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MySQL中大型多租户系统：共享数据库与独立数据库的架构权衡及基于分库分表（Sharding）的动态迁移策略

MySQL 中大型多租户系统：共享数据库与独立数据库的架构权衡及基于分库分表 (Sharding) 的动态迁移策略

大家好，今天我们来探讨一个在构建大型多租户系统时经常遇到的问题：如何选择合适的数据库架构，并如何在需要的时候进行平滑的迁移，尤其是涉及到分库分表 (Sharding) 的情况下。我们的主题是 MySQL 中大型多租户系统：共享数据库与独立数据库的架构权衡及基于分库分表 (Sharding) 的动态迁移策略。

多租户系统，顾名思义，就是允许多个租户（客户）共享同一套软件系统。在数据库层面，我们可以选择共享数据库或者独立数据库两种方式，这两种方式各有优缺点，需要根据具体的业务场景进行选择。

共享数据库架构

共享数据库架构，也称为多租户数据库架构，指的是所有租户的数据都存储在同一个数据库实例中。这种架构又可以细分为以下几种：

  • 共享数据库，共享 Schema (Shared Database, Shared Schema)：所有租户的数据都存储在同一个数据库的同一个 Schema 中，通过一个租户 ID (tenant_id) 来区分不同的租户的数据。

    这种方式是最简单的，但也是隔离性最差的。例如，如果一个租户编写了错误的 SQL，可能会影响到其他租户的数据。

  • 共享数据库，独立 Schema (Shared Database, Separate Schema)：每个租户的数据存储在同一个数据库的不同 Schema 中。

    这种方式隔离性比第一种好，但仍然存在一些风险。例如，如果数据库实例出现故障，所有租户都会受到影响。

优点：

  • 成本低：只需要维护一个数据库实例，节省硬件和维护成本。
  • 易于管理：只有一个数据库实例需要管理，简化了管理工作。
  • 资源利用率高：数据库资源可以被所有租户共享，提高了资源利用率。

缺点：

  • 隔离性差：租户之间的数据隔离性较差，存在数据泄露的风险。
  • 安全性低：一个租户的安全漏洞可能会影响到其他租户。
  • 性能瓶颈：所有租户共享同一个数据库实例，容易出现性能瓶颈。
  • 扩展性差：当租户数量增加时，数据库的扩展性会受到限制。
  • 数据恢复复杂：如果数据库出现故障，所有租户的数据都需要恢复。

适用场景：

  • 对数据隔离性要求不高的系统。
  • 租户数量较少，数据量较小的系统。
  • 对成本敏感的系统。

示例代码 (Shared Database, Shared Schema):

假设我们有一个 users 表，用于存储用户信息。

CREATE TABLE users (
  id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  tenant_id INT NOT NULL,
  username VARCHAR(255) NOT NULL,
  email VARCHAR(255) NOT NULL,
  password VARCHAR(255) NOT NULL,
  created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 查询租户 1 的所有用户
SELECT * FROM users WHERE tenant_id = 1;

-- 查询租户 2 的所有用户
SELECT * FROM users WHERE tenant_id = 2;

-- 插入租户 1 的一个新用户
INSERT INTO users (tenant_id, username, email, password) VALUES (1, 'john.doe', '[email protected]', 'password');

独立数据库架构

独立数据库架构，也称为单租户数据库架构，指的是每个租户都拥有一个独立的数据库实例。

优点：

  • 隔离性好：租户之间的数据隔离性非常好，避免了数据泄露的风险。
  • 安全性高：一个租户的安全漏洞不会影响到其他租户。
  • 性能好：每个租户都拥有独立的数据库实例，避免了性能瓶颈。
  • 扩展性好：当租户数量增加时，可以很容易地扩展数据库实例。
  • 数据恢复简单：如果数据库出现故障，只需要恢复受影响的租户的数据。

缺点：

  • 成本高：需要维护多个数据库实例，增加了硬件和维护成本。
  • 管理复杂：需要管理多个数据库实例，增加了管理工作。
  • 资源利用率低：数据库资源不能被所有租户共享，降低了资源利用率。

适用场景：

  • 对数据隔离性要求高的系统。
  • 租户数量较多，数据量较大的系统。
  • 对性能要求高的系统。
  • 对安全性要求高的系统。

示例代码 (假设每个租户都有一个独立的数据库):

-- 连接到租户 1 的数据库
USE tenant_1_db;

-- 查询租户 1 的所有用户
SELECT * FROM users;

-- 连接到租户 2 的数据库
USE tenant_2_db;

