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文章目录
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- MySQL分库分表面试题深度解析
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- 一、核心概念与适用场景
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- [1. 什么是分库分表？](#1. 什么是分库分表？)
- [2. 何时需要分库分表？](#2. 何时需要分库分表？)
- 二、拆分策略详解
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- [1. 水平拆分 vs 垂直拆分](#1. 水平拆分 vs 垂直拆分)
- [2. 分片键选择原则](#2. 分片键选择原则)
- [3. 常用路由算法](#3. 常用路由算法)
- 三、分库分表中间件选型
- 四、经典面试题精解
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- [1. 如何避免分库分表后的数据倾斜？](#1. 如何避免分库分表后的数据倾斜？)
- [2. 分页查询如何优化？](#2. 分页查询如何优化？)
- [3. 分布式ID生成方案对比](#3. 分布式ID生成方案对比)
- [4. 跨分片JOIN如何解决？](#4. 跨分片JOIN如何解决？)
- 五、实战问题解决方案
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- [1. 扩容如何平滑进行？](#1. 扩容如何平滑进行？)
- [2. 分布式事务实现](#2. 分布式事务实现)
- [3. 热点问题处理](#3. 热点问题处理)
- 六、架构设计面试要点
📃文章前言
- 🔷文章均为学习工作中整理的笔记。
- 🔶如有错误请指正，共同学习进步。
MySQL分库分表面试题深度解析
以下内容涵盖分库分表的核心知识点及高频面试题，从基础概念到架构设计全面覆盖
一、核心概念与适用场景
1. 什么是分库分表？
- 分库 ：将单个数据库拆分为多个物理数据库（如
order_db拆为order_db1、order_db2） - 分表 ：将单表数据拆分到多个物理表（如
user表拆为user_0~user_3） - 核心目的：解决单库单表性能瓶颈（数据量、并发量、磁盘IO）
2. 何时需要分库分表？
| 指标 | 临界值参考 | 典型症状 |
|---|---|---|
| 单表数据量 | ≥ 5千万行 | 索引树深度>3层，查询显著变慢 |
| 数据库数据总量 | ≥ 1TB | 备份/迁移耗时>4小时 |
| 单库QPS/TPS | ≥ 5K | CPU持续>80%，响应时间波动大 |
| 磁盘IOPS | 达到硬件上限 | 写延迟>100ms |
二、拆分策略详解
1. 水平拆分 vs 垂直拆分
| 维度 | 水平拆分 | 垂直拆分 |
|---|---|---|
| 原理 | 按行拆分（数据分散存储） | 按列拆分（字段分离） |
| 示例 | user表按user_id%16分表 |
将user拆为user_base和user_detail |
| 优点 | 负载均衡，扩展性强 | 冷热分离，提升热点数据性能 |
| 缺点 | 跨分片查询复杂 | 需业务层JOIN |
2. 分片键选择原则
- 离散度高：如用户ID、订单号（避免数据倾斜）
- 业务相关性：高频查询条件（如按商家分片优化店铺查询）
- 禁止用：单调递增字段（导致写入热点）、枚举值（分布不均）
3. 常用路由算法
| 算法 | 实现方式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 取模分片 | shard = user_id % 64 |
数据均匀分布 |
| 范围分片 | user_id 1-100万 → 分片1 |
按时间/ID区间查询 |
| 一致性哈希 | 虚拟节点环，扩容影响小 | 动态扩缩容场景 |
| 地理位置分片 | 按地区编码路由 | 本地化服务优化 |
三、分库分表中间件选型
| 中间件 | 架构模式 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| ShardingSphere | 客户端代理 | 支持读写分离、分布式事务，兼容MySQL协议 | Java应用，强定制化需求 |
| MyCat | 服务端代理 | 可视化配置管理，支持跨库JOIN | 快速接入，中小规模系统 |
| Vitess | 服务端代理 | YouTube开源，K8s生态集成好 | 云原生架构 |
