图解聊聊分库分表：如何做到永不迁移数据和避免热点？
不点蓝字关注，我们哪来故事？
正文如下
今天来聊聊，中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对 数据进行拆分 了。有垂直和水平两种。
垂直拆分比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库。如下图，独立的拆分出订单库和用户库。
水平拆分的概念，是同一个业务数据量大之后，进行水平拆分。
二、分库分表方案
分库分表方案中有常用的方案，hash取模和range范围方案；分库分表方案最主要就是路由算法，把路由的key按照指定的算法进行路由存放。下边来介绍一下两个方案的特点。
1、hash取模方案
在我们设计系统之前，可以先预估一下大概这几年的订单量，如：4000万。每张表我们可以容纳1000万，也我们可以设计4张表进行存储。
那具体如何路由存储的呢？hash的方案就是对指定的路由key（如：id）对分表总数进行取模，上图中，id=12的订单，对4进行取模，也就是会得到0，那此订单会放到0表中。id=13的订单，取模得到为1，就会放到1表中。为什么对4取模，是因为分表总数是4。
优点：
热点的含义：热点的意思就是对订单进行操作集中到1个表中，其他表的操作很少。 订单有个特点就是时间属性，一般用户操作订单数据，都会集中到这段时间产生的订单。如果这段时间产生的订单 都在同一张订单表中，那就会形成热点，那张表的压力会比较大。
缺点：
一旦我们增加了分表的总数，取模的基数就会变成8，以前id=12的订单按照此方案就会到4表中查询，但之前的此订单时在0表的，这样就导致了数据查不到。就是因为取模的基数产生了变化。
当然做数据迁移可以结合自己的公司的业务，做一个工具进行，不过也带来了很多工作量，每次扩容都要做数据迁移
2、range范围方案
优点
缺点
3、总结：
range方案：不需要迁移数据，但有热点问题。
那有什么方案可以做到两者的优点结合呢？，即不需要迁移数据，又能解决数据热点的问题呢？
三、方案思路
hash是可以解决数据均匀的问题，range可以解决数据迁移问题，那我们可以不可以两者相结合呢？利用这两者的特性呢？
我们考虑一下数据的扩容代表着，路由key（如id）的值变大了，这个是一定的，那我们先保证数据变大的时候，首先用range方案让数据落地到一个范围里面。这样以后id再变大，那以前的数据是不需要迁移的。
四、方案设计
我们先定义一个group组概念，这组里面包含了一些分库以及分表，如下图
1）id=0～4000万肯定落到group01组中 2）group01组有3个DB，那一个id如何路由到哪个DB？ 3）根据hash取模定位DB，那模数为多少？模数要为所有此group组DB中的表数，上图总表数为10。为什么要去表的总数？而不是DB总数3呢？ 4）如id=12，id%10=2；那值为2，落到哪个DB库呢？这是设计是前期设定好的，那怎么设定的呢？ 5）一旦设计定位哪个DB后，就需要确定落到DB中的哪张表呢？
五、核心主流程
上面我们也提了疑问，为什么对表的总数10取模，而不是DB的总数3进行取模？我们看一下为什么DB_0是4张表，其他两个DB_1是3张表？
在我们安排服务器时，有些服务器的性能高，存储高，就可以安排多存放些数据，有些性能低的就少放点数据。如果我们取模是按照DB总数3，进行取模，那就代表着【0，4000万】的数据是平均分配到3个DB中的，那就不能够实现按照服务器能力适当分配了。
DB_0承担了4/10的数据量，DB_1承担了3/10的数据量，DB_2也承担了3/10的数据量。整个Group01承担了【0，4000万】的数据量。
注意：小伙伴千万不要被DB_1或DB_2中table的范围也是0～4000万疑惑了，这个是范围区间，也就是id在哪些范围内，落地到哪个表而已。
六、如何扩容
其实上面设计思路理解了，扩容就已经出来了；那就是扩容的时候再设计一个group02组，定义好此group的数据范围就ok了。
table和db的关系
一旦需要扩容，小伙伴是不是要增加一下group02关联关系，那应用服务需要重新启动吗？
简单点的话，就凌晨配置，重启应用服务就行了。但如果是大型公司，是不允许的，因为凌晨也有订单的。那怎么办呢？本地jvm缓存怎么更新呢？
其实方案也很多，可以使用用zookeeper，也可以使用分布式配置，这里是比较推荐使用分布式配置中心的，可以将这些数据配置到分布式配置中心去。
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