数据库分库分表策略与数据迁移方案实现

数据库分库分表策略与数据迁移方案实现：从单机到分布式的平滑演进

大家好，作为一名经历过多次数据库架构升级的老兵，今天我想和大家分享数据库分库分表的实战经验。记得第一次面对单表数据量突破千万级别时的焦虑，再到成功实施分库分表后的从容，这个过程充满了挑战与收获。

为什么需要分库分表？

在我负责的电商项目中，用户表最初只有几十万数据，查询速度飞快。但随着业务发展，三年后用户表达到了3000万条记录，查询性能明显下降，甚至出现了锁表现象。这时候，分库分表就成了必然选择。

分库分表策略选择

经过多次实践，我总结出几种常用的分片策略：

1. 按用户ID取模分片：这是最常用的策略，实现简单，数据分布均匀

// 计算分片位置示例
public String getShardKey(Long userId) {
    int shardCount = 16; // 总共16个分片
    int shardIndex = userId % shardCount;
    return "user_db_" + shardIndex;
}

2. 按时间范围分片：适合日志类、订单类数据

3. 按地域分片：适合有明显地域特征的数据

数据迁移实战步骤

这里我以用户表迁移为例，分享具体的操作流程：

第一步：双写准备阶段

在应用层同时写入新旧两个数据库，但只从旧库读取。这个阶段要确保双写的一致性：

@Transactional
public void createUser(User user) {
    // 写入旧库
    oldUserMapper.insert(user);
    
    // 计算分片并写入新库
    String shardKey = getShardKey(user.getId());
    UserShardMapper shardMapper = getShardMapper(shardKey);
    shardMapper.insert(user);
}

第二步：历史数据迁移

使用数据迁移工具将存量数据同步到新库。这里有个坑要注意：迁移过程中要监控内存使用，避免OOM：

#!/bin/bash
# 数据迁移脚本示例
for i in {0..15}; do
    echo "迁移分片 $i"
    ./data-migrator --source-db=old_db 
                   --target-db=user_db_$i 
                   --shard-index=$i 
                   --batch-size=1000
done

第三步：数据校验与切换

数据迁移完成后，需要进行全量校验。我通常会写校验脚本对比新旧数据：

def verify_data():
    for user_id in range(1, total_users):
        old_data = get_old_user(user_id)
        new_data = get_new_user(user_id)
        if old_data != new_data:
            logging.error(f"数据不一致: {user_id}")

验证无误后，逐步将读流量切换到新库，最后完全停用旧库。

踩坑经验分享

在实施过程中，我遇到了几个典型问题：

1. 分布式事务问题：跨分片的事务处理需要引入分布式事务方案，我们最终选择了Seata

2. 全局唯一ID：分库分表后，自增ID不再适用，我们采用了雪花算法

3. 分页查询：跨分片的分页查询性能很差，需要业务层面优化

监控与优化

分库分表后，监控变得尤为重要。我们建立了完善的监控体系：

# 监控脚本示例
#!/bin/bash
while true; do
    for i in {0..15}; do
        check_db_health "user_db_$i"
        check_db_performance "user_db_$i"
    done
    sleep 60
done

分库分表是一个系统工程，需要充分考虑业务特点和技术架构。希望我的经验能帮助大家少走弯路，顺利完成数据库架构的升级！