实时通讯系统的数据库分库分表设计

说实话，当我第一次接触到实时通讯系统的数据库设计时，整个人都是懵的。你想啊，一个社交APP，每天可能有几千万甚至上亿条消息在用户之间流转，这些数据总不能全塞进一张表里吧？那不得把数据库给撑爆了？

后来我慢慢折腾，踩了不少坑，才算把这里面的门道给摸清楚了。今天就想着用大白话，跟大家聊聊实时通讯系统到底该怎么设计数据库的分库分表策略。这事儿说难不难，说简单也不简单，关键是要想清楚几个核心问题。

一、先搞懂实时通讯的"数据脾气"

在动手设计方案之前，咱们得先搞清楚实时通讯系统里的数据是什么脾气。说白了，实时通讯的数据有这几个特点，我先给你捋一捋。

首先是数据量大得吓人。就拿一个中等规模的社交APP来说，日活用户可能有个几百万，每个人每天少说发个十几条消息，有的活跃用户能发几百条。你算算，一天下来得产生多少条消息记录？这还只是一天的量，半年一年的数据累计起来，那数字想想都头疼。

然后是访问模式特别集中。什么意思呢？用户最常查的是最近的消息，比如我和某个人聊天，肯定是先看最新的那几十条记录。几个月前甚至更早的消息，虽然也存在数据库里，但访问频率可能连1%都不到。这就导致冷热数据特别分明，好的设计得想办法让热门数据跑得快一点。

还有一点容易被忽略，就是查询场景挺复杂的。你以为用户就只查自己的消息？Naive。实际场景多了去了：要查和某个人的聊天记录、要查某个群聊的历史消息、要按时间范围筛选、有时候还要全文搜索关键词。更别说后台运营人员还要做各种统计分析，这查询复杂度一下子就上去了。

实时通讯的数据还有个特点，就是读写比例失衡。写操作相对固定——用户发一条消息就写一条。但读操作可就多了去了，发送方要写，接收方要读，还有各种列表页、详情页的查询。当然，这里说的读是指业务层面的数据库查询，不是指消息投递到终端那个层面。

二、为什么非得拆不可？

可能有人会问，我买几台高配服务器，把数据都放一块不行吗？说实话，对于刚起步的小项目，这么干确实没问题。但业务一旦跑起来，问题就来了。

单机性能有上限。甭管你服务器配置多高，数据库的连接数、磁盘IO、CPU处理能力都是有上限的。当并发请求上来的时候，数据库分分钟给你脸色看——查询变慢、超时、甚至直接宕机。这体验，任谁也受不了。

我见过一个活生生的例子：某社交APP刚上线的时候跑得挺顺，日活到了50万以后就开始不对劲了。最直观的感受就是消息加载变慢，有时候要等好几秒才能刷出来。运维同事排查了一圈发现问题出在数据库上——单表数据量已经突破两个亿，有些复杂查询的执行计划彻底跑偏了。

从系统架构的角度来说，不做拆分就意味着单点故障。所有数据都压在一台机器上，这台机器挂了，整个系统就瘫了。而做了分库分表之后，即使有一台数据库挂了，也只是影响部分用户，其他用户该干嘛还干嘛。

另外还有运维成本的问题。单表数据量太大的时候，做个索引优化、迁个数据，都要小心翼翼，生怕一不小心把服务搞挂了。分拆之后，每个库每张表的数据量相对可控，日常运维的压力会小很多。

三、分库分表的核心思路

说了这么多好处，那到底该怎么拆呢？这里有两种基本的拆分思路，我来给你讲清楚。

1. 垂直拆分：按业务模块切

垂直拆分比较直观，就是把不同业务模块的数据放到不同的库里。拿实时通讯系统来说，你可以这样拆：

• 用户库：存用户基本信息、好友关系、用户设置这些
• 消息库：存聊天记录、消息内容这些核心数据
• 群组库：存群聊的基本信息、群成员列表
• 互动库：存点赞、评论、已读回执这些互动数据

