剖析

redis 和 memcached 有啥区别？

redis 支持复杂的数据结构

redis 相比 memcached 来说，拥有更多的数据结构，能支持更丰富的数据操作。如果需要缓存能够支持更复杂的结构和操作， redis 会是不错的选择。

redis 原生支持集群模式

在 redis3.x 版本中，便能支持 cluster 模式，而 memcached 没有原生的集群模式，需要依靠客户端来实现往集群中分片写入数据。

性能对比

由于 redis 只使用单核，而 memcached 可以使用多核，所以平均每一个核上 redis 在存储小数据时比 memcached 性能更高。而在 100k 以上的数据中，memcached 性能要高于 redis。虽然 redis 最近也在存储大数据的性能上进行优化，但是比起 memcached，还是稍有逊色。

redis 的线程模型

redis 内部使用文件事件处理器 file event handler，这个文件事件处理器是单线程的，所以 redis 才叫做单线程的模型。它采用 IO 多路复用机制同时监听多个 socket，将产生事件的 socket 压入内存队列中，事件分派器根据 socket 上的事件类型来选择对应的事件处理器进行处理。

文件事件处理器的结构包含 4 个部分：

• 多个 socket
• IO 多路复用程序
• 文件事件分派器
• 事件处理器（连接应答处理器、命令请求处理器、命令回复处理器）

多个 socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket，会将产生事件的 socket 放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个 socket，根据 socket 的事件类型交给对应的事件处理器进行处理。

来看客户端与 redis 的一次通信过程：

要明白，通信是通过 socket 来完成的，不懂的同学可以先去看一看 socket 网络编程。

首先，redis 服务端进程初始化的时候，会将 server socket 的 AE_READABLE 事件与连接应答处理器关联。

客户端 socket01 向 redis 进程的 server socket 请求建立连接，此时 server socket 会产生一个 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序监听到 server socket 产生的事件后，将该 socket 压入队列中。文件事件分派器从队列中获取 socket，交给连接应答处理器。连接应答处理器会创建一个能与客户端通信的 socket01，并将该 socket01 的 AE_READABLE 事件与命令请求处理器关联。

假设此时客户端发送了一个 set key value 请求，此时 redis 中的 socket01 会产生 AE_READABLE 事件，IO 多路复用程序将 socket01 压入队列，此时事件分派器从队列中获取到 socket01 产生的 AE_READABLE 事件，由于前面 socket01 的 AE_READABLE 事件已经与命令请求处理器关联，因此事件分派器将事件交给命令请求处理器来处理。命令请求处理器读取 socket01 的 key value 并在自己内存中完成 key value 的设置。操作完成后，它会将 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器关联。

如果此时客户端准备好接收返回结果了，那么 redis 中的 socket01 会产生一个 AE_WRITABLE 事件，同样压入队列中，事件分派器找到相关联的命令回复处理器，由命令回复处理器对 socket01 输入本次操作的一个结果，比如 ok，之后解除 socket01 的 AE_WRITABLE 事件与命令回复处理器的关联。

这样便完成了一次通信。

为啥 redis 单线程模型也能效率这么高？

• 纯内存操作
• 核心是基于非阻塞的 IO 多路复用机制
• 单线程反而避免了多线程的频繁上下文切换问题

缓存雪崩

对于系统 A，假设每天高峰期每秒 5000 个请求，本来缓存在高峰期可以扛住每秒 4000 个请求，但是缓存机器意外发生了全盘宕机。缓存挂了，此时 1 秒 5000 个请求全部落数据库，数据库必然扛不住，它会报一下警，然后就挂了。此时，如果没有采用什么特别的方案来处理这个故障，DBA 很着急，重启数据库，但是数据库立马又被新的流量给打死了。

这就是缓存雪崩。

大约在 3 年前，国内比较知名的一个互联网公司，曾因为缓存事故，导致雪崩，后台系统全部崩溃，事故从当天下午持续到晚上凌晨 3~4 点，公司损失了几千万。

缓存雪崩的事前事中事后的解决方案如下。

• 事前：redis 高可用，主从+哨兵，redis cluster，避免全盘崩溃。
• 事中：本地 ehcache 缓存 + hystrix 限流&降级，避免 MySQL 被打死。
• 事后：redis 持久化，一旦重启，自动从磁盘上加载数据，快速恢复缓存数据。

