干货 | 数据为王，携程国际火车票的Sharding-Sphere之路

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原创最新推荐文章于 2026-04-29 22:23:45 发布 634 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

携程API接口与旅游大数据的结合通过合理利用携程API接口获取的旅游数据，并结合旅游大数据的分析方法，企业可以深入了解市场动态和消费者需求，制定更加精准的市场策略和产品方案，提升市场竞争力和用户满意度。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，携程API接口与旅游大数据的结合将在旅游行业中发挥更加重要的作用。携程API接口提供的旅游数据，为旅游大数据的分析提供了有力的支持。携程API接口是携程开放平台提供的一系列应用程序接口，通过这些接口，开发者可以获取携程平台上的旅游数据，包括酒店、机票、旅游线路等各方面的信息。阅读详情

作者简介

瑞华，携程高级后端开发工程师，关注系统架构、分库分表、微服务、高可用等。

一、前言

随着国际火车票业务的高速发展，订单量快速增长，单数据库瓶颈层面的问题逐渐显露，常规的数据库优化已无法达到期望的效果。同时，原先的底层数据库设计，也存在一些历史遗留问题，比如存在部分无用字段、表通过自增主键关联和各个应用直连数据库等问题。

为此，经过讨论后，我们决定对订单库进行分库分表，同时对订单表进行重构，进而从根本上解决这些问题。

二、问题挑战

目标确定后，实践起来可不轻松，出现了很多的问题和挑战。这里列举一些典型问题，大致可以分为两大类：分库分表通用问题、具体业务关联问题。

分库分表通用问题

如何切分，垂直分还是水平分？分片的键，如何选取？
如何根据键值路由到对应库、对应表？
采用什么中间件，代理方式还是中间件的方式？
跨库操作等问题，如跨库事务和跨库关联？
数据扩容问题，后续如何进行扩容？

具体业务关联问题

各个应用直连数据如何解决？
如何进行平滑过渡？
历史数据如何恰当迁移？

三、方案选型

3.1 如何切分

切分方式，一般分为垂直分库、垂直分表、水平分库和水平分表四种，如何选择，一般是根据自己的业务需求决定。

我们的目标是要从根本上解决数据量大、单机性能问题等问题，垂直方式并不能满足需求，所以我们选取了水平分库+水平分表的切分方式。

3.2 分片键选取

一般是根据自己的实际业务，来选择字段来作为分片的键，同时可以结合考虑数据的热点问题、分布问题。比如订单系统，不能根据国家字段进行分片，否则可能会出现某些国家很多的订单记录，某些国家几乎没有订单记录，进而数据分布不均。相对正确的方式，比如订单类系统，可以选择订单ID；会员系统，可以选择会员ID。

3.3 如何路由

选定了分片的键之后，接下来需要探讨的问题，就是如何路由到具体的数据库和具体的表。以分片键路由到具体某一个数据库为例，常见的路由方式如下：

映射路由

映射路由，即新增一个库，新建一个路由映射表，存储分片键值和对应的库之间的映射关系。比如，键值为 1001，映射到 db01 这个数据库，如下图所示：

映射方式，优点是映射方式可任意调整，扩容简单，但是存在一个比较严重的不足，就是映射库中的映射表的数据量异常巨大。我们本来的目标是要实现分库分表的功能，可是现在，映射库映射表相当于回到了分库分表之前的状态。所以，我们在实践中，没有采取这种方式。

分组路由

分组路由，即对分片的键值，进行分组，每组对应到一个具体的数据库。比如，键值为 1000到2000，则存储到 db01 这个数据库，如下图所示：

分组方式，优点是扩容简单，实现简单，但是也存在一个比较严重的不足，是数据分布热点问题，比如在某一个时间内，分片键值为2001，则在将来一段时间内，所有的数据流量，全部打到某一个库（db02）。这个问题，在互联网环境下，也比较严重，比如在一些促销活动中，订单量会有一个明显的飙升，这时候各个数据库不能达到分摊流量的效果，只有一个库在接收流量，会回到分库分表之前的状态。所以，我们也没有采取这种方式。

哈希路由

哈希路由，即对分片的键值，进行哈希，然后根据哈希结果，对应到一个具体的数据库。比如，键值为 1000，对其取哈希的结果为 01，则存储到 db01 这个数据库，如下图所示：

哈希方式，优点是分布均匀，无热点问题，但是反过来，数据扩容比较麻烦。因为在扩容过程中，需要调整哈希函数，随之带出一个数据迁移问题。互联网环境下，迁移过程中往往不能进行停服，所以就需要类似多库双写等方式进行过渡，比较麻烦。所以，在实践中也没有采取这种方式。

分组哈希路由

分组哈希路由，即对分片的键值，先进行分组，后再进行哈希。如下图所示：

在实践中，我们结合了前面的几种方式，借鉴了他们的优点不足，而采用了此种方式。因为分组方式，能很方便的进行扩容，解决了数据扩容问题；哈希方式，能解决分布相对均匀，无单点数据库热点问题。

