一次shardingjdbc踩坑引发的胡思乱想

项目里面的一个分表用到了sharding-jdbc

当时纠结过是用mycat仍是用sharding-jdbc的, 可是最终仍是用了sharding-jdbc, 缘由以下:

1. mycat比较重, 相对于sharding-jdbc只需导入jar包就行, mycat还须要部署维护一个中间件服务.因为咱们只有一个表须要分表, 直接用轻量级的sharding-jdbc便可.
2. mycat做为一个中间代理服务, 不免有性能损耗
3. 其余组用mycat的时候出现过生产BUG
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然而sharding-jdbc也一样是坑坑洼洼不断的, 咱们从2.x版本改为4.x版本, 又从4.x版本降到了3.x版本,每个版本都踩到了坑(有些是sharding-jdbc的, 有些是因为咱们项目依赖的), 最终不得已改动了一下源码才趟过去(其实就是注释了一行代码).

今天就来聊一下其中的一个坑--分表分页

问题描述

背景

CREATE TABLE `order_00` (
  `id` bigint(18) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '逻辑主键',
  `orderId` varchar(32) NOT NULL COMMENT '订单ID',
  `CREATE_TM` datetime DEFAULT NULL COMMENT '订单建立时间',
  PRIMARY KEY (`ID`) USING BTREE,
  UNIQUE KEY `IDX_ORDER_POSTID` (`orderId`) USING BTREE,
  KEY `IDX_ORDER_CREATE_TM` (`CREATE_TM`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='订单表';

CREATE TABLE `order_01` (
  `id` bigint(18) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '逻辑主键',
  `orderId` varchar(32) NOT NULL COMMENT '订单ID',
  `CREATE_TM` datetime DEFAULT NULL COMMENT '订单建立时间',
  PRIMARY KEY (`ID`) USING BTREE,
  UNIQUE KEY `IDX_ORDER_POSTID` (`orderId`) USING BTREE,
  KEY `IDX_ORDER_CREATE_TM` (`CREATE_TM`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='订单表';

CREATE TABLE `order_02` (
  `id` bigint(18) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '逻辑主键',
  `orderId` varchar(32) NOT NULL COMMENT '订单ID',
  `CREATE_TM` datetime DEFAULT NULL COMMENT '订单建立时间',
  PRIMARY KEY (`ID`) USING BTREE,
  UNIQUE KEY `IDX_ORDER_POSTID` (`orderId`) USING BTREE,
  KEY `IDX_ORDER_CREATE_TM` (`CREATE_TM`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 ROW_FORMAT=COMPACT COMMENT='订单表';

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假设有以上三个分表, 分表逻辑用orderId取模, 即orderId=0的写到order_00,orderId=1的写到order_01,orderId=2的写到order_02.

备注: 这里为啥不用时间分表而用orderId作hash, 当时也是很有争议的. 理论上订单表更适合使用时间作分表, 这样一来时间越老的数据访问的频率越小, 旧的分表逐渐就会成为冷表, 再也不被访问到. 当时负责人的说法是, 因为这个表读写频率都高(并且场景中常常须要读主库), 用orderId分表能够均衡写负载和读负载. 虽然是有点牵强, 但也有必定道理, 就先这么实现了

业务上须要根据orderId或CREATE_TM进行分页查询, 即查询sql的mybatis写法大概以下:

<select id="queryPage" parameterType="xxx" resultMap="BaseResultMap">
        select
        <include refid="Base_Column_List"/>
        from ORDER
 		<if test="orderId !=null and orderId !='' ">
                AND orderId=#{orderId , jdbcType=VARCHAR}
        </if>
        <if test="createTmStartStr!=null and createTmStartStr!='' ">
                AND create_tm >= concat(#{createTmStartStr, jdbcType=VARCHAR},' 00:00:00')
        </if>
        <if test="createTmEndStr!=null and createTmEndStr!='' ">
                AND create_tm <= concat(#{createTmEndStr, jdbcType=VARCHAR},' 23:59:59')
        </if>
        limit #{page.begin}, #{page.pageSize}
    </select>
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用过sharding-jdbc的都知道, sharding-jdbc一共有5种分片策略,以下图所示. 没用过的能够参考官网

