如何使用`SQLAlchemy`进行`数据库`的`读写分离`和`分库分表`。 - 智猿学院-前后端，数据库，人工智能，云计算等领域前沿技术讲座

SQLAlchemy 实现数据库读写分离与分库分表

大家好！今天我们来深入探讨如何使用 SQLAlchemy 实现数据库的读写分离和分库分表。这是一个在大型应用中经常遇到的需求，旨在提高数据库的性能和可扩展性。我们将从概念入手，逐步讲解实现策略，并提供详细的代码示例。

1. 读写分离的概念与实现

读写分离，顾名思义，是将数据库的读操作和写操作分离到不同的数据库实例上。通常，我们会有一个主库（Master）负责处理写操作，以及一个或多个从库（Slave）负责处理读操作。主库负责数据的更新，从库则通过主从复制机制同步主库的数据。这样做的好处是：

提高读性能： 读操作不再受到写操作的干扰，可以充分利用从库的资源，显著提升读性能。
提高可用性： 如果主库发生故障，可以切换到从库提供只读服务，保证服务的可用性。
降低主库压力： 将读请求分担到从库，降低了主库的负载。

SQLAlchemy 实现读写分离

SQLAlchemy 本身并没有直接提供读写分离的机制，我们需要借助一些技巧来实现。核心思路是：

定义多个 Engine： 为主库和每个从库分别创建一个 Engine 对象。
自定义 Session 类： 创建一个自定义的 Session 类，根据操作类型（读或写）选择合适的 Engine。

下面是一个示例代码：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from contextlib import contextmanager

# 定义数据库连接信息
MASTER_URI = "mysql+pymysql://user:password@master_host/database"
SLAVE_URIS = [
    "mysql+pymysql://user:password@slave1_host/database",
    "mysql+pymysql://user:password@slave2_host/database",
]

# 创建 Engine 对象
master_engine = create_engine(MASTER_URI)
slave_engines = [create_engine(uri) for uri in SLAVE_URIS]

# 定义模型
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

# 创建表结构
Base.metadata.create_all(master_engine)  # 只在主库创建表

# 自定义 Session 类
class RoutingSession(Session):
    def __init__(self, master_engine, slave_engines, **kwargs):
        self.master_engine = master_engine
        self.slave_engines = slave_engines
        super().__init__(**kwargs)

    def get_bind(self, mapper=None, clause=None):
        if self._flushing or self.dirty or self.new: # 判断是写操作
            return self.master_engine
        else:
            # 随机选择一个从库
            import random
            return random.choice(self.slave_engines)

    @contextmanager
    def auto_commit(self):
        try:
            yield
            self.commit()
        except Exception as e:
            self.rollback()
            raise e
        finally:
            self.close()

# 创建 Session 类
SessionLocal = sessionmaker(class_=RoutingSession, autocommit=False, autoflush=False, bind=master_engine, bind_arguments={'master_engine': master_engine, 'slave_engines': slave_engines})

# 使用示例
def create_user(name):
    with SessionLocal() as session:
        with session.auto_commit():
            user = User(name=name)
            session.add(user)

def get_user(user_id):
    with SessionLocal() as session:
        user = session.query(User).filter(User.id == user_id).first()
        return user

# 测试
create_user("Alice")
user = get_user(1)
print(user.name)

代码解释：

MASTER_URI 和 SLAVE_URIS 定义了主库和从库的连接信息。
master_engine 和 slave_engines 分别创建了主库和从库的 Engine 对象。
RoutingSession 是自定义的 Session 类，其 get_bind 方法根据操作类型选择合适的 Engine。如果 Session 正在进行 flush 操作（写操作），则选择主库；否则，随机选择一个从库。
SessionLocal 是一个 Session 类工厂，用于创建 Session 对象。我们传入 master_engine 和 slave_engines 作为参数，以便 RoutingSession 可以访问它们。
create_user 函数用于创建用户，它会使用主库进行写操作。
get_user 函数用于查询用户，它会随机选择一个从库进行读操作。
auto_commit 上下文管理器，确保代码块执行完成之后，自动提交或回滚事务。

