支撑百万并发的数据库架构如何设计？

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前言

        作为一个全球人数最多的国家，一个再怎么凄惨的行业，都能找出很多的人为之付出。而在这个互联网的时代，IT公司绝对比牛毛还多很多。但是大多数都是创业公司，长期存活的真的不多。大多数的IT项目在注册量从0-100万，日活跃1-5万，说实话就这种系统随便找一个有几年工作经验的高级工程师，然后带几个年轻工程师，随便干干都可以做出来。
        因为这样的系统，实际上主要就是在前期快速的进行业务功能的开发，搞一个单块系统部署在一台服务器上，然后连接一个数据库就可以了。接着大家就是不停的在一个工程里填充进去各种业务代码，尽快把公司的业务支撑起来。

        但是如果真的发展的还可以，可能就会遇到如下问题：
        在运行的过程中系统访问数据库的性能越来越差，单表数据量越来越大，一些复杂查询 SQL直接拖垮！
        这种时候就不得不考虑的解决方案：缓存，负载均衡，项目分块（微服务）；数据库：读写分离，分库分表等技术

如果说此时你还是一台数据库服务器在支撑每秒上万的请求，负责任的告诉你，每次高峰期会出现下述问题：

• 数据库服务器的磁盘 IO、网络带宽、CPU 负载、内存消耗，都会达到非常高的情况，数据库所在服务器的整体负载会非常重，甚至都快不堪重负了。
• 高峰期时，本来你单表数据量就很大，SQL 性能就不太好，这时加上你的数据库服务器负载太高导致性能下降，就会发现你的 SQL 性能更差了。
• 最明显的一个感觉，就是你的系统在高峰期各个功能都运行的很慢，用户体验很差，点一个按钮可能要几十秒才出来结果。
• 如果你运气不太好，数据库服务器的配置不是特别的高的话，弄不好你还会经历数据库宕机的情况，因为负载太高对数据库压力太大了。

其实大多数公司的瓶颈都在数据库，其实如果把上面的解决方案，都实现了，基本上就没的什么问题了，举例：
        如果订单一年有 1 亿条数据，可以把订单表一共拆分为 1024 张表，分散在5个库中，这样 1 亿数据量的话，分散到每个表里也就才 10 万量级的数据量，然后这上千张表分散在 5 台数据库里就可以了。
        在写入数据的时候，需要做两次路由，先对订单 id hash 后对数据库的数量取模，可以路由到一台数据库上，然后再对那台数据库上的表数量取模，就可以路由到数据库上的一个表里了。
        通过这个步骤，就可以让每个表里的数据量非常小，每年 1 亿数据增长，但是到每个表里才 10 万条数据增长，这个系统运行 10 年，每个表里可能才百万级的数据量。

全局唯一ID

在分库分表之后你必然要面对的一个问题，就是 id 咋生成？因为要是一个表分成多个表之后，每个表的 id 都是从 1 开始累加自增长，那肯定不对啊。

举个例子，你的订单表拆分为了 1024 张订单表，每个表的 id 都从 1 开始累加，这个肯定有问题了！

你的系统就没办法根据表主键来查询订单了，比如 id = 50 这个订单，在每个表里都有！

所以此时就需要分布式架构下的全局唯一 id 生成的方案了，在分库分表之后，对于插入数据库中的核心 id，不能直接简单使用表自增 id，要全局生成唯一 id，然后插入各个表中，保证每个表内的某个 id，全局唯一。

比如说订单表虽然拆分为了 1024 张表，但是 id = 50 这个订单，只会存在于一个表里。

那么如何实现全局唯一 id 呢？有以下几种方案：

方案一：独立数据库自增 id

这个方案就是说你的系统每次要生成一个 id，都是往一个独立库的一个独立表里插入一条没什么业务含义的数据，然后获取一个数据库自增的一个 id。拿到这个 id 之后再往对应的分库分表里去写入。

比如说你有一个 auto_id 库，里面就一个表，叫做 auto_id 表，有一个 id 是自增长的。

那么你每次要获取一个全局唯一 id，直接往这个表里插入一条记录，获取一个全局唯一 id 即可，然后这个全局唯一 id 就可以插入订单的分库分表中。

这个方案的好处就是方便简单，谁都会用。缺点就是单库生