-- 查询租户 2 的所有用户
SELECT * FROM users;

架构权衡

特性 共享数据库 独立数据库
成本 低 高
管理 简单 复杂
资源利用率 高 低
隔离性 差 好
安全性 低 高
性能 容易出现瓶颈 好
扩展性 差 好
数据恢复 复杂 简单
适用场景 对数据隔离性要求不高，租户数量较少，数据量较小，对成本敏感的系统 对数据隔离性要求高，租户数量较多，数据量较大，对性能和安全性要求高的系统
复杂性 低，易于实现和维护，但随着业务增长可能面临挑战 高，需要更多的资源和专业知识进行管理，但在长期来看，更容易维护和扩展
定制化 难以对单个租户进行定制，所有租户共享相同的数据库结构和配置 允许为每个租户定制数据库结构和配置，以满足其特定需求
合规性 在需要严格数据隔离和合规性的行业中，共享数据库可能难以满足要求 独立数据库更容易满足合规性要求，因为每个租户的数据都存储在独立的数据库中

在实际应用中，往往需要根据具体的业务场景进行权衡。例如，对于 SaaS 应用，如果面向小型企业，可以选择共享数据库架构，以降低成本。如果面向大型企业，可以选择独立数据库架构，以提高安全性和性能。

分库分表 (Sharding)

随着业务的增长，单个数据库实例可能会遇到性能瓶颈。这时，我们可以考虑使用分库分表 (Sharding) 技术，将数据分散到多个数据库实例中。

分库分表是指将一个大的数据库分成多个小的数据库，并将一个大的表分成多个小的表。分库是指将数据分散到多个数据库实例中，分表是指将数据分散到同一个数据库实例的多个表中。

分库分表的类型：

  • 垂直分库 (Vertical Sharding)：按照业务模块进行分库。例如，可以将用户数据存储在一个数据库中，将订单数据存储在另一个数据库中。

  • 水平分库 (Horizontal Sharding)：按照某种规则将数据分散到多个数据库中。例如，可以按照用户 ID 的哈希值将用户数据分散到多个数据库中。

  • 垂直分表 (Vertical Partitioning)：将一张表的不同列拆分到不同的表中。这种方法通常用于将不常用的列拆分出去，以减少主表的体积，提高查询效率。

  • 水平分表 (Horizontal Partitioning)：将一张表的数据按照某种规则拆分到不同的表中。例如，可以按照时间范围将订单数据拆分到不同的表中。

分库分表的策略：

  • 范围分片 (Range Sharding)：按照数据的范围进行分片。例如，可以按照用户 ID 的范围将用户数据分散到多个数据库中。

    优点：易于实现，方便进行范围查询。
    缺点：容易出现数据倾斜，即某些分片的数据量远大于其他分片。

  • 哈希分片 (Hash Sharding)：按照数据的哈希值进行分片。例如，可以按照用户 ID 的哈希值将用户数据分散到多个数据库中。

    优点：数据分布均匀，可以避免数据倾斜。
    缺点：不容易进行范围查询。

  • 列表分片 (List Sharding)：按照数据的列表进行分片。例如，可以将 VIP 用户的数据存储在一个数据库中，将普通用户的数据存储在另一个数据库中。

    优点：可以根据业务需求进行灵活的分片。
    缺点：需要维护一个分片规则列表。

分库分表带来的挑战：

  • 分布式事务：当数据分布在多个数据库中时，需要使用分布式事务来保证数据的一致性。

  • 跨库 Join：当需要跨多个数据库进行 Join 操作时，需要使用特殊的查询方式。

  • 数据迁移：当需要增加或减少数据库实例时，需要进行数据迁移。

  • 数据备份和恢复：需要对多个数据库实例进行备份和恢复。

示例代码 (水平分表，哈希分片):

假设我们有一个 orders 表，用于存储订单信息。我们按照用户 ID 的哈希值将订单数据分散到多个表中。

public class OrderShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {

    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
        Long userId = shardingValue.getValue();
        int shardIndex = (userId.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % availableTargetNames.size();
        List<String> targetList = new ArrayList<>(availableTargetNames);
        return targetList.get(shardIndex);
    }
}

// ShardingSphere 配置示例 (YAML)
#逻辑表
tables:
  orders:
    actualDataNodes: ds${0..1}.orders_${0..3}
    tableStrategy:
      standard:
        shardingColumn: user_id
        preciseAlgorithmClassName: com.example.OrderShardingAlgorithm
dataSources:
  ds0:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
    username: root
    password: password
  ds1:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
    username: root
    password: password

