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Java数据库访问的分片技术架构实现

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最近和朋友同事在一起聊天，问起我正在做的项目-数据访问中间件，很多人都有一丝疑惑，这不是重复造轮子的事情么？业界里ORM框架有mybatis/hiberate，分库分表有sharding-jdbc/mycat等等，你们为什么还要新做一个框架？新做的框架有什么不一样？

对于这些问题，我希望通过本文能够帮助解决这些疑惑。本文主要介绍了数据库访问的技术架构，然后讨论了分片在不同架构层级的技术实现方案，对标业界各个数据库访问中间件，相互进行比较，分析各种架构的实现差别和优缺点。

1. 什么是数据库分片

传统关系型数据库集中存储数据到单一节点，单表可以存储达数亿行的数据记录，通过主从备份作为灾备方案，保证数据的安全性，这基本可以覆盖大多数的应用场景。但是，随着互联网技术的发展，海量数据和高并发访问的应用场景日益增多，单表数据记录在突破一定阈值之后，其性能和可用性大幅下降。为了解决这个问题，将单一节点的数据拆分存储到多个数据库或表，即分库分表，使得关系型数据库能够存储的数据量阈值上限扩大1-2个数量级，从而满足业务需求。

数据库的分片拆分有两种方式，

  1. 按照业务划分的垂直拆分，将不同业务、不同模块的数据拆分为不同表。
  2. 按照容量平衡的水平拆分，将同一表的数据按照一定平衡策略，存储到不同数据库和表中。

前者的垂直拆分一般是一次性的，可以通过静态拆分实现（即停机拆分），而后者的水平拆分则需要技术框架的运行时刻支持。本文主要讨论水平拆分的技术架构实现，分析和对比相关框架和中间件。

讨论数据库分片的技术架构前，需要了解如下二个问题，

  1. 数据库访问的整个技术调用栈是怎样的？
  2. 在整个调用回路，哪里可以执行分片操作？如何实现？

2. Java数据库访问技术栈

先看看第一个问题，一个典型的Java应用，其数据库访问的技术调用栈如下图所示，

数据库访问技术调用栈

从上而下分别为，

  1. Application 应用程序
  2. ORM对象关系映射框架
  3. JDBC Client客户端
  4. JDBC Server服务端
  5. Database 物理数据库

这几个组件由上至下依次调用，相互之间进行输入输出。

下面一一介绍这几个技术组件的功能，为我们接下来讨论分片技术的实现和架构打下铺垫。

2.1 Application应用程序

在应用程序中有许多Java POJO对象，若希望将这些POJO对象存储到数据库中，首先要转换为ORM能够识别的、规范的Entity对象，也就是ORM框架中所定义的持久化对象（Persistent Entity），然后调用ORM提供的API对这些Entity对象进行增删改查操作。

2.2 ORM对象关系映射框架

ORM是Object Relation Mapping的简称，即对象关系映射。其定义了一个Java实体对象到数据库表的映射关系，使得我们对Java实体对象的各种增删改查操作可以进一步映射到对数据库表的SQL执行。业界中比较有名的Java ORM框架有Hibernate和MyBatis。

Java在JPA 2.2规范文档中针对ORM提供了语言上的实现规范。若ORM框架实现了JPA规范，则可称为JPA ORM，例如Hibernate、EclipseLink、OpenJPA、jOOQ（注1）。而有些ORM框架则实现了自定义的对象映射规范，比如MyBatis、Ctrip Dal等，在上图中被称之为Simple ORM。

ORM框架接受由上层应用程序所提供的Entity，并提供相应的增删改查API供应用程序调用，ORM将各种操作映射为Sql语句，并输出给下层的JDBC API执行。

2.3 JDBC Client

JDBC客户端主要实现了JDBC API规范文档中定义的接口，其主要包括如下几个接口组件，

  1. DataSource 数据库连接配置信息
  2. Connection 一个连接会话
  3. Statement 一个sql执行语句
  4. ResultSet 从数据库中获取的执行结果集

对于JDBC客户端来说，其接受ORM生成的sql语句，调用执行，然后返回结果集给ORM，然后ORM将结果集映射回规范化的Entity对象。

2.4 JDBC Server服务端

JDBC服务端一般指由物理数据库暴露给外部，实现了一定的通信协议，供外部组件通过网络远程调用访问后端的数据库。

业界中几个常见的数据库通信协议规范有，

协议 协议连接URL格式
MySql jdbc:mysql://host:port/datasource?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useLocalSessionState=true
PostgreSQL jdbc:postgresql://host:port/datasource
SqlServer jdbc:sqlserver://host:port;DatabaseName=datasource
Oracle jdbc:oracle:thin:@host:port:datasource

