单台 MySQL 支撑不了这么多的并发请求，我们该怎么办？

关系型数据库的事务特性可以帮我们解决很多难题，比如数据的一致性问题，所以常规业务持久化存储都会mysql 来兜底。但mysql 的性能是有限的。当业务规模发展到上百万用户，访问量达到上万QPS时，单台mysql实例很难应付。

有哪些解决方案？

1、首先我们会想到给数据库找一个搭档，也就是缓存

目前市面上经典组合是mysql+redis。Redis 作为 MySQL 的前置缓存，可以替 MySQL 挡住绝大部分查询请求，很大程度上缓解了 MySQL 并发请求的压力。

Redis 是一个使用内存保存数据的高性能 KV 数据库，它的高性能主要来自于：

• 简单的数据结构；

• 使用内存存储数据

内存是一种易失性存储，所以使用内存保存数据的 Redis 不能保证数据可靠存储。从设计上来说，Redis 牺牲了大部分功能，牺牲了数据可靠性，换取了高性能。但也正是这些特性，使得 Redis 特别适合用来做 MySQL 的前置缓存。

Redis提供的api比较简单，开箱即用，社区成熟，网上的资料也比较全，常见的问题网上基本都能找到解决方案，如果一个公司要使用缓存，90%以上都会选择redis。

虽然redis入门很容易，但用好redis也不是一件容易的事。要考虑缓存穿透、缓存雪崩、缓存热点、缓存命中率低、以及缓存数据不一致等问题。关于这一系列缓存问题，之前有整理过三篇文章，感兴趣可以点击下面链接阅读

2、读写分离

缓存缺失是可以解决大部分的性能问题，业界也有句话，“性能不够，缓存来凑”。像商品详情页、秒杀等场景，典型的读多写少，非常适合使用缓存，缓存的命中率可以达到90% 以上，将缓存的价值发挥到了极致。

但有些用户维度业务场景，比如：用户订单列表、账户系统、购物车系统。这些业务场景都是与用户挂钩，作用范围较窄，缓存效果大打折扣。

总结一下，互联网业务大部分都是读多写少，区别在于影响范围。有些是全局性的，如“修改一件商品信息，所有用户看到的是一份数据”；有些是局部性，如“用户小张刚下了一笔订单，查订单列表时，要带出最新的这条订单信息”。

全局性的读多写少，我们可以引入缓存。但是局部性的读多写少呢？这部分流量通常还是打在了mysql上，但是单台 MySQL 支撑不了这么多的并发请求时，我们该怎么办？

一个简单而且非常有效的方案是，使用多个具有相同数据的 MySQL 实例来分担大量的查询请求，这种方法通常称为“读写分离”。

一个分布式的存储系统，想要做分布式写是非常非常困难的，因为很难解决好数据一致性的问题。但实现分布式读就相对简单很多，我只需要增加一些只读的实例，只要能够把数据实时的同步到这些只读实例上，保证这这些只读实例上的数据都随时一样，这些只读的实例就可以分担大量的查询请求。

读写分离的另外一个好处是，它实施起来相对比较简单。把使用单机 MySQL 的系统升级为读写分离的多实例架构非常容易，一般不需要修改系统的业务逻辑，只需要简单修改 DAO 代码，把对数据库的读写请求分开，请求不同的 MySQL 实例就可以了。

这边有一个手写的例子，数据源配置了master、slave两个读写数据源，通过MyBatis拦截器，对sql判断是读sql还是写sql，进而选择对应的数据源。最后借助spring预留的扩展接口AbstractRoutingDataSource，其提供了动态数据源的功能，可以帮助我们实现读写分离，内部方法determineCurrentLookupKey() 可以决定最终使用哪个数据源。详细内容可参考文章

通过读写分离这样一个简单的存储架构升级，就可以让数据库支持的并发数量增加几倍到十几倍。所以，当你的系统用户数越来越多，读写分离应该是你首先要考虑的扩容方案。

注意：读写分离可能会带来数据不一致问题。

主库负责处理所有的更新操作，然后异步将数据变更实时同步到所有的从库中去，这个过程有一个微小的时间差，这个时间差叫主从同步延迟。正常情况下，主从延迟非常小，不超过1ms。但即使这个非常小的延迟，也会导致在某一个时刻，主库和从库上的数据是不一致的。应用程序需要能接受并克服这种主从不一致的情况，否则就会引发一些由于主从延迟导致的数据错误。

比如：用户在淘宝下了一笔订单，当支付成功后，按理说是应该跳到订单详情页。但此时，订单从库可能还没来及的同步订单主库的最新状态，有可能仍处于“待付款”，造成不好的用户体验。所以，细心的我们会发现，大部分的电商网站支付成功后，是不会自动跳回到订单详情页，它增加了一个无关紧要的“支付成功”页面。其实这个页面没有任何有效的信息，就是告诉你支付成功，然后再放一些广告什么的。你如果想再看刚刚支付完成的订单，需要手动点一下，这样就很好地规避了主从同步延迟的问题。

