1、 使用Spring AOP實現MySQL數據庫讀寫分離案例分析:
http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/53930382
2、MySQL5.6 數據庫主從（Master/Slave）同步安裝與配置詳解:
http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
3、MySQL主從復制的常見拓撲、原理分析以及如何提高主從復制的效率總結:
http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/52451613
4、使用mysqlreplicate命令快速搭建 Mysql 主從復制:
http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/52452394
5、大型網站應用之海量數據和高并發(fā)解決方案總結一二:
隨著業(yè)務規(guī)模的不斷擴大，需要選擇合適的方案去應對數據規(guī)模的增長，以應對逐漸增長的訪問壓力和數據量。
關于數據庫的擴展主要包括：業(yè)務拆分、主從復制，數據庫分庫與分表。這篇文章主要講述數據庫分庫與分表
（1）業(yè)務拆分
在 大型網站應用之海量數據和高并發(fā)解決方案總結一二 一篇文章中也具體講述了為什么要對業(yè)務進行拆分。
業(yè)務起步初始，為了加快應用上線和快速迭代，很多應用都采用集中式的架構。隨著業(yè)務系統(tǒng)的擴大，系統(tǒng)變得越來越復雜，越來越難以維護，開發(fā)效率變得越來越低，并且對資源的消耗也變得越來越大，通過硬件提高系統(tǒng)性能的方式帶來的成本也越來越高。
因此，在選型初期，一個優(yōu)良的架構設計是后期系統(tǒng)進行擴展的重要保障。
例如：電商平臺，包含了用戶、商品、評價、訂單等幾大模塊，最簡單的做法就是在一個數據庫中分別創(chuàng)建users、shops、comment、order四張表。
但是，隨著業(yè)務規(guī)模的增大，訪問量的增大，我們不得不對業(yè)務進行拆分。每一個模塊都使用單獨的數據庫來進行存儲，不同的業(yè)務訪問不同的數據庫，將原本對一個數據庫的依賴拆分為對4個數據庫的依賴，這樣的話就變成了4個數據庫同時承擔壓力，系統(tǒng)的吞吐量自然就提高了。
（2）主從復制
1、MySQL5.6 數據庫主從（Master/Slave）同步安裝與配置詳解
2、MySQL主從復制的常見拓撲、原理分析以及如何提高主從復制的效率總結
3、使用mysqlreplicate命令快速搭建 Mysql 主從復制
上述三篇文章中，講述了如何配置主從數據庫，以及如何實現數據庫的讀寫分離，這里不再贅述，有需要的選擇性點擊查看。
上圖是網上的一張關于MySQL的Master和Slave之間數據同步的過程圖。
主要講述了MySQL主從復制的原理：數據復制的實際就是Slave從Master獲取Binary log文件，然后再本地鏡像的執(zhí)行日志中記錄的操作。由于主從復制的過程是異步的，因此Slave和Master之間的數據有可能存在延遲的現象，此時只能保證數據最終的一致性。
（3）數據庫分庫與分表
我們知道每臺機器無論配置多么好它都有自身的物理上限，所以當我們應用已經能觸及或遠遠超出單臺機器的某個上限的時候，我們惟有尋找別的機器的幫助或者繼續(xù)升級的我們的硬件，但常見的方案還是通過添加更多的機器來共同承擔壓力。
我們還得考慮當我們的業(yè)務邏輯不斷增長，我們的機器能不能通過線性增長就能滿足需求？因此，使用數據庫的分庫分表，能夠立竿見影的提升系統(tǒng)的性能，關于為什么要使用數據庫的分庫分表的其他原因這里不再贅述，主要講具體的實現策略。請看下邊章節(jié)。
關鍵字：用戶ID、表容量
對于大部分數據庫的設計和業(yè)務的操作基本都與用戶的ID相關，因此使用用戶ID是最常用的分庫的路由策略。用戶的ID可以作為貫穿整個系統(tǒng)用的重要字段。因此，使用用戶的ID我們不僅可以方便我們的查詢，還可以將數據平均的分配到不同的數據庫中。（當然，還可以根據類別等進行分表操作，分表的路由策略還有很多方式）
接著上述電商平臺假設，訂單表order存放用戶的訂單數據，sql腳本如下（只是為了演示，省略部分細節(jié)）：
當數據比較大的時候，對數據進行分表操作，首先要確定需要將數據平均分配到多少張表中，也就是：表容量。
這里假設有100張表進行存儲，則我們在進行存儲數據的時候，首先對用戶ID進行取模操作，根據
user_id%100