用户发送一个请求，系统 A 收到请求后，先查本地 ehcache 缓存，如果没查到再查 redis。如果 ehcache 和 redis 都没有，再查数据库，将数据库中的结果，写入 ehcache 和 redis 中。

限流组件，可以设置每秒的请求，有多少能通过组件，剩余的未通过的请求，怎么办？走降级！可以返回一些默认的值，或者友情提示，或者空白的值。

好处：

• 数据库绝对不会死，限流组件确保了每秒只有多少个请求能通过。
• 只要数据库不死，就是说，对用户来说，2/5 的请求都是可以被处理的。
• 只要有 2/5 的请求可以被处理，就意味着你的系统没死，对用户来说，可能就是点击几次刷不出来页面，但是多点几次，就可以刷出来一次。

缓存穿透

对于系统A，假设一秒 5000 个请求，结果其中 4000 个请求是黑客发出的恶意攻击。

黑客发出的那 4000 个攻击，缓存中查不到，每次你去数据库里查，也查不到。

举个栗子。数据库 id 是从 1 开始的，结果黑客发过来的请求 id 全部都是负数。这样的话，缓存中不会有，请求每次都“视缓存于无物”，直接查询数据库。这种恶意攻击场景的缓存穿透就会直接把数据库给打死。

解决方式很简单，每次系统 A 从数据库中只要没查到，就写一个空值到缓存里去，比如 set -999 UNKNOWN。然后设置一个过期时间，这样的话，下次有相同的 key 来访问的时候，在缓存失效之前，都可以直接从缓存中取数据。

缓存击穿

缓存击穿，就是说某个 key 非常热点，访问非常频繁，处于集中式高并发访问的情况，当这个 key 在失效的瞬间，大量的请求就击穿了缓存，直接请求数据库，就像是在一道屏障上凿开了一个洞。

解决方式也很简单，可以将热点数据设置为永远不过期；或者基于 redis or zookeeper 实现互斥锁，等待第一个请求构建完缓存之后，再释放锁，进而其它请求才能通过该 key 访问数据。

这个其实从 low 到高大上有好几种方案，我们都玩儿过，我都给你说一下。

停机迁移方案

我先给你说一个最 low 的方案，就是很简单，大家伙儿凌晨 12 点开始运维，网站或者 app 挂个公告，说 0 点到早上 6 点进行运维，无法访问。

接着到 0 点停机，系统停掉，没有流量写入了，此时老的单库单表数据库静止了。然后你之前得写好一个导数的一次性工具，此时直接跑起来，然后将单库单表的数据哗哗哗读出来，写到分库分表里面去。

导数完了之后，就 ok 了，修改系统的数据库连接配置啥的，包括可能代码和 SQL 也许有修改，那你就用最新的代码，然后直接启动连到新的分库分表上去。

验证一下，ok了，完美，大家伸个懒腰，看看看凌晨 4 点钟的北京夜景，打个滴滴回家吧。

但是这个方案比较 low，谁都能干，我们来看看高大上一点的方案。

双写迁移方案

这个是我们常用的一种迁移方案，比较靠谱一些，不用停机，不用看北京凌晨 4 点的风景。

简单来说，就是在线上系统里面，之前所有写库的地方，增删改操作，除了对老库增删改，都加上对新库的增删改，这就是所谓的双写，同时写俩库，老库和新库。

然后系统部署之后，新库数据差太远，用之前说的导数工具，跑起来读老库数据写新库，写的时候要根据 gmt_modified 这类字段判断这条数据最后修改的时间，除非是读出来的数据在新库里没有，或者是比新库的数据新才会写。简单来说，就是不允许用老数据覆盖新数据。

导完一轮之后，有可能数据还是存在不一致，那么就程序自动做一轮校验，比对新老库每个表的每条数据，接着如果有不一样的，就针对那些不一样的，从老库读数据再次写。反复循环，直到两个库每个表的数据都完全一致为止。

接着当数据完全一致了，就 ok 了，基于仅仅使用分库分表的最新代码，重新部署一次，不就仅仅基于分库分表在操作了么，还没有几个小时的停机时间，很稳。所以现在基本玩儿数据迁移之类的，都是这么干的。

基于数据库的实现方案

数据库自增 id

这个就是说你的系统里每次得到一个 id，都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据，然后获取一个数据库自增的一个 id。拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。

