資料庫瓶頸
不管是IO瓶頸還是CPU瓶頸，最終都會導致資料庫的活躍連接數增加，進而逼近甚至達到資料庫可承載的活躍連接數的閾值，在業務service來看，
就是可用資料庫連接少甚至無連接可用，接下來就可以想象了（并發量、吞吐量、崩潰），
IO瓶頸
第一種：磁盤讀IO瓶頸，熱點資料太多，資料庫快取放不下，每次查詢會產生大量的IO，降低查詢速度->分庫和垂直分表
第二種：網路IO瓶頸，請求的資料太多，網路帶寬不夠 ->分庫
CPU瓶頸
第一種：SQl問題：如SQL中包含join,group by, order by，非索引欄位條件查詢等，增加CPU運算的操作->SQL優化，建立合適的索引，在業務Service層進行業務計算，
第二種：單表資料量太大，查詢時掃描的行太多，SQl效率低，增加CPU運算的操作，->水平分表，
水平分庫
1、概念：以欄位為依據，按照一定策略（hash、range等），將一個庫中的資料拆分到多個庫中，
2、結果：
每個庫的結構都一樣
每個庫中的資料不一樣，沒有交集
所有庫的資料并集是全量資料
3、場景：系統絕對并發量上來了，分表難以根本上解決問題，并且還沒有明顯的業務歸屬來垂直分庫的情況下，
4、分析：庫多了，io和cpu的壓力自然可以成倍緩解
水平分表
1、概念：以欄位為依據，按照一定策略（hash、range等），講一個表中的資料拆分到多個表中，
2、結果：
每個表的結構都一樣
每個表的資料不一樣，沒有交集，所有表的并集是全量資料，
3、場景：系統絕對并發量沒有上來，只是單表的資料量太多，影響了SQL效率，加重了CPU負擔，以至于成為瓶頸，可以考慮水平分表，
4、分析：單表的資料量少了，單次執行SQL執行效率高了，自然減輕了CPU的負擔，
垂直分庫
1、概念：以表為依據，按照業務歸屬不同，將不同的表拆分到不同的庫中，
2、結果：
每個庫的結構都不一樣
每個庫的資料也不一樣，沒有交集
所有庫的并集是全量資料
3、場景：系統絕對并發量上來了，并且可以抽象出單獨的業務模塊的情況下，
4、分析：到這一步，基本上就可以服務化了，例如：隨著業務的發展，一些公用的配置表、字典表等越來越多，這時可以將這些表拆到單獨的庫中，甚至可以服務化，再者，隨著業務的發展范訓出了一套業務模式，這時可以將相關的表拆到單獨的庫中，甚至可以服務化，
垂直分表
1、概念：以欄位為依據，按照欄位的活躍性，將表中欄位拆到不同的表中（主表和擴展表），
2、結果：
每個表的結構不一樣，
每個表的資料也不一樣，一般來說，每個表的欄位至少有一列交集，一般是主鍵，用于關聯資料，
所有表的并集是全量資料，
3、場景：系統絕對并發量并沒有上來，表的記錄并不多，但是欄位多，并且熱點資料和非熱點資料在一起，單行資料所需的存盤空間較大，以至于資料庫快取的資料行減少，查詢時回去讀磁盤資料產生大量隨機讀IO，產生IO瓶頸，
4、分析：可以用串列頁和詳情頁來幫助理解，垂直分表的拆分原則是將熱點資料（可能經常會查詢的資料）放在一起作為主表，非熱點資料放在一起作為擴展表，這樣更多的熱點資料就能被快取下來，進而減少了隨機讀IO，拆了之后，要想獲取全部資料就需要關聯兩個表來取資料，