| ProxySQL | 数据库代理 | 轻量级，专注分库分表+读写分离 | 简单拆分需求 |
选型建议：
- 云环境优先Vitess
- 自建集群选ShardingSphere
- 需要图形化管理用MyCat
四、经典面试题精解
1. 如何避免分库分表后的数据倾斜？
解决方案：
java
// 分片键加盐（增加离散度）
String saltedKey = userId + "_" + ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
int shard = Math.abs(saltedKey.hashCode()) % shardNum;- 监控各分片数据量（超过均值20%触发告警）
- 动态调整路由规则（如将大客户单独分片）
2. 分页查询如何优化？
问题 ：LIMIT 100000,10 需各分片先查100010行再归并
优化方案：
-
二次查询法 ：
sql/* 步骤1：各分片查询满足条件的ID */ SELECT id FROM user_{shard} WHERE age > 18 ORDER BY id LIMIT 100010; /* 步骤2：归并取最小ID范围后精准查询 */ SELECT * FROM user_{shard} WHERE id > {last_min_id} LIMIT 10; -
游标分页 ：
WHERE create_time > '2023-01-01' AND id > 1000 LIMIT 10
3. 分布式ID生成方案对比
| 方案 | 实现要点 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| Snowflake | 时间戳+机器ID+序列号 | 无中心化，趋势递增 | 时钟回拨问题 |
| Leaf-Segment | 数据库号段批量分配 | 高QPS，无网络开销 | 依赖DB |
| UUID | 标准RFC4122实现 | 无协调节点 | 无序，索引效率低 |
| Redis INCR | 原子操作生成连续ID | 简单高效 | 持久化丢失风险 |
4. 跨分片JOIN如何解决？
策略：
- 全局表广播：小表复制到所有分片（如地区码表）
- 字段冗余：将关联字段存入主表（如订单中冗余商品名称）
- 业务层组装：先查A分片数据，再根据ID查B分片合并
- 中间件支持：MyCat支持ER分片（关联表同组分片）
五、实战问题解决方案
1. 扩容如何平滑进行？
不停机扩容步骤：
- 双写：新老分片同时写入
- 数据同步：使用DTS工具全量+增量同步
- 灰度切流：按user_id范围逐步切流量
- 下线旧节点：确保无读流量后停用
2. 分布式事务实现
| 方案 | 原理 | 适用场景 |
|---|---|---|
| XA两阶段提交 | 数据库原生支持，强一致 | 银行转账等金融场景 |
| TCC补偿型 | Try-Confirm-Cancel 业务层实现 | 高并发订单系统 |
| Saga事件驱动 | 通过事件序列+补偿回滚 | 长事务流程（如物流） |
| 本地消息表 | 数据库+消息队列组合 | 最终一致性要求场景 |
3. 热点问题处理
场景 ：秒杀系统中某商品ID集中访问
解决方案：
- 本地缓存：商品数据缓存在应用层
- 请求合并：将10ms内请求合并为一次DB查询
- 热点探测：JDK Flight Recorder监控热Key
- 分片打散 ：
product_id + random_suffix路由
六、架构设计面试要点
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拆库不拆表 vs 拆表不拆库
- 优先拆库：解决连接数瓶颈
- 次选拆表：解决单表性能问题
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分片数规划公式
分片数 = 峰值数据量 / 单表容量上限（建议预留50%空间，如预估3亿数据→分片数=3亿/2千万=15→取16）
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数据迁移方案选择
数据一致性高 业务低感知 停机迁移 金融系统 双写迁移 互联网应用
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监控关键指标
- 分片磁盘使用差异率
- 跨分片查询比例
- 最大分片延迟时间
避坑指南：
- 禁止在分片键上使用函数（导致路由失效）
- 避免全表扫描（
SELECT *触发跨分片查询）- 事务中禁止跨库操作（XA性能损耗大）
掌握以上内容，可应对90%的分库分表面试场景。重点展示 "场景分析→技术选型→落地细节" 的全链路思考能力。
📜文末寄语
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