3.4 技术中间件

分库分表的中间件选取，在行业内的方案还是比较多的，公司也有自己的实现。根据实现方式的不同，可以分为代理和非代理方式，下面列举了一些业界常见的中间件，如下表（截至于2021-04-08）：

我们为什么最终选择了 Sharding-Sphere 呢？主要从这几个因素考虑：

技术环境

我们团队是Java体系下的，对Java中间件有一些偏爱
更偏向于轻量级组件，可以深入研究的组件
可能会需要一些个性定制化

专业程度

取决于中间件由哪个团队进行维护，是否是名师打造，是否是行业标杆
更新迭代频率，最好是更新相对频繁，维护较积极的
流行度问题，偏向于流行度广、社区活跃的中间件
性能问题，性能能满足我们的要求

使用成本

学习成本、入门成本和定制改造成本
弱浸入性，对业务能较少浸入
现有技术栈下的迁移成本，我们当前技术栈是SSM体系下

运维成本

高可用、高稳定性
减少硬件资源，不希望再单独引入一个代理中间件，还要考虑运维成本
丰富的埋点、完善的监控

四、业务实践

在业务实践中，我们经历了从新库新表的设计，分库分表自建代理、服务收口、上游订单应用迁移，历史数据迁移等过程。

4.1 新表模型

为了建立分库分表下的关联关系，和更加合理有效的结构，我们新申请了订单分库分表的几个库，设计了一套全新的表结构。表名以年份结尾、规范化表字段、适当增删了部分字段、不使用自增主键关联，采用业务唯一键进行关联等。

表结构示例如下图：

4.2 服务收口

自建了一个分库分表数据库的服务代理 Dal-Sharding。每一个需要操作订单库的服务，都要通过代理服务进行操作数据库，达到服务的一个收口效果。同时，屏蔽了分库分表的复杂性，规范数据库的基本增删改查方法。

4.3 平滑过渡

应用迁移过程中，为了保证应用的平滑过渡，我们新增了一些同步逻辑，来保证应用的顺利迁移，在应用迁移前后，对应用没有任何影响。未迁移的应用，可以读取到迁移后应用写入的订单数据；迁移后的应用，能读取到未迁移应用写入的订单数据。同时，统一实现了此逻辑，减少各个应用的迁移成本。

新老库双读

顾名思义，就是在读取的时候，两个库可能都要进行读取，即优先读取新库，如果能读到记录，直接返回；否则，再次读取老库记录，并返回结果。

双读的基本过程如下：

新老库双读，保证了应用迁移过程中读取的低成本，上游应用不需要关心数据来源于新的库还是老的库，只要关心数据的读取即可，减少了切换新库和分库分表的逻辑，极大的减少了迁移的工作量。

实践过程中，我们通过切面实现双读逻辑，将双读逻辑放入到切面中进行，减小新库的读取逻辑的侵入，方便后面实现对双读逻辑的移除调整。

同时，新增一些配置，比如可以控制到哪些表需要进行双读，那些表不需要双读等。

新老库双写

新老库双写，就是在写入新库成功后，异步写入到老库中。双写使得新老库都同时存在这些订单数据，尚未迁移通过代理服务操作数据库的应用得以正常的运作。

双写的基本过程如下：

双写其实有较多的方案，比如基于数据库的日志，通过监听解析数据库日志实现同步；也可以通过切面，实现双写；还可以通过定时任务进行同步；另外，结合到我们自己的订单业务，我们还可以通过订单事件（比如创单成功、出票成功、退票成功等），进行双写，同步数据到老库中。

目前，我们经过考虑，没有通过数据库日志来实现，因为这样相当于把逻辑下沉到了数据库层面，从实现上不够灵活，同时，可能还会涉及到一些权限、排期等问题。实践中，我们采取其他三种方式，互补形式，进行双写。异步切面双写，保证了最大的时效性；订单事件，保证了核心节点的一致性；定时任务，保证了最终的一致性。

跟双读一样，我们也支持配置控制到哪些表需要进行双写，那些表不需要双写等。

过渡迁移

有了前面的双读双写作为基础，迁移相对容易实行，我们采取逐个迁移的方式，比如，按照服务、按照渠道和按照供应进行迁移，将迁移工作进行拆解，减少影响面，追求稳健。一般分为三步走方式：

1）第一阶段，先在新对接的供应商中进行迁移新库，因为新上线的供应商，订单量最少，同时哪怕出现了问题，不至于影响到之前的业务。

2）再次迁移量比较少的线上业务，此类订单，有一些量，但是追求稳定，不能因为切换新库而产生影响。所以，将此类业务放到了第二阶段中进行。

3）最后一步是，将量较大的业务，逐渐迁移到新库中，此类业务，需要在在有前面的保证后，方能进行迁移，保证订单的正常进行。

4.4 数据迁移

数据迁移，即将数据，从老库迁移到新库，是新老库切换的一个必经过程。迁移的常规思路，一般是每个表一个个进行迁移，结合业务，我们没有采取此做法，而是从订单维度进行迁移。

