标签：条件 热点 ddl 配置 一般来说 常见 用户 自动 atlas
分库分表是高并发高可用系统的一个重要的点，互联网公司面试常常会问道。
为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面应该如何设计）？
首先要清楚，分库和分表是两回事，是两个独立的概念。分库和分表都是为了防止数据库服务因为同一时间的访问量（增删查改）过大导致宕机而设计的一种应对策略。
为什么要分库
按一般的经验来说，一个单库最多支持并发量到2000，且最好保持在1000。如果有20000并发量的需求，这时就需要扩容了，可以将一个库的数据拆分到多个库中，访问的时候根据一定条件访问单库，缓解单库的性能压力。
为什么要分表
分表也是一样的，如果单表的数据量太大，就会影响SQL语句的执行性能。分表就是按照一定的策略将单表的数据拆分到多个表中，查询的时候也按照一定的策略去查询对应的表，这样就将一次查询的数据范围缩小了。比如按照用户id来分表，将一个用户的数据就放在一个表中，crud先通过用户id找到那个表在进行操作就可以了。这样就把每个表的数据量控制在一定范围内，提升SQL语句的执行性能。
用过哪些分库分表的中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？
分库分表常见的中间件有：cobar、TDDL、atlas、sharding-jdbc和mycat等。
cobar
cobar是阿里的b2b团队开发和开源的，属于proxy层方案，介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过JDBC驱动访问cobar集群，cobar根据SQL和分库规则对SQL做分解，然后分发到MySQL集群不同的数据库实例上执行。cobar并不支持读写分离、存储过程、跨库join和分页等操作。早些年还可以用，但是最近几年都没更新了，基本没啥人用，算是淘汰了。
TDDL
TDDL是淘宝团队开发的，属于client层方案。支持基本的crud语法和读写分离，但是并不支持join、多表查询等语法。目前使用的也不多，因为使用还需要依赖淘宝的diamond配置管理系统。
atlas
atlas是360开源的，属于proxy层方案。以前是有一些公司再用的，但是社区最新的维护都在5年前了，现在用的公司也基本没有了。
sharding-jdbc
sharding-jdbc是当当开源的，属于client层方案。这个中间件对SQL语法的支持比较多，没有太多限制。2.0版本也开始支持分库分表、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）。目前社区也还一直在开发和维护，算是比较活跃，是一个现在也可以选择的方案。
mycat
mycat是基于cobar改造的，属于proxy层方案。其支持的功能十分完善，是目前非常火的一个数据库中间件。社区很活跃，不断在更新。相比于sharding-jdbc来说，年轻一些，经历的锤炼也少一些。
总结
综上所述，现在建议考量使用的就是sharding-jdbc和mycat。
sharding-jdbc这种client层的优点在于不用部署，因此运维成本也就比较低。同时因为不需要代理层的二次转发请求，性能很高。但是如果遇到升级的话，需要各个系统都重新升级版本再发布，因为各个系统都需要耦合sharding-jdbc的依赖。
mycat这种proxy方案的缺点在于需要部署，因此运维成本也就比较高。但是优点在于其对于各个项目是透明（解耦）的，如果要升级的话只需要在中间件处理就行了。
通常来说，这两个方案都是可以选用的。但是建议中小型公司选用sharding-jdbc比较好，因为client层方案轻便，维护成本低；建议中大型公司选用mycat比较好，因为proxy层方案可以应对多个系统和项目大量使用，虽然维护成本相对来说会较高，但是中大型公司还缺这点人力吗。
具体如何对数据库进行垂直拆分或水平拆分？
水平拆分的概念
水平拆分的意思，就是把一个表的数据拆分到多个库的多个表里面去。这里面的每个库的表结构都是一样的，只不过是表中存放的数据不一样，每个库表的数据汇总起来就是全部数据。水平拆分的意义在于将数据均匀地存放在各个库表里，依靠多个库来杠更高的并发，而且还能借助多个库的存储容量来进行扩容。
垂直拆分的概念
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多个库上面去，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面去，然后将较多的访问频率很低的字段放到另外一个表里面去。因为数据库是有缓存的，你访问频率高的行字段越少，就可以在缓存里面缓存更多的行，性能也就越好。这个一般在表层面做的较多一些。
水平拆分和垂直拆分的场景
所谓表层面的拆分，就是分表。具体就是将一个表拆分为N个表，让每个表的数据量控制在一定的范围内，保证SQL的性能。否则，单表的数据量越大，SQL的性能也就越差，一般是200万行左右，不要太多。如果你的SQL越复杂，就尽量让单表的行数越少。
无论是分库还是分表，主流的数据库中间件都是可以支持的。这些中间件可以在你分库分表之后，根据指定的某个字段值自动路由到对应的库和对应的表上面。这时就只要考虑项目如何分库分表就行了。一般来说，垂直拆分，可以在表层面做，即对一些字段特别多的表做一下拆分；水平拆分的话，可能是因为并发承载不了或容量承载不了，也就可以按某个字段去分布到不同的库表里面去。
分库分表的两个方案
这里说一下两种分库分表的方案和它们的优缺点。
1.按照range来分。比如说按照时间范围来分库分表，每个库表中存放的都是连续时间范围的数据。但是这种方式一般很少用，因为很容易会产生热点问题，大量的流量都打在最新的数据上了。这种方案的优点在于扩容的时候非常简单，比如只要预备好每个月都准备一个库就可以了，到了下一个新的月份自动将数据写入新的库。缺点则是，如果大部分请求都是访问最新的数据，那么在这里，分库分表的设计目的就只是简单的扩容，而不是为了应对高并发了。
2.按照hash分发。按照某个字段的hash值均匀分散，这个较为常用。优点在于可以平均分配每个库表的数据量和请求压力；缺点在于扩容比较麻烦，因为会存在一个数据迁移的过程，即之前的数据需要重新计算hash值并重新分配到不同的库表中。
"一个人最幸福的时刻，就是找对了人。TA会包容你的不足，并爱着你的一切。"
标签：条件 热点 ddl 配置 一般来说 常见 用户 自动 atlas
原文地址：https://www.cnblogs.com/yanggb/p/11214339.html
