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 ->，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，增加CPU运算的操作 -> 水平分表。

二、分库分表

1、水平分库

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。

2、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；

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。

4、分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

2、水平分表

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。

2、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；

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。

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。

3、垂直分库

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。

2、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；

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。

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。

4、垂直分表

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。

2、结果：

2.1、每个表的结构都不一样；

2.2、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；

2.3、所有表的并集是全量数据；

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。

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。

三、分库分表工具

1、sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；

2、TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；

3、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

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。

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。

3、只要能满足需求，拆分规则越简单越好。