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。
分表具体实现代码
分表配置对象
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;
import java.util.Date;
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class ShardingProperty {
// 分表周期天数，配置7，就是一周一分
private Integer days;
// 分表开始日期，需要用这个日期计算周期表名
private Date beginDate;
// 需要分表的表名
private String tableName;
}
分表配置类
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ShardingPropertyConfig {
public static final ConcurrentHashMap<String, ShardingProperty> SHARDING_TABLE = new ConcurrentHashMap<>();
static {
ShardingProperty orderInfoShardingConfig = new ShardingProperty(15, DateUtils.string2Date("20231117"), "order_info");
ShardingProperty userInfoShardingConfig = new ShardingProperty(7, DateUtils.string2Date("20231117"), "user_info");
SHARDING_TABLE.put(orderInfoShardingConfig.getTableName(), orderInfoShardingConfig);
SHARDING_TABLE.put(userInfoShardingConfig.getTableName(), userInfoShardingConfig);
}
}
拦截器
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import o2o.aspect.platform.function.template.service.TemplateMatchService;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.apache.ibatis.executor.statement.StatementHandler;
import org.apache.ibatis.mapping.BoundSql;
import org.apache.ibatis.mapping.MappedStatement;
import org.apache.ibatis.plugin.*;
import org.apache.ibatis.reflection.DefaultReflectorFactory;
import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;
import org.apache.ibatis.reflection.ReflectorFactory;
import org.apache.ibatis.reflection.factory.DefaultObjectFactory;
import org.apache.ibatis.reflection.factory.ObjectFactory;
import org.apache.ibatis.reflection.wrapper.DefaultObjectWrapperFactory;
import org.apache.ibatis.reflection.wrapper.ObjectWrapperFactory;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.sql.Connection;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.Date;
import java.util.Properties;
@Slf4j
@Component
@Intercepts({@Signature(type = StatementHandler.class, method = "prepare", args = {Connection.class, Integer.class})})
public class ShardingTableInterceptor implements Interceptor {
private static final ObjectFactory DEFAULT_OBJECT_FACTORY = new DefaultObjectFactory();
private static final ObjectWrapperFactory DEFAULT_OBJECT_WRAPPER_FACTORY = new DefaultObjectWrapperFactory();
private static final ReflectorFactory DEFAULT_REFLECTOR_FACTORY = new DefaultReflectorFactory();
private static final String MAPPED_STATEMENT = "delegate.mappedStatement";
private static final String BOUND_SQL = "delegate.boundSql";
private static final String ORIGIN_BOUND_SQL = "delegate.boundSql.sql";
private static final DateTimeFormatter FORMATTER = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd");
private static final String SHARDING_MAPPER = "com.jd.o2o.inviter.promote.mapper.ShardingMapper";
private ConfigUtils configUtils = SpringContextHolder.getBean(ConfigUtils.class);
@Override
public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
boolean shardingSwitch = configUtils.getBool("sharding_switch", false);
// 没开启分表 直接返回老数据
if (!shardingSwitch) {
return invocation.proceed();
}
StatementHandler statementHandler = (StatementHandler) invocation.getTarget();
MetaObject metaStatementHandler = MetaObject.forObject(statementHandler, DEFAULT_OBJECT_FACTORY, DEFAULT_OBJECT_WRAPPER_FACTORY, DEFAULT_REFLECTOR_FACTORY);
MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement) metaStatementHandler.getValue(MAPPED_STATEMENT);
BoundSql boundSql = (BoundSql) metaStatementHandler.getValue(BOUND_SQL);
String originSql = (String) metaStatementHandler.getValue(ORIGIN_BOUND_SQL);
if (StringUtils.isBlank(originSql)) {
return invocation.proceed();
}
// 获取表名
String tableName = TemplateMatchService.matchTableName(boundSql.getSql().trim());