这个方案的好处就是方便简单，谁都会用；缺点就是单库生成自增 id，要是高并发的话，就会有瓶颈的；如果你硬是要改进一下，那么就专门开一个服务出来，这个服务每次就拿到当前 id 最大值，然后自己递增几个 id，一次性返回一批 id，然后再把当前最大 id 值修改成递增几个 id 之后的一个值；但是无论如何都是基于单个数据库。

适合的场景：你分库分表就俩原因，要不就是单库并发太高，要不就是单库数据量太大；除非是你并发不高，但是数据量太大导致的分库分表扩容，你可以用这个方案，因为可能每秒最高并发最多就几百，那么就走单独的一个库和表生成自增主键即可。

设置数据库 sequence 或者表自增字段步长

可以通过设置数据库 sequence 或者表的自增字段步长来进行水平伸缩。

比如说，现在有 8 个服务节点，每个服务节点使用一个 sequence 功能来产生 ID，每个 sequence 的起始 ID 不同，并且依次递增，步长都是 8。

适合的场景：在用户防止产生的 ID 重复时，这种方案实现起来比较简单，也能达到性能目标。但是服务节点固定，步长也固定，将来如果还要增加服务节点，就不好搞了。

UUID

好处就是本地生成，不要基于数据库来了；不好之处就是，UUID 太长了、占用空间大，作为主键性能太差了；更重要的是，UUID 不具有有序性，会导致 B+ 树索引在写的时候有过多的随机写操作（连续的 ID 可以产生部分顺序写），还有，由于在写的时候不能产生有顺序的 append 操作，而需要进行 insert 操作，将会读取整个 B+ 树节点到内存，在插入这条记录后会将整个节点写回磁盘，这种操作在记录占用空间比较大的情况下，性能下降明显。

适合的场景：如果你是要随机生成个什么文件名、编号之类的，你可以用 UUID，但是作为主键是不能用 UUID 的。

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UUID.randomUUID().toString().replace(“-”, “”) -> sfsdf23423rr234sfdaf

获取系统当前时间

这个就是获取当前时间即可，但是问题是，并发很高的时候，比如一秒并发几千，会有重复的情况，这个是肯定不合适的。基本就不用考虑了。

适合的场景：一般如果用这个方案，是将当前时间跟很多其他的业务字段拼接起来，作为一个 id，如果业务上你觉得可以接受，那么也是可以的。你可以将别的业务字段值跟当前时间拼接起来，组成一个全局唯一的编号。

snowflake 算法

snowflake 算法是 twitter 开源的分布式 id 生成算法，采用 Scala 语言实现，是把一个 64 位的 long 型的 id，1 个 bit 是不用的，用其中的 41 bit 作为毫秒数，用 10 bit 作为工作机器 id，12 bit 作为序列号。

• 1 bit：不用，为啥呢？因为二进制里第一个 bit 为如果是 1，那么都是负数，但是我们生成的 id 都是正数，所以第一个 bit 统一都是 0。
• 41 bit：表示的是时间戳，单位是毫秒。41 bit 可以表示的数字多达 2^41 - 1，也就是可以标识 2^41 - 1 个毫秒值，换算成年就是表示69年的时间。
• 10 bit：记录工作机器 id，代表的是这个服务最多可以部署在 2^10台机器上哪，也就是1024台机器。但是 10 bit 里 5 个 bit 代表机房 id，5 个 bit 代表机器 id。意思就是最多代表 2^5个机房（32个机房），每个机房里可以代表 2^5 个机器（32台机器）。
• 12 bit：这个是用来记录同一个毫秒内产生的不同 id，12 bit 可以代表的最大正整数是 2^12 - 1 = 4096，也就是说可以用这个 12 bit 代表的数字来区分同一个毫秒内的 4096 个不同的 id。

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0 | 0001100 10100010 10111110 10001001 01011100 00 | 10001 | 1 1001 | 0000 00000000