除了Hint分片策略, 其余的分片策略都要求sql的where条件须要包含分片列(在咱们的表中是orderId), 很明显咱们的业务场景中不能保证sql的where条件中必定会包含有orderId, 因此咱们只能使用HintShardingStrategy,将页面的查询条件传递给分片策略算法中, 再判断查询哪一个表, 大概代码以下

public class OrderHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm {
     public static final String ORDER_TABLE = "ORDER";
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue shardingValue) {
        ListShardingValue<String> listShardingValue = (ListShardingValue<String>) shardingValue;
        List<String> list = Lists.newArrayList(listShardingValue.getValues());
        List<String> actualTable = Lists.newArrayList();
        // 页面上的查询条件会以json的方式传到shardingValue变量中
        String json = list.get(0);
        OrderQueryCondition req = JSON.parseObject(json, OrderQueryCondition.class);
        String orderId = req.getOrderId();
        // 查询条件没有orderId, 要查全部的分表
        if(StringUtils.isEmpty(orderId)){
            // 全部的分表
            for(int i = 0 ; i< 3; i++){
                actualTable.add(ORDER_TABLE + "_0" + i);
            }
        }else{
            // 若是指定了orderId, 只查orderId所在的分表便可
            long tableSuffix = ShardingUtils.getHashInteger(orderId);
            actualTable.add(ORDER_TABLE + "_0" + tableSuffix);
        }
        // actualTable中包含sharding-jdbc实际会查询的表
        return actualTable;
    }
}
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这样子, 若是咱们根据orderId来查询的话, sharding-jdbc最终执行的sql就是(假设每页10条):

select * from ORDER_XX where orderId = ? limit 0 ,10 
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若是查询条件没有orderId, 那么最终执行的sql就是3条(假设每页10条):

select * from ORDER_00 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 ,10 ;
select * from ORDER_01 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 ,10 ;
select * from ORDER_02 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 ,10 ;
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注意在有多个分表的状况下, 每一个表都取前10条数据出来(一共30条), 而后再排序取前10条, 这样的逻辑是不对的. sharding-jdbc给了个例子, 若是下图:

图中的例子中,想要取得两个表中共同的按照分数排序的第2条和第3条数据，应该是95和90。 因为执行的SQL只能从每一个表中获取第2条和第3条数据，即从t_score_0表中获取的是90和80；从t_score_0表中获取的是85和75。 所以进行结果归并时，只能从获取的90，80，85和75之中进行归并，那么结果归并没有论怎么实现，都不可能得到正确的结果.

那怎么办呢?

sharding-jdbc的作法就改写咱们的sql, 先查出来全部的数据, 再作归并排序

例如查询第2页时

原sql是:
select * from ORDER_00 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 10 ,10 ;
select * from ORDER_01 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 10 ,10 ;
select * from ORDER_02 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 10 ,10 ;
会被改写成:
select * from ORDER_00 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 ,20 ;
select * from ORDER_01 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 ,20 ;
select * from ORDER_02 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 ,20 ;

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查询第3页时

原sql是:
select * from ORDER_00 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 20 ,10 ;
select * from ORDER_01 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 20 ,10 ;
select * from ORDER_02 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 20 ,10 ;
会被改写成:
select * from ORDER_00 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 ,30 ;
select * from ORDER_01 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 ,30 ;
select * from ORDER_02 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 ,30 ;
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固然, 你们确定会以为这样处理性能会不好, 其实事实上也的确是, 不过sharing-jdbc是在这个基础上作了优化的,就是上面提到的"归并", 具体归并过程能够戳这里查看官网的说明.篇幅比较长, 我这里就再也不贴出来了

大概的逻辑就是先查出全部页的数据, 而后经过流式处理跳过前面的页,只取最终须要的页,最终达到分页的目的

踩坑

既然sharding-jdbc都已经优化好了, 那么咱们踩到的坑究竟是什么呢?