注意事项：

主从延迟： 主从复制存在延迟，因此从库的数据可能不是最新的。在对数据一致性要求很高的场景下，需要谨慎使用读写分离。可以考虑强制读主库，或者使用其他一致性解决方案。
事务： 在读写分离的环境下，跨多个数据库实例的事务管理变得复杂。一般情况下，尽量避免跨库事务。
负载均衡： 上述示例中，我们简单地随机选择一个从库。在实际应用中，可以考虑使用更复杂的负载均衡策略，例如轮询、加权轮询等。

2. 分库分表的概念与实现

当单张表的数据量过大时，数据库的性能会下降。为了解决这个问题，我们可以采用分库分表的策略。分库是指将数据分散到多个数据库实例上，分表是指将一张表的数据拆分成多张表。

分库： 可以将不同的业务数据分散到不同的数据库实例上，或者将同一业务的数据按照一定的规则分散到多个数据库实例上。
分表： 可以将一张表的数据按照一定的规则拆分成多张表，例如按照时间、用户 ID 等进行分表。

分库分表的好处是：

提高性能： 降低单张表的数据量，提高查询和写入性能。
提高可扩展性： 可以通过增加数据库实例或表来扩展系统的容量。
降低单点故障风险： 将数据分散到多个数据库实例上，降低了单点故障的风险。

SQLAlchemy 实现分库分表

SQLAlchemy 本身也没有直接提供分库分表的机制，我们需要借助一些技巧来实现。核心思路是：

定义多个 Engine： 为每个数据库实例创建一个 Engine 对象。
自定义 Table 对象： 根据分表策略，动态创建 Table 对象。
自定义 Session 类： 创建一个自定义的 Session 类，根据查询条件选择合适的 Engine 和 Table 对象。

下面是一个示例代码，假设我们按照用户 ID 进行分表，将用户数据分散到 10 张表中：

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.orm import Session
from sqlalchemy import Column, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Table, MetaData
from contextlib import contextmanager

# 定义数据库连接信息
DATABASE_URIS = [
    "mysql+pymysql://user:password@db1_host/database",
    "mysql+pymysql://user:password@db2_host/database",
    # ... more databases
]

# 创建 Engine 对象
engines = [create_engine(uri) for uri in DATABASE_URIS]

# 定义分表数量
SHARD_COUNT = 10

# 定义模型基类
Base = declarative_base()

# 自定义 Session 类
class ShardedSession(Session):
    def __init__(self, engines, shard_count, base, **kwargs):
        self.engines = engines
        self.shard_count = shard_count
        self.base = base
        super().__init__(**kwargs)

    def get_engine(self, shard_id):
        """根据 shard_id 获取对应的 Engine"""
        return self.engines[shard_id % len(self.engines)]  # Use modulo to distribute shards across databases

    def get_table(self, table_name, shard_id):
        """根据表名和 shard_id 获取对应的 Table 对象"""
        engine = self.get_engine(shard_id)
        metadata = MetaData()
        table_name_sharded = f"{table_name}_{shard_id}" # Table name includes shard id.
        table = Table(table_name_sharded, metadata,
                      Column('id', Integer, primary_key=True),
                      Column('name', String(255)),
                      autoload_with=engine if self.has_table(table_name_sharded, engine) else None
                      )
        return table

    def has_table(self, table_name, engine):
        """Check if the table exists in the database."""
        insp = sqlalchemy.inspect(engine)
        return insp.has_table(table_name)

    def query(self, *entities, shard_id=None):
        """Override the query method to handle sharding."""
        if not shard_id:
            raise ValueError("shard_id must be provided for sharded queries.")