3、数据归档

既然数据库的容量影响性能，那么我们可以从数据量上做优化，将一些不用的数据清理并归档。

所谓归档，其实也是一种拆分数据的策略。以电商为例，就是把大量的历史订单移到另外一张历史订单表中。为什么这么做呢？因为像订单这类具有时间属性的数据，都存在热尾效应。大多数情况下访问的都是最近的数据，但订单表里面大量的数据都是不怎么常用的老数据。

画外音：不到万不得已，先不要着急分库分表，后者的技改成本还是很大的，同时还会引入分布式事务问题，需要引入额外框架来解决，维护成本也非常高。

清理数据方案改造成本非常小，由于相对独立，与业务解耦，不需要对原来的业务代码做改动，影响面及风险会比较低。

早年像淘宝、京东大型电商网站查看自己的订单时，都有一个”三个月前订单“选项，其实就是查的订单历史表。

清理过程中需要对原表的数据删除，但是删除了大量的数据后，如果你检查一下 MySQL 占用的磁盘空间，你会发现它占用的磁盘空间并没有变小，这是什么原因呢？其实和 InnoDB 的物理存储结构有关系。

虽然逻辑上每个表都有B+ 索引树，但是物理上，每条记录都是存放在磁盘文件中的，这些记录通过一些位置指针来组成一棵 B+ 树。当 MySQL 删除一条记录的时候，只能是找到记录所在的文件中位置，然后把文件的这块区域标记为空闲，然后再修改 B+ 树中相关的一些指针，完成删除。其实那条被删除的记录还是躺在那个文件的那个位置，所以并不会释放磁盘空间。

当然如果磁盘空间紧张，可以执行一次 OPTIMIZE TABLE 释放存储空间，对于 InnoDB 来说，执行 OPTIMIZE TABLE 实际上就是把这个表重建一遍，执行过程中会一直锁表，涉及到数据库的业务操作会被卡住，使用时要特别小心。重建表的过程中，索引也会重建，这样表数据和索引数据都会更紧凑，不仅占用磁盘空间更小，查询效率也会有提升。

4、分库分表

数据库的性能取决于两个因素：查找的时间复杂度、数据量大小。解决海量数据导致存储系统慢的问题，思想非常简单，就是一个“拆”字，把海量数据拆分成 N 个分片。拆开之后，每个分片里的数据就没那么多了，然后让查找尽量落在某一个分片上，这样来提升查找性能。

分库分表的核心特点：

• 每个分表的结构都一样

• 每个分表的数据都不一样，没有交集

• 所有分表的并集是全量数据

分库分表可以解决两个问题：

• 分片查询，减少了查询的数据量。有效解决查询慢问题

• 应对高并发问题，一个数据库实例撑不住，就把并发请求分散到多个实例中去，所以，解决高并发的问题是需要分库的。

画外音：数据量大，就分表；并发高，就分库

分库分表最核心的就是选择分表键 Sharding Key，通过分表键按一定的路由分表算法（如：Hash取模分片、区间范围、查表法）指向对应的数据分片。

• Hash取模分片。比如按订单id做分表键，分1024张表，则将订单id对1024取模，得到的便是分表编号，如果还要分库，则再对分库数取整。

• 区间范围。这个比较容易理解，比如按日期分表，1年12个月，每个月的数据集中在一个表中。

• 查表法。查表法其实就是没有分片算法，决定某个 Sharding Key 落在哪个分片上，全靠人为来分配，分配的结果记录在一张表里面。每次执行查询的时候，先去表里查一下要找的数据在哪个分片中。

以电商巨头淘宝的订单表设计为例，订单涉及双向查找，有买家视角，还有卖家视角。无论选择买家uid还是卖家uid都无法满足需求，参考淘宝的做法，规则最大化适用原则，订单号拆成两部分，前面部分为全局唯一自增id，后面部分为买家id的后六位，分表键按照买家uid的后6位来计算，未来支持最大扩展100万张逻辑分表，可以支持按订单id或买家uid来查询。至于卖家部分，采用数据异构方式，采用卖家uid做分表键，将卖家uid和订单id放入另一张数据表中，满足卖家的查询。当然复杂度也会提升不少。

关于分库分表的工具市面有很多，大家可以根据自己公司的实际需要选择最适合的框架。

• sharding-sphere：jar，前身是 sharding-jdbc。

• TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer。

• Mycat：中间件。

关于分库分表要注意的问题，可以参考下面这篇文章：

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