一、 引言
工作中，随着数据库表数据量的增大，我们会发现，对表数据的读写操作会变得越来越慢，有时候查询一条数据会耗费几十秒或几分钟才查出结果，甚至多点击几次查询还会出现宕机。
这个时候，我们可能首先会想到通过对表结构、业务代码、索引、SQL语句等方面进行优化，以此来提高读写操作响应速度。然而，对于表数据量相对较大的情况，我们发现优化效果有限，并未达到预期效果。
此时，我们可以考虑是否可以通冷热分离来提升读写、查询效率。
二、 什么是冷热分离？
为了更好的理解冷热分离的概念，我们先了解下什么是热数据，什么是冷数据。
热数据
热数据指的是需要即时对用户进行分发的数据，即从数据源抓取之后经过数据处理，需要即时存储到可快速分发的存储介质供API或直接面向用户的系统使用。
热数据需要重点保障服务质量和稳定性，为了保证数据的时效性，在数据处理上也是优先级高的数据。
冷数据
冷数据指的是不需要即时发给用户的数据。
这些数不会原样分发给用户，它们需要经过长期的积累，使我们可以从中得到基于此更高层次的分析。
冷热分离
冷热分离指的是在处理数据时将数据库分为冷库和热库，冷库指用于存放走到了终态的数据（冷数据）的数据库，热库用于存放还需要修改的数据（热数据）的数据库。
三、 什么情况下使用冷热分离？
从冷热分离的定义我们可以知道当业务需求涉及到冷热数据，表数据量增长速度快或数据量较大时， 我们就该考虑是否使用冷热分离解决方案了。比如：
1）数据走到终态后，只有读没有写的需求。
2）用户能够接受新旧数据分开实现业务，比如查询新旧数据的时候分开操作。
四、 冷热分离实现思路
4.1 如何判断一个数据到底是冷数据还是热数据？
一个数据是冷数据还是热数据，需要根据实际的业务需求来制定判定条件。满足热数据条件的归为热数据，满足冷数据条件的归为冷数据。
判定条件可以是表里的1个字段或多个字段组合的方式组成。
时间、状态等都是比较适合用作判定条件的字段。
比如，我们管理一个订单系统，针对订单主表，我们可以使用下面两种方式作为冷热数据的界定：
- 方式1：使用“下单时间”字段作为判定条件，3个月内的订单数据作为热数据，3个月前的订单数据作为冷数据。
- 方式2：使用“完结状态”字段作为判定条件，未完结的订单作为热数据，已完结的订单作为冷数据。
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：
1）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；
2）不会同时存在读冷/热数据的需求。
4.2 如何触发冷热数据分离？
一般来说，冷热数据分离的触发实现有3种方式：业务层代码实现、binlog实现、定时扫描数据库实现。
（一）业务层代码实现
在代码中实现，当有对数据进行写操作时，触发冷热分离。
建议使用场景：业务代码比较简单，并且不按照时间区分冷热数据时使用。
（二）binlog实现
监听数据库变更日志binlog的方式来触发。
建议使用场景：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。
实际使用binlog方式实现过程中，我们可能会遇到以下问题：
问题描述：
定时任务删除数据时，也会产生binlog，如何区别数据的删除是定时任务产生的，还是正常的业务？
解决方案：
我们可以通过设置binlog的session级别，也就是在此session中操作的语句，并不会产生binlog。
set session sql_log_bin=0;//optset session sql_log_bin=1;
我们在定时任务执行时，先关闭binlog，然后，执行删除语句，然后，重新恢复binlog。这些删除的数据，就不会通过canal同步到冷库中了。
（三）定时扫描数据库实现
通过定时扫描数据库的方式来触发。
建议使用场景：在按照时间区分冷热数据时使用。
3种触发方式的优缺点比较
4.3 如何实现冷热数据分离？
冷热数据分离示意图如下：
上述分离逻辑看起来比较简单，不过在实际方案实施的时候，我们需要考虑以下情况：
（1）一致性：同时修改多个数据库，如何保证数据的一致性？
情形描述：一致性要求指的是，当分离过程中如何保证任何一步出错后数据还是一致的。
解决方法：保证每一步都可以重试，并且操作都有幂等性。
具体逻辑分4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即可）
- 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。
（2）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？
情形描述：定时扫描的逻辑需要考虑数据量问题。
解决方法：在搬数据的地方增加批量逻辑。
如：假设我们每次可以搬50条数据
a. 在热数据库中给要搬的数据加个标识：ColdFlag=WaittingForMove；
b. 找出前 50 条待搬的数据（ColdFlag=WaittingForMove）；
c. 在冷数据库中保存一份数据；
d. 从热数据库中删除对应的数据；
e. 循环执行 b。
（3）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？
情形描述：数据量过大，以致单线程无法处理时，我们使用多线程需要考虑哪些问题。
step1：如何启动多线程？
-
方式1：采用的是定时器触发逻辑，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。
-
方式2：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。
step2：某线程宣布某个数据正在操作，其他线程不要动（锁）
- 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。
step3：如果出现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，无需处理。
step4：某线程失败退出了，结果锁没释放怎么办（锁超时）？
分两种情况处理：
- 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：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。
- 如果正在处理的线程并未退出，因还在处理数据导致了超时：解决方案为尽量给超时的时间设置成超过处理数据的合理时间，且处理冷热数据的代码里必须保证是幂等性的。
考虑到前面逻辑比较复杂，这里我们特地画了一个分离的流程图，如下图所示：
4.4 如何使用冷热数据？
如何使用冷热数据，需要根据实际业务需求来定。
比如我们要查询未完结订单，这个时候使用的就是热库中的数据。
需要注意的是：
在判断数据是冷数据还是热数据时，必须确保用户不允许同时有读冷热数据的需求。
五、 冷热分离整体方案及不足
5.1 冷热分离整体方案
5.2 冷热分离解决方案的不足
冷热分离确实可以在某种程度上解决写读写数据慢的问题，但是仍然存在诸多不足。具体表现有：
1）用户查询冷数据速度依旧很慢。
2）由于冷数据多到一定程度，业务就无法再修改冷数据，因为数据量太大系统承受不住。