各个物理数据库除了实现自己的通信协议，也可以采用已有流行的通信协议，比如分布式数据库的TiDB、AWS Aurora、OceanBase，以及数据访问中间件sharding-proxy、MyCat，都采用了兼容Mysql协议的接口服务。这使得用户和应用程序可以使用已有的Mysql客户端进行访问，方便用户和应用程序的接入。

作为JDBC服务端，其接受JDBC客户端远程调用时发送过来的Sql语句，执行后返回结果给JDBC客户端。

2.5 Database物理数据库

物理数据库本身的存储特性、容量性能、可扩展性，都对数据库技术分片技术的实现产生直接的影响。若物理数据库对分库分片提供原生支持，那么将大大简化分片技术的落地实现，比如阿里云的分布式关系型数据库产品DRDS。

3. 哪里分片、如何分片

在了解了数据库访问的技术调用栈之后，接下来的问题就是哪里分片、如何分片。

上文讲到分片是指将同一系列数据记录按照一定策略，存储到不同数据库和表中，使得数据的存储和读取达到最优解，这个策略就叫做分片策略。

常见的分片策略有，

  1. 简单的有按主键ID取模，平均分配记录到不同表中，平衡访问流量；
  2. 按地域分片，实现数据记录能够按最近IDC机房入库；
  3. 按时间分片，方便最新数据查询；
  4. 按数据关联度，比如和订单ID相关联的数据落入同一库，做到同库查询；

可以看到，分片策略依赖于分片字段的设计。

从分片技术实现的角度来说，分片字段的获取则是实现分片的第一步。在数据库访问的技术调用栈上，每层其实都可以获取到分片字段。下表描述了在各个技术调用栈层上，如何获取分片字段、如何实现分片策略，并列出了相应技术实现的分片框架、中间件或数据库，

数据库访问技术栈 如何获取分片字段 分片策略实现 技术实现
ORM 通过Entity解析 Sql生成执行时分片 MyBatis/Hibernate/Ctrip Dal
JDBC Client 通过Sql解析 对Sql改写 Sharding-JDBC
JDBC Server 通过Sql解析 对Sql改写 Sharding-Proxy, MyCat
物理数据库 通过存储数据字段 原生支持分片策略 阿里云的DRDS

上表中，分片字段的获取是区分不同分片架构实现的关键点之一，也影响着分片策略的技术实现。

4. Java数据库访问的分片技术架构实现

为了更加清晰地了解Java数据库访问的各个分片技术架构实现，下图以数据库访问技术调用栈层为基础，绘制了各个不同分片技术实现的架构，以便相互比较区分，

Java数据库访问的分片技术架构实现

图中绘制了五种架构实现，分别为，

  1. ORM：在对象映射框架中提供分片技术实现。其主要优势是ORM握有持久化对象（Persistent Entity），可以非常容易地获取到分片字段，同时ORM框架为开发者提供各种扩展手段实现分片技术，比如DAO的继承实现自定义API，ORM拦截器等。开发者可以针对ORM框架编写扩展代码，以灵活的方式实现所需分片逻辑。其缺点在于绑定了特定ORM框架，分片逻辑对应用不透明。
  2. JDBC Client：对于JDBC客户端来说，其JDBC API接受上层传输过来的Sql语句，所以可以通过Sql解析，获取分片字段信息，然后对Sql进行改写。这个方式优点在于对应用和ORM框架透明，支持不同ORM框架，甚至更换ORM框架对分片逻辑无影响。缺点主要在于Sql解析，其对Sql语句有要求，不支持复杂的Sql语句，而且由于绑定JDBC Client，只支持单一开发语言。
  3. 客户端（ORM+JDBC Client）：这里的客户端是指同时提供ORM和JDBC Client的框架，携程的DAL就是这样一个数据库访问客户端。其主要优点是，由于同时涵盖了ORM和JDBC Client两大技术栈层，因而技术空间将大为丰富，除了能够提供代码生成、拥有丰富API接口的数据库访问DAO、对应用程序透明的分库分表功能之外，最大的特点便是提供动态灵活的Sql构建器，Sql构建器+Entity+分库分表的技术结合，大大方便了开发者的使用。缺点是单一语言，由于包括了JDBC Client技术栈，其支持的数据库将受到限制，比如携程的DAL只支持MySql和SqlServer两种数据库。
  4. 服务端（JDBC Protocol）：这个可以认为是第二种JDBC Client模式的服务化版本，在JDBC Server前部署一个中间代理服务，在代理服务里做sql解析和sql改写。其拥有JDBC Client模式几乎所有优缺点，不一样之处在于应用开发不再受到语言限制，可以支持多种应用开发语言，数据库连接数将得到高效复用。与此同时，这种服务化架构将方便实现sql的集中治理和限流监控功能，这也是服务化之后带来的一大好处。但是多一层网络跳转将对访问性能有一定的影响，服务的高可用性也需要特别留心设计。
  5. 自定义客户端和服务端：这个可以认为是上述第三种客户端模式的服务化版本。其拥有客户端模式的优缺点，也有服务化之后的优缺点。

