Hexo 使用简介

一、为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库该如何设计）

在高并发的情况下会有3个问题：
1.单机Mysql并发扛不住
2.Mysql磁盘快满了
3.Mysql单标数据量太大了，Sql慢

二、用过哪些分库分表中间件

cobar、TDDL、atlas、sharding-jdbc、mycat

三、不同的分库分表中间件有什么优缺点

数据库中间件分为两类：proxy和client端的

• cobar：阿里b2b团队开发，现在不怎么维护了 proxy
• TDDL: 淘宝团队开发的，现在不怎么用 client
• atlas：360团队在用的，基本不怎么更新了，好一点
• sharding-jdbc: client层的解决方案，比较活跃，优点就是比较轻量级，缺点耦合度太高
• mycat：proxy层解决方案，比较活跃，优点是设计模式比较好，对用户透明，缺点维护成本大

  四、如何对数据库进行垂直和水平拆分的

• 垂直：列的拆分
• 水平：数据的拆分

分库主要是承载并发
分表主要是分散数据量

一般都是指水平拆分

水平拆分的算法选择两种方式：
1.id Hash算法 好处就是可以平均请求压力，缺点是扩容比较麻烦
2.时间range分，缺点就是大部分请求都是看最新的数据

五、单表如何动态切换到分库分表上

两种方案：
1.停机分库分表

• 单独的job进行数据分发
• 更改程序配置，更换数据源到新的中间件上

2.不停机双写方案

其实就是通过后台的导数程序现把数据备份完成，然后在对比数据，当数据完全一致后即切换完成。

六、如何设计可以动态扩缩容的分库分表方案

步骤：
1.选择中间件
2.设计方案，多少库，多少表
3.基于中间件测试能否正常读写
4.完成单库到分库分表的迁移，双写方案
5.完成

再次扩容方案：
1.停机扩容
2.优化后的方案
预先创建好够用的库和表。

步骤：

七、分库分表之后，id主键如何处理

1.数据库自增ID

适合数据量大，但是并发不高

2.uuid

缺点就是太长了，不适合做主键
优点就是简单

3.获取系统当前时间

时间戳和业务字段结合使用

4.snowflake算法

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