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public class IdWorker {

    private long workerId;
    private long datacenterId;
    private long sequence;

    public IdWorker(long workerId, long datacenterId, long sequence) {
        // sanity check for workerId
        // 这儿不就检查了一下，要求就是你传递进来的机房id和机器id不能超过32，不能小于0
        if (workerId > maxWorkerId || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(
                    String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", maxWorkerId));
        }
        if (datacenterId > maxDatacenterId || datacenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(
                    String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", maxDatacenterId));
        }
        System.out.printf(
                "worker starting. timestamp left shift %d, datacenter id bits %d, worker id bits %d, sequence bits %d, workerid %d",
                timestampLeftShift, datacenterIdBits, workerIdBits, sequenceBits, workerId);

        this.workerId = workerId;
        this.datacenterId = datacenterId;
        this.sequence = sequence;
    }

    private long twepoch = 1288834974657L;

    private long workerIdBits = 5L;
    private long datacenterIdBits = 5L;

    // 这个是二进制运算，就是 5 bit最多只能有31个数字，也就是说机器id最多只能是32以内
    private long maxWorkerId = -1L ^ (-1L << workerIdBits);

    // 这个是一个意思，就是 5 bit最多只能有31个数字，机房id最多只能是32以内
    private long maxDatacenterId = -1L ^ (-1L << datacenterIdBits);
    private long sequenceBits = 12L;

    private long workerIdShift = sequenceBits;
    private long datacenterIdShift = sequenceBits + workerIdBits;
    private long timestampLeftShift = sequenceBits + workerIdBits + datacenterIdBits;
    private long sequenceMask = -1L ^ (-1L << sequenceBits);

    private long lastTimestamp = -1L;

    public long getWorkerId() {
        return workerId;
    }

    public long getDatacenterId() {
        return datacenterId;
    }

    public long getTimestamp() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    public synchronized long nextId() {
        // 这儿就是获取当前时间戳，单位是毫秒
        long timestamp = timeGen();

        if (timestamp < lastTimestamp) {
            System.err.printf("clock is moving backwards.  Rejecting requests until %d.", lastTimestamp);
            throw new RuntimeException(String.format(
                    "Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds", lastTimestamp - timestamp));
        }

        if (lastTimestamp == timestamp) {
            // 这个意思是说一个毫秒内最多只能有4096个数字
            // 无论你传递多少进来，这个位运算保证始终就是在4096这个范围内，避免你自己传递个sequence超过了4096这个范围
            sequence = (sequence + 1) & sequenceMask;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0;
        }

        // 这儿记录一下最近一次生成id的时间戳，单位是毫秒
        lastTimestamp = timestamp;

        // 这儿就是将时间戳左移，放到 41 bit那儿；
        // 将机房 id左移放到 5 bit那儿；
        // 将机器id左移放到5 bit那儿；将序号放最后12 bit；
        // 最后拼接起来成一个 64 bit的二进制数字，转换成 10 进制就是个 long 型
        return ((timestamp - twepoch) << timestampLeftShift) | (datacenterId << datacenterIdShift)
                | (workerId << workerIdShift) | sequence;
    }

    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    // ---------------测试---------------
    public static void main(String[] args) {
        IdWorker worker = new IdWorker(1, 1, 1);
        for (int i = 0; i < 30; i++) {
            System.out.println(worker.nextId());
        }
    }

}

怎么说呢，大概这个意思吧，就是说 41 bit 是当前毫秒单位的一个时间戳，就这意思；然后 5 bit 是你传递进来的一个机房 id（但是最大只能是 32 以内），另外 5 bit 是你传递进来的机器 id（但是最大只能是 32 以内），剩下的那个 12 bit序列号，就是如果跟你上次生成 id 的时间还在一个毫秒内，那么会把顺序给你累加，最多在 4096 个序号以内。

所以你自己利用这个工具类，自己搞一个服务，然后对每个机房的每个机器都初始化这么一个东西，刚开始这个机房的这个机器的序号就是 0。然后每次接收到一个请求，说这个机房的这个机器要生成一个 id，你就找到对应的 Worker 生成。

利用这个 snowflake 算法，你可以开发自己公司的服务，甚至对于机房 id 和机器 id，反正给你预留了 5 bit + 5 bit，你换成别的有业务含义的东西也可以的。

这个 snowflake 算法相对来说还是比较靠谱的，所以你要真是搞分布式 id 生成，如果是高并发啥的，那么用这个应该性能比较好，一般每秒几万并发的场景，也足够你用了。

为什么要分库分表？（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计？）

说白了，分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库，都有可能。

我先给大家抛出来一个场景。

假如我们现在是一个小创业公司（或者是一个 BAT 公司刚兴起的一个新部门），现在注册用户就 20 万，每天活跃用户就 1 万，每天单表数据量就 1000，然后高峰期每秒钟并发请求最多就 10。天，就这种系统，随便找一个有几年工作经验的，然后带几个刚培训出来的，随便干干都可以。