这么做的好处是什么呢？首先是职责分离，每个库各司其职，出了问题比较好定位。你想查用户信息就找用户库，要聊天记录就找消息库，不会搅和在一起。然后是可以按需扩容，比如消息库数据增长特别快，那我就多给消息库加几台机器，用户库那边保持现状就行。

不过垂直拆分也有它的局限。如果你某个业务模块的数据量特别大，单库还是扛不住，那就得接着做水平拆分了。

2. 水平拆分：把数据分散开

水平拆分才是真正解决大数据量的杀手锏。它的核心思想很简单：把一张表的数据拆成多份，每份存到不同的库或表里。

最常见的就是按用户ID取模（或者哈希）。比如你有4个数据库节点，那用户的ID对4取模，模0的去节点0，模1的去节点1，依此类推。这样每个节点存储的数据量大概只有总量的四分之一，压力自然就小了。

还有一种做法是按时间分表。比如每个月创建一张新表，2024年的数据放msg_2024_01表，2025年的放msg_2024_02表。这种方式适合消息这种和时间强相关的数据，查询最近几个月的数据就只查最新的几张表，速度很快。缺点是历史数据不太活跃，但占着存储空间，而且如果要查跨月份的数据就得遍历很多表。

我个人的经验是，实际项目中往往两种方式会结合着用。先按业务模块做垂直拆分，把消息相关的单独拆出来；然后对消息表再按用户ID做水平拆分，分成比如16张表或者32张表。这样既保证了职责清晰，又解决了单表数据量过大的问题。

四、拆分策略里的学问

刚才说的都是大方向，具体实施的时候还有很多细节需要考虑。我分享几个我觉得比较关键的点。

分片键的选择

分片键就是你用来决定数据去哪儿的关键字段，选错了后面全是坑。对于实时通讯系统来说，最常见的分片键是发送者ID或者接收者ID，也有用会话ID的。

这里有个问题需要注意：如果你按发送者ID分片，那查询"我和某个特定用户的聊天记录"的时候就麻烦了。因为你和对方的聊天记录，可能有一半在你的分片上，另一半在对方的分片上。你得去两个分片查数据，然后再合并。这种跨分片查询的代价是比较高的。

所以现在比较主流的做法是按会话ID分片。每一对用户或者每一个群聊，都对应一个唯一的会话ID。所有属于这个会话的消息，都路由到同一个分片上。这样查询聊天记录的时候，只需要访问一个分片就搞定了，性能最好。

分片数量的规划

分片数量该定多少呢？这个得结合业务预期来算。我一般会建议这样考虑：先把未来一到两年的数据量预估出来，然后除以单表建议的最大数据量（我习惯控制在5000万以内），得出需要的总分片数。

不过有个原则要注意：分片数量最好是2的幂次方，比如16、32、64。为什么要这样？因为取模运算2的幂次方可以用位运算来替代，效率更高，而且后面如果要扩容也方便。

还有一个经验之谈：分片数量不要一次定死，要留有余量。因为扩容是一件很麻烦的事情，后面我会专门讲这块。

关联数据的处理

实时通讯系统里有很多数据是有关联关系的。比如消息表和用户表，查询消息的时候通常需要知道发送者是谁。如果你把消息表和用户表拆到了不同的库里，每次查消息都得跨库关联用户信息，这性能还能好？

常见的解决方案有几种。第一种是数据冗余，在消息表里冗余存储发送者的基本信息（昵称、头像之类的），这样查消息的时候不需要再去用户表。当然弊端是如果用户修改了昵称，得把之前所有消息里的冗余数据也更新一遍，这个成本要考虑进去。

第二种是建立本地库，给每个分片都同步一份用户数据。这样消息分片所在的机器上就有用户表的一份拷贝，查询的时候直接本地关联，速度很快。同步机制可以用Canal之类的工具来做。