獲取對應的表進行存儲查詢操作，示意圖如下：
例如，
user_id = 101
那么，我們在獲取值的時候的操作，可以通過下邊的sql語句：
其中，
order_1
是根據
101%100
計算所得，表示分表之后的第一章order表。
注意：
在實際的開發(fā)中，如果你使用MyBatis做持久層的話，MyBatis已經提供了很好得支持數據庫分表的功能，例如上述sql用MyBatis實現的話應該是：
接口定義：
xml配置映射文件：
其中${tableNum}含義是直接讓參數加入到sql中，這是MyBatis支持的特性。
注意：
另外，在實際的開發(fā)中，我們的用戶ID更多的可能是通過UUID生成的，這樣的話，
我們可以首先將UUID進行hash獲取到整數值，然后在進行取模操作。
數據庫分表能夠解決單表數據量很大的時候數據查詢的效率問題，但是無法給數據庫的并發(fā)操作帶來效率上的提高，因為分表的實質還是在一個數據庫上進行的操作，很容易受數據庫IO性能的限制。
因此，如何將數據庫IO性能的問題平均分配出來，很顯然將數據進行分庫操作可以很好地解決單臺數據庫的性能問題。
分庫策略與分表策略的實現很相似，最簡單的都是可以通過取模的方式進行路由。
還是上例，將用戶ID進行取模操作，這樣的話獲取到具體的某一個數據庫，同樣關鍵字有：
用戶ID、庫容量
路由的示意圖如下：
上圖中庫容量為100。
同樣，如果用戶ID為UUID請先hash然后在進行取模。
上述的配置中，數據庫分表可以解決單表海量數據的查詢性能問題，分庫可以解決單臺數據庫的并發(fā)訪問壓力問題。
有時候，我們需要同時考慮這兩個問題，因此，我們既需要對單表進行分表操作，還需要進行分庫操作，以便同時擴展系統(tǒng)的并發(fā)處理能力和提升單表的查詢性能，就是我們使用到的分庫分表。
分庫分表的策略相對于前邊兩種復雜一些，一種常見的路由策略如下：
１、中間變量 ＝ user_id%（庫數量*每個庫的表數量）;
２、庫序號?。健∪≌ㄖ虚g變量／每個庫的表數量）;
３、表序號 ＝ 中間變量％每個庫的表數量;
例如：數據庫有256 個，每一個庫中有1024個數據表，用戶的user_id＝262145，按照上述的路由策略，可得：
１、中間變量 ＝ 262145%（256*1024）= 1;
２、庫序號 ＝ 取整（1／1024）= 0;
３、表序號?。健?％1024 = 1;
這樣的話，對于user_id＝262145，將被路由到第０個數據庫的第１個表中。
示意圖如下：
關于分庫分表策略的選擇有很多種，上文中根據用戶ID應該是比較簡單的一種。其他方式比如使用號段進行分區(qū)或者直接使用hash進行路由等。有興趣的可以自行查找學習。
關于上文中提到的，如果用戶的ID是通過UUID的方式生成的話，我們需要單獨的進行一次hash操作，然后在進行取模操作等，其實hash本身就是一種分庫分表的策略，使用hash進行路由策略的時候，我們需要知道的是，也就是hash路由策略的優(yōu)缺點，優(yōu)點是：數據分布均勻；缺點是：數據遷移的時候麻煩，不能按照機器性能分攤數據。
上述的分庫和分表操作，查詢性能和并發(fā)能力都得到了提高，但是還有一些需要注意的就是，例如：原本跨表的事物變成了分布式事物；由于記錄被切分到不同的數據庫和不同的數據表中，難以進行多表關聯查詢，并且不能不指定路由字段對數據進行查詢。分庫分表之后，如果我們需要對系統(tǒng)進行進一步的擴陣容（路由策略變更），將變得非常不方便，需要我們重新進行數據遷移。
最后需要指出的是，分庫分表目前有很多的中間件可供選擇，最常見的是使用淘寶的中間件Cobar。
GitHub地址：https://github.com/alibaba/cobara
文檔地址為：https://github.com/alibaba/cobar/wiki
關于淘寶的中間件Cobar本篇內容不具體介紹，會在后邊的學習中在做介紹。
另外Spring也可以實現數據庫的讀寫分離操作，后邊的文章，會進一步學習。
上述中，我們學到了如何進行數據庫的讀寫分離和分庫分表，那么，是不是可以實現一個可擴展、高性能、高并發(fā)的網站那？很顯然還不可以!一個大型的網站使用到的技術遠不止這些，可以說，這些都是其中的最基礎的一個環(huán)節(jié)，因為還有很多具體的細節(jié)我們沒有掌握到，比如：數據庫的集群控制，集群的負載均衡，災難恢復，故障自動切換，事務管理等等技術。因此，還有很多需要去學習去研究的地方。
總之：
前方道路美好而光明，2017年新征程！
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