结果没想到我们运气居然这么好，碰上个 CEO 带着我们走上了康庄大道，业务发展迅猛，过了几个月，注册用户数达到了 2000 万！每天活跃用户数 100 万！每天单表数据量 10 万条！高峰期每秒最大请求达到 1000！同时公司还顺带着融资了两轮，进账了几个亿人民币啊！公司估值达到了惊人的几亿美金！这是小独角兽的节奏！

好吧，没事，现在大家感觉压力已经有点大了，为啥呢？因为每天多 10 万条数据，一个月就多 300 万条数据，现在咱们单表已经几百万数据了，马上就破千万了。但是勉强还能撑着。高峰期请求现在是 1000，咱们线上部署了几台机器，负载均衡搞了一下，数据库撑 1000QPS 也还凑合。但是大家现在开始感觉有点担心了，接下来咋整呢……

再接下来几个月，我的天，CEO 太牛逼了，公司用户数已经达到 1 亿，公司继续融资几十亿人民币啊！公司估值达到了惊人的几十亿美金，成为了国内今年最牛逼的明星创业公司！天，我们太幸运了。

但是我们同时也是不幸的，因为此时每天活跃用户数上千万，每天单表新增数据多达 50 万，目前一个表总数据量都已经达到了两三千万了！扛不住啊！数据库磁盘容量不断消耗掉！高峰期并发达到惊人的 5000~8000！别开玩笑了，哥。我跟你保证，你的系统支撑不到现在，已经挂掉了！

好吧，所以你看到这里差不多就理解分库分表是怎么回事儿了，实际上这是跟着你的公司业务发展走的，你公司业务发展越好，用户就越多，数据量越大，请求量越大，那你单个数据库一定扛不住。

分表

比如你单表都几千万数据了，你确定你能扛住么？绝对不行，单表数据量太大，会极大影响你的 sql 执行的性能，到了后面你的 sql 可能就跑的很慢了。一般来说，就以我的经验来看，单表到几百万的时候，性能就会相对差一些了，你就得分表了。

分表是啥意思？就是把一个表的数据放到多个表中，然后查询的时候你就查一个表。比如按照用户 id 来分表，将一个用户的数据就放在一个表中。然后操作的时候你对一个用户就操作那个表就好了。这样可以控制每个表的数据量在可控的范围内，比如每个表就固定在 200 万以内。

分库

分库是啥意思？就是你一个库一般我们经验而言，最多支撑到并发 2000，一定要扩容了，而且一个健康的单库并发值你最好保持在每秒 1000 左右，不要太大。那么你可以将一个库的数据拆分到多个库中，访问的时候就访问一个库好了。

这就是所谓的分库分表，为啥要分库分表？你明白了吧。

用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？

这个其实就是看看你了解哪些分库分表的中间件，各个中间件的优缺点是啥？然后你用过哪些分库分表的中间件。

比较常见的包括：

• cobar
• TDDL
• atlas
• sharding-jdbc
• mycat

cobar

阿里 b2b 团队开发和开源的，属于 proxy 层方案，就是介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过 JDBC 驱动访问 cobar 集群，cobar 根据 SQL 和分库规则对 SQL 做分解，然后分发到 MySQL 集群不同的数据库实例上执行。早些年还可以用，但是最近几年都没更新了，基本没啥人用，差不多算是被抛弃的状态吧。而且不支持读写分离、存储过程、跨库 join 和分页等操作。

TDDL

淘宝团队开发的，属于 client 层方案。支持基本的 crud 语法和读写分离，但不支持 join、多表查询等语法。目前使用的也不多，因为还依赖淘宝的 diamond 配置管理系统。

atlas

360 开源的，属于 proxy 层方案，以前是有一些公司在用的，但是确实有一个很大的问题就是社区最新的维护都在 5 年前了。所以，现在用的公司基本也很少了。

sharding-jdbc

当当开源的，属于 client 层方案。确实之前用的还比较多一些，因为 SQL 语法支持也比较多，没有太多限制，而且目前推出到了 2.0 版本，支持分库分表、读写分离、分布式 id 生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC 事务）。而且确实之前使用的公司会比较多一些（这个在官网有登记使用的公司，可以看到从 2017 年一直到现在，是有不少公司在用的），目前社区也还一直在开发和维护，还算是比较活跃，个人认为算是一个现在也可以选择的方案。

mycat

基于 cobar 改造的，属于 proxy 层方案，支持的功能非常完善，而且目前应该是非常火的而且不断流行的数据库中间件，社区很活跃，也有一些公司开始在用了。但是确实相比于 sharding jdbc 来说，年轻一些，经历的锤炼少一些。

