CAP定理
CAP的特点：
CP：强一致性说明
AP: 高可用
总结：
CAP 理论中的 C 在实践中是不可能完美实现的，在数据复制的过程中，节点N1 和节点 N2 的数据并不一致（强一致性）。即使无法做到强一致性，但应用可以采用适合的方式达到最终一致性。具有如下特点：
- 基本可用（Basically Available）：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
- 软状态（Soft State）：允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。这里的中间状态就是 CAP 理论中的数据不一致。
最终一致性（Eventual Consistency）：系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。
2、数据库分片架构
读写分离的问题：
读写分离分散了数据库读写操作的压力，但没有分散存储压力，为了满足业务数据存储的需求，就需要将存储分散到多台数据库服务器上。
数据分片：
将存放在单一数据库中的数据分散地存放至多个数据库或表中，以达到提升性能瓶颈以及可用性的效果。 数据分片的有效手段是对关系型数据库进行分库和分表。数据分片的拆分方式又分为垂直分片和水平分片。
2.1、垂直分片
垂直分库：
按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。 在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。
下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案：
垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。
垂直分表：
垂直分表适合将表中某些不常用的列，或者是占了大量空间的列拆分出去。
假设我们是一个婚恋网站，用户在筛选其他用户的时候，主要是用 age 和 sex 两个字段进行查询，而 nickname 和 description 两个字段主要用于展示，一般不会在业务查询中用到。description 本身又比较长，因此我们可以将这两个字段独立到另外一张表中，这样在查询 age 和 sex 时，就能带来一定的性能提升。
垂直分表引入的复杂性主要体现在表操作的数量要增加。例如，原来只要一次查询就可以获取 name、age、sex、nickname、description，现在需要两次查询，一次查询获取 name、age、sex，另外一次查询获取 nickname、description。
水平分表适合表行数特别大的表，水平分表属于水平分片。
2.2、水平分片
水平分片又称为横向拆分。 相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。 例如：根据主键分片，偶数主键的记录放入 0 库（或表），奇数主键的记录放入 1 库（或表），如下图所示。
单表进行切分后，是否将多个表分散在不同的数据库服务器中，可以根据实际的切分效果来确定。
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**水平分表：**单表切分为多表后，新的表即使在同一个数据库服务器中，也可能带来可观的性能提升，如果性能能够满足业务要求，可以不拆分到多台数据库服务器，毕竟业务分库也会引入很多复杂性；
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**水平分库：**如果单表拆分为多表后，单台服务器依然无法满足性能要求，那就需要将多个表分散在不同的数据库服务器中。
阿里巴巴Java开发手册：
【推荐】单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，才推荐进行分库分表。
说明：如果预计三年后的数据量根本达不到这个级别，
请不要在创建表时就分库分表。
3、读写分离和数据分片架构
下图展现了将数据分片与读写分离一同使用时，应用程序与数据库集群之间的复杂拓扑关系。
4、实现方式
读写分离和数据分片具体的实现方式一般有两种： 程序代码封装和中间件封装。
4.1、程序代码封装
程序代码封装指在代码中抽象一个数据访问层（或中间层封装），实现读写操作分离和数据库服务器连接的管理。
**其基本架构是：**以读写分离为例
4.2、中间件封装
中间件封装指的是独立一套系统出来，实现读写操作分离和数据库服务器连接的管理。对于业务服务器来说，访问中间件和访问数据库没有区别，在业务服务器看来，中间件就是一个数据库服务器。
**基本架构是：**以读写分离为例
4.3、常用解决方案
Apache ShardingSphere（程序级别和中间件级别）
MyCat（数据库中间件）