RPC 应用 当业务越来越大，我们需要对服务进行水平扩容，扩容很简单，只要保证服务是无状态的就可以了，如下图： ?...如果你的公司产品很受欢迎，业务继续高速发展，数据越来越多，SQL 操作越来越慢，那么数据库就会成为瓶颈，那么你肯定会想到分库分表，不论通过 ID hash 或者 range 的方式都可以。...任凭你用户再多，并发再高，我只要无限扩容数据库，无限扩容应用，就可以了。 这也是本文的标题，分库分表就能解决无限扩容吗？ 实际上，像上面的架构，并不能解决。...到这里，我们终于解决了无限扩容的问题。 最后 本文从单体应用开始，逐步讲述了一个正常后台的演进历程，知道了分库分表并不能解决“无限扩容” 的问题，只有单元化才能解决这问题。而单元化则带来更多的复杂性。...有了单元化，解决了无限扩容的问题，但是我们还没有考虑单点的问题，即服务的可用性。要知道，我们这里的数据库都是单点的。
单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。...1 分库分表概述 在业务量不大时，单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时，就要考虑分库分表。...，没有变化； 分库：一个系统的多张数据表，存储到多个数据库实例中； 分表: 对于一张多行(记录)多列(字段)的二维数据表，又分两种情形：(1) 垂直分表: 竖向切分，不同分表存储不同的字段，可以把不常用或者大容量...1.2 真的要采用分库分表？ 需要注意的是，分库分表会为数据库维护和业务逻辑带来一系列复杂性和性能损耗，除非预估的业务量大到万不得已，切莫过度设计、过早优化。...缺点：单库单表无妨，分库分表时如果没有规划，ID可能重复。
单机数据库的资源和处理能力有限，在高并发的分布式系统中，可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。...1 分库分表概述 在业务量不大时，单库单表即可支撑。 当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时，就要考虑分库分表。...，没有变化； 分库：一个系统的多张数据表，存储到多个数据库实例中； 分表: 对于一张多行(记录)多列(字段)的二维数据表，又分两种情形： (1) 垂直分表: 竖向切分，不同分表存储不同的字段，可以把不常用或者大容量...1.2 真的要采用分库分表？ 需要注意的是，分库分表会为数据库维护和业务逻辑带来一系列复杂性和性能损耗，除非预估的业务量大到万不得已，切莫过度设计、过早优化。...缺点：单库单表无妨，分库分表时如果没有规划，ID可能重复。
背景 参考博客1给出了一种所谓的平滑帅气的秒级扩容的架构方案，但我个人却认为，这个看似没有什么问题的方案在实际中几乎没什么用处，业界也几乎不会用这种方案来进行扩容（分库分表）。...为了便于说明这一点，本文先简单回顾下该方案，然后分析该方案为什么没有用，最后给出三种业界广泛使用的分库分表的平滑扩容方案。...按照dba的建议，每张数据表的数据量建议在1000w条以下（实际上，在索引设置得当的情况下，可以达到4000w条，具体原理参见参考博客8）。...实际上，当我们需要进行扩容的时候，往往是当该表的数据量已经快要接近性能瓶颈的时候。...这里为什么要分两批来迁移呢？只用一个中间件来迁移貌似也可以？这里采用两段的主要目的是为了便于确定什么时候可以切换数据源。
这篇专门来谈谈二次扩容，数据迁移问题，也就是上一个文章抛出的问题分库分表初探-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)需求1、数据量增加，扩容避免迁移数据或者免迁移2、前期数据量不多，不浪费库表系统资源项目背景短链平台...，就是我们手机收到的短信，这里分库分表篇章，有必要结合场景来更好的理解。...，我们采用的分布式id，雪花算法，这个自增是和业务没关系的，是安全的，但是当我们不需要分库分表的时候，单个带有自增id的表，就可以将主键的业务使用废弃，新增一个biz_id，业务id，来进行数据安全的维护...的话，短链码都能给分完，那么这得浪费多少服务器哈哈但是你要是分少一点，2个库，每个库4张表，那么后面业务量上来，扩容问题咋搞，很棘手这种方案很简单，的确，但是预估数据量，是很难搞的，谁都难于估计。...到这里，分库分表数据免迁移方案就结篇了！
