分库分表 or NewSQL数据库？终于看懂应该怎么选！

主从模式并不是最优的方式，就算是半同步复制，在极端情况下(半同步转异步)也存在丢数据问题，目前业界公认更好的方案是基于paxos分布式一致性协议或者其它类paxos如raft方式，Google Spanner、TiDB、CockcoachDB、OB都采用了这种方式，基于Paxos协议的多副本存储，遵循过半写原则，支持自动选主，解决了数据的高可靠，缩短了failover时间，提高了可用性，特别是减少了运维的工作量，这种方案技术上已经很成熟，也是NewSQL数据库底层的标配。

当然这种方式其实也可以用在传统关系数据库，阿里、微信团队等也有将MySQL存储改造支持paxos多副本的，MySQL也推出了官方版MySQL Group Cluster，预计不远的未来主从模式可能就成为历史了。

• 分布式一致性算法本身并不难，但具体在工程实践时，需要考虑很多异常并做很多优化，实现一个生产级可靠成熟的一致性协议并不容易。例如实际使用时必须转化实现为multi-paxos或multi-raft，需要通过batch、异步等方式减少网络、磁盘IO等开销。

需要注意的是很多NewSQL数据库厂商宣传基于paxos或raft协议可以实现【异地多活】，这个实际上是有前提的，那就是异地之间网络延迟不能太高。以银行“两地三中心”为例，异地之间多相隔数千里，延时达到数十毫秒，如果要多活，那便需异地副本也参与数据库日志过半确认，这样高的延时几乎没有OLTP系统可以接受的。

数据库层面做异地多活是个美好的愿景，但距离导致的延时目前并没有好的方案。之前跟蚂蚁团队交流，蚂蚁异地多活的方案是在应用层通过MQ同步双写交易信息，异地DC将交易信息保存在分布式缓存中，一旦发生异地切换，数据库同步中间件会告之数据延迟时间，应用从缓存中读取交易信息，将这段时间内涉及到的业务对象例如用户、账户进行黑名单管理，等数据同步追上之后再将这些业务对象从黑名单中剔除。

由于双写的不是所有数据库操作日志而只是交易信息，数据延迟只影响一段时间内数据，这是目前我觉得比较靠谱的异地度多活方案。

另外有些系统进行了单元化改造，这在paxos选主时也要结合考虑进去，这也是目前很多NewSQL数据库欠缺的功能。

四、Scale横向扩展与分片机制

paxos算法解决了高可用、高可靠问题，并没有解决Scale横向扩展的问题，所以分片是必须支持的。NewSQL数据库都是天生内置分片机制的，而且会根据每个分片的数据负载(磁盘使用率、写入速度等)自动识别热点，然后进行分片的分裂、数据迁移、合并，这些过程应用是无感知的，这省去了DBA的很多运维工作量。以TiDB为例，它将数据切成region，如果region到64M时，数据自动进行迁移。

分库分表模式下需要应用设计之初就要明确各表的拆分键、拆分方式(range、取模、一致性哈希或者自定义路由表)、路由规则、拆分库表数量、扩容方式等。相比NewSQL数据库，这种模式给应用带来了很大侵入和复杂度，这对大多数系统来说也是一大挑战。

• 分库分表模式也能做到在线扩容，基本思路是通过异步复制先追加数据，然后设置只读完成路由切换，最后放开写操作，当然这些需要中间件与数据库端配合一起才能完成。

这里有个问题是NewSQL数据库统一的内置分片策略(例如TiDB基于range)可能并不是最高效的，因为与领域模型中的划分要素并不一致，这导致的后果是很多交易会产生分布式事务。

（编辑：西安站长网）

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