冷热分离就是在处理数据时将数据库分成冷库和热库 2 个库，冷库指存放那些走到了终态的数据的数据库，热库指存放还需要修改的数据的数据库。

假设你的业务需求出现了如下情况，就可以考虑使用冷热分离的解决方案：

数据走到终态后，只有读没有写的需求，比如订单完结状态；
用户能接受新旧数据分开查询，比如有些电商网站默认只让查询 3 个月内的订单，如果你要查询 3 个月前的订单，还需要访问另外的单独页面。

在实际操作过程中，冷热分离整体实现思路如下：

如何判断一个数据到底是冷数据还是热数据？
如何触发冷热数据分离？
如何实现冷热数据分离？
如何使用冷热数据？

1. 判断一个数据到底是冷数据还是热数据

一般而言，在判断一个数据到底是冷数据还是热数据时，我们主要采用主表里的 1 个或多个字段组合的方式作为区分标识。其中，这个字段可以是时间维度，比如“下单时间”这个字段，我们可以把 3 个月前的订单数据当作冷数据，3 个月内的当作热数据。

当然，这个字段也可以是状态维度，比如根据“订单状态”字段来区分，已完结的订单当作冷数据，未完结的订单当作热数据。

我们还可以采用组合字段的方式来区分，比如我们把下单时间 > 3 个月且状态为“已完结”的订单标识为冷数据，其他的当作热数据。

而在实际工作中，最终究竟使用哪种字段来判断，还是需要根据你的实际业务来定。

关于判断冷热数据的逻辑，这里还有 2 个注意要点必须说明：

如果一个数据被标识为冷数据，业务代码不会再对它进行写操作；
不会同时存在读冷/热数据的需求。

2. 如何触发冷热数据分离

了解了冷热数据的判断逻辑后，我们就要开始考虑如何触发冷热数据分离了。一般来说，冷热数据分离的触发逻辑分 3 种。

直接修改业务代码，每次修改数据时触发冷热分离（比如每次更新了订单的状态，就去触发这个逻辑）。
如果不想修改原来的业务代码，可通过监听数据库变更日志 binlog 的方式来触发
通过定时扫描数据库的方式来触发

	直接修改业务代码	binlog	定时扫描
优点	1. 代码灵活可控；2.保证实时性	1.与业务代码解构；2.可以做到低延时	1.与业务代码解构；2.可以覆盖根据时间区分冷热数据的场景
缺点	1. 不能按照时间区分冷热，当数据变为冷数据，期间可能没有进行任何操作；2.需要修改所有数据写操作的业务代码	1.不能按照时间区分冷热，当数据变为冷数据，期间可能没有进行任何操作；2.需要考虑数据并发操作的问题，即业务代码与冷热变更代码同时操作同一数据	1.不能做到实时性

根据以上表格内容对比，我们可以得出每种触发逻辑的建议场景。

修改写操作的业务代码：建议在业务代码比较简单，并且不按照时间区分冷热数据时使用。
数据库变更日志：建议在业务代码比较复杂，不敢随意变更，并且不按照时间区分冷热数据时使用。
定时扫描数据库：建议在按照时间区分冷热数据时使用。

3. 如何分离冷热数据

分离冷热数据的基本逻辑如下：

判断数据是冷是热；
将要分离的数据插入冷数据库中；
再从热数据库中删除分离的数据。

这个逻辑看起来简单，而实际做方案时，以下 3 点我们都得考虑在内

一致性：同时修改多个数据库，如何保证数据的一致性？

这里提到的一致性要求，指我们如何保证任何一步出错后数据还是一致的，解决方案为只要保证每一步都可以重试且操作都有幂等性就行，具体逻辑分为四步。

在热数据库中，给要搬的数据加个标识： ColdFlag=WaittingForMove。（实际处理中标识字段的值用数字就可以，这里是为了方便理解。）
找出所有待搬的数据（ColdFlag=WaittingForMove）：这步是为了确保前面有些线程因为部分原因失败，出现有些待搬的数据没有搬的情况。
在冷数据库中保存一份数据，但在保存逻辑中需加个判断以此保证幂等性（这里需要用事务包围起来），通俗点说就是假如我们保存的数据在冷数据库已经存在了，也要确保这个逻辑可以继续进行。
从热数据库中删除对应的数据

