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为什么要分库分表和读写分离？ 类似淘宝网这样的网站，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题，日益增长的业务数据，无疑对数据库造成了相当大的负载，同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求。随着时间和业务的发展，数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。分表、分库和读写分离可以有效地减小单台数据库的压力。 分库分表的原理和实现 1.什么是分区、分表、分库 分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的，分区实现比较简单，数据库mysql、oracle等很容易就可支持。 分表 就是把一张表按一定的规则分解成N个具有独立存储空间的实体表。系统读写时需要根据定义好的规则得到对应的字表明，然后操作它。 分库 一旦分表，一个库中的表会越来越多 将整个数据库比作图书馆，一张表就是一本书。当要在一本书中查找某项内容时，如果不分章节，查找的效率将会下降。而同理，在数据库中就是分区。 2.什么时候考虑使用分区？ 一张表的查询速度已经慢到影响使用的时候。 sql经过优化 数据量大 表中的数据是分段的 对数据的操作往往只涉及一部分数据，而不是所有的数据

点击上方 IT牧场 ，选择 置顶或者星标 技术干货每日送达！ 一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。 2、CPU瓶颈 第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。 第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 二、分库分表 1、水平分库 概念： 以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。 结果： 每个库的结构都一样； 每个库的数据都不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景： 系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。 分析： 库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。 2、水平分表 概念：

作者 ： 尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html 本文目录 一、数据库瓶颈 IO瓶颈 CPU瓶颈 二、分库分表 水平分库 水平分表 垂直分库 垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 非partition key的查询问题 非partition key跨库跨表分页查询问题 扩容问题 六、分库分表总结 七、分库分表示例 一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。 2、CPU瓶颈 第一种：SQL问题，如SQL中包含 join ，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。 第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 二、分库分表 1、水平分库 概念： 以字段为依据

阅读文本大概需要3分钟。 一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。 在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。 接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 第一种： 磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表 。 第二种： 网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库 。 2、CPU瓶颈 第一种： SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。 第二种： 单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表 。 二、分库分表 1、水平分库 1.概念： 以 字段 为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个 库 中的数据拆分到多个 库 中。 2.结果： 每个 库 的 结构 都一样; 每个 库 的 数据 都不一样，没有交集; 所有 库 的 并集 是全量数据; 3.场景： 系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。 4.分析： 库多了

来源：rrd.me/g9zP3 一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。 2、CPU瓶颈 第一种：SQL问题，如SQL中包含 join ，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。 第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 二、分库分表 1、水平分库 概念： 以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。 结果： 每个库的结构都一样； 每个库的数据都不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景： 系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。 分析： 库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。 2、水平分表 概念： 以字段为依据，按照一定策略

目录 1.为什么需要中间件 不分库篇 （1）普通的应用程序 （2）并发读写大--缓存 （3）缓存过期问题--读写分离+缓存 （4）隔离对DAO层影响--数据库中间件+读写分离+缓存 （5）业务模块多--集群+数据库中间件+读写分离+缓存 分库篇 （1）业务模块多，数据总量大--分库+缓存 （2）分库对Dao层代码影响--分库+数据库中间件+缓存 （3）读写压力大--分库+读写分离+数据库中间件+缓存 2.数据库中间价设计要点 （1）垂直拆分 （2）水平拆分 （3）无论是垂直拆分、水平拆分，都有共同的技术难点 （4）数据库中间件的两种实现模式 （5）常用数据库中间件简介 小结 1.为什么需要中间件 不分库篇 （1）普通的应用程序 数据库访问 数据库存储的数据量不是很大，但并发的读写操作都很大，超过数据库服务器的处理能力。 阿里云-RDS版MySQL性能测试结果（MySQL 5.6） TPS：每秒钟处理事务数量 QPS：每秒钟SQL语句执行条数（并发请求数） （2）并发读写大–缓存 业务场景 ：数据量不是很大，仅并发读写超过数据库服务器的处理能力 解决办法 ： 加缓存 （3）缓存过期问题–读写分离+缓存 业务场景 ：缓存会有过期命不中，还是会有大量的读和全部的写操作将请求数据库，如果数据库支持不起，怎么办？ 解决办法 ：读写分离+缓存 （4）隔离对DAO层影响–数据库中间件+读写分离

首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。 针对大表的优化，主要是通过数据库分库分表来解决， 目前比较普遍的方案有三个：分区，分库分表，NoSql/NewSql。 实际项目中，这三种方案是结合的，目前绝大部分系统的核心数据都是以RDBMS存储为主，NoSql/NewSql存储为辅。 分区 首先来了解一下分区方案。 分区表是由多个相关的底层表实现的。这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们也可以直接访问各个分区，存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样（所有的底层表都必须使用相同的存储引擎），分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个相同的索引。这个方案对用户屏蔽了sharding的细节，即使查询条件没有sharding column，它也能正常工作（只是这时候性能一般）。 不过它的缺点很明显： 很多的资源都受到单机的限制，例如连接数，网络吞吐等。如何进行分区，在实际应用中是一个非常关键的要素之一。 下面开始举例： 以客户信息为例，客户数据量5000万加，项目背景要求保存客户的银行卡绑定关系，客户的证件绑定关系，以及客户绑定的业务信息。 此业务背景下，该如何设计数据库呢。项目一期的时候，我们建立了一张客户业务绑定关系表

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）？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？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？ 面试官心理分析 其实这块肯定是扯到 高并发 了，因为分库分表一定是为了 支撑高并发、数据量大 两个问题的。而且现在说实话，尤其是互联网类的公司面试，基本上都会来这么一下，分库分表如此普遍的技术问题，不问实在是不行，而如果你不知道那也实在是说不过去！ 面试题剖析 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 个。我的天，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

一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。 2、CPU瓶颈 第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。 第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 二、分库分表 1、水平分库 概念： 以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。 结果： 每个库的结构都一样； 每个库的数据都不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景： 系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。 分析： 库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。 2、水平分表 概念： 以字段为依据，按照一定策略（hash、range等）

http://www.jos.org.cn/html/2014/6/4414.htm 摘要 ：可信终端的远程证明无论是基于二进制的证明方案还是基于属性的证明方案，针对的均是终端的静态环境，反映的是终端的软件配置结构，并不能证明终端运行环境的真正可信.针对这一问题，提出了一种终端可信环境远程证明方案.针对静态环境，该方案考虑了满足可信平台规范的信任链以及相关软件配置的可信属性证明；针对动态环境，该方案考虑了终端行为的可信属性证明.并分别给出了信任链、平台软件配置和终端行为等属性证明的可信性判定策略和算法，以及终端运行环境远程证明的综合性判定策略和算法.另外，在Windows 平台上，设计和实现了该方案中的两个核心实体：证明代理和验证代理，并设计了证明代理和验证代理之间的通信协议.最后，介绍了该方案在Windows 平台上的一个典型应用案例以及证明代理在该应用实例中的性能开销.应用实例验证了该方案的可行性. 关键词： 可信计算 远程证明 属性证明 终端行为 证明代理 验证代理 Remote Attestation Project of the Running Environment of the Trusted Terminal TAN Liang 1,2 , CHEN Ju 1 Abstract : Remote attestation, whether binary-based