一种轻量分表方案-MyBatis拦截器分表实践

背景

部门内有一些亿级别核心业务表增速非常快，增量日均100W，但线上业务只依赖近一周的数据。随着数据量的迅速增长，慢SQL频发，数据库性能下降，系统稳定性受到严重影响。本篇文章，将分享如何使用MyBatis拦截器低成本的提升数据库稳定性。

业界常见方案

针对冷数据多的大表，常用的策略有以2种：

1. 删除/归档旧数据。

2. 分表。

归档/删除旧数据

定期将冷数据移动到归档表或者冷存储中，或定期对表进行删除，以减少表的大小。此策略逻辑简单，只需要编写一个JOB定期执行SQL删除数据。我们开始也是用这种方案，但此方案也有一些副作用：

1.数据删除会影响数据库性能，引发慢sql，多张表并行删除，数据库压力会更大。

2.频繁删除数据，会产生数据库碎片，影响数据库性能，引发慢SQL。

综上，此方案有一定风险，为了规避这种风险，我们决定采用另一种方案：分表。

分表

我们决定按日期对表进行横向拆分，实现让系统每周生成一张周期表，表内只存近一周的数据，规避单表过大带来的风险。

分表方案选型

经调研，考虑2种分表方案：Sharding-JDBC、利用Mybatis自带的拦截器特性。

经过对比后，决定采用Mybatis拦截器来实现分表，原因如下：

1.JAVA生态中很常用的分表框架是Sharding-JDBC，虽然功能强大，但需要一定的接入成本，并且很多功能暂时用不上。

2.系统本身已经在使用Mybatis了，只需要添加一个mybaits拦截器，把SQL表名替换为新的周期表就可以了，没有接入新框架的成本，开发成本也不高。

简易架构图

分表具体实现代码

分表配置对象

1import lombok.AllArgsConstructor;
2import lombok.Data;
3import lombok.NoArgsConstructor;
4
5import java.util.Date;
6
7@Data
8@AllArgsConstructor
9@NoArgsConstructor
10public class ShardingProperty {
11    // 分表周期天数，配置7，就是一周一分
12    private Integer days;
13    // 分表开始日期，需要用这个日期计算周期表名
14    private Date beginDate;
15    // 需要分表的表名
16    private String tableName;
17}
18
19
20

分表配置类

1import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
2
3public class ShardingPropertyConfig {
4
5    public static final ConcurrentHashMap<String, ShardingProperty> SHARDING_TABLE = new ConcurrentHashMap<>();
6
7    static {
8        ShardingProperty orderInfoShardingConfig = new ShardingProperty(15, DateUtils.string2Date("20231117"), "order_info");
9        ShardingProperty userInfoShardingConfig = new ShardingProperty(7, DateUtils.string2Date("20231117"), "user_info");
10
11        SHARDING_TABLE.put(orderInfoShardingConfig.getTableName(), orderInfoShardingConfig);
12        SHARDING_TABLE.put(userInfoShardingConfig.getTableName(), userInfoShardingConfig);
13    }
14}
15
16