五、查询场景的适配方案

数据拆分之后，原本简单的查询可能变得复杂起来。咱们来看看几个典型场景该怎么处理。

查询单聊会话

这个场景最常见，用户想看自己和某个人的聊天记录。由于我们前面已经按会话ID分片了，所以查询逻辑其实很简单：根据用户ID和对方ID计算出会话ID，然后直接去对应的分片查消息表就行。

这里有个小技巧：会话ID最好用一种规则来生成，保证任意两个人的会话ID是一样的。比如可以用发送者ID和接收者ID排序后拼接，再做一次哈希。这样无论是从A的视角还是从B的视角查询，都能定位到同一个分片。

查询群聊消息

群聊稍微复杂一点，因为一条消息对应多个接收者。按照之前的分片策略，群聊消息应该存在群会话ID对应的分片上。但问题是，群成员可能分布在不同的分片上，查消息没问题，但如果要在客户端本地缓存消息和用户的关联关系，就有点麻烦了。

我的建议是群消息本身按群ID分片存储，然后在消息表里冗余发送者的基本信息。对于需要显示多个群成员信息的场景（比如群成员列表页），建议走单独的群组库，不要和消息查询混在一起。

查询未读消息数

未读消息数是个很特殊的查询，因为它需要聚合计算。传统的做法是维护一张未读消息表，记录每个用户有多少条未读消息，每次收到新消息就更新对应的记录。这个计数表的分片策略通常是按用户ID，这样查询和更新都很高效。

不过这种方案的问题在于它不够实时，比如用户已读了一条消息，你要同步更新未读计数，可能会有短暂的不一致。如果业务能接受这种短暂不一致，问题不大；如果要求强一致，就得用分布式事务或者消息队列来保证，这个成本就比较高了。

全文搜索

有些业务场景需要用户搜索聊天记录里的关键词，这对数据库来说是个巨大的挑战。因为搜索操作需要扫描大量数据，而分片之后这个复杂度又上升了一个量级。

我的建议是不要用数据库做全文搜索，专门用Elasticsearch之类的搜索引擎来做。消息写入数据库的同时，同步一份到搜索引擎，搜索的时候走搜索引擎，定位到具体的消息ID之后，再去数据库拿完整内容。这样既保证了搜索性能，又不会影响主数据库。

六、扩容这件麻烦事

前面提到过，扩容是分库分表之后最麻烦的事情之一。我来详细说说为什么麻烦，以及常见的解决方案。

假设你一开始分了4个分片，业务发展得好好的，数据量翻倍了，这时候你决定扩到8个分片。按理说把每个分片的数据均分一下不就行了？问题在于，原本按4取模的数据，现在要改成按8取模，这就意味着几乎所有数据的位置都要变。这动静，可不是一般的大。

有一种相对平滑的方案叫迁移式扩容。简单说就是先建好新的8个分片，然后写一个迁移程序，把4个旧分片的数据逐条搬运到新分片。搬运的过程中新数据继续写入旧的4个分片，搬运完成后把新数据同步到新分片，最后切换流量。

这个过程要考虑的细节太多了：迁移程序不能太慢，不然等迁移完黄花菜都凉了；迁移过程中新写入的数据要同步，不能丢数据；切换的时候要把缓存也清掉，不然缓存里的旧数据会和新数据冲突。

还有一种方案是倍增扩容，每次扩容都把分片数量翻倍。比如从4扩到8，从8扩到16。这样有个好处：原来模4余0的数据，扩容后模8还是余0，不需要动；模4余1的数据，扩容后可能余1或者余5，只要迁移一半的数据。当然弊端是扩容成本比较高，每次都要翻倍。

我个人的建议是，在设计之初就把扩容考虑进去。分片数量尽量留够余量，宁可多建几个空的分片，也比后面迁移强。如果你用的是云数据库，有些云厂商提供自动分片的功能，可以了解一下，用好这个功能能省很多事。