总结

综上，现在其实建议考量的，就是 sharding-jdbc 和 mycat，这两个都可以去考虑使用。

sharding-jdbc 这种 client 层方案的优点在于不用部署，运维成本低，不需要代理层的二次转发请求，性能很高，但是如果遇到升级啥的需要各个系统都重新升级版本再发布，各个系统都需要耦合 sharding-jdbc 的依赖；

mycat 这种 proxy 层方案的缺点在于需要部署，自己运维一套中间件，运维成本高，但是好处在于对于各个项目是透明的，如果遇到升级之类的都是自己中间件那里搞就行了。

通常来说，这两个方案其实都可以选用，但是我个人建议中小型公司选用 sharding-jdbc，client 层方案轻便，而且维护成本低，不需要额外增派人手，而且中小型公司系统复杂度会低一些，项目也没那么多；但是中大型公司最好还是选用 mycat 这类 proxy 层方案，因为可能大公司系统和项目非常多，团队很大，人员充足，那么最好是专门弄个人来研究和维护 mycat，然后大量项目直接透明使用即可。

你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？

水平拆分的意思，就是把一个表的数据给弄到多个库的多个表里去，但是每个库的表结构都一样，只不过每个库表放的数据是不同的，所有库表的数据加起来就是全部数据。水平拆分的意义，就是将数据均匀放更多的库里，然后用多个库来扛更高的并发，还有就是用多个库的存储容量来进行扩容。

垂直拆分的意思，就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样，每个库表都包含部分字段。一般来说，会将较少的访问频率很高的字段放到一个表里去，然后将较多的访问频率很低的字段放到另外一个表里去。因为数据库是有缓存的，你访问频率高的行字段越少，就可以在缓存里缓存更多的行，性能就越好。这个一般在表层面做的较多一些。

这个其实挺常见的，不一定我说，大家很多同学可能自己都做过，把一个大表拆开，订单表、订单支付表、订单商品表。

还有表层面的拆分，就是分表，将一个表变成 N 个表，就是让每个表的数据量控制在一定范围内，保证 SQL 的性能。否则单表数据量越大，SQL 性能就越差。一般是 200 万行左右，不要太多，但是也得看具体你怎么操作，也可能是 500 万，或者是 100 万。你的SQL越复杂，就最好让单表行数越少。

好了，无论分库还是分表，上面说的那些数据库中间件都是可以支持的。就是基本上那些中间件可以做到你分库分表之后，中间件可以根据你指定的某个字段值，比如说 userid，自动路由到对应的库上去，然后再自动路由到对应的表里去。

你就得考虑一下，你的项目里该如何分库分表？一般来说，垂直拆分，你可以在表层面来做，对一些字段特别多的表做一下拆分；水平拆分，你可以说是并发承载不了，或者是数据量太大，容量承载不了，你给拆了，按什么字段来拆，你自己想好；分表，你考虑一下，你如果哪怕是拆到每个库里去，并发和容量都ok了，但是每个库的表还是太大了，那么你就分表，将这个表分开，保证每个表的数据量并不是很大。

而且这儿还有两种分库分表的方式：

• 一种是按照 range 来分，就是每个库一段连续的数据，这个一般是按比如时间范围来的，但是这种一般较少用，因为很容易产生热点问题，大量的流量都打在最新的数据上了。
• 或者是按照某个字段 hash 一下均匀分散，这个较为常用。

range 来分，好处在于说，扩容的时候很简单，因为你只要预备好，给每个月都准备一个库就可以了，到了一个新的月份的时候，自然而然，就会写新的库了；缺点，但是大部分的请求，都是访问最新的数据。实际生产用 range，要看场景。

hash 分发，好处在于说，可以平均分配每个库的数据量和请求压力；坏处在于说扩容起来比较麻烦，会有一个数据迁移的过程，之前的数据需要重新计算 hash 值重新分配到不同的库或表。