
url: jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/query_data01
tables: ch_table_01,ch_table_02
# ClickHouse数据02
ch-data02:
driverClassName: ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver
url: jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/query_data02
tables: ch_table_01,ch_table_02
核心配置类
@Component
public class ChSourceConfig {
public volatile Map<String, String[]> chSourceMap = new HashMap<>();
public volatile Map<String, Connection> connectionMap = new HashMap<>();
@Value("${spring.datasource.ch-data01.url}")
private String dbUrl01;
@Value("${spring.datasource.ch-data01.tables}")
private String tables01 ;
@Value("${spring.datasource.ch-data02.url}")
private String dbUrl02;
@Value("${spring.datasource.ch-data02.tables}")
private String tables02 ;
@PostConstruct
public void init (){
try{
Connection connection01 = getConnection(dbUrl01);
if (connection01 != null){
chSourceMap.put(connection01.getCatalog(),tables01.split(","));
connectionMap.put(connection01.getCatalog(),connection01);
}
Connection connection02 = getConnection(dbUrl02);
if (connection02 != null){
chSourceMap.put(connection02.getCatalog(),tables02.split(","));
connectionMap.put(connection02.getCatalog(),connection02);
}
} catch (Exception e){e.printStackTrace();}
}
private synchronized Connection getConnection (String jdbcUrl) {
try {
DriverManager.setLoginTimeout(10);
return DriverManager.getConnection(jdbcUrl);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
return null ;
}
}
3、基本任务类
既然基于多线程统计，自然需要一个线程任务类，这里演示count统计模式。输出单个线程统计结果。
public class CountTask implements Callable<Integer> {
private Connection connection ;
private String[] tableArray ;
public CountTask(Connection connection, String[] tableArray) {
this.connection = connection;
this.tableArray = tableArray;
}
@Override
public Integer call() throws Exception {
Integer taskRes = 0 ;
if (connection != null){
Statement stmt = connection.createStatement();
if (tableArray.length>0){
for (String table:tableArray){
String sql = "SELECT COUNT(*) AS countRes FROM "+table ;
ResultSet resultSet = stmt.executeQuery(sql) ;
if (resultSet.next()){
Integer countRes = resultSet.getInt("countRes") ;
taskRes = taskRes + countRes ;
}
}
}
}
return taskRes ;
}
}
4、线程结果汇总
这里主要启动线程的执行，和最后把每个线程的处理结果进行汇总。
@RestController
public class ChSourceController {
@Resource
private ChSourceConfig chSourceConfig ;
@GetMapping("/countTable")
public String countTable (){
Set<String> keys = chSourceConfig.chSourceMap.keySet() ;
if (keys.size() > 0){
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(keys.size());
List<CountTask> countTasks = new ArrayList<>() ;
for (String key:keys){
Connection connection = chSourceConfig.connectionMap.get(key) ;
String[] tables = chSourceConfig.chSourceMap.get(key) ;
CountTask countTask = new CountTask(connection,tables) ;
countTasks.add(countTask) ;
}
List<Future<Integer>> countList = Lists.newArrayList();
try {
if (countTasks.size() > 0){
countList = executor.invokeAll(countTasks) ;
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Integer sumCount = 0 ;
for (Future<Integer> count : countList){
try {
Integer countRes = count.get();
sumCount = sumCount + countRes ;
} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
}
return "sumCount="+sumCount ;
}
return "No Result" ;
}
}
5、最后总结
关系型分库，还是列式统计，都是基于特定策略把数据分开，然后路由找到数据，执行操作，或者合并数据，或者直接返回数据。
四、源代码地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/data-manage-parent
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/data-manage-parent
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