        # Check if entities are Base classes, if so, use the table name.
        table_name = entities[0].__tablename__ if hasattr(entities[0], '__tablename__') else entities[0].__name__ # Get table name if entity is a mapped class.
        table = self.get_table(table_name, shard_id)
        return super().query(table).with_session(self)

    def add(self, instance, shard_id=None):
        """Override the add method to handle sharding."""
        if not shard_id:
             shard_id = self.get_shard_id(instance) # Try to get shard_id from the instance if not provided.
             if not shard_id:
                raise ValueError("shard_id must be provided for sharded adds.")

        table_name = instance.__tablename__
        table = self.get_table(table_name, shard_id)

        # Map the instance attributes to the table columns.
        values = {col.name: getattr(instance, col.name) for col in table.columns if hasattr(instance, col.name)}

        # Create an insert statement.
        insert_stmt = table.insert().values(**values)
        engine = self.get_engine(shard_id)
        with engine.connect() as connection:
             connection.execute(insert_stmt)
        self.flush()

    def get_shard_id(self, instance):
        """
        Get the shard ID from the instance, override this method if needed.
        This assumes the instance has a 'id' attribute that can be used for sharding.
        """
        if hasattr(instance, 'id'):
            return instance.id % self.shard_count
        return None

    @contextmanager
    def auto_commit(self):
        try:
            yield
            self.commit()
        except Exception as e:
            self.rollback()
            raise e
        finally:
            self.close()

# 创建 Session 类
SessionLocal = sessionmaker(class_=ShardedSession, autocommit=False, autoflush=False, bind=engines[0], bind_arguments={'engines': engines, 'shard_count': SHARD_COUNT, 'base': Base})

# 使用示例
class User(Base):
    __tablename__ = 'users' # Table name without shard.
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(255))

def create_user(name, user_id):
    with SessionLocal() as session:
        user = User(name=name, id=user_id)
        session.add(user, shard_id = user_id % SHARD_COUNT) # Explicit shard id
        session.commit()

def get_user(user_id):
    with SessionLocal() as session:
        # The shard_id parameter is required for sharded queries.
        user = session.query(User, shard_id = user_id % SHARD_COUNT).filter_by(id=user_id).first()
        return user

#Initialize the tables
def initialize_tables():
    for i in range(SHARD_COUNT):
        engine = engines[i % len(engines)]
        metadata = MetaData()
        table_name_sharded = f"users_{i}"
        table = Table(table_name_sharded, metadata,
                      Column('id', Integer, primary_key=True),
                      Column('name', String(255)),
                      )

        if not sqlalchemy.inspect(engine).has_table(table_name_sharded):
            metadata.create_all(engine)
            print(f"Created table {table_name_sharded} in engine {engine}")
        else:
            print(f"Table {table_name_sharded} already exists in engine {engine}")

import sqlalchemy
# 测试
initialize_tables()
create_user("Bob", 12)
user = get_user(12)
print(user.name)

代码解释：

DATABASE_URIS 定义了多个数据库实例的连接信息。
engines 创建了多个 Engine 对象，每个 Engine 对象对应一个数据库实例。
SHARD_COUNT 定义了分表的数量。
ShardedSession 是自定义的 Session 类，其 get_engine 方法根据用户 ID 计算 shard ID，然后选择对应的 Engine。get_table方法根据shard ID生成对应的表名。
query 方法override了SQLAlchemy的query方法，使得查询可以指定shard ID。
add 方法override了SQLAlchemy的add方法，写入数据时根据shard ID写入对应的表。
SessionLocal 是一个 Session 类工厂，用于创建 Session 对象。
create_user 函数用于创建用户，它会根据用户 ID 计算 shard ID，然后将数据写入对应的表。
get_user 函数用于查询用户，它会根据用户 ID 计算 shard ID，然后从对应的表中查询数据。
initialize_tables 函数用于初始化表结构，在每个数据库实例上创建对应的表。

