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分库分表

水平拆分的意思，就是把一个表的数据给弄到多个库的多个表里去，但是每个库的表结构都一样，只不过每个库表放的数据是不同的，所有库表的数据加起来就是全部数据。水平拆分的意义，就是将数据均匀放更多的库里，然后由多个库来扛更高的并发，还有就是用多个库的存储容量来进行扩容。

垂直拆分的意思，就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样，每个库表都包含部分字段。一般来说，会将较少的访问频率很高的字段放到一个表里去，然后将较多的访问频率很低的字段放到另外一个表里去。因为数据库是有缓存的，你访问频率高的行字段越少，就可以在缓存里缓存更多的行，性能就越好。这个一般在表层面做的较多一些。

表层面的拆分，就是分表，将一个表变成 N 个表，就是让每个表的数据量控制在一定范围内，保证 SQL 的性能。否则单表数据量越大，SQL 性能就越差。一般是 200 万行左右，不要太多，但是也得看具体你怎么操作，也可能是 500 万，或者是 100 万。你的SQL越复杂，就最好让单表行数越少。

两种分库分表的方式：

• 一种是按照 range来分，就是每个库一段连续的数据，这个一般是按比如时间范围来的，但是这种一般较少用，因为很容易产生热点问题，大量的流量都打在最新的数据上了。
• 或者是按照某个字段 hash 一下均匀分散，这个较为常用。

range 来分，好处在于说，扩容的时候很简单，因为你只要预备好，给每个月都准备一个库就可以了，到了一个新的月份的时候，自然而然，就会写新的库了；缺点，但是一部分的请求， 都是访问最新的数据。实际生产用range，要看场景。

hash 分发，好处在于说，可以平均分配每个库的数据量和请求压力；坏处在于说扩容起来比较麻烦，会有一个数据迁移的过程，之前的数据需要重新计算 hash 值重新分配到不同的库或表。

Sharding-jdbc

当当开源的，属于 client 层方案，目前已经更名为 ShardingSphere （后面所提到的 Sharding-jdbc ，等同于 ShardingSphere ）。确实之前用的还比较多一些，因为 SQL 语法支持也比较多，没有太多限制，而且截止2019.4，已经推出到了 4.0.0-RC1 版本，支持分库 分表、读写分离、分布式 id 生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC 事务）。而且确实之前使用的公司会比较多一些（这个在官方有登记使用的公司，可以看到从 2017 年一直到现在，是有不少公司在用的），目前社区也还一直在开发和维护，还算是比较活跃，个人认为算是一个现在也可以选择的方案。

Mycat

基于 Cobar 改造的，属于 proxy 层方案，支持的功能非常完善，而且目前应该是非常火的而且不断流行的数据库中间件，社区很活跃，也有一些公司开始在用了。但是确实相对于 Sharding jdbc 来说，年轻一些，经历的锤炼少一些。

Sharding-jdbc 这种 client 层方案的优点在于不用部署，运维成本低，不需要代理层的二次转发请求，性能很高，但是如果遇到升级啥的需要各个系统都重新升级版本再发布，各个系统都需要耦合 Sharding-jdbc 的依赖；

Mycat 这种 proxy 层方案的缺点在于需要部署，自己运维一套中间件，运维成本高，但是好处在于对于各个项目是透明的，如果遇到升级之类的都是自己中间件那里搞就行了。

如何将单库单表的系统给迁移到分库分表

• 停机迁移方案

0 点停机，系统停掉，没有流量写入了，此时老的单库单表数据库静止了。然后你之前得写好一个导数的一次性工具，此时直接跑起来，然后将单库单表的数据哗哗哗读出来，写到分库分表里面去。导数完了之后，就 ok 了，修改系统的数据库连接配置啥的，包括可能代码和 SQL 也许有修改，那你就用最新的代码，然后直接启动连到新的分库分表上去。

• 双写迁移方案

简单来说，就是在线上系统里面，之前所有写库的地方，增删改操作，除了对于库增删改，都加上对新库的增删改，这就是所谓的双写，同时写俩库，老库和新库。 然后系统部署之后，新库数据差太远，用之前说的导数工具，跑起来读老库数据写新库，写的时候要根据 gmt_modified 这类字段判断这条数据最后修改的时间，除非是读出来的数据在新库里没有，或者是比新库的数据新才会写。简单来说，就是不允许用老数据覆盖新数据。

导完一轮之后，有可能数据还是存在不一致，那么就程序自动做一轮校验，比对新老库每个表的每条数据，接着如果有不一样的，就针对那些不一样的，从老库读数据再次写。反复循环， 直到两个库每个表的数据都完全一致为止。 接着当数据完全一致了，就 ok 了，基于仅仅使用分库分表的最新代码，重新部署一次，不就

