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文档简介

第五节课交易分库分表详解一数据库的压力：订单相关表都已经是超大表，最大表的数据量已经是几十亿，数据库处理能力已经到了极限；单库包含多个超大表，占用的硬盘空间已经接近了服务器的硬盘极限，很快将无空间可用； 过度解决：我们可以考虑到最直接的方式是增加大容量硬盘，或者对IO有更高要求，还可以考虑增加SSD硬盘来解决容量的问题。此方法无法解决单表数据量问题。可以对数据表历史数据进行归档，但也需要频繁进行归档操作，而且不能解决性能问题硬件上（大小）、单表容量（性能）如何优化？有什么方式：读写分离、换mysqloracle、分库分表。分库分表：1、 散列hash：hashmap可以很好的去解决数据热点的问题，但是扩容 短板2、 Range增量：他的库容很多好，但是他就是没法解决数据热点的问题。实战：老的版本：不支持spring管理（分布式主键）新的版本:支持（分布式主键）问题：表增加是可以通过创建，但是有一个地方我们改了也会有问题面对这两种方案都是比较难的处境，shard扩容显得难了、扩容的问题？分库扩容理想状态：1、 最好不数据迁移（给团队带来的工作压力）2、 可以达到1的要求，并且数据热点的问题。3、 根据硬件资源设置不同阈值（判定）如何优化：散列+增量=活好人帅（数据热点+扩容）热点：解决数据热点的问题（因为我们局部用了散列）扩容：总结：1、 多查一次数据库（字典表）2、 依赖全局的ID生成（美团+业务ID在区间自增）其他：前端：吞吐量高、并发高、相应速度快、但是业务简单（我）我的订单全部订单（我） userid=1商品表（shopid）后端
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