但記住千萬別用join，因為Join不僅會增加CPU負擔并且會將兩個表耦合在一起（必須在一個資料庫實體上），關聯資料應該在service層進行，分別獲取主表和擴展表的資料，然后用關聯欄位關聯得到全部資料，
分庫分表工具
sharding-jdbc（當當）
TSharding（蘑菇街）
Atlas（奇虎360）
Cobar（阿里巴巴）
MyCAT（基于Cobar）
Oceanus（58同城）
Vitess（谷歌） 各種工具的利弊自查
分庫分表帶來的問題
分庫分表能有效緩解單機和單表帶來的性能瓶頸和壓力，突破網路IO、硬體資源、連接數的瓶頸，同時也帶來一些問題，下面將描述這些問題和解決思路，
事務一致性問題
分布式事務
當更新內容同時存在于不同庫找那個，不可避免會帶來跨庫事務問題，跨分片事務也是分布式事務，沒有簡單的方案，一般可使用“XA協議”和“兩階段提交”處理，
分布式事務能最大限度保證了資料庫操作的原子性，但在提交事務時需要協調多個節點，推后了提交事務的時間點，延長了事務的執行時間，導致事務在訪問共享資源時發生沖突或死鎖的概率增高，隨著資料庫節點的增多，這種趨勢會越來越嚴重，從而成為系統在資料庫層面上水平擴展的枷鎖，
最終一致性
對于那些性能要求很高，但對一致性要求不高的系統，往往不苛求系統的實時一致性，只要在允許的時間段內達到最終一致性即可，可采用事務補償的方式，與事務在執行中發生錯誤立刻回滾的方式不同，事務補償是一種事后檢查補救的措施，一些常見的實作方法有：對資料進行對賬檢查，基于日志進行對比，定期同標準資料來源進行同步等，
跨節點關聯查詢join問題
切分之前，系統中很多串列和詳情表的資料可以通過join來完成，但是切分之后，資料可能分布在不同的節點上，此時join帶來的問題就比較麻煩了，考慮到性能，盡量避免使用Join查詢，解決的一些方法：
全域表
全域表，也可看做“資料字典表”，就是系統中所有模塊都可能依賴的一些表，為了避免庫join查詢，可以將這類表在每個資料庫中都保存一份，這些資料通常很少修改，所以不必擔心一致性的問題，
欄位冗余
一種典型的反范式設計，利用空間換時間，為了性能而避免join查詢，例如，訂單表在保存userId的時候，也將userName也冗余的保存一份，這樣查詢訂單詳情順表就可以查到用戶名userName，就不用查詢買家user表了，但這種方法適用場景也有限，比較適用依賴欄位比較少的情況，而冗余欄位的一致性也較難保證，
資料組裝
在系統service業務層面，分兩次查詢，第一次查詢的結果集找出關聯的資料id，然后根據id發起器二次請求得到關聯資料，最后將獲得的結果進行欄位組裝，這是比較常用的方法，
ER分片
關系型資料庫中，如果已經確定了表之間的關聯關系（如訂單表和訂單詳情表），并且將那些存在關聯關系的表記錄存放在同一個分片上，那么就能較好地避免跨分片join的問題，可以在一個分片內進行join，在1:1或1：n的情況下，通常按照主表的ID進行主鍵切分，
跨節點分頁、排序、函式問題
跨節點多庫進行查詢時，會出現limit分頁、order by排序等問題，分頁需要按照指定欄位進行排序，當排序欄位就是分頁欄位時，通過分片規則就比較容易定位到指定的分片；當排序欄位非分片欄位時，就變得比較復雜.
