分布式全局唯一ID 往往直接使用数据库自增特性来生成主键ID，而在分库分表的环境中，数据分布在不同的分片上，不能再借助数据库自增长特性直接生成，否则会造成不同分片上的数据表主键会重复。 Twitter的Snowflake（又名“雪花算法”） UUID/GUID（一般应用程序和数据库均支持） MongoDB
分库分表分为垂直和水平两个方式，一般来说我们拆分的顺序是先垂直后水平。 垂直分库 基于现在微服务拆分来说，都是已经做到了垂直分库了。 垂直分表 如果表字段比较多，将不常用的、数据较大的等等做拆分。 水平分表 首先根据业务场景来决定使用什么字段作为分表字段。
为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。 数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面： 大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库
为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。 数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面： 大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库
复习过程 项目准备；leetcode：刷完剑指之后每天会刷2-4道leetcodejava基础： 主要刷面经、重点掌握垃圾回收机制操作系统： 之前没学过，用几天时间看了一下最重要的进程线程、死锁、消费者生产者、哲学家问题、银行家算法计算机网络：花几天时间复习了一下，重点复习tcp（三次握手四次挥手
# **一面：**1. hashmap，怎么扩容，怎么处理数据冲突？怎么高效率的实现数据迁移？2. Linux的共享内存如何实现，大概说了一下。3. Linux 中的用户模式和内核模式是什么含意?4. 在 Java 中 Lock 接口比 synchronized 块的优势是什么？你需要实现一个高效的缓存，它允 许多个用户读，但只允许一
1 分库分表 1 数据量到达一定程序，需要拆分 -水平拆 -垂直拆2 水平分库，垂直分库3 水平分表，垂直分表4 垂直分库：不同业务的表，放到不同库 垂直分表：user表有10个字段1000万条数据，使用一对一做垂直分表 5 水平分库：以及分成4个表，分到4个库中 水平分表：4000w条数据，分到4
# 为什么要分库分表？首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面：* 大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。* SQL 操作变慢如果数据
**支付宝一面**1. 介绍一下自己。2. 项目参与的核心设计有哪些3. ArrayList和LinkedList底层4. HashMap及线程安全的ConcurrentHashMap，以及各自优劣势5. Java如何实现线程安全6. Synchronized和Lock哪个更好？7. HashMap中的get()方法是如何实现的？8. HashMap可以用在哪些场
# **架构原则：“4 要 1 不要”**如果你是一个架构师，你首先要勾勒出一个轮廓，想一想如何构建一个超大流量**并发读写、高性能，以及高可用的系统**，这其中有哪些要素需要考虑？我把这些要素总结为“4 要 1 不要”：* **数据要尽量少*** **请求数要尽量少*** **路径要尽量短*** **依
1、什么是分库分表 就是把原本存储于一个库的数据分块存储到多个库上，把原本存储于一个表的数据分块存储到多个表上。 2、为什么分库分表 数据库中的数据量不一定是可控的，在未进行分库分表的情况下，随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据
为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。 数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面： 大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库
有关分库分表前面写了三篇博客: 1、分库分表(1) --- 理论 2、分库分表(2) --- ShardingSphere(理论) 这篇博客通过ShardingSphere实现分表不分库，并在文章最下方附上项目Github地址。 一、项目概述 1、技术架构 项目总体技术选型 SpringBoot2.0.6 + shardingsphere4.0.0-RC1 + Ma
为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。 数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面： 大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库
前言 京东到家订单中心系统业务中，无论是外部商家的订单生产，或是内部上下游系统的依赖，订单查询的调用量都非常大，造成了订单数据读多写少的情况。 我们把订单数据存储在MySQL中，但显然只通过DB来支撑大量的查询是不可取的。同时对于一些复杂的查询，MySQL支持得不够友好，所以订单中
1. 概述 因为市面上已经非常不错的分库分表的资料，所以艿艿就不在尴尬的瞎哔哔一些内容。推荐阅读两个资料： 《Apache ShardingSphere 官方文档》 “ ShardingSphere 是目前最好用的数据库中间件之一，很多时候，我们使用它来实现分库分表，或者读写分离。 当然，它不仅仅能够提供上述两个功
复习过程 项目准备；leetcode：刷完剑指之后每天会刷2-4道leetcodejava基础： 主要刷面经、重点掌握垃圾回收机制操作系统： 之前没学过，用几天时间看了一下最重要的进程线程、死锁、消费者生产者、哲学家问题、银行家算法计算机网络：花几天时间复习了一下，重点复习tcp（三次握手四次挥手
一、数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间
为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。 数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面： 大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库
为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库分表，答案很简单：数据库出现性能瓶颈。用大白话来说就是数据库快扛不住了。 数据库出现性能瓶颈，对外表现有几个方面： 大量请求阻塞在高并发场景下，大量请求都需要操作数据库，导致连接数不够了，请求处于阻塞状态。SQL 操作变慢如果数据库
写在前面 冰河曾经经历过一个完整电商系统用户从零到上亿的研发过程，在业务的不断发展与变化过程中，演化出电商系统和基于大数据的商品精准实时推荐平台，关于MySQL数据库的架构演进，小伙伴们可以参考《从零到千万用户，我是如何一步步优化MySQL数据库的？》，关于系统的架构演进，小伙伴们可
在文章开头先抛几个问题： （1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？ （2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？ （3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？ 这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么要分库
一、概述 之前，我们介绍了利用Mycat进行分库分表操作，Mycat分表操作是利用分库来进行的，单个库中的分表操作可结合MySQL的分区进行，这也是Mycat官方提倡的方式。那么，如何利用Mycat真正实现数据库的分库分表，可以私信我。今天，我们来看看sharding-jdbc，sharding-jdbc也是一款分库分表的“
作者简介：王龙，招商银行数据中心MySQL资深架构师，将MySQL引入招商银行，并从无到有建设MySQL生态，解决了MySQL在银行领域使用的诸多问题。 引言 Fintech Bank 的挑战 这里涉及到什么是“金融科技银行”，“以科技敏捷带动业务敏捷，一家金融科技银行要紧紧围绕客户
在文章开头先抛几个问题： （1）什么时候才需要分库分表呢？我们的评判标准是什么？ （2）一张表存储了多少数据的时候，才需要考虑分库分表？ （3）数据增长速度很快，每天产生多少数据，才需要考虑做分库分表？ 这些问题你都搞清楚了吗？相信看完这篇文章会有答案。 为什么要分库分表？ 首先回答一下为什么