仅仅基于分库分表在操作了么，还没有几个小时的停机时间，很稳。所以现在基本玩数据迁 移之类的，都是这么干的。

分库分表如何动态进行扩容缩容

分库分表的扩容，第一次分库分表，就一次性给他分个够，32 个库，1024 张表，可能对一部分的中小型互联网公司来说，已经可以支撑好几年了。一个实践是利用 32 * 32 *来分库分表，即分为 32 个库，每个库里一个表分为 32 张表。一共就是 1024 张表。根据某个 id 先根据 32 取模路由到库，再根据 32 取模路由到库里的表。

步骤总结：

1. 设定好几台数据库服务器，每台服务器上几个库，每个库多少个表，推荐是 32 库 * 32 表， 对于大部分公司来说，可能几年都够了。
2. 路由的规则，orderId 模 32 = 库，orderId / 32 模 32 = 表 扩容的时候，申请增加更多的数据库服务器，装好mysql，呈倍数扩容，4 台服务器，扩到 8 台服务器，再到 16 台服务器。
3. 由 dba 负责将原先数据库服务器的库，迁移到新的数据库服务器上去，库迁移是有一些便捷的工具的。
4. 我们这边就是修改一下配置，调整迁移的库所在数据库服务器的地址。
5. 重新发布系统，上线，原先的路由规则变都不改变，直接可以基于 n 倍的数据库服务器的资源，继续进行线上系统的提供服务。

分布式 id

snowflake 算法

snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bit 作为毫秒数，用10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。

• 1 bit：不用，为啥呢？因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成 的 id 都是正数，所以第一个 bit
  统一都是 0。
• 41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1 ，也就是可以标识成这么多个毫秒值，换算成年就是表示69年的时间。
• 10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2的10次方台机器上，也就是1024 台机器。但是 10 bit 里 5个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 32个机房，每个机房里可以代表 2^5 个机器（32台机器）。
• 12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id，12 bit 可以代表的最大正整数是 2^12 - 1 = 4096，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同 id。

mysql读写分离

实际上大部分的互联网公司，一些网站，或者是 app，其实都是读多写少。所以针对这个情况，就是写一个主库，但是主库挂多个从库，然后从多个从库来读，那不就可以支撑更高的读并发压力了吗？

主从复制原理

主库将变更写入binlog日志，然后从库连接到主库之后，从库有一个 IO 线程，将主库的 binlog 日志拷贝到自己本地，写入一个 relay 中继日志中。接着从库中有一个 SQL 线程会从中继日志读取 binlog，然后执行 binlog日志中的内容，也就是在自己本地再次执行一遍 SQL，这样就可以保证自己跟主库的数据是一样的。

这里有一个非常重要的一点，就是从库同步主库数据的过程是串行化的，也就是说主库上并行的操作，在从库上会串行执行。所以这就是一个非常重要的点了，由于从库从主库拷贝日志以及串行执行SQL 的特点，在高并发场景下，从库的数据一定会比主库慢一些，是有延时的。所 以经常出现，刚写入主库的数据可能是读不到的，要过几十毫秒，甚至几百毫秒才能读取到。 而且这里还有另外一个问题，就是如果主库突然宕机，然后恰好数据还没同步到从库，那么有些数据可能在从库上是没有的，有些数据可能就丢失了。

所以 MySQL 实际上在这一块有两个机制，一个是半同步复制，用来解决主库数据丢失问题；一个是并行复制，用来解决主从同步延时问题。

所谓半同步复制，也叫 semi-sync 复制，指的就是主库写入binlog日志之后，就会将强制此时立即将数据同步到从库，从库将日志写入自己本地的 relay log 之后，接着会返回一个ack 给主库，主库接收到至少一个从库的ack 之后才会认为写操作完成了。

所谓并行复制，指的是从库开启多个线程，并行读取 relay log 中不同库的日志，然后并行重放不同库的日志，这是库级别的并行。

一般来说，如果主从延迟较为严重，有以下解决方案：

• 分库，将一个主库拆分为多个主库，每个主库的写并发就减少了几倍，此时主从延迟可以忽略不计。
• 打开 MySQL 支持的并行复制，多个库并行复制。如果说某个库的写入并发就是特别高，单库写并发达到了 2000/s，并行复制还是没意义。
• 重写代码，写代码的同学，要慎重，插入数据时马上查询可能查不到。
• 如果确实是存在必须先插入，马上要求就查询到，然后立马就要反过来执行一些操作，对这个查询设置直连主库。不推荐这种方法，你要是这么搞，读写分离的意义就丧失了。

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