一、分库分表类型 1、单库单表 所有数据都放在一个库，一张表。 2、单库多表 数据在一个库，单表水平切分多张表。 3、多库多表 数据库水平切分，表也水平切分。...二、分库分表查询 通过分库分表规则查找到对应的表和库的过程： 如分库分表的规则是acc_id mod 4的方式，当用户新注册了一个账号，账号id的123,我们可以通过acc_id mod 4的方式确定此账号应该保存到...Acc_0003表中。...三、分库分表的问题 分库分表需要按不同维度记录数据，否则无法满足业务场景不同维度的查询。...四、分库分表策略 1、按时间分表； 2、分主表和详细信息表； 3、按数据区间分表； 4、取模映射； 5、一致性Hash分表； 6、二叉树分表。
选一个数据库中间件,然后深入之 设计分库分表的方案，要分成多少个库，每个库分成多少个表 基于已选的数据库中间件，以及在测试环境建立好的分库分表，?...能否正常执行分库分表的读写 完成单库单表到分库分表的迁移(使用上一文提到的双写方案) 线上系统,开始基于分库分表对外服务 突然! 扩容了，扩容成6个库，每个库需要12个表，你怎么来增加更多库和表？...当你已经弄好分库分表方案，测试也通过了，数据能均匀分布到各个库和表里去，而且接着你还通过双写方案上了系统，已经直接基于分库分表方案在搞了。 需求来了~现在这些库和表又支撑不住了，要继续扩容，咋办？...最好别这样，有点不太靠谱，既然分库分表，就说明数据量实在太大，这么玩可能玩脱。 从单库单表迁移到分库分表时，数据量并不是很大，单表最大也就两三千万。写个工具，多弄几台机器并行跑，1小时数据就导完了。...分库分表的扩容，第一次分库分表，就一次性给他分个够。 32个库，1024张表，对大部分的中小型互联网公司来说，已经可以支撑好几年。
一般来说，高并发，海量数据存储的解决方法有：缓存加速，读写分离，垂直拆分，分库分表，冷热数据分离，ES 辅助搜索，NoSQL 等方式，分库分表是海量数据存储与高并发系统的一个解决方案。...数据量大就分表，并发高就分库。 为什么要分库分表？ 如果是创业公司。...比如注册用户20w, 每天日活1w, 每天单表1000， 高峰期每秒并发 10 ，这个时候，一般不需要考虑分库分表，如果注册用户2000w, 日活100w, 单表10w条，高峰期每秒并发1000，此时就要考虑分库分表...分库 分库， 经验来说，一个库对并发最多到 2000， 一定要扩容，一个健康的单库并发控制在1000 QPS 左右，如果超过，那么将一个库的数据拆分到多个库。 ?...思考题 如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案？
其实是老生常谈的话题：服务的扩容问题。 正常情况下的服务演化之路 让我们从最初开始。...RPC 应用 当业务越来越大，我们需要对服务进行水平扩容，扩容很简单，只要保证服务是无状态的就可以了，如下图： 当业务又越来越大，我们的服务关系错综复杂，同时，有很多服务访问都是不需要连接 DB 的，...如果你的公司产品很受欢迎，业务继续高速发展，数据越来越多，SQL 操作越来越慢，那么数据库就会成为瓶颈，那么你肯定会想到分库分表，不论通过 ID hash 或者 range 的方式都可以。...任凭你用户再多，并发再高，我只要无限扩容数据库，无限扩容应用，就可以了。 这也是本文的标题，分库分表就能解决无限扩容吗？ 实际上，像上面的架构，并不能解决。...如下图： 到这里，我们终于解决了无限扩容的问题。 总结 本文从单体应用开始，逐步讲述了一个正常后台的演进历程，知道了分库分表并不能解决“无限扩容” 的问题，只有单元化才能解决这问题。