在这个例子中，我们使用了 ShardingSphere 框架来实现水平分表。orders 表被分成 8 个表：ds0.orders_0 到 ds0.orders_3 和 ds1.orders_0 到 ds1.orders_3。OrderShardingAlgorithm 类实现了哈希分片的逻辑。

动态迁移策略

在多租户系统中，随着业务的增长，可能需要将租户从共享数据库迁移到独立数据库，或者进行分库分表。这时，我们需要制定一个平滑的迁移策略，以避免对业务造成影响。

迁移策略：

  1. 双写 (Dual Write)：在迁移过程中，同时将数据写入到旧数据库和新数据库。

  2. 数据校验 (Data Verification)：定期对旧数据库和新数据库的数据进行校验，以确保数据的一致性。

  3. 流量切换 (Traffic Switching)：逐步将流量从旧数据库切换到新数据库。

  4. 回滚 (Rollback)：如果迁移过程中出现问题，可以回滚到旧数据库。

详细步骤：

  1. 准备新数据库：根据目标架构，创建新的数据库实例或分片。

  2. 数据全量迁移：将旧数据库中的数据全量迁移到新数据库中。可以使用工具（如 mysqldump 和 mysql）或编写自定义脚本来进行迁移。

  3. 开启双写：在应用程序中，同时将数据写入到旧数据库和新数据库。可以通过修改数据访问层 (DAO) 或使用消息队列来实现双写。

  4. 数据校验：定期对旧数据库和新数据库的数据进行校验，可以使用工具或编写自定义脚本来进行校验。

  5. 灰度发布：选择一部分租户进行灰度发布，将这些租户的流量切换到新数据库。

  6. 全量切换：如果灰度发布没有问题，可以将所有租户的流量切换到新数据库。

  7. 停止双写：在确认新数据库的数据没有问题后，可以停止双写。

  8. 下线旧数据库：在确认所有租户都已迁移到新数据库后，可以下线旧数据库。

示例代码 (双写):

public class OrderService {

    private OrderDao oldOrderDao;
    private OrderDao newOrderDao;

    public void createOrder(Order order) {
        // 写入旧数据库
        oldOrderDao.createOrder(order);

        // 写入新数据库
        newOrderDao.createOrder(order);
    }
}

在这个例子中，OrderService 类同时调用了 oldOrderDao 和 newOrderDao 来创建订单，实现了双写。

数据迁移工具:

  • mysqldump: MySQL自带的备份工具，可以将数据库导出为SQL文件，然后导入到新的数据库中。适用于小规模的数据迁移。

  • mydumper: 多线程的MySQL备份工具，比mysqldump速度更快。

  • gh-ost (GitHub’s Online Schema Change Tool): 一种在线Schema变更工具，可以在不锁定表的情况下进行Schema变更和数据迁移。

  • pt-online-schema-change (Percona Toolkit): Percona Toolkit 中的在线Schema变更工具，类似于gh-ost。

注意事项：

  • 在迁移过程中，需要监控数据库的性能，以确保迁移不会对业务造成影响。
  • 在迁移过程中，需要备份数据，以防止数据丢失。
  • 在迁移过程中，需要进行充分的测试，以确保迁移的正确性。
  • 需要根据实际情况调整迁移策略，例如，可以根据租户的大小和重要性来决定迁移的顺序。

如何进行动态迁移

动态迁移指的是在系统运行过程中进行数据迁移，尽量减少停机时间。 以下是一些策略和方法，可以帮助实现动态迁移：

  1. 滚动迁移 (Rolling Migration)：

    • 原理： 将租户分成小组，每次迁移一个小组的租户数据。在迁移过程中，只有部分租户受到影响，其他租户可以继续使用系统。
    • 步骤:
      • 选择一个租户小组。
      • 暂停对该小组租户的写操作。
      • 将该小组租户的数据迁移到新数据库。
      • 验证数据迁移的正确性。
      • 将该小组租户的流量切换到新数据库。
      • 重复以上步骤，直到所有租户都迁移完成。

  2. 基于日志的增量迁移 (Log-Based Incremental Migration)：

    • 原理： 通过读取旧数据库的Binlog，将增量数据同步到新数据库。 这种方法可以减少停机时间，但需要保证Binlog的可靠性和一致性。
    • 步骤:
      • 启用旧数据库的Binlog。
      • 进行全量数据迁移。
      • 使用工具（如 Canal、Debezium）或编写自定义脚本，读取Binlog，并将增量数据同步到新数据库。
      • 停止对旧数据库的写操作。
      • 等待增量数据同步完成。
      • 将流量切换到新数据库。