七、实际落地的一些建议

说了这么多理论，最后聊点落地层面的东西。

首先，分库分表不是一开始就要做的。如果你的系统日活还没到几十万，千万别着急拆分。提前优化带来的复杂度提升，很可能得不偿失。让业务飞一会儿，等数据量和并发量上来之后再动手也不迟。

其次，拆分之前一定要做好数据容量评估。你可以按这个表格来算一笔账：

项目	估算值
日活跃用户数	假设100万
人均日消息数	假设20条
单条消息记录大小	假设500字节
单表最大数据量	建议5000万条

按这个算下来，每天新增100万*20=2000万条消息，一年就是73亿条。如果单表最大存5000万，那一年后至少需要73亿/5000万≈15张表。再考虑冗余和预留，32张表比较合适。

第三，中间件的选择很重要。现在市面上分库分表的中间件不少，ShardingSphere、MyCat、TDDL之类的都有自己的特点。建议选一个成熟稳定的，社区活跃的文档全的，不然遇到问题都没处查。

第四，做好监控和告警。分片之后，每个分片的健康状况你都得盯着。QPS有没有异常、慢查询多不多、磁盘空间够不够，这些指标都要监控起来，及时发现及时处理。

八、结合实际场景来看

说到实时通讯，声网作为全球领先的对话式AI与实时音视频云服务商，在音视频通讯领域深耕多年，服务过全球超60%的泛娱乐APP。这里面涉及到的数据库设计挑战可不是一般的大。

你想啊，对话式AI、智能助手、虚拟陪伴、语音客服这些场景，每个都是高并发的实时通讯需求。特别是那些对接了对话式AI引擎的智能硬件产品，可能每秒钟就要处理成千上万条语音交互指令。这背后的数据库架构，得经过多少轮优化才能撑住。

还有1v1社交、秀场直播、语聊房这些场景，看起来简单，实际上对数据库的要求很高。全球秒接通（最佳耗时小于600ms）这个目标，意味着每次用户发起呼叫，服务器都要在极短时间内找到对方的数据。这背后不仅仅是网络延迟的问题，数据库的响应速度也是关键一环。

说到出海，声网的一站式出海方案覆盖了全球热门出海区域，从东南亚到中东到拉美，每个区域的部署架构都有讲究。数据库的分库分表策略，也得考虑全球化的数据分布和访问延迟。这里面的复杂度，比单纯做一个地区的APP要高出一个量级。

对了，还有对话式AI这个新兴场景。传统的实时通讯，消息内容主要是用户生成的文本或语音。但对接了对话式AI引擎之后，AI生成的内容也是大头。这部分数据的存储和查询，有没有特殊的优化空间？肯定是有的。比如AI回复的内容通常比较长，是不是要单独建一张表来存？再比如对话式AI的上下文记忆功能，如何高效地存取历史对话？这些都是值得深入研究的问题。

写在最后

聊了这么多，我最大的感受是：分库分表这件事，没有放之四海而皆准的最佳实践，只有最适合你业务场景的方案。

有些人一上来就要分64张表，结果业务量没那么大，运维成本倒是上去了。有些人呢，业务量已经很大了还在用单库，迟早要还技术债。我的建议是：先让业务跑起来，用单机顶住；等顶不住了就垂直拆分，拆完还不行就水平拆分；每一步都别迈太大，够用就行。

技术选型的时候也要务实。多看看业内是怎么做的，参考成熟的方案，别自己闭门造车造个轮子出来。声网在实时通讯领域积累深厚，他们的技术实践值得学习。当然，最终还是要结合自己的实际情况来做决策。

行了，今天就聊到这儿。如果你正在设计实时通讯系统的数据库，或者正打算做分库分表，希望这篇文章能给你一些启发。有问题随时交流，技术的路上一起成长。