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）。

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 。

第二种： 网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库 。

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。

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 。

二、分库分表

1. 水平分库

• 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。

• 结果：

• 每个 库 的 结构 都一样；

• 每个 库 的 数据 都不一样，没有交集；

• 所有 库 的 并集 是全量数据；

• 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。

• 分析： 库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

2. 水平分表

• 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。

• 结果：

• 每个 表 的 结构 都一样；

• 每个 表 的 数据 都不一样，没有交集；

• 所有 表 的 并集 是全量数据；

• 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。

• 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。

3. 垂直分库

• 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。

• 结果：

• 每个 库 的 结构 都不一样；

• 每个 库 的 数据 也不一样，没有交集；

• 所有 库 的 并集 是全量数据；

• 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。

• 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。

4. 垂直分表

• 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。

• 结果：

• 每个 表 的 结构 都不一样；

• 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；

• 所有 表 的 并集 是全量数据；

• 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。

• 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。

三、分库分表工具

• sharding-sphere： jar，前身是sharding-jdbc；

• TDDL： jar，Taobao Distribute Data Layer；

• Mycat： 中间件。

注： 工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。

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）。

五、分库分表问题

1. 非partition key的查询问题 （水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

• 端上 除了partition key只有一个非partition key作为条件查询

• 映射法
  

• 基因法
  

  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，2 ³ =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 。

• 端上 除了partition key不止一个非partition key作为条件查询

• 映射法
  

• 冗余法
  

  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？

• 后台 除了partition key还有各种非partition key组合条件查询

• NoSQL法
  

• 冗余法
  

2. 非partition key跨库跨表分页查询问题 （水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

注： 用 NoSQL法 解决（ES等）。

3. 扩容问题 （水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

• 水平扩容库（升级从库法）