  3. 影子表 (Shadow Table)：

    • 原理： 创建一个与原表结构相同的新表（影子表），将新数据同时写入到原表和影子表。在数据迁移完成后，将流量切换到影子表。
    • 步骤:
      • 创建影子表。
      • 开启双写，将新数据同时写入到原表和影子表。
      • 将原表中的数据全量迁移到影子表。
      • 验证数据迁移的正确性。
      • 停止对原表的写操作。
      • 将流量切换到影子表。
      • 删除原表。

  4. 蓝绿部署 (Blue-Green Deployment)：

    • 原理： 部署两个相同的环境：蓝色环境和绿色环境。 在迁移过程中，蓝色环境继续提供服务，绿色环境进行数据迁移。 在数据迁移完成后，将流量切换到绿色环境，然后下线蓝色环境。
    • 步骤:
      • 部署蓝色环境和绿色环境。
      • 在绿色环境中进行数据迁移。
      • 验证数据迁移的正确性。
      • 将流量切换到绿色环境。
      • 下线蓝色环境。

选择哪种迁移策略取决于多个因素，包括：

  • 停机时间的要求： 如果要求零停机时间，则需要使用基于日志的增量迁移或蓝绿部署。
  • 数据量的大小： 如果数据量很大，则需要使用并行迁移和增量迁移。
  • 应用程序的复杂性： 如果应用程序很复杂，则需要进行充分的测试。
  • 预算： 不同的迁移策略需要不同的资源和工具。

代码示例：基于Canal的增量数据同步

以下是一个使用 Alibaba Canal 实现增量数据同步的简化示例：

  1. Canal Server 配置:
    下载并配置 Canal Server，指定要监听的 MySQL 实例和需要同步的数据库和表。

  2. Canal Client 代码 (Java):

import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnector;
import com.alibaba.otter.canal.client.CanalConnectors;
import com.alibaba.otter.canal.common.utils.AddressUtils;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.CanalEntry;
import com.alibaba.otter.canal.protocol.Message;

import java.net.InetSocketAddress;
import java.util.List;

public class CanalClientExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 创建连接
        CanalConnector connector = CanalConnectors.newSingleConnector(new InetSocketAddress(AddressUtils.getHostAddress(),
                11111), "example", "", ""); // 替换为 Canal Server 的地址和用户名密码
        int batchSize = 1000;

        try {
            connector.connect();
            connector.subscribe(".*\..*"); // 订阅所有数据库的所有表
            connector.rollback();

            while (true) {
                Message message = connector.getWithoutAck(batchSize); // 获取指定数量的数据
                long batchId = message.getId();
                int size = message.getEntries().size();
                if (batchId == -1 || size == 0) {
                    try {
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                    }
                } else {
                    printEntry(message.getEntries()); // 处理 CanalEntry
                }

                connector.ack(batchId); // 提交确认
                // connector.rollback(batchId); // 处理失败, 回滚数据
            }
        } finally {
            connector.disconnect();
        }
    }

    private static void printEntry(List<CanalEntry.Entry> entrys) {
        for (CanalEntry.Entry entry : entrys) {
            if (entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONBEGIN || entry.getEntryType() == CanalEntry.EntryType.TRANSACTIONEND) {
                continue;
            }

            CanalEntry.RowChange rowChange = null;
            try {
                rowChange = CanalEntry.RowChange.parseFrom(entry.getStoreValue());
            } catch (Exception e) {
                throw new RuntimeException("ERROR ## parser of eromanga-event has an error , data:" + entry.toString(),
                        e);
            }

            CanalEntry.EventType eventType = rowChange.getEventType();
            System.out.println(String.format("================> binlog[%s:%s] , name[%s,%s] , eventType : %s",
                    entry.getHeader().getLogfileName(), entry.getHeader().getLogfileOffset(),
                    entry.getHeader().getSchemaName(), entry.getHeader().getTableName(),
                    eventType));

            for (CanalEntry.RowData rowData : rowChange.getRowDatasList()) {
                if (eventType == CanalEntry.EventType.DELETE) {
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                } else if (eventType == CanalEntry.EventType.INSERT) {
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                } else {
                    System.out.println("------- > before");
                    printColumn(rowData.getBeforeColumnsList());
                    System.out.println("------- > after");
                    printColumn(rowData.getAfterColumnsList());
                }

