满库 当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？

当数据库扼住系统性能咽喉，直接分库分表能解决吗？

分库分表是比较靠后的优化手段，因为成本比较高。

遇到数据库瓶颈:

- 首先考虑sql优化，这是最简单的方法。对现有系统基本没有影响。

- 其次就是考虑数据库的读写分离，这也是相对简单的方法。在数据库层面进行配置，系统层面只需要调整一下获取数据库连接的逻辑。读数据时即可以获取主库连接，也可以获取从库连接。写数据时只获取主库连接。

- 再考虑增加缓存层。将数据缓存到缓存中，当再次访问时不再从数据库获取。一般缓存层对系统是透明的，基本对系统本身没有影响。但是引入缓存，也引入了相应的需要考虑的问题，比如雪崩，命中率，分布式缓存等

- 还有一种非技术手段，就是改需求。引起性能问题的原因是否是需求不合理？或者需求太复杂？是否可以简化需求？此方法对系统的影响也相对较小。

- 最后才考虑分库分表。优先分库，因为相对分表更简单。将对应的表移动到新库，调整系统获取数据库连接的逻辑。这里需要考虑要移动哪些表，在提高性能的前提下，首先尽量避免分布式事务。

- 最最后，考虑分表。分表的主要原因是单表数据量太大。分表又分纵切和横切。纵切就是按列切，比如用户表，常用信息为基本信息表，其它信息为详情表。横切就是按行切，比如一亿数据量的表切分为十张一千万的表。这里就涉及数据该存放到哪张表，或从哪张表里取。分表后又可以分库，来进一步优化。

- 如果涉及到分布式事务，又要考虑如何保证分布式事务。理论方面2pc，3pc，paxos，cap，base。对应的中间件的使用。

对系统的设计和优化不是人云亦云，需要根据实际的场景来进行处理。

满库 好单库 hash加密算法

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。