听我慢慢道来

在io.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.statement.ShardingPreparedStatement#getResultSet()中有个逻辑,
若是查询的分表数只有一个的话, 就不会作归并的逻辑(然而就算只查一个分表, sql的limit子句也会被改写了), 如图:

回到咱们的业务场景, 若是查询条件包含了orderId的话, 由于能够定位到具体的表, 因此最终须要查询的分表就只有一个.

那么问题就来了, 因为sharding-jdbc把咱们的sql的limit子句给改写了, 后面却因为只查一个分表而没有作归并(也就是没有跳过前面的页),因此最终无论是查询第几页,执行的sql都是(假设页大小是10000):

select * from ORDER_XX where orderId = ? limit 0 ,10000
select * from ORDER_XX where orderId = ? limit 0 ,20000
select * from ORDER_XX where orderId = ? limit 0 ,30000
select * from ORDER_XX where orderId = ? limit 0 ,40000
......

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这样就致使了一个问题, 无论我传的页码是什么, sharding-jdbc都会给我返回同一条数据. 很明显这样是不对的.

固然, 心细的朋友可能会发现了, 因为orderId是个惟一索引, 因此确定只有一条数据, 因此永远不会存在查询第二页的状况.

正常来讲的确是这样, 然而在咱们的代码里面, 还有个老逻辑: 导出查询结果(就是导出全部页的数据)时, 会异步地在后台一页一页地 导出, 直到导出了全部的页或者达到了查询次数上限(假设是查询1万次).

因此在根据orderId导出的时候, 由于每一页都返回相同的数据, 因此判断不了何时是"导完了全部的页", 因此正确结果本应该是只有一条数据的, 可是在sharding-jdbc下却执行了一万次, 导出了一万条相同的数据, 你说这个是否是坑呢?

知道问题所在, 那解决就简单了. 可是本文并非想聊怎么解决这个问题的, 而是想聊聊经过这个问题引发的思考:

在mysql分表环境下, 如何高效地作分页查询?
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对mysql分页的思考

limit 优化

在讨论分表环境下的分页性能以前, 咱们先来看一下单表环境下应该实现分页.

众所周知, 在mysql里面实现分页只须要使用limit子句便可, 即

select * from order  limit (pageNo-1) * pageSize, pageSize

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因为在mysql的实现里面, limit offset, size是先扫描跳过前面的offset条数据,再取size条数据. 当pageNo越大的时候, offset也会越大, mysql扫描的数据也越大, 因此性能会急剧降低.

所以, 分页第一个要解决的问题就是当pageNo过大时, 怎么优化性能.

第一个方案是这篇文章介绍的索引覆盖的方案. 总结来讲就是把sql改写成这样:

select * from order where id >= (select id from order  limit (pageNo-1) * pageSize, 1) limit pageSize

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利用索引覆盖的原理, 先直接定位当前页的第一条数据的最小id, 而后再取须要的数据.

这样的确能够提升性能, 可是我认为仍是没有完全解决问题, 由于当pageNo过大的时候, mysql仍是会须要扫描不少的行来找到最小的id. 而扫描的那些行都是没有意义.

scroll 游标查询

游标查询是elasticSearch里面的一个术语, 可是我这里并非指真正的scroll查询, 而是借鉴ES里面的思想来实现mysql的分页查询.

所谓的scroll就是滚动, 一页一页地查. 大概的思想以下:

1. 查询第1页
     select * from order limit 0, pageSize;

  2. 记录第1页的最大id: maxId
  3. 查询第2页
     select * from order where id > maxId limit pageSize
  4. 把maxId更新为第2页的最大id 
  ... 以此类推   
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能够看到这种算法对于mysql来讲是毫无压力的, 由于每次都只须要扫描pageSize条数据就能达到目的. 相对于上面的索引覆盖的方案, 能够极大地提升查询性能.

