本篇文章为大家展示了如何运用LIST和RANGE与HASH分区解决热点数据的分散，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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热点数据通俗的讲是指被高频使用到的数据，比如某些热点事件，由于网络的发酵效应，短时间能够达到几十万甚至上百万的并发量，针对这类场景，我们需要分析系统瓶颈所在，以及应对的技术实现

方案讲解

• 大并发架构演进
  
  1、图1和图2的区别是中间会有一层web缓存服务器，该服务它可以由nginx+lua+redis进行设计完成，缓存层的热点数据分散，将会在后续的‘高并发度’章节做介绍。
  2、热点数据肯定能在web层的缓存服务器被拦截住，防止把大量的请求打到应用服务器，但是对于非热点的数据穿透缓存后会请求至DB，这部分数据每秒几千的QPS对DB造成的压力也是非常大的，这个时候我们需要一定的方案，保证请求的时效性，就是如何降低DB层面的IO次数

• 场景分类
  热点数据并发分为读和写两种场景，日常高并发遇到的大多数都是读场景，无论是采用何种的架构设计，都需要在缓存层和DB层面做热点数据的分散，本章着重介绍后者

• 原理分析
  大家都知道对热点数据分散后，系统的性能会有显著提升，是什么原理导致的，接下来我们探讨一下db存储的一些关键知识，上面两个是大家经常用到的两种MySQL存储引擎，尤其是后者，基本上笔者在工作中遇到的绝大多数的表都定义成了innodb引擎，两者的差异在哪里？使用场景的区别在什么地方？
  1、读数据
  myisam：与innodb一样都采用BTREE实现，myisam是非聚集索引，索引文件和数据文件分离，它对读的效率非常好，为什么呢，是因为它的存储结构决定的，数据顺序存储，树的叶子节点指向的是文件物理地址，所以查询起来效率较高
  innodb：它是通过聚集索引实现，按照主键聚集，所以innodb引擎必须要拥有一个唯一标识这列数据的标识，对于聚集索引它的叶子节点存放的是数据，对于innodb的辅助索引它的叶子节点是主键的值，所以查询的时候增加了二次查找，为了避免这种情况，可以直接使用聚集索引去查，但是现实情况是大多数的业务场景我们依然需要借助于辅助索引
  2、写数据
  myisam：不支持事物，且写优先级高于读优先级，多线程读可并发，读和插入通过优化参数可并发，读和更新不可并发，锁的级别是表级别锁
  innodb：支持事物，可以实现读写并发，行级别锁，写性能优于myisam的引擎
  3、数据页
  是innodb数据存储的一个基本单位，可以通过优化innodb_page_size参数进行修改，默认是16K，根据上面提到的聚集索引的原理，索引的大小、单条数据的大小决定了该数据页所能包含的记录条数，包含的数据记录越多，需要做翻页的几率就越小，进行IO的次数相对就会减小

实现方式

• 垂直分表
  垂直分表是对列做拆解,可以根据业务功能或者冷热去拆解，比如对用户表根据使用冷热场景进行拆解的示意图如下：
  
  垂直分表的意义是在于将热表进一步拆分，降低数据表的因为单行长度过大，导致的多页查询，引起的IO过多问题

• 水平分表
  水平分表是对行做拆解，拆完以后单张表的数据量会更小
  比如对5000万的数据量，做水平分表，原来单表5000万的数据记录，拆分为10张表以后，每张表则为500万记录
  每个索引页的大小固定默认16K，所以在单页大小固定的情况下，单表记录越多，索引页的页数越多，查询期间分页的概率和频次就会增加
  水平分表就是解决这个问题，分表的实现方式：分区、分表/分库，具体参考下面的介绍。

• 最佳实践
  1、冷热数据分离
  以文章内容系统为例：标题、作者、分类、创建时间、点赞数、回复数、最近回复时间
  1.1、冷数据：可以理解成偏静态的数据，会频繁的被读取，但是几乎或者很少被改变，这类数据对读的性能要求较高，数据存储可以使用myisam引擎
  1.2、热数据：数据内容被频繁改变，这类数据对并发读写要求较高，我们可以使用innodb引擎存储
  根据具体的使用场景使用不同的存储引擎，以达到性能的相对最优，将文章内容系统的表结构进行冷热拆分，拆分后的表结构如下：
  
  1.3、拆分前后性能比对
  插入100000条数据，对拆分前后的文章表做查询，性能比对的趋势如下，同样都是模拟50个并发，一共2500次请求，每个线程50个请求，采用ID随机，这样更贴近真实的查询场景，很明显拆分后的效果更胜一筹：
  拆分后单表测试：

  mysqlslap -h227.0.0.1 -uroot -P3306 -p --concurrency=50 --iterations=1    --engine=myisam --number-of-queries=2500 --query='select * from cms_blog_static where id=RAND()*1000000' --create-schema=test