注意事项：

分片键的选择： 分片键的选择至关重要，它会影响数据的分布和查询效率。选择合适的分片键需要根据具体的业务场景进行分析。
跨分片查询： 跨分片查询是指查询需要访问多个分片的数据。跨分片查询的性能通常比较差，应尽量避免。可以考虑将相关的数据冗余存储到同一个分片上，或者使用分布式查询引擎。
数据迁移： 当需要调整分片策略时，需要进行数据迁移。数据迁移是一个复杂的过程，需要仔细规划和执行。
全局唯一 ID： 在分库分表的场景下，需要保证全局 ID 的唯一性。可以使用 UUID、雪花算法等方案生成全局唯一 ID。
初始化表： 要确保所有分片都创建了表，否则会报错。

3. 读写分离与分库分表的结合

在实际应用中，我们经常需要将读写分离和分库分表结合起来使用。在这种情况下，我们需要为每个分片配置一个主库和多个从库，然后根据操作类型和分片 ID 选择合适的 Engine 和 Table 对象。代码结构会更加复杂，但核心思路与上述示例类似。

表格总结:

特性	读写分离	分库分表	读写分离 + 分库分表
目标	提高读性能、可用性，降低主库压力	提高性能、可扩展性，降低单点故障风险	结合两者的优点，进一步提高性能、可用性和可扩展性
实现	多个 Engine (Master, Slave)，自定义 Session	多个 Engine (每个分片一个)，自定义 Table 和 Session	为每个分片配置 Master 和 Slave，自定义 Table 和 Session，逻辑更复杂
复杂性	中	较高	非常高
适用场景	读多写少的应用，对读性能要求高的应用	数据量大的应用，需要水平扩展的应用	大型应用，对性能、可用性和可扩展性都有很高要求的应用

4. 高可用性架构的考虑

读写分离和分库分表是提高数据库性能和可扩展性的重要手段，但在设计高可用性架构时，还需要考虑以下因素：

主从切换： 当主库发生故障时，需要能够快速切换到从库。可以使用诸如 MHA (MySQL High Availability) 之类的工具来自动进行主从切换。
备份与恢复： 定期备份数据库，以便在发生数据丢失时能够进行恢复。
监控与报警： 监控数据库的性能指标，例如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等，并在出现异常时及时报警。
容灾： 考虑在不同的地理位置部署数据库实例，以便在发生灾难时能够保证服务的可用性。

5. 数据库代理中间件

除了在应用程序中实现读写分离和分库分表之外，还可以使用数据库代理中间件来实现。数据库代理中间件位于应用程序和数据库之间，负责路由 SQL 请求、负载均衡、数据分片等。常用的数据库代理中间件包括：

MyCat： 一个开源的 MySQL 数据库代理中间件，支持读写分离、分库分表、全局序列等功能。
ShardingSphere： 一个开源的分布式数据库中间件，支持多种数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 等。
ProxySQL： 一个高性能的 MySQL 代理服务器，支持读写分离、查询缓存、连接池等功能。

使用数据库代理中间件的好处是：

降低应用程序的复杂度： 应用程序不需要关心数据库的路由和分片逻辑，只需要连接到数据库代理中间件即可。
提高可维护性： 数据库的路由和分片逻辑集中在数据库代理中间件中，方便进行维护和管理。
支持多种数据库： 一些数据库代理中间件支持多种数据库，可以方便地进行数据库迁移。

使用数据库代理中间件的缺点是：

引入了额外的组件： 数据库代理中间件本身也是一个需要维护的组件。
增加了延迟： 数据库代理中间件位于应用程序和数据库之间，可能会增加请求的延迟。

6. 总结一下关键点

实现读写分离的关键是自定义Session类，根据操作类型选择对应的Engine，读操作走从库，写操作走主库。
实现分库分表的关键是自定义Table对象，根据分表策略动态创建Table，并重写Session的query和add方法，保证读写操作访问到正确的表。
在实际应用中，需要综合考虑主从延迟、事务、分片键的选择、跨分片查询、数据迁移等问题，并选择合适的解决方案。