实时通讯系统的数据库分库分表如何设计实现

前几天跟一个做社交APP的朋友聊天，他跟我倒苦水说产品用户量一上来，数据库就开始闹情绪，查询慢得像蜗牛爬坡，延迟高得吓人。他们那个实时通讯模块每天要处理几千万条消息，光是单表数据就堆了几个亿，运维同学天天加班调优，索引优化了个遍还是治标不治本。我跟他说，这事儿我太熟悉了，当年我们团队也踩过类似的坑，最后硬是靠分库分表给盘活的。

说真的，实时通讯系统做分库分表这件事，跟普通业务系统还不太一样。普通电商系统分个库分个表可能相对简单，但实时通讯这种场景太特殊了——它对延迟极度敏感，数据结构变化快，还会话和消息的关联性又强。今天这篇文章，我想聊聊实时通讯系统分库分表的完整设计思路，都是实打实的经验总结，希望能给正在面临类似问题的朋友一点参考。

为什么实时通讯系统逃不掉分库分表这一关

在展开技术细节之前，咱们先聊聊为什么实时通讯系统必须面对分库分表这个课题。这个问题得从数据特征说起。

实时通讯系统的数据增长有多恐怖，我给大家算一笔账。假设一个社交APP有一百万日活用户，平均每人每天发二十条消息，那一天就是两千万条记录。一个月下来就是六个亿，一年就是七十多亿。这还是保守估计，很多热门应用的增长曲线可比这陡峭得多。单表数据量超过一亿之后，数据库的查询性能会断崖式下降，B+树层级变深，磁盘IO次数激增，索引维护成本飙升，这些都是物理层面的限制，不是靠加内存或者换SSD就能彻底解决的。

除了数据量，实时通讯还有一些独特的压力来源。首先是高并发的写入压力，一条热门消息可能瞬间就有几十万人在同时读取；其次是复杂的查询场景，既要支持单聊的精准查询，又要支持群聊的消息漫游，还要支持各种维度的消息检索；再就是会话管理本身需要维护大量状态信息，会话表的访问频率可能比消息表还要高。这几座大山同时压过来，单库单表确实扛不住。

分库分表前的准备工作

正式动手之前，有几件事必须先想清楚。很多团队一上来就急着分库分表，结果分完之后发现架构设计有硬伤，迁移成本高得吓人，所以前期规划非常重要。

第一步是摸清家底。你得清楚地知道现有数据库里有哪些表，每张表的业务含义是什么，数据量大概多少，增长速度如何，访问模式是怎样的。是读多写少还是写多读少？哪些是核心表哪些是边缘表？这些信息最好形成一份详细的文档，后面做决策的时候会派上大用场。

第二步是梳理业务链路。实时通讯系统通常会涉及用户表、会话表、消息表、关系表、索引表等等，这些表之间不是孤立存在的，而是有复杂的关联关系。比如查消息需要关联会话表，查会话需要关联用户表。你必须搞清楚这些依赖关系，否则分库分表之后跨库查询会让你痛不欲生。

第三步是明确分库分表的目标。你是为了解决存储容量问题，还是为了解决并发性能问题？目标不同，策略也会不同。如果主要是存储容量问题，可以考虑归档策略，把历史数据定期迁移到冷存储，不一定要分库分表。如果是为了性能，那就需要精心设计分片策略了。

水平分片与垂直分片：两种不同的解题思路

分库分表从技术维度来看，主要有两种思路：水平分片和垂直分片。理解这两种方式的区别和适用场景，是设计正确方案的前提。

垂直分片：按业务模块切分

垂直分片相对简单，就是把一个大的数据库按业务模块拆成几个小的数据库。比如你可以把用户相关的表放在一个库里，把消息相关的表放在另一个库里，把会话相关的表再放一个库。这种方式的优势在于业务边界清晰，不同业务模块可以独立扩展和运维。

对于实时通讯系统来说，垂直分片可以这样设计：把用户数据（用户信息、关系链等）单独拆成一个库，把会话数据（会话信息、会话配置等）单独拆一个库，把消息数据（消息内容、消息索引等）再拆一个库。这样做的好处是核心的消息库承载的压力被分散了，而且不同业务模块可以独立调配资源。比如用户库可能读多写少，可以多配几个从库；消息库可能读写都多，需要更强的写入能力和更快的查询速度。

