阿里二面：为什么要分库分表？

前言

在高并发系统当中，分库分表是必不可少的技术手段之一，同时也是BAT等大厂面试时，经常考的热门考题。

你知道我们为什么要做分库分表吗？

这个问题要从两条线说起：垂直方向 和 水平方向。

1 垂直方向

垂直方向主要针对的是业务，下面聊聊业务的发展跟分库分表有什么关系。

1.1 单库

在系统初期，业务功能相对来说比较简单，系统模块较少。

为了快速满足迭代需求，减少一些不必要的依赖。更重要的是减少系统的复杂度，保证开发速度，我们通常会使用单库来保存数据。

系统初期的数据库架构如下：

此时，使用的数据库方案是：一个数据库包含多张业务表。用户读数据请求和写数据请求，都是操作的同一个数据库。

1.2 分表

系统上线之后，随着业务的发展，不断的添加新功能。导致单表中的字段越来越多，开始变得有点不太好维护了。

一个用户表就包含了几十甚至上百个字段，管理起来有点混乱。

这时候该怎么办呢？

答：分表。

将用户表拆分为：用户基本信息表 和 用户扩展表。

用户基本信息表中存的是用户最主要的信息，比如：用户名、密码、别名、手机号、邮箱、年龄、性别等核心数据。

这些信息跟用户息息相关，查询的频次非常高。

而用户扩展表中存的是用户的扩展信息，比如：所属单位、户口所在地、所在城市等等，非核心数据。

这些信息只有在特定的业务场景才需要查询，而绝大数业务场景是不需要的。

所以通过分表把核心数据和非核心数据分开，让表的结构更清晰，职责更单一，更便于维护。

除了按实际业务分表之外，我们还有一个常用的分表原则是：把调用频次高的放在一张表，调用频次低的放在另一张表。

有个非常经典的例子就是：订单表和订单详情表。

1.3 分库

上图中我列的是一主两从，如果master挂了，可以选择从库1或从库2中的一个，升级为新master。假如我们在这里升级从库1为新master，则原来的从库2就变成了新master的的slave了。

调整之后的架构图如下：

图中将用户库拆分成了三个库，每个库都包含了四张用户表。

如果有用户请求过来的时候，先根据用户id路由到其中一个用户库，然后再定位到某张表。

路由的算法挺多的：

• 根据id取模，比如：id=7，有4张表，则7%4=3，模为3，路由到用户表3。
• 给id指定一个区间范围，比如：id的值是0-10万，则数据存在用户表0，id的值是10-20万，则数据存在用户表1。
• 一致性hash算法

这篇文章就不过多介绍了，后面会有文章专门介绍这些路由算法的。

4 总结

上面主要从：垂直和水平，两个方向介绍了我们的系统为什么要分库分表。

说实话垂直方向（即业务方向）更简单。

在水平方向（即数据方向）上，分库和分表的作用，其实是有区别的，不能混为一谈。

• 分库：是为了解决数据库连接资源不足问题，和磁盘IO的性能瓶颈问题。
• 分表：是为了解决单表数据量太大，sql语句查询数据时，即使走了索引也非常耗时问题。此外还可以解决消耗cpu资源问题。
• 分库分表：可以解决 数据库连接资源不足、磁盘IO的性能瓶颈、检索数据耗时 和 消耗cpu资源等问题。

如果在有些业务场景中，用户并发量很大，但是需要保存的数据量很少，这时可以只分库，不分表。

如果在有些业务场景中，用户并发量不大，但是需要保存的数量很多，这时可以只分表，不分库。

如果在有些业务场景中，用户并发量大，并且需要保存的数量也很多时，可以分库分表。