需要先在不同的分片節點中將資料進行排序并回傳，然后將不同分片回傳的結果集進行匯總和再次排序，最侄訓傳給用戶 如下圖：
上圖只是取第一頁的資料，對性能影響還不是很大，但是如果取得頁數很大，情況就變得復雜的多，因為各分片節點中的資料可能是隨機的，為了排序的準確性，需要將所有節點的前N頁資料都排序好做合并，最后再進行整體排序，這樣的操作很耗費CPU和記憶體資源，所以頁數越大，系統性能就會越差，
在使用Max、Min、Sum、Count之類的函式進行計算的時候，也需要先在每個分片上執行相應的函式，然后將各個分片的結果集進行匯總再次計算，
全域主鍵避重問題
在分庫分表環境中，由于表中資料同時存在不同資料庫中，主鍵值平時使用的自增長將無用武之地，某個磁區資料庫自生成ID無法保證全域唯一，因此需要單獨設計全域主鍵，避免跨庫主鍵重復問題，這里有一些策略：
UUID
UUID標準形式是32個16進制數字，分為5段，形式是8-4-4-4-12的36個字符，
UUID是最簡單的方案，本地生成，性能高，沒有網路耗時，但是缺點明顯，占用存盤空間多，另外作為主鍵建立索引和基于索引進行查詢都存在性能問題，尤其是InnoDb引擎下，UUID的無序性會導致索引位置頻繁變動，導致分頁，
結合資料庫維護主鍵ID表
在資料庫中建立sequence表：
CREATE TABLE `sequence` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL auto_increment,
`stub` char(1) NOT NULL default '',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `stub` (`stub`)
) ENGINE=MyISAM;
stub欄位設定為唯一索引，同一stub值在sequence表中只有一條記錄，可以同時為多張表生辰全域ID，使用MyISAM引擎而不是InnoDb，已獲得更高的性能，MyISAM使用的是表鎖，對表的讀寫是串行的，所以不用擔心并發時兩次讀取同一個ID，當需要全域唯一的ID時，執行：
REPLACE INTO sequence (stub) VALUES ('a');
SELECT 1561439;
此方案較為簡單，但缺點較為明顯：存在單點問題，強依賴DB，當DB例外時，整個系統不可用，配置主從可以增加可用性，另外性能瓶頸限制在單臺Mysql的讀寫性能，
另有一種主鍵生成策略，類似sequence表方案，更好的解決了單點和性能瓶頸問題，這一方案的整體思想是：建立2個以上的全域ID生成的服務器，每個服務器上只部署一個資料庫，每個庫有一張sequence表用于記錄當前全域ID，
表中增長的步長是庫的數量，起始值依次錯開，這樣就能將ID的生成散列到各個資料庫上
這種方案將生成ID的壓力均勻分布在兩臺機器上，同時提供了系統容錯，第一臺出現了錯誤，可以自動切換到第二臺獲取ID，但有幾個缺點：系統添加機器，水平擴展較復雜；每次獲取ID都要讀取一次DB，DB的壓力還是很大，只能通過堆機器來提升性能，
Snowflake分布式自增ID演算法
Twitter的snowfalke演算法解決了分布式系統生成全域ID的需求，生成64位Long型數字，組成部分：
第一位未使用
接下來的41位是毫秒級時間，41位的長度可以表示69年的時間
5位datacenterId,5位workerId，10位長度最多支持部署1024個節點
最后12位是毫秒內計數，12位的計數順序號支持每個節點每毫秒產生4096個ID序列，
資料遷移、擴容問題
當業務高速發展、面臨性能和存盤瓶頸時，才會考慮分片設計，此時就不可避免的需要考慮歷史資料的遷移問題，一般做法是先讀出歷史資料，然后按照指定的分片規則再將資料寫入到各分片節點中，此外還需要根據當前的資料量個QPS，以及業務發展速度，進行容量規劃，推算出大概需要多少分片（一般建議單個分片的單表資料量不超過1000W），
什么時候考慮分庫分表
能不分就不分
并不是所有表都需要切分，主要還是看資料的增長速度，切分后在某種程度上提升了業務的復雜程度，不到萬不得已不要輕易使用分庫分表這個“大招”，避免“過度設計”和“過早優化”，分庫分表之前，先盡力做力所能及的優化：升級硬體、升級網路、讀寫分離、索引優化等，當資料量達到單表瓶頸后，在考慮分庫分表，
資料量過大，正常運維影響業務訪問
這里的運維是指：對資料庫備份，如果單表太大，備份時需要大量的磁盤IO和網路IO，對一個很大的表做DDL，MYSQL會鎖住整個表，這個時間會很長，這段時間業務不能訪問此表，影響很大，
大表經常訪問和更新，就更有可能出現鎖等待，
隨著業務發展，需要對某些欄位垂直拆分
這里就不舉例了，在實際業務中都可能會碰到，有些不經常訪問或者更新頻率低的欄位應該從大表中分離出去，
資料量快速增長
隨著業務的快速發展，單表中的資料量會持續增長，當性能接近瓶頸時，就需要考慮水平切分，做分庫分表了
來源：https://juejin.im/post/6844903992909103117
總結了一些2020年的面試題，這份面試題的包含的模塊分為19個模塊，分別是： Java基礎、容器、多執行緒、反射、物件拷貝、JavaWeb例外、網路、設計模式、Spring/SpringMVC、SpringBoot/SpringCloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM，獲取資料：關注公眾號：【有故事的程式員】，獲取學習資料，
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標籤：Java
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