但垂直分片也有它的局限性。它解决的是单库负载过高的问题，并不能解决单表数据量过大的问题。如果你的消息表单表已经几十亿条了，垂直分片之后每个消息分库里还是会有几十亿条，该慢还是会慢。所以垂直分片通常只是第一步，真正的挑战在于水平分片。

水平分片：按数据维度切分

水平分片是把同一张表的数据按某种规则分散到多个库表中。比如消息表可以按用户ID散列到不同的分片中，每张分表只存储部分用户的消息。这种方式能够从根本上解决单表数据量过大的问题，也是实时通讯系统分库分表的核心所在。

水平分片的关键在于分片键的选择。分片键就是你用来决定数据落到哪个分片的字段，选错了会让你的系统陷入各种棘手问题。对于实时通讯系统来说，常见的分片键选择有几种：

• 按发送者ID分片：消息按发送者的用户ID进行散列。这种方式下，一个用户发的所有消息都在同一个分片上，查询自己发的消息很快。但查看别人发的消息可能需要跨多个分片，聚合查询会成为瓶颈。
• 按接收者ID分片：消息按接收者的用户ID进行散列。这种方式对收件箱场景很友好，查看自己收到的消息都在一个分片上。但群聊消息会有多个接收者，一条消息可能需要在多个分片重复存储，成本翻倍。
• 按会话ID分片：消息按会话ID进行散列。这是最常见的选择，因为实时通讯的核心查询场景就是按会话查询消息。一个会话的所有消息都在同一个分片上，查询效率最高。但跨会话的消息聚合查询会比较麻烦。

我建议实时通讯系统优先考虑按会话ID分片。因为会话是消息的天然组织维度，绝大多数消息操作都是围绕会话展开的。按会话ID分片可以让最常用的查询路径走本地索引，不需要跨库 JOIN，性能最有保障。

实时通讯系统的分库分表具体设计方案

理论说了这么多，咱们来点实际的。我结合声网在这块的一些实践经验，给出一个完整的分库分表设计方案。

整体架构设计

实时通讯系统的数据可以按业务重要性和访问频率分成几个层次：

数据分层	包含内容	分片策略	说明
会话层	会话基础信息、会话配置	按会话ID哈希分片	会话数据量相对可控，分16或32个库即可
消息内容层	消息正文、消息元数据	按会话ID哈希分片	数据量最大，分片数需要更多，建议64或128
消息索引层	消息ID索引、时间索引、发送者索引	按消息ID哈希分片	为了支持跨会话查询，可考虑冗余存储
用户关系层	好友关系、黑名单、分组信息	按用户ID哈希分片	独立分片，与消息层解耦
用户会话索引层	用户参与的所有会话列表	按用户ID哈希分片	快速获取用户参与的所有会话

这个设计的核心思路是以会话为中心，消息内容层和会话层按会话ID分片，保证单会话的操作都在同一个分片内完成。用户相关的数据单独分片，通过用户会话索引层关联用户和会话的关系。

分片数量的规划

分片数量不是拍脑袋决定的，需要综合考虑数据量、增长预期和运维复杂度。有一个简单的估算公式：预计单表数据量不超过五千万条为宜。假设你预估三年后消息总量达到一百亿条，那分片数应该是100亿除以5000万，等于200片。考虑到冗余和扩容，建议预留一些余量，设置256个分片。

分片数量确定后，还需要决定是分库还是分表还是既分库又分表。我建议采用分库加分表的复合策略：比如先分成8个库，每个库里有32张表，总共256张表。这样既分散了单库的压力，又控制了单表的数据量，而且后期的扩展空间也更灵活。

核心表的分片设计

咱们重点说说最核心的几张表怎么设计。

会话表（conversation）的设计相对简单，按会话ID做哈希取模分发到各个分片。需要注意的是会话表会有一些全局配置字段，比如会话类型、群成员上限等，这些字段的分片策略不影响查询效率，可以保持简单的单库存储。