数据量：假设数据量大，一次性处理不完，该怎么办？是否需要使用批量处理？

前面讲了 3 种冷热分离的触发逻辑，前 2 种基本不会出现数据量大的问题，因为每次只需要操作那一瞬间变更的数据，但如果采用定时扫描的逻辑就需要考虑数据量这个问题了。

这个实现逻辑也很简单，在搬数据的地方我们加个批量逻辑就可以了。为方便理解，我们来看一个示例。

假设我们每次可以搬 50 条数据：

在热数据库中给要搬的数据加个标识：ColdFlag=WaittingForMove；
找出前 50 条待搬的数据（ColdFlag=WaittingForMove）；
在冷数据库中保存一份数据；
从热数据库中删除对应的数据；
循环执行 2。

并发性：假设数据量大到要分到多个地方并行处理，该怎么办？

在定时搬运冷热数据的场景里（比如每天），假设每天处理的数据量大到连单线程批量处理都来不及，我们该怎么办？这时我们就可以开多个线程并发处理了。

当多线程同时搬运冷热数据，我们需要考虑如下实现逻辑。

第 1 步：如何启动多线程？

因为我们采用的是定时器触发逻辑，这种触发逻辑性价比最高的方式是设置多个定时器，并让每个定时器之间的间隔短一些，然后每次定时启动一个线程就开始搬运数据。

还有一个比较合适的方式是自建一个线程池，然后定时触发后面的操作：先计算待搬动的热数据的数量，再计算要同时启动的线程数，如果大于线程池的数量就取线程池的线程数，假设这个数量为 N，最后循环 N 次启动线程池的线程搬运冷热数据。

第 2 步：某线程宣布某个数据正在操作，其他线程不要动（锁）。

关于这个逻辑，我们需要考虑 3 个特性。

获取锁的原子性：当一个线程发现某个待处理的数据没有加锁，然后给它加锁，这 2 步操作必须是原子性的，即要么一起成功，要么一起失败。实际操作为先在表中加上 LockThread 和 LockTime 两个字段，然后通过一条 SQL 语句找出待迁移的未加锁或锁超时的数据，再更新 LockThread=当前线程，LockTime=当前时间，最后利用 MySQL 的更新锁机制实现原子性。
获取锁必须与开始处理保证一致性：当前线程开始处理这条数据时，需要再次检查下操作的数据是否由当前线程锁定成功，实际操作为再次查询一下 LockThread= 当前线程的数据，再处理查询出来的数据。
释放锁必须与处理完成保证一致性：当前线程处理完数据后，必须保证锁释放出去。

第 3 步：某线程正常处理完后，数据不在热库，直接跑到了冷库，这是正常的逻辑，倒没有什么特别需要注意的点。

第 4 步：某线程失败退出了，结果锁没释放怎么办（锁超时）？

如果锁定这个数据的线程异常退出了且来不及释放锁，导致其他线程无法处理这个数据，此时该怎么办？解决方案为给锁设置一个超时时间，如果锁超时了还未释放，其他线程可正常处理该数据。

4. 如何使用冷热数据？

在功能设计的查询界面上，一般都会有一个选项供我们选择需要查询冷数据还是热数据，如果界面上没有提供，我们可以直接在业务代码里区分。（说明：在判断是冷数据还是热数据时，我们必须确保用户不允许有同时读冷热数据的需求。）

5. 冷热分离的不足

不得不说，冷热分离解决方案确实能解决写操作慢和热数据慢的问题，但仍然存在诸多不足。

不足一：用户查询冷数据速度依旧很慢，如果查询冷数据的用户比例很低，比如只有 1%，那么这个方案就没问题。

不足二：业务无法再修改冷数据，因为冷数据多到一定程度时，系统承受不住。（这点可以通过冷库再分库来解决）

6. 参考资料

《软件架构场景实战 22 讲》

分离（3）- 冷热分离

最后更新：2020-05-12