                // 在这里根据 eventType 和 rowData 将数据写入到新的数据库
                // 例如:
                // if (eventType == CanalEntry.EventType.INSERT) {
                //   insertIntoNewDatabase(entry.getHeader().getTableName(), rowData.getAfterColumnsList());
                // }
                // else if (eventType == CanalEntry.EventType.UPDATE) {
                //    updateNewDatabase(entry.getHeader().getTableName(), rowData.getAfterColumnsList());
                // }
                // else if (eventType == CanalEntry.EventType.DELETE) {
                //    deleteFromNewDatabase(entry.getHeader().getTableName(), rowData.getBeforeColumnsList());
                // }

            }
        }
    }

    private static void printColumn(List<CanalEntry.Column> columns) {
        for (CanalEntry.Column column : columns) {
            System.out.println(column.getName() + " : " + column.getValue() + "    update=" + column.getUpdated());
        }
    }
}

步骤：

  1. 安装和配置 Canal Server: 按照 Canal 官方文档进行安装和配置。
  2. 编写 Canal Client 代码: 编写 Java 代码，连接 Canal Server，订阅需要同步的数据库和表，并处理 CanalEntry。
  3. 处理 CanalEntry: 在 Canal Client 代码中，根据 eventType 和 rowData 将数据写入到新的数据库。
  4. 启动 Canal Server 和 Client: 启动 Canal Server 和 Client，开始增量数据同步。

这个例子演示了如何使用 Canal 进行增量数据同步。在实际应用中，需要根据具体的业务需求进行修改和完善。例如，需要处理数据类型转换、错误处理和重试机制等问题。

不同迁移策略的对比

策略 优点 缺点 适用场景
滚动迁移 停机时间短，每次只影响部分租户 实现复杂，需要保证数据一致性，需要仔细规划租户小组的大小 租户数量较多，允许短暂的停机时间，对数据一致性要求高的系统
基于日志的增量迁移 停机时间极短，数据一致性高 实现复杂，需要保证Binlog的可靠性和一致性，需要处理数据类型转换和冲突解决 要求零停机时间，数据量大，对数据一致性要求极高的系统
影子表 实现相对简单，对应用程序侵入性小 需要额外的存储空间，需要进行全量数据迁移，切换时可能会有短暂的停机时间 适用于需要快速迁移，对应用程序修改较少，允许短暂的停机时间的系统
蓝绿部署 风险低，易于回滚，可以进行充分的测试 需要额外的资源，实现复杂，切换时可能会有短暂的停机时间 适用于需要高度可靠性，允许短暂的停机时间，有足够的资源进行部署的系统

针对特定场景的迁移方案建议

在多租户系统中，根据不同的场景和需求，可以选择不同的迁移方案。以下是一些建议：

  1. 从共享数据库迁移到独立数据库：

    • 如果租户数量较少，数据量较小，可以选择滚动迁移或影子表。
    • 如果租户数量较多，数据量较大，要求零停机时间，可以选择基于日志的增量迁移。
    • 如果对可靠性要求极高，可以选择蓝绿部署。

  2. 进行分库分表：

    • 如果业务模块清晰，可以选择垂直分库。
    • 如果数据量巨大，可以选择水平分库和水平分表。
    • 在进行分库分表时，需要选择合适的分片策略，并考虑分布式事务和跨库 Join 的问题。

  3. 数据量增长迅速，需要扩容：

    • 可以选择增加数据库实例或分片。
    • 在扩容时，需要进行数据迁移，并保证数据的一致性。
    • 可以使用自动化工具来进行数据迁移和扩容。

在选择迁移方案时，需要综合考虑多个因素，包括停机时间的要求、数据量的大小、应用程序的复杂性、预算和风险承受能力。

总结与展望

在构建大型多租户系统时，数据库架构的选择是一个非常重要的决策。共享数据库架构和独立数据库架构各有优缺点，需要根据具体的业务场景进行权衡。随着业务的增长，可能需要进行分库分表和数据迁移。在进行数据迁移时，需要制定一个平滑的迁移策略，以避免对业务造成影响。选择合适的迁移策略需要综合考虑多个因素，包括停机时间的要求、数据量的大小、应用程序的复杂性、预算和风险承受能力。

未来，随着云计算和数据库技术的发展，我们可以期待更加灵活和智能的数据库架构和迁移方案。例如，可以使用 Serverless 数据库和自动化的数据迁移工具来简化数据库管理和迁移工作。

希望今天的分享对大家有所帮助。谢谢大家！

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