拦截器

1import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
2import o2o.aspect.platform.function.template.service.TemplateMatchService;
3import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
4import org.apache.ibatis.executor.statement.StatementHandler;
5import org.apache.ibatis.mapping.BoundSql;
6import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement;
7import org.apache.ibatis.plugin.*;
8import org.apache.ibatis.reflection.DefaultReflectorFactory;
9import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;
10import org.apache.ibatis.reflection.ReflectorFactory;
11import org.apache.ibatis.reflection.factory.DefaultObjectFactory;
12import org.apache.ibatis.reflection.factory.ObjectFactory;
13import org.apache.ibatis.reflection.wrapper.DefaultObjectWrapperFactory;
14import org.apache.ibatis.reflection.wrapper.ObjectWrapperFactory;
15import org.springframework.stereotype.Component;
16
17import java.sql.Connection;
18import java.time.LocalDateTime;
19import java.time.format.DateTimeFormatter;
20import java.util.Date;
21import java.util.Properties;
22
23@Slf4j
24@Component
25@Intercepts({@Signature(type = StatementHandler.class, method = "prepare", args = {Connection.class, Integer.class})})
26public class ShardingTableInterceptor implements Interceptor {
27    private static final ObjectFactory DEFAULT_OBJECT_FACTORY = new DefaultObjectFactory();
28    private static final ObjectWrapperFactory DEFAULT_OBJECT_WRAPPER_FACTORY = new DefaultObjectWrapperFactory();
29    private static final ReflectorFactory DEFAULT_REFLECTOR_FACTORY = new DefaultReflectorFactory();
30    private static final String MAPPED_STATEMENT = "delegate.mappedStatement";
31    private static final String BOUND_SQL = "delegate.boundSql";
32    private static final String ORIGIN_BOUND_SQL = "delegate.boundSql.sql";
33    private static final DateTimeFormatter FORMATTER = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd");
34    private static final String SHARDING_MAPPER = "com.jd.o2o.inviter.promote.mapper.ShardingMapper";
35
36    private ConfigUtils configUtils = SpringContextHolder.getBean(ConfigUtils.class);
37
38    @Override
39    public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
40        boolean shardingSwitch = configUtils.getBool("sharding_switch", false);
41        // 没开启分表 直接返回老数据
42        if (!shardingSwitch) {
43            return invocation.proceed();
44        }
45
46        StatementHandler statementHandler = (StatementHandler) invocation.getTarget();
47        MetaObject metaStatementHandler = MetaObject.forObject(statementHandler, DEFAULT_OBJECT_FACTORY, DEFAULT_OBJECT_WRAPPER_FACTORY, DEFAULT_REFLECTOR_FACTORY);
48        MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) metaStatementHandler.getValue(MAPPED_STATEMENT);
49        BoundSql boundSql = (BoundSql) metaStatementHandler.getValue(BOUND_SQL);
50        String originSql = (String) metaStatementHandler.getValue(ORIGIN_BOUND_SQL);
51        if (StringUtils.isBlank(originSql)) {
52            return invocation.proceed();
53        }
54
55        // 获取表名
56        String tableName = TemplateMatchService.matchTableName(boundSql.getSql().trim());
57        ShardingProperty shardingProperty = ShardingPropertyConfig.SHARDING_TABLE.get(tableName);
58        if (shardingProperty == null) {
59            return invocation.proceed();
60        }
61
62        // 新表
63        String shardingTable = getCurrentShardingTable(shardingProperty, new Date());
64        String rebuildSql = boundSql.getSql().replace(shardingProperty.getTableName(), shardingTable);
65        metaStatementHandler.setValue(ORIGIN_BOUND_SQL, rebuildSql);
66        if (log.isDebugEnabled()) {
67            log.info("rebuildSQL -> {}", rebuildSql);
68        }
69
70        return invocation.proceed();
71    }
72
73    @Override
74    public Object plugin(Object target) {
75        if (target instanceof StatementHandler) {
76            return Plugin.wrap(target, this);
77        }
78        return target;
79    }
80
81    @Override
82    public void setProperties(Properties properties) {}
83
84    public static String getCurrentShardingTable(ShardingProperty shardingProperty, Date createTime) {
85        String tableName = shardingProperty.getTableName();
86        Integer days = shardingProperty.getDays();
87        Date beginDate = shardingProperty.getBeginDate();
88
89        Date date;
90        if (createTime == null) {
91            date = new Date();
92        } else {
93            date = createTime;
94        }
95        if (date.before(beginDate)) {
96            return null;
97        }
98        LocalDateTime targetDate = SimpleDateFormatUtils.convertDateToLocalDateTime(date);
99        LocalDateTime startDate = SimpleDateFormatUtils.convertDateToLocalDateTime(beginDate);
100        LocalDateTime intervalStartDate = DateIntervalChecker.getIntervalStartDate(targetDate, startDate, days);
101        LocalDateTime intervalEndDate = intervalStartDate.plusDays(days - 1);
102        return tableName + "_" + intervalStartDate.format(FORMATTER) + "_" + intervalEndDate.format(FORMATTER);
103    }
104}
105
106