固然它也有它的局限性:

1. 性能的提升带来的代价是代码逻辑的复杂度提升. 这个分页逻辑实现起来比较复杂.

2. 这个算法对业务数据是有要求的, 例如id必须是单调递增的,并且查询的结果须要是用Id排序的.
若是查询的结果须要按其余字段(例如createTime)排序, 那就要求createTime也是单调的, 并把算法中的id替换成createTime.
有某些排序的场景下, 这种算法会不适用.

3. 这个算法是须要业务上作妥协的, 你必须说服你的产品经理放弃"跳转到特定页"的功能, 只能经过点击"下一页"来进行翻页.
(这才是scroll的含义, 在手机或平板上,只能经过滚动来翻页,而没法直接跳转到特定页)
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分表环境下的分页查询

如上面讨论, 在单表环境下, 想要实现高效的分页, 仍是相对比较简单的.

那若是在分表环境下, 分页的实现会有什么不一样呢?

正如上面提到的, sharding-jdbc中已经论证过了, 分表环境的分页查询, 若是不把

select * from ORDER_00 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit (pageNo-1) * pageSize ,pageSize ;
select * from ORDER_01 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit (pageNo-1) * pageSize ,pageSize;
select * from ORDER_02 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit (pageNo-1) * pageSize ,pageSize ;
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改写成

select * from ORDER_00 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 , (pageNo-1) * pageSize + pageSize ;
select * from ORDER_01 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 , (pageNo-1) * pageSize + pageSize;
select * from ORDER_02 where create_tm >= ?  and create_tm <= ? limit 0 , (pageNo-1) * pageSize + pageSize ;
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那么最终查出来的数据, 颇有可能不是正确的数据. 因此在分表环境下, 上面所说的"索引覆盖法"和"游标查询法"确定是都不适用了的. 由于必须查出全部节点的数据,再进行归并, 那才是正确的数据.

所以, 要在分表环境下实现分页功能, 基本上是要对limit子句进行改写了的.

先来看sharing-jdbc的解决方案, 改写后的limit 0 , (pageNo-1) * pageSize + pageSize 和原来的limit (pageNo-1) * pageSize, pageSize对比, 数据库端的查询压力都是差很少的, 由于都是要差很少要 扫描(pageNo-1) * pageSize 行才能取获得数据. 不一样的是改写sql后, 客户端的内存消耗和网络消耗变大了.

sharding-jdbc巧妙地利用流式处理和优先级队列结合的方式, 消除了客户端内存消耗的压力, 可是网络消耗的影响依然是没法消除.

因此真的没有更好的方案了?

那确定是有的, 在业界难题-“跨库分页”的四种方案这篇文章中, 做者提到了一种"二次查询法", 就很是巧妙地解决了这个分页查询的难题. 你们能够参考一下.

可是仔细思考一下, 仍是有必定的局限性的:

1. 当分表数为N时, 查一页数据要执行N*2条sql.(这个无解, 只要分表了就必须这样)

2. 当offset很大的时候, 第一次查询中扫描offset行数据依然会很是的慢, 若是只分表不分库的话, 那么一次查询会在一个库中产生N条慢sql

3. 算法实现起来代码逻辑应该不简单, 若是为了一个分页功能写这么复杂的逻辑, 是否是划不来,
并且后期也很差维护
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若是算法原做者看到我这里的鸡蛋挑骨头, 会不会有点想鄙视我~~

其实我想表达的意思是, 既然分表环境下的分页查询没有完美的解决方案的话,或者实现起来成本过大的话, 那是否是能够认为: 分表环境下就不该该作分页查询?

