五.数据库架构扩展
随着业务量越来越大，单台数据库服务器性能已无法满足业务需求，该考虑增加服务器扩展架构了。主要思想是分解单台数据库负载，突破磁盘I/O性能，热数据存放缓存中，降低磁盘I/O访问频率。
增加缓存
给数据库增加缓存系统，把热数据缓存到内存中，如果缓存中有请求的数据就不再去请求MySQL，减少数据库负载。缓存实现有本地缓存和分布式缓存，本地缓存是将数据缓存到本地服务器内存中或者文件中。
分布式缓存可以缓存海量数据，扩展性好，主流的分布式缓存系统：memcached、redis，memcached性能稳定，数据缓存在内存中，速度很快，QPS理论可达8w左右。如果想数据持久化就选择用redis，性能不低于memcached。
主从复制与读写分离
在生产环境中，业务系统通常读多写少，可部署一主多从架构，主数据库负责写操作，并做双机热备，多台从数据库做负载均衡，负责读操作。主流的负载均衡器：LVS、HAProxy、Nginx。
大多数企业是在代码层面实现读写分离，效率高。另一个种方式通过代理程序实现读写分离，企业中应用较少，会增加中间件消耗。主流中间件代理系统有MyCat、Atlas等。
在这种MySQL主从复制拓扑架构中，分散单台负载，大大提高数据库并发能力。如果一台从服务器能处理1500 QPS，那么3台就能处理4500 QPS，而且容易横向扩展。
分库
分库是根据业务将数据库中相关的表分离到不同的数据库中，例如会员库、订单库、咨询库等，每个库单独放到一个实例中。此时可以根据不同功能的压力来购买不同配置的实例，从而减少资金投入。
如果业务量很大，还可将分离后的数据库做主从复制架构，进一步避免单库压力过大。
分表
数据量的日剧增加，数据库中某个表有几百万条数据，导致查询和插入耗时太长，应该考虑把这个表拆分成多个小表，来减轻单个表的压力，提高处理效率，此方式称为分表。
分表技术比较麻烦，要修改程序代码里的SQL语句，还要手动去创建其他表，也可以用merge存储引擎实现分表，相对简单许多。分表后，程序是对一个总表进行操作，这个总表不存放数据，只有一些分表的关系，以及更新数据的方式，总表会根据不同的查询，将压力分到不同的小表上，因此提高并发能力和磁盘I/O性能。
分表分为垂直拆分和水平拆分： 垂直拆分：把原来的一个很多字段的表拆分多个表，解决表的宽度问题。你可以把不常用的字段单独放到一个表中，也可以把大字段独立放一个表中，或者把关联密切的字段放一个表中。 水平拆分：把原来一个表拆分成多个表，每个表的结构都一样，解决单表数据量大的问题。
分区
分区就是把一张表的数据根据表结构中的字段（如range、list、hash等）分成多个区块，这些区块可以在一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上，分区后，表面上还是一张表，但数据散列在多个位置，这样一来，多块硬盘同时处理不同的请求，从而提高磁盘I/O读写性能。