  
  未拆分测试：

  mysqlslap -h227.0.0.1 -uroot -P3306 -p --concurrency=50 --iterations=1    --engine=innodb --number-of-queries=2500 --query='select * from cms_blog where id=RAND()*1000000' --create-schema=test

  
  2、减少单行数据大小
  对于拆分以后的数据表，我们能否进一步降低单行数据的大小呢，总结起来常用的方法如下：
  2.1、设置合理的字段长度
  大家都知道不同的字段类型占用的存储空间不同，如下图：

  类型	长度（字节）	定长/非定长
  TINYINT	1	定长
  SMALLINT	2	定长
  MEDIUMINT	3	定长
  INT	4	定长
  BIGINT	8	定长
  FLOAT(m)	4字节(m<=24)、8字节(m>=24 and m<=53)	非定长
  FLOAT	4	定长
  DOUBLE	8	定长
  DOUBLE PRECISION	8	定长
  DECIMAL(m,d)	m字节(m>d)、d+2字节(m	非定长
  NUMBER(m,d)	m字节(m>d)、d+2字节(m	非定长
  DATE	3	定长
  DATETIME	8	定长
  TIMESTAMP	4	定长
  TIME	3	定长
  YEAR	1	定长
  CHAR(m)	m	非定长
  VARCHAR(m)	l字节，l就是实际存储字节(l<=m)	非定长
  BLOB, TEXT	l+2字节，l就是实际存储字节	非定长
  LONGBLOB, LONGTEXT	l+4字节，l就是实际存储字节	非定长

  我们在实际使用中，需要根据实际的需要选择合理的类型，能有效的减小单行数据的大小，比如，user_status，一般我们定义成tinyint(1)即可，没必要定义成int，白白多占用3个字节
  2.2、设置合理的索引长度
  2.2.1、对于需要建索引的字段，如果字段占用的空间越大，对于索引来说，建立索引的长度就越长，索引页大小不变的情况下，数据条数就越少，查询需要做IO的次数就越频繁
  2.2.2、对于某些索引字段，如果我们可以通过前缀字段能达到很好的区分度，则可以控制创建索引的长度，目的是索引页的含的数据行数更多，减少IO,方式如下：

  //如下，我们根据字段1和字段2，指定的组合索引的长度
  alter table table_name add index index_name (field1(length2),field2(length3))

  2.2.3、索引的选择性
  索引本身是由开销的，首先是存储资源，然后插入和更新带来的对B+Tree树的维护，数据更新带来的性能下降，所以对于我们的原则是：索引该不该建，以及用什么字段建
  数据量少-则不建，区分度或者选择性不高-则不建，数据量少大家很容易理解，小于1W条数据全表扫描也能接收，选择性或者区分度是指，数据的分散程度，比如某个用户表，有一个性别字段，数据量越大它的索引选择性越差，计算公式如下：

  //返回值范围(0,1]，该值越大，索引选择性越高
  select distinct(col)/count(*) from table_name

  同理，对于需要控制索引长度的字段，计算选择性如下：

  select distinct(left(col,n))/count(*) from table_name

  2.2.4、性能比较
  通过对100w的数据，对数据行大小做优化，前后性能比对结果如下：
  优化前后的表结构定义如下：

  --优化前
  CREATE TABLE `cms_blog` (
    `id` bigint(20) NOT NULL auto_increment,
    `title` varchar(60) NOT NULL,
    `creator` varchar(20) NOT NULL,
    `blog_type` tinyint(1) not NULL,
    `reply_praise` int(10) UNSIGNED,
    `reply_count` int(10) UNSIGNED,
    `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
    `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (`id`)
  ) ENGINE=innodb DEFAULT CHARSET=utf8;
  --创建索引
  alter table cms_blog add index idx_reply_count (reply_count);
  --优化后reply_praise和reply_count
  CREATE TABLE `cms_blog_v2` (
    `id` bigint(20) NOT NULL auto_increment,
    `title` varchar(60) NOT NULL,
    `creator` varchar(20) NOT NULL,
    `blog_type` tinyint(1) not NULL,
    `reply_praise` MEDIUMINT(10) UNSIGNED,
    `reply_count` MEDIUMINT(10) UNSIGNED,
    `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00',
    `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT '0000-00-00 00:00:00' ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
    PRIMARY KEY (`id`)
  ) ENGINE=innodb DEFAULT CHARSET=utf8;
  --创建索引
  alter table cms_blog_v2 add index idx_reply_count (reply_count);

  压测脚本如下：

  --压测脚本，旧表
  mysqlslap -h227.0.0.1 -uroot -P3306 -p --concurrency=50 --iterations=1    --engine=innodb --number-of-queries=2500 --query='select * from cms_blog where reply_count>999990' --create-schema=test
  --压测脚本，新表
  mysqlslap -h227.0.0.1 -uroot -P3306 -p --concurrency=50 --iterations=1    --engine=innodb --number-of-queries=2500 --query='select * from cms_blog_v2  where reply_count>999990' --create-schema=test