离线计算+有损服务

上面说到, 其实分表环境下就不适宜再作分页查询的功能. 可是业务上的需求并非说去掉就去掉的, 不少状况下分页功能是必须的, 然而分页查询的存在一般也是为了保护数据库, 去掉了分页功能, 数据库的压力反而更大.

因此分表和分页只能二选一?

不, 我全都要, 分表我要, 分页我也要!

可是分页功能不在分表环境里面作, 而是在另一张汇总表里面作分页查询的功能.

大概的方案就是:

1. 正常的业务读写分表
2. 根据具体的业务需求,例如实时计算/离线计算技术(spark, hadoop,hive, kafka等)生成各分表的一张汇总表
3. 分页查询的接口直接查询汇总表
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另外还要注意这个方案对业务来讲确定是有损的, 具体表现为:

1. 无论是离线计算仍是实时计算, 都不能保证明时性, 查询结果确定是有时延的
2. 因为汇总表是不可能包含分表的全部数据的, 因此汇总表确定是只包含部分数据的,例如只有一个月内的,具体根据业务场景而定

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总的来讲, 就是报表系统的数据由数据仓库系统来生成, 但只能生成用户非要不可的数据,其余的都去掉.

写这篇总结在找资料的时候, 看到一句话:

其实分表的根本目的是分摊写负载, 而不是分摊读负载

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实际上是有必定道理的, 若是读负载太高, 咱们能够增长缓存, 增长数据节点等不少方法, 而写负载太高的话, 分表基本就是势在必行了.

从这个理论来讲, 分页是一个读操做, 根本就没有必要去读取分表, 从其余地方读取(咱们这里是数据仓库)便可

不分表(分区 tidb mongoDb ES)

其实大多数mysql的表都没有必要分表的

在mysql5.5以前, 表数量大概在在500W以后就要进行优化, 在mysql5.5以后, 表数量在1KW到2KW左右才须要作优化. 在这个性能拐点以前, 能够认为mysql是彻底有能力扛得住的.固然, 具体还要看qps以及读写冲突等的频率的.

到了性能拐点以后呢? 那就要考虑对mysql的表进行拆分了. 表拆分的手段能够是分表分库, 或者就简单的分区.

基原本说, 分区和分表带来的性能提高是同样的, 因为分区实际上就能够认为是mysql底层来帮咱们实现分表的逻辑了, 因此相对来讲分表会比分区带来更高的编码复杂度(分区就根本不用考虑多表分页查询的问题了). 从这个角度来讲, 通常的业务直接分区就能够了.

固然, 选择分区仍是分表仍是须要作一点权衡的:

1. 表中的数据只有部分热点数据常常访问, 其余的不常访问的话, 适合用分区表
2. 分区表相对容易维护, 能够针对单独一个分区进行检查,优化, 批量删除大量数据时, 分区表会比通常的表更快
3. 分区表能够分布在不一样的物理设备上, 从而能够高效地利用多个硬盘
4. 若是查询条件不包含partition key的话, 分区表不必定有分表效率高
5. 若是分区表中绝对的热点数据, 每一条数据都有可能被访问到, 也不太适合分区
6. 若是数据量超大, 因为mysql只能分1024个分区, 若是1024个分区的数据都是千万以上, 那确定是也不适合分区的了
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综上所述, 若是分区表就足够知足咱们的话, 那其实就没有必要进行分表了增长编程的复杂度了.

另外, 若是不想将数据表进行拆分, 而表的数据量又的确很大的话, nosql也是一个替代方案. 特别是那些不须要强事务的表操做, 就很适合放在nosql, 从而能够避免编程的复杂度, 同时性能上也没有过多的损耗.

nosql的方案也有不少:

1. mongoDb
2. hbase
3. tidb
4. elasticSearch 
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固然也可使用mysql+nosql结合的方式, 例如常规读写操做mysql, 分页查询走ES等等.

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今天就先写到这, 有机会再写写mysql和nosql