第17章 数据库切库分库分表思路
数据库瓶颈
- 单个库数据量太大（1T~2T）：多个库
- 单个数据库服务压力过大、读写瓶颈：多个库
- 单个表数据量过大：分表
数据库切库/分库
切库基础和实际运用：读写分离
读写分离技术，主库负责数据更新 和 实时数据查询，从库负责非实时数据查询。
如何方便进行读写分离，目前有两种方式：
动态数据源切换(切库)
它是指程序运行时，把数据源动态的织入到程序中，让指定的程序连接主库还是从库
直接定义查数据源和写数据源（分库）
直接在项目里定义两个数据库连接，一个是主库连接一个是从库连接，更新数据的时候我们读取主库连接，查询数据的时候读取从库连接
切库和分库的区别：
它们都是底层是多个数据库在提供服务。
分库是属于在微服务应用拆分的时候都有自己的数据库，而切库（多数据源）是在没有进行应用拆分的时候就已经分成两个库了，根据业务使用不同的代码连接不同的数据库。
数据库分表
什么时候考虑分表？
当一个数据表很大，大到我们做了sql和索引优化之后，基本操作的速度还是影响使用，我们就必须考虑分表了
分表的好处：
分表后单表的并发能力提高了，写操作效率也会提高。其次是查询一次的时间短了，数据分布在不同的文件里，磁盘的io磁盘io性能也提高了，
磁盘的读写锁影响的数据量变小，插入数据库需要重新建立的索引变少。
分表策略：
横向分表
将表中不同的数据行按照一定规律分布到不同的数据库表中（这些表保存在同一个数据库中），这样来降低单表数据量，优化查询性能。
纵向分表
一般根据数据的活跃度进行划分（按属性，经常变化的字段和不常变化的字段可以分表）。
实际操作：
mybatis分表插件shardbatis2.0
第18章 高可用手段
高可用的一些手段
高可用原则：
- 系统的任何发布必须具有可回滚能力。
- 系统任何外部依赖必须准确衡量是否可降级，是否可无损降级，并提供降级开关。
- 系统对外暴露的接口必须配置好限流，限流值必须尽量准确可靠。