还有一种是物理数据库原生支持分片策略，比如阿里的DRDS，这个架构非常简单，分片策略对应用、ORM、JDBC都透明，都由数据库中配置和实现，本文就不列出讨论。

5. 技术架构实现对比

下表将各个分片技术方案的相关信息列出，作为对上述讨论的一个总结，

6. 是不是重复造轮子

区分是不是重复造轮子，一要判断架构是否有相似性，二要判断实现方式和提供的功能是否一样。即使是同一架构，同一实现功能，相互竞品之间也是有一定的性能特性区分。正所谓青出蓝而胜于蓝，长江后浪推前浪，在前人基础上，如何造出更好的轮子才是正道。

Hibernate、Sharding-JDBC、Ctrip DAL、MyCat四者分别以不同架构方式实现了数据库分片功能，通过上表可以知道，四者之间优缺点各有千秋，选择哪一种还是要取决于应用场景。

7. 分库分表的代价

我们在讨论分片的技术架构实现时，更需要了解的是分库分表所带来的成本代价。

分库分表操作不是一本万利的账，会带来新的风险和问题挑战，比如，

  1. 引入分库分表框架或中间件，其本身的技术掌握有一定成本，分库分表的配置管理和运行调试也是难点
  2. 数据记录插入容易，查询和Join变难
  3. 跨库的分布式事务，全局性约束失效（比如唯一主键）
  4. 自动化运维（灾备切换、数据库迁移等）实现
  5. 再扩容、更新分片算法

这些都是进行分库分表后面临的不小的成本代价。正确评估业务量和数据库能够承受的容量阈值，对症下药，是对分库分表的最佳建议。

以下是一些做分库分表前需要注意的考虑点，

  • 若数据库的容量阈值足够满足业务量的数据记录需求，能不做分库分表则不做，避免不必要的成本代价。若不确定是否满足，可以先不做，待后续运营一段时间后再评估。
  • 若业务量的数据记录需求超过数据库的容量阈值1-2个数量级，以审慎的态度考虑分库分片方案，并且对分库分表后的运营成本进行一定的考察。建议考虑下做定时数据备份清理工作，看能否把数据记录减少到数据库可支撑的范围之内，避免分库分表。只有在数据量超过容量阈值，数据库读写速度满足不了业务需求时，分库分片才是一个可选解决方案。
  • 若业务量的数据记录需求超过数据库的容量阈值3-N个数量级，这个时候，数据量也超过了分库分片所能承受的应用场景。有这么大数量级的业务数据，分布式关系数据库是一个方向，比如谷歌的Spanner，亚马逊云的Aurora，PingCAP的TiDB、阿里的OceanBase，其可以支撑的数据量都可达万亿行以上。

8. 参考资料

  1. 注1：jOOQ可以自动生成JPA实体代码，并通过JPA native query API来实现对实体的操作，一个使用方法如下所示，
EntityManager.createNativeQuery(org.jooq.Query.getSQL(), resultSetMapping)
  1. JPA 2.2规范文档
  2. JDBC 4.3 规范文档
  3. PingCAP的TiDB：https://www.pingcap.com/docs-cn/
  4. Sharding-Sphere：http://shardingsphere.io/
  5. Ctrip Dal开源项目：https://github.com/ctripcorp/dal
  6. 阿里云的分布式关系型数据库产品：DRDS