ShardingProperty shardingProperty = ShardingPropertyConfig.SHARDING_TABLE.get(tableName);
if (shardingProperty == null) {
return invocation.proceed();
}
// 新表
String shardingTable = getCurrentShardingTable(shardingProperty, new Date());
String rebuildSql = boundSql.getSql().replace(shardingProperty.getTableName(), shardingTable);
metaStatementHandler.setValue(ORIGIN_BOUND_SQL, rebuildSql);
if (log.isDebugEnabled()) {
log.info("rebuildSQL -> {}", rebuildSql);
}
return invocation.proceed();
}
@Override
public Object plugin(Object target) {
if (target instanceof StatementHandler) {
return Plugin.wrap(target, this);
}
return target;
}
@Override
public void setProperties(Properties properties) {}
public static String getCurrentShardingTable(ShardingProperty shardingProperty, Date createTime) {
String tableName = shardingProperty.getTableName();
Integer days = shardingProperty.getDays();
Date beginDate = shardingProperty.getBeginDate();
Date date;
if (createTime == null) {
date = new Date();
} else {
date = createTime;
}
if (date.before(beginDate)) {
return null;
}
LocalDateTime targetDate = SimpleDateFormatUtils.convertDateToLocalDateTime(date);
LocalDateTime startDate = SimpleDateFormatUtils.convertDateToLocalDateTime(beginDate);
LocalDateTime intervalStartDate = DateIntervalChecker.getIntervalStartDate(targetDate, startDate, days);
LocalDateTime intervalEndDate = intervalStartDate.plusDays(days - 1);
return tableName + "_" + intervalStartDate.format(FORMATTER) + "_" + intervalEndDate.format(FORMATTER);
}
}
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。
| 第一周（operate_log_20240107_20240108） | 第二周（operate_log_20240108_20240114） | 第三周（operate_log_20240115_20240121） | | 1月1号 ~ 1月7号的数据 | 1月8号 ~ 1月14号的数据 | 1月15号 ~ 1月21号的数据 |
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。
| 第一周（operate_log_20240107_20240108） | 第二周（operate_log_20240108_20240114） | 第三周（operate_log_20240115_20240121） | | 12月25号 ~ 12月31号的数据 | 1月1号 ~ 1月7号的数据 | 1月8号 ~ 1月14号的数据 | | 1月1号 ~ 1月7号的数据 | 1月8号 ~ 1月14号的数据 | 1月15号 ~ 1月21号的数据 |
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
/**
* 监听binlog ，分表双写，解决数据临界问题
*/
@Slf4j
@Component
public class BinLogConsumer implements MessageListener {
private MessageDeserialize deserialize = new JMQMessageDeserialize();
private static final String TABLE_PLACEHOLDER = "%TABLE%";
@Value("${mq.doubleWriteTopic.topic}")
private String doubleWriteTopic;
@Autowired
private JmqProducerService jmqProducerService;
@Override
public void onMessage(List<Message> messages) throws Exception {
if (messages == null || messages.isEmpty()) {
return;
}
List<EntryMessage> entryMessages = deserialize.deserialize(messages);
for (EntryMessage entryMessage : entryMessages) {
try {
syncData(entryMessage);
} catch (Exception e) {
log.error("sharding sync data error", e);
throw e;
}
}
}
private void syncData(EntryMessage entryMessage) throws JMQException {
// 根据binlog内的表名，获取需要同步的表
// 3种情况：
// 1、老表：需要同步当前周期表，和下个周期表。
// 2、当前周期表：需要同步下个周期表，和老表。
// 3、下个周期表：不需要同步。
List<String> syncTables = getSyncTables(entryMessage.tableName, entryMessage.createTime);
if (CollectionUtils.isEmpty(syncTables)) {
log.info("table {} is not need sync", tableName);
return;
}
if (entryMessage.getHeader().getEventType() == WaveEntry.EventType.INSERT) {
String insertTableSqlTemplate = parseSqlForInsert(rowData);
for (String syncTable : syncTables) {
String insertSql = insertTableSqlTemplate.replaceAll(TABLE_PLACEHOLDER, syncTable);
// 双写老表发Q，为了避免出现同步死循环问题
if (ShardingPropertyConfig.SHARDING_TABLE.containsKey(syncTable)) {
Long primaryKey = getPrimaryKey(rowData.getAfterColumnsList());
sendDoubleWriteMsg(insertSql, primaryKey);
continue;
}
mysqlConnection.executeSql(insertSql);
}
continue;
}
}
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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