年关将至，工作上也没什么大的安排。闲暇时间从一个PHP工程师的角度去学习一下微服务架构，毕竟谁都想进步嘛，哇哈哈
垂直拆分有哪些优缺点
先看一下它的特点。每一个库表结构都是不一样的，每一个库表，它的数据至少有一列是一样的，因为它需要经过这一列来关联，比如说刚才都是通过user ID来关联的。第三个就是每一个库表，它的并级，就是全量数据。优点是什么呢？因为它是按照业务拆分的，所以拆分后业务逻辑就会更加清晰。另外，按照业务拆分之后，数据就会按照业务保存在不同的服务器上，这样数据维护就会比较简单。那么缺点是什么呢？因为它只是根据字段来拆分了，所以当单表数据量大时，问题还是没有解决，因为每个表中数据还是那么多，比如说有1000万表拆分成了若干小表，每个小表中还是有1000万条数据。另外一个就是它受业务的影响，热门业务压力比较大，冷门的业务就会造成资源浪费，比如说用户业务比较大，那么用户的服务器压力会比较大，而另外有一个积分的业务，如果比较冷门，那么这台服务器几乎就没有什么压力，也没有什么访问，就造成了资源的浪费。
水平拆分
再来看下水平拆分。水平分表是针对数据量巨大的单表，按照某种规则拆分到多个表中，但是这些表还是在一个库中。水平分库分表它都是按照某种规则来的，把拆分的表再拆到不同的库中去。看一下规则，先看第一个，按照范围拆分，比如0-1万的放到一个表，10001-2万的放到一个表，然后是通过哈希取模来拆分，比如说通过用户ID来取模，最简单的就是ID除以10，直接分到了10个表中。另外还有根据地理区域分的，一般做云的这种区分呢会比较多，还有根据时间拆分的，比如说将6个月前的数据拆出去放到一个表中，随着时间的流逝，这些表中的数据查询的几率很小，这个也就是冷热数据的分离。
再通过上边的两张图来看一下水平拆分。左边这张图，优则表刚一开始是一个服务器，然后根据ID，0-1万放到服务器一上，10001-2万放到服务器二上，20001-3万放到服务器三上进行拆分。查询的时候，刚一开始where ID等于2的都到了服务器以上拆分完之后，查询where ID等于一的就请求服务器一，等于ID等于2的时候通过2取模等于0的就访问0这台服务器，这个就是水平拆分和垂直拆分对比，还是这张表u表他是怎么拆分的呢？他并没有根据字段来拆分开，拆分成了两个表u表1和u表2，结构是一样的。拆分完之后程序几乎不用动，改动会很小，而且数据扩容难度大，比如说取模的值由2变成了10，这个时候旧数据都要全部重新再处理一遍，因为不同的取模，它落到的库是不一样的，但是刚才讲的一致性哈希算法有效的解决了这个问题。
关于分库分表就讲到这里。