消息表（message）是最复杂的。消息表本身可以按会话ID分片，但还需要考虑消息ID的唯一性。全局递增的消息ID对于很多业务场景是刚需，比如消息撤回、消息编辑、消息排序等。如果在分片环境下用数据库自增ID，不同分片会产生重复ID。我建议使用雪花算法生成分布式ID，或者使用统一的发号器服务来保证ID的唯一性和趋势递增性。

用户会话索引表（user_conversation_index）是连接用户和会话的桥梁，这张表记录每个用户参与了哪些会话，最后活跃时间是什么时候。这张表必须按用户ID分片，因为查询场景通常是"查询某个用户参与的所有会话"。当用户打开消息列表时，先查这张表获取会话列表，再去会话表获取会话详情，最后去消息表获取最新消息。三层查询的路径要理清楚，避免产生循环依赖。

数据迁移与一致性保障

设计方案搞定了，接下来就是最头疼的数据迁移环节。迁移分为停机迁移和在线迁移两种方式，各有优劣。

停机迁移就是在流量低谷期把系统停掉，把数据从旧表迁移到新分片，验证无误后切换流量。这种方式优点是数据一致性有保证，不会有中间状态的乱子；缺点是需要停机，对业务影响较大。如果你的业务能容忍几小时的停机时间，这是最省心的选择。

在线迁移要复杂得多，需要在业务正常运转的同时完成数据迁移。常见的做法是采用双写方案：应用层同时往旧库和新库写数据，后台起一个同步程序把旧库的数据迁移到新库，等到两边数据完全一致后再切换读流量。这个过程中要特别注意数据一致性，可能出现的情况包括：并发写入导致的数据冲突、双写期间的性能损耗、同步程序的数据延迟等。

我建议如果不是必须在线迁移，还是优先考虑停机迁移。迁移这种高风险操作，稳妥比快速更重要。很多团队想着一边跑一边迁移，结果搞出一堆数据问题，最后花几倍的时间去修数据，得不偿失。

迁移完成后，监控一定要跟上。新系统的各项指标要跟旧系统做对比，包括查询延迟、错误率、资源消耗等。最好设置一些告警阈值，一旦发现异常及时回滚方案。

常见问题和应对策略

分库分表之后会遇到很多意想不到的问题，我列几个最常见的给大家提个醒。

跨分片查询怎么办？实时通讯场景下有一些查询是跨分片的，比如"查询某个用户最近发的所有消息"，这需要查询用户参与的所有会话对应的分片。解决方案有两种：一是把这些跨分片的查询需求尽量收敛到应用层，用并行查询的方式从多个分片获取数据再聚合；二是建立冗余的索引表，比如按发送者ID建立一份消息索引副本，专门用于这类查询场景。当然冗余数据要付出存储和同步的代价，需要权衡。

分片热点问题怎么破？有些会话特别活跃，比如群聊里有几千人在同时发言，这个会话对应的分片压力会特别大。解决方案可以是把这些热点会话单独拎出来，放到专用的分片上，或者在应用层做缓存，把热点会话的消息缓存在Redis里，减少数据库压力。

扩容怎么办？分片数量一旦确定，后期扩容是很麻烦的事情。常见的扩容方式是一致性哈希，但实现起来复杂度较高。我建议在初始设计时就把扩容考虑进去，分片数量尽量选2的幂次方，这样扩容时只需要迁移一半的数据。比如从8个库扩展到16个库，只需要把每个库里的数据迁移一半到新库即可。

写在最后

分库分表这件事，说难不难，说简单也不简单。简单之处在于技术方案相对成熟，市面上有大量开源和商用的中间件可以参考；难点在于业务场景的千变万化，没有放之四海而皆准的最佳实践。

我见过很多团队一上来就追求完美的架构设计，结果方案做了半年还没落地。其实我觉得更重要的是先解决问题，再逐步优化。先用相对简单的方案把系统稳住，然后再根据实际运行中发现的问题慢慢迭代，比一开始追求大而全的方案要务实得多。

实时通讯这个赛道竞争激烈，系统稳定性就是产品竞争力。希望这篇文章能给正在面临类似挑战的朋友一点启发。如果你有更多具体的问题，欢迎一起交流探讨。