  性能表现，旧表和新表压测表现如下：
  
  新表优化后性能明显有提升：
  
  2.3、主键的选择
  尽量使用保持单调性的自增主键，避免使用uuid、hash方式、业务自定义主键，减少索引重建对性能的影响
  3、分散数据页查询
  3.1、数据分区
  数据分区可以有效的提升查询的性能，充分利用不同分区所关联的IO存储，在逻辑上是属于同一张表，物理上可以分散到不同的磁盘存储，缺点是跨分区查询的性能稍差，所以互联网公司在实际当中很少用到数据分区，一般建议物理分表的方式实现

• CREATE TABLE table_name (
    id INT AUTO_INCREMENT,
    customer_surname VARCHAR(30),
    store_id INT,
    salesperson_id INT,
    order_date DATE,
    note VARCHAR(500),
    INDEX idx (id)
  ) ENGINE = INNODB
    PARTITION BY LIST(store_id) (
    PARTITION p1
    VALUES IN (1, 3, 4, 17)
    INDEX DIRECTORY = '/var/path3'
    DATA DIRECTORY = '/var/path2';

  3.1.1、分区方式
  3.1.1.1、RANGE partitioning

  CREATE TABLE employees (
      id INT NOT NULL,
      fname VARCHAR(30),
      lname VARCHAR(30),
      hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
      separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
      job_code INT NOT NULL,
      store_id INT NOT NULL
  )
  PARTITION BY RANGE (store_id) (
      PARTITION p0 VALUES LESS THAN (6),
      PARTITION p1 VALUES LESS THAN (11),
      PARTITION p2 VALUES LESS THAN (16),
      PARTITION p3 VALUES LESS THAN (21)
  );

  3.1.1.2、LIST Partitioning

  CREATE TABLE employees (
      id INT NOT NULL,
      fname VARCHAR(30),
      lname VARCHAR(30),
      hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
      separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
      job_code INT,
      store_id INT
  )
  PARTITION BY LIST(store_id) (
      PARTITION pNorth VALUES IN (3,5,6,9,17),
      PARTITION pEast VALUES IN (1,2,10,11,19,20),
      PARTITION pWest VALUES IN (4,12,13,14,18),
      PARTITION pCentral VALUES IN (7,8,15,16)
  );

  3.1.1.3、COLUMNS Partitioning

  --range columns
  CREATE TABLE rc1 (
      a INT,
      b INT
  )
  PARTITION BY RANGE COLUMNS(a, b) (
      PARTITION p0 VALUES LESS THAN (5, 12),
      PARTITION p3 VALUES LESS THAN (MAXVALUE, MAXVALUE)
  );
  --list columns
  CREATE TABLE customers_1 (
      first_name VARCHAR(25),
      last_name VARCHAR(25),
      street_1 VARCHAR(30),
      street_2 VARCHAR(30),
      city VARCHAR(15),
      renewal DATE
  )
  PARTITION BY LIST COLUMNS(city) (
      PARTITION pRegion_1 VALUES IN('Oskarshamn', 'Högsby', 'Mönsterås'),
      PARTITION pRegion_2 VALUES IN('Vimmerby', 'Hultsfred', 'Västervik'),
      PARTITION pRegion_3 VALUES IN('Nässjö', 'Eksjö', 'Vetlanda'),
      PARTITION pRegion_4 VALUES IN('Uppvidinge', 'Alvesta', 'Växjo')
  );

  3.1.1.4、HASH Partitioning

  CREATE TABLE employees (
      id INT NOT NULL,
      fname VARCHAR(30),
      lname VARCHAR(30),
      hired DATE NOT NULL DEFAULT '1970-01-01',
      separated DATE NOT NULL DEFAULT '9999-12-31',
      job_code INT,
      store_id INT
  )
  PARTITION BY HASH(store_id)
  PARTITIONS 4;

  3.1.1.5、KEY Partitioning

  CREATE TABLE tk (
      col1 INT NOT NULL,
      col2 CHAR(5),
      col3 DATE
  )
  PARTITION BY LINEAR KEY (col1)
  PARTITIONS 3;

  3.2、数据分表/分库
  数据分表解决的问题，提升单表的并发能力，文件分布在不同的表文件，对IO性能进一步提升，另外对读写锁影响的数据量变少，插入数据需要做索引重建的数据减少，insert或update性能会更好
  3.2.1、分表和分库方式
  3.2.1.1：哈希取模方式，hash(关键字)%N
  3.2.1.2：按照时间，如按照年或者月分表
  3.2.1.3、按照业务，以订单业务为例，平台订单、三方订单
  3.2.2、分库分表中间件
  整体来说分为在客户端实现，和代理端实现，比如：cobar、sharding-jdbc、mycat等，具体使用可以自行检索

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本文题目：如何运用LIST和RANGE与HASH分区解决热点数据的分散
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