架构师训练营 - 学习总结 第 6 周

1、本周先回顾了一致性哈希的重要程度和场景：

一致性哈希，常用于分布式集群，解决当集群机器横向扩展时，数据大批量访问不一致的问题，比如缓存集群或数据库集群。

初始化操作步骤：

建环，服务器节点放入环（包含虚拟节点），key的存放和查找，顺时针查找最接近的



2、数据分片方案

目标：数据量太大，尤其是单表，写操作的压力特别大，

要把单表拆分成多个分片，降低单表或单机的写压力。

方案1：硬编码实现，比如 id为单数访问服务器1，双数访问服务器2；

方案2、映射表，在外部存储每个id与服务器的映射关系，映射表数量也变的非常大，而且要访问2次，增加时间和代码复杂度；

方案3：用分布式数据库中间件，用中间件进行数据分片和路由；

中间件有MyCat、Cobar（对代码透明，通过SQL判断分片数据库在哪里）、Sharding

分布式数据库中间件，一般都提供 跨分片查询能力，自动数据合并能力。



3、数据库集群一般不使用一致性哈希，而是直接使用余数哈希，并且尽量避免数据迁移：

实践：一般在每个节点放置多个实例，在需要水平扩容时，直接迁移部分实例到新的服务器上；

所以，一开始就要考虑清楚未来需要多少分片，因为不允许扩容实例了。

如果真的超过一开始的分片数量，必须扩容分片，一般先增加从库，恢复数据库的完整备份，再用binlog追加，然后双写，再修改分片。



4、拆分业务，自然数据库也就按业务分库了

需要注意的是，避免直接访问其它业务的数据库，要通过API访问。

然后根据业务不同，数据量大的业务要分片，数据量小的不分了，直接走主从即可。



5、讲述了CAP原理、Base理论

CAP是分布式系统的设计理论基础，而Base强调的是最终一致性。