举个例子：假如订单库有Order表、OrderStation表、OrderFare表三个表，我们没有采取一个一个表分别进行迁移，而是根据订单号，以每一个订单的信息，进行同步。

大致过程如下：

1）开启一个定时任务，查询订单列表，取得订单号等基本订单信息。

2）根据这个订单号，去分别查询订单的其他信息，取得一个完整的订单信息。

3）校验订单是否已经完成同步，之前完成同步了则直接跳过，否则继续执行下一个订单号。

4）将老库的完整的订单信息，映射成新库的对应的模型。

5）将新的订单信息，同步写入到新库各个表中。

6）继续执行下一个订单号，直到所有的订单号都完全同步结束。

4.5 完成效果

订单库经过一个全新的重构，目前已经在线上稳定运行，效果显著，达到了我们想要的效果。

服务收口，将分库分表逻辑，收口到了一个服务中；
接口统一管理，统一对敏感字段进行加密；
功能灵活，提供丰富的功能，支持定制化；
分库分表路由透明，且基于主流技术，易于上手；
完善的监控，支持到表维度的监控；

五、常见问题总结

5.1 分库分表典型问题

问题1：如何进行跨库操作，关联查询，跨库事务？

回答：对于跨库操作，在订单主流程应用中，我们目前是禁止了比如跨库查询、跨库事务等操作的。对于跨库事务，因为根据订单号、创建年份路由，都是会路由到同一个数据库中，也不会存在跨库事务。同样对于跨库关联查询，也不会存在，往往都是根据订单来进行查询。同时，也可以适当进行冗余，比如存储车站编码的同时，多存储一个车站名称字段。

问题2：如何进行分页查询？

回答：目前在订单主流程应用中的分页查询，我们直接采用了Sharding-JDBC提供的最原始的分页方式，直接按照正常的分页SQL，来进行查询分页即可。理由：主流程订单服务，比如出票系统，往往都是查询前面几页的订单，直接查询即可，不会存在很深的翻页。当然，对于要求较高的分页查询，可以去实现二次查询，来实现更加高效的分页查询。

问题3：如何支持很复杂的统计查询？

回答：专门增加了一个宽表，来满足那些很复杂查询的需求，将常用的查询信息，全部落到此表中，进而可以快速得到这些复杂查询的结果。

5.2 API方法问题

问题：服务收口后，如何满足业务各种不同的查询条件？

回答：我们的API方法，相对固定，一般查询类只有两个方法，根据订单号查询，和根据Condition查询条件进行查询。对于各种不同的查询条件，则通过新增Condition的字段属性来实现，而不会新增各种查询方法。

5.3 均匀问题

问题：在不同group中，数据会存在分布不均匀，存在热点问题？

回答：是的，比如运行5年后，我们拓展成了3个group，每一个group中存在3个库，那么此时，读写最多的应该是第三个group。不过这种分布不均匀问题和热点问题，是可接受的，相当于前面的两个group，可以作为历史归档group，目前主要使用的group为第三个group。

随着业务的发展，你可以进行调配，比如业务发展迅速，那么相对合理的分配，往往不会是每个group是3个库，更可能是应该是，越往后group内的库越多。同时，因为每个group内是存在多个库，与之前的某一个库的热点问题是存在本质差别，而不用担心将单数据库瓶颈问题，可以通过加库来实现扩展。

5.4 Group内路由问题

问题：对于仅根据订单号查询，在group内的路由过程是读取group内所有的表吗？

回答：根据目前的设计，是的。目前是按年份分组，订单号不会存储其他信息，采用携程统一方式生成，也就是如果根据订单号查询，我们并不知道是存在于哪个表，则需要查询group内所有的表。对于此类问题，通常推荐做法是，可以适当增加因子，在订单号中，存储创建年份信息，这样就可以知道对应那个表了；也可以年份适当进行延伸，比如每5年一次分表，那么这样调整后，一个group内的表应该相对很少，可以极大加快查询效能。

5.5 异步双写问题

问题：为什么双写过程，采用了多种方式结合的方式？

回答：首先，切面方式，能最大限度满足订单同步的时效性。但是，在实践过程中，我们发现，异步切面双写，会存在多线程并发问题。因为在老库中，表的关联关系依赖于数据库的自增ID，依赖于表的插入顺序，会存在关联失败的情况。所以，单纯依靠切面同步还不够，还需要更加稳健的方式，即定时任务（订单事件是不可靠消息事件，即可能会存在丢失情况）的方式，来保证数据库的一致性。