分库分表是解决数据库性能瓶颈的重要手段，主要包括两种模式：

• 水平分表：将同一个表的数据按行分散到多个表中
• 垂直分表：按列拆分，将不常用的字段或大字段分离
• 分库：将不同表分布到不同数据库实例

在Linux云服务器上实现时，需要考虑网络延迟、事务一致性等关键因素。

1. 服务器配置建议

推荐使用至少2台配置相同的云服务器：

2. 常用中间件对比

• MyCat：功能全面，适合复杂分片规则
• ShardingSphere：Apache顶级项目，生态完善
• Vitess：YouTube出品，适合大规模MySQL集群

1. 基于ShardingJDBC的实现

// 配置示例
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order_$->{0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order_$->{order_id % 2}
  

2. 分片策略选择

根据业务特点选择合适的分片键：

• 用户ID：适合用户维度查询
• 时间字段：适合时序数据
• 地理位置：适合地域分布业务

1. 查询优化技巧

• 避免跨分片JOIN
• 合理使用分布式事务
• 建立全局索引表

2. 监控指标

必须监控的关键指标：

1. 各分片负载均衡情况
2. 慢查询日志分析
3. 连接池使用率

问题1：分布式ID生成

解决方案：

• Snowflake算法
• 数据库自增序列
• Redis原子操作

问题2：数据迁移方案

推荐工具：

• 阿里云DTS
• MySQL dump结合pt-table-sync