面试官：如何来设计动态扩容的分库分表方案？ 面试官心理剖析： 这个问题主要是看看你们公司设计的分库分表设计方案怎么样的？你知不知道动态扩容的方案？...回答： 背景说明：如果你们公司之前已经做了分库分表，你们当时分了 4 个库，每个库 4 张表；公司业务发展的很好，现在的数据库已经开始吃力了，不能满足快速发展的业务量了，需要进行扩容。...1）停机扩容 这个方案跟单库迁移方案是一样的，就是停服进行数据迁移，不过现在的数据迁移比之前的单库迁移要复杂的多，还有数据量也是之前的好几倍，单库的数据量可能就几千万，但是现在是 12 个表，那么数据量是几十亿...2）双写扩容 这个方案也会变的很复杂，你的数据迁移工具也会写的很复杂。...3）动态扩容方案 比如你直接分 32 个库，每个库分 32 个表； 每个库的每秒写入并发是 2000，单表的数据量为 700 万； 每秒写并发：32 个库2000=64000 数据量：1024 个表7000000
为什么要进行分库分表？ 当数据库的数据量过大，大到一定的程度，我们就可以进行分库分表。那么基于什么原则，什么方法进行拆分，这就是本篇所要讲的。 为什么要进行分库分表？...当数据库大到一定程度的时候，我们采用优化硬件，优化表的结构，这种方法还是无法满足的时候，就要进行分库分表。 分库分表是什么？...小结 本小结介绍了分库分表的各种方式，他们分别是垂直分表，垂直分库，水平分库和水平分表。...分库分表带来的问题 分库分表能有效的缓解了单机和单库带来的性能瓶颈和压力，突破网络IO，硬件资源，连接数的瓶颈，同时也带来了一些问题。...结语（重点） 如标题所示，我们不能为了分库分表而分库分表，首先我们需要知道分库分表的诞生是因为数据库的性能瓶颈导致的，也就是如果没有性能瓶颈，没必要使用分库分表，毕竟技术是为了更好的服务于性能。
其实是老生常谈的话题：服务的扩容问题。 正常情况下的服务演化之路 ---- 让我们从最初开始。...RPC 应用 当业务越来越大，我们需要对服务进行水平扩容，扩容很简单，只要保证服务是无状态的就可以了，如下图： ?...如果你的公司产品很受欢迎，业务继续高速发展，数据越来越多，SQL 操作越来越慢，那么数据库就会成为瓶颈，那么你肯定会想到分库分表，不论通过 ID hash 或者 range 的方式都可以。...任凭你用户再多，并发再高，我只要无限扩容数据库，无限扩容应用，就可以了。 这也是本文的标题，分库分表就能解决无限扩容吗？ 实际上，像上面的架构，并不能解决。...到这里，我们终于解决了无限扩容的问题。 最后 ---- 本文从单体应用开始，逐步讲述了一个正常后台的演进历程，知道了分库分表并不能解决“无限扩容” 的问题，只有单元化才能解决这问题。
这时候可以在设计上进行解决： 采用分库分表的形式，对于业务数据比较大的数据库可以采用分表，使得数据表的存储的数据量达到一个合理的状态。...2.什么时候进行分表 分表的应用场景是单表数据量增长速度过快，影响了业务接口的响应时间，但是 MySQL 实例的负载并不高，这时候只需要分表，不需要分库（拆分实例）。...三.垂直拆分 垂直分库 垂直分库是按业务分库，例如一个电商系统shop库按业务分有订单表，会员表，商品表，按业务拆分后，响应的shop库被拆分到三个RDS实例中，数据库写入能力提升，服务的接口响应时间变短...根据业务量增长趋势，计划扩容一台同配置的RDS实例，将订单表 orders 拆分20个子表，每个 RDS 实例10个。...水平拆分缺点 数据扩容有难度，维护量大 例如上面会员库一分为二，根据userid % 2将数据分库或分表存储存储，但随着业务量快速提升，两个库已经不够用，需要分成更多，例如10个，那么分库分表逻辑也会改成
分库分表拆常见分方法与特点 分片策略 数据分布 以后扩展 基于Hash：hash(分片键)%分片数 数据分布均匀 不易扩容，扩容需要数据迁移 范围分片：例如按年分，按月，按日 数据分表可能不均匀 易扩展...，扩展不需要数据迁移 分库分表的常见问题与解决方式 如何确定最初需要多少张表？...一般考虑10年的数据量即可，如果是基于Hash，扩容需要再次迁移 分库之后Join如何处理？ 如果是绑定表，即有关联的一组表，例如订单与订单详情表，使用同一个分库分表策略。...如果就是落在不同的库，例如订单，商品，可以采取 CQRS或者API Composition 用户分表了，某个用户手机号，找到用户信息？...加一张关联表， phone -> userId， 先根据phone 查找userId，之后根据userId ，查询订单表 分库分表后全局唯一ID如何生产？