临界点数据不连续问题

分表方案有1个难点需要解决：周期临界点数据不连续。举例：假设要对operate_log（操作日志表）大表进行横向分表，每周一张表，分表明细可看下面表格。

1月8号就是分表临界点，8号需要切换到第二周的表，但8号0点刚切换的时候，表内没有任何数据，这时如果业务需要查近一周的操作日志是查不到的，这样就会引发线上问题。

我决定采用数据冗余的方式来解决这个痛点。每个周期表都冗余一份上个周期的数据，用双倍数据量实现数据滑动的效果，效果见下面表格。

注：表格内第一行数据就是冗余的上个周期表的数据。

思路有了，接下来就要考虑怎么实现双写（数据冗余到下个周期表）,有2种方案：

1.在SQL执行完成返回结果前添加逻辑（可以用AspectJ 或 mybatis拦截器），如果SQL内的表名是当前周期表，就把表名替换为下个周期表，然后再次执行SQL。此方案对业务影响大，相当于串行执行了2次SQL，有性能损耗。

2.监听增量binlog，京东内部有现成的数据订阅中间件DRC，读者也可以使用cannal等开源中间件来代替DRC，原理大同小异，此方案对业务无影响。

方案对比后，选择了对业务性能损耗小的方案二。

监听binlog并双写流程图

监听binlog数据双写注意点

1.提前上线监听程序，提前把老表数据同步到新的周期表。分表前只监听老表binlog就可以，分表前只需要把老表数据同步到新表。

2.切换到新表的临界点，为了避免丢失积压的老表binlog，需要同时处理新表binlog和老表binlog，这样会出现死循环同步的问题，因为老表需要同步新表，新表又需要双写老表。为了打破循环，需要先把双写老表消费堵上让消息暂时积压，切换新表成功后，再打开双写消费。

监听binlog数据双写代码

注：下面代码不能直接用，只提供基本思路

1/**
2 * 监听binlog ，分表双写，解决数据临界问题
3*/
4@Slf4j
5@Component
6public class BinLogConsumer implements MessageListener {
7    
8    private MessageDeserialize deserialize = new JMQMessageDeserialize();
9
10    private static final String TABLE_PLACEHOLDER = "%TABLE%";
11
12    @Value("${mq.doubleWriteTopic.topic}")
13    private String doubleWriteTopic;
14
15    @Autowired
16    private JmqProducerService jmqProducerService;
17
18
19    @Override
20    public void onMessage(List<Message> messages) throws Exception {
21        if (messages == null || messages.isEmpty()) {
22            return;
23        }
24        List<EntryMessage> entryMessages = deserialize.deserialize(messages);
25        for (EntryMessage entryMessage : entryMessages) {
26            try {
27                syncData(entryMessage);
28            } catch (Exception e) {
29                log.error("sharding sync data error", e);
30                throw e;
31            }
32        }
33    }
34
35    private void syncData(EntryMessage entryMessage) throws JMQException {
36        // 根据binlog内的表名，获取需要同步的表
37        // 3种情况：
38        // 1、老表：需要同步当前周期表，和下个周期表。
39        // 2、当前周期表：需要同步下个周期表，和老表。
40        // 3、下个周期表：不需要同步。
41        List<String> syncTables = getSyncTables(entryMessage.tableName, entryMessage.createTime);
42        
43        if (CollectionUtils.isEmpty(syncTables)) {
44            log.info("table {} is not need sync", tableName);
45            return;
46        }
47
48        if (entryMessage.getHeader().getEventType() == WaveEntry.EventType.INSERT) {
49            String insertTableSqlTemplate = parseSqlForInsert(rowData);
50            for (String syncTable : syncTables) {
51                String insertSql = insertTableSqlTemplate.replaceAll(TABLE_PLACEHOLDER, syncTable);
52                // 双写老表发Q，为了避免出现同步死循环问题
53                if (ShardingPropertyConfig.SHARDING_TABLE.containsKey(syncTable)) {
54                    Long primaryKey = getPrimaryKey(rowData.getAfterColumnsList());
55                    sendDoubleWriteMsg(insertSql, primaryKey);
56                    continue;
57                }
58                mysqlConnection.executeSql(insertSql);
59            }
60            continue;
61        }
62    }
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数据对比

为了保证新表和老表数据一致，需要编写对比程序，在上线前进行数据对比，保证binlog同步无问题。

具体实现代码不做展示，思路：新表查询一定量级数据，老表查询相同量级数据，都转换成JSON，equals对比。

作者：京东零售张均杰

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