不用找了，大厂在用的分库分表方案，都在这了！

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是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能测试等等内容。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

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来源：cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 一、数据库瓶颈文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 1、IO瓶颈文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 2、CPU瓶颈文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 二、分库分表文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 1、水平分库文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 2、水平分表文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 3、垂直分库文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 4、垂直分表文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 三、分库分表工具文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 四、分库分表步骤文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 五、分库分表问题文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 六、分库分表总结文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 七、分库分表示例文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

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一、数据库瓶颈

不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

1、IO瓶颈

第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表 。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库 。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2、CPU瓶颈

第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表 。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

二、分库分表

1、水平分库

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1. 概念：以字段 为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库 中的数据拆分到多个库 中。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2. 结果：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 每个库 的结构 都一样；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 每个库 的数据 都不一样，没有交集；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 所有库 的并集 是全量数据；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

3. 场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

4. 分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2、水平分表

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1. 概念：以字段 为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个表 中的数据拆分到多个表 中。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2. 结果：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 每个表 的结构 都一样；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 每个表 的数据 都不一样，没有交集；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 所有表 的并集 是全量数据；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

3. 场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

4. 分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

3、垂直分库

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1. 概念：以表 为依据，按照业务归属不同，将不同的表 拆分到不同的库 中。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2. 结果：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 每个库 的结构 都不一样；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 每个库 的数据 也不一样，没有交集；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 所有库 的并集 是全量数据；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

3. 场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

4. 分析：到这一步，基本上就可以服务化了。例如，随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再有，随着业务的发展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

4、垂直分表

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1. 概念：以字段 为依据，按照字段的活跃性，将表 中字段拆到不同的表 （主表和扩展表）中。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2. 结果：文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 每个表 的结构 都不一样；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 每个表 的数据 也不一样，一般来说，每个表的字段 至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 所有表 的并集 是全量数据；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

3. 场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

4. 分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据（可能会冗余经常一起查询的数据）放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起（必须在一个数据库实例上）。关联数据，应该在业务Service层做文章，分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

三、分库分表工具

1. sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2. TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

3. Mycat：中间件。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

注：工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

四、分库分表步骤

根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

五、分库分表问题

1、非partition key的查询问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

1. 端上 除了partition key只有一个非partition key作为条件查询文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 映射法文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 基因法文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

  注：写入时，基因法生成user_id，如图。关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。根据user_name查询时，先通过user_name_code生成函数生成user_name_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法 。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2. 端上 除了partition key不止一个非partition key作为条件查询文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 映射法文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 冗余法文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

  注：按照order_id或buyer_id查询时路由到db_o_buyer库中，按照seller_id查询时路由到db_o_seller库中。感觉有点本末倒置！有其他好的办法吗？改变技术栈呢？文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

3. 后台 除了partition key还有各种非partition key组合条件查询文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• NoSQL法文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

• 冗余法文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2、非partition key跨库跨表分页查询问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

注：用 NoSQL法 解决（ES等）。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

3、扩容问题

基于水平分库分表，拆分策略为常用的hash法。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

1. 水平扩容库（升级从库法）文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

   注：扩容是成倍的。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2. 水平扩容表（双写迁移法）第一步：（同步双写）修改应用配置和代码，加上双写，部署；第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中；第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；第四步：（同步双写）修改应用配置和代码，去掉双写，部署；文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

注：双写 是通用方案。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

六、分库分表总结

1. 分库分表，首先得知道瓶颈在哪里，然后才能合理地拆分（分库还是分表？水平还是垂直？分几个？）。且不可为了分库分表而拆分。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

2. 选key很重要，既要考虑到拆分均匀，也要考虑到非partition key的查询。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

3. 只要能满足需求，拆分规则越简单越好。文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

七、分库分表示例

示例GitHub地址：https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs/tree/master/lab-18文章源自JAVA秀-https://www.javaxiu.com/33664.html

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