关注公众号可获得4000G架构师视频 2、RPC 应用 当业务越来越大，我们需要对服务进行水平扩容，扩容很简单，只要保证服务是无状态的就可以了，如下图： ?...1、分库分表 如果你的公司产品很受欢迎，业务继续高速发展，数据越来越多，SQL 操作越来越慢，那么数据库就会成为瓶颈，那么你肯定会想到分库分表，不论通过 ID hash 或者 range 的方式都可以。...任凭你用户再多，并发再高，我只要无限扩容数据库，无限扩容应用，就可以了。 这也是本文的标题，分库分表就能解决无限扩容吗？ 实际上，像上面的架构，并不能解决。...到这里，我们终于解决了无限扩容的问题。 最后 本文从单体应用开始，逐步讲述了一个正常后台的演进历程，知道了分库分表并不能解决“无限扩容” 的问题，只有单元化才能解决这问题。而单元化则带来更多的复杂性。...更多技术干货 近期100多篇技术干货，升职加薪必看 133 道 Java 面试题及答案 架构设计《一》谈谈架构 架构设计《二》架构师成长之路必备技能 数据库分库分表，何时分？怎样分？
但是最好别这么玩儿，有点不太靠谱，因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了，可能多达几亿条，甚至几十亿，你这么玩儿，可能会出问题。...从单库单表迁移到分库分表的时候，数据量并不是很大，单表最大也就两三千万。那么你写个工具，多弄几台机器并行跑，1小时数据就导完了。这没有问题。...谈分库分表的扩容，第一次分库分表，就一次性给他分个够，32 个库，1024 张表，可能对大部分的中小型互联网公司来说，已经可以支撑好几年了。...一个实践是利用 32 * 32 来分库分表，即分为 32 个库，每个库里一个表分为 32 张表。一共就是 1024 张表。...路由的规则，orderId 模 32 = 库，orderId / 32 模 32 = 表 扩容的时候，申请增加更多的数据库服务器，装好 mysql，呈倍数扩容，4 台服务器，扩到 8 台服务器，再到 16
目前消息中心的量级还不是很大，大概每天200多W数据的样子，并发也就几十到两百,其实一两年内都不一定有并发的问题，按道理来说只要分表就可以了，但是凡是还是必须考虑长远点，目前还是需要考虑分一下库，那么分多少库呢...设计可以动态扩容缩容的分库分表方案其实就是对我们服务的发展做一定的评估,根据吞吐量来计算要求的数据库梳理(比如一个数据库服务器2000并发,我们预计达到1W就设计5个库),根据数据量大小计算表数据(比如一个表我们最多放...如图，假设我们申请了4台数据库服务器，每台上面部署了8个数据库，每个数据库对于每张表分了32张表 3、扩容的时候，申请增加更多的数据库服务器，装好mysql，倍数扩容，...比如说假定一台数据库服务器可以承受2000写并发，一张表我们预计存500W数据，我们这个32个数据库，32张表，最多可以放32*500W约=40亿的数据，后面申请服务器资源的话也只是对并发数量进行扩容，...而不是对表存储量扩容。
RPC 应用 当业务越来越大，我们需要对服务进行水平扩容，扩容很简单，只要保证服务是无状态的就可以了，如下图： ?...如果你的公司产品很受欢迎，业务继续高速发展，数据越来越多，SQL 操作越来越慢，那么数据库就会成为瓶颈，那么你肯定会想到分库分表，不论通过 ID hash 或者 range 的方式都可以。...任凭你用户再多，并发再高，我只要无限扩容数据库，无限扩容应用，就可以了。 这也是本文的标题，分库分表就能解决无限扩容吗？ 实际上，像上面的架构，并不能解决。...到这里，我们终于解决了无限扩容的问题。 最后 本文从单体应用开始，逐步讲述了一个正常后台的演进历程，知道了分库分表并不能解决“无限扩容” 的问题，只有单元化才能解决这问题。而单元化则带来更多的复杂性。...有了单元化，解决了无限扩容的问题，但是我们还没有考虑单点的问题，即服务的可用性。要知道，我们这里的数据库都是单点的。 ---- ----
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