主从复制原理了解么？

MySQL binlog(binary log 即二进制日志文件) 主要记录了 MySQL 数据库中数据的所有变化(数据库执行的所有 DDL 和 DML 语句)。因此，我们根据主库的 MySQL binlog 日志就能够将主库的数据同步到从库中。

更具体和详细的过程是这个样子的（图片来自于：《MySQL Master-Slave Replication on the Same Machine》）：

1. 主库将数据库中数据的变化写入到 binlog

2. 从库连接主库

3. 从库会创建一个 I/O 线程向主库请求更新的 binlog

4. 主库会创建一个 binlog dump 线程来发送 binlog ，从库中的 I/O 线程负责接收

5. 从库的 I/O 线程将接收的 binlog 写入到 relay log 中。

6. 从库的 SQL 线程读取 relay log 同步数据本地（也就是再执行一遍 SQL ）。

怎么样？看了我对主从复制这个过程的讲解，你应该搞明白了吧!

你一般看到 binlog 就要想到主从复制。当然，除了主从复制之外，binlog 还能帮助我们实现数据恢复。

我这里再扩展一下。不知道大家有没有使用过阿里开源的一个叫做 canal 的工具。这个工具可以帮助我们实现 MySQL 和其他数据源比如 Elasticsearch 或者另外一台 MySQL 数据库之间的数据同步。很显然，这个工具的底层原理肯定也是依赖 binlog。canal 的原理就是模拟 MySQL 主从复制的过程，解析 binlog 将数据同步到其他的数据源。

另外，像咱们常用的分布式缓存组件 Redis 也是通过主从复制实现的读写分离。

简单总结一下：MySQL 主从复制是依赖于 binlog 。另外，常见的一些同步 MySQL 数据到其他数据源的工具（比如 canal）的底层一般也是依赖 binlog 。

分库分表

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读写分离主要应对的是数据库读并发，没有解决数据库存储问题。试想一下：如果 MySQL 一张表的数据量过大怎么办?

换言之，我们该如何解决 MySQL 的存储压力呢？

答案之一就是 分库分表。

何为分库？

分库 就是将数据库中的数据分散到不同的数据库上。

下面这些操作都涉及到了分库：

• 你将数据库中的用户表和用户订单表分别放在两个不同的数据库。

• 由于用户表数据量太大，你对用户表进行了水平切分，然后将切分后的 2 张用户表分别放在两个不同的数据库。

何为分表？

分表 就是对单表的数据进行拆分，可以是垂直拆分，也可以是水平拆分。

何为垂直拆分？

简单来说，垂直拆分是对数据表列的拆分，把一张列比较多的表拆分为多张表。

举个例子：我们可以将用户信息表中的一些列单独抽出来作为一个表。

何为水平拆分？

简单来说，水平拆分是对数据表行的拆分，把一张行比较多的表拆分为多张表。

举个例子：我们可以将用户信息表拆分成多个用户信息表，这样就可以避免单一表数据量过大对性能造成影响。

《从零开始学架构》中的有一张图片对于垂直拆分和水平拆分的描述还挺直观的。

什么情况下需要分库分表？

遇到下面几种场景可以考虑分库分表：

• 单表的数据达到千万级别以上，数据库读写速度比较缓慢（分表）。

• 数据库中的数据占用的空间越来越大，备份时间越来越长（分库）。

• 应用的并发量太大（分库）。

分库分表会带来什么问题呢？

记住，你在公司做的任何技术决策，不光是要考虑这个技术能不能满足我们的要求，是否适合当前业务场景，还要重点考虑其带来的成本。

引入分库分表之后，会给系统带来什么挑战呢？

• join 操作 ： 同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，导致无法使用 join 操作。这样就导致我们需要手动进行数据的封装，比如你在一个数据库中查询到一个数据之后，再根据这个数据去另外一个数据库中找对应的数据。

• 事务问题 ：同一个数据库中的表分布在了不同的数据库中，如果单个操作涉及到多个数据库，那么数据库自带的事务就无法满足我们的要求了。

• 分布式 id ：分库之后， 数据遍布在不同服务器上的数据库，数据库的自增主键已经没办法满足生成的主键唯一了。我们如何为不同的数据节点生成全局唯一主键呢？这个时候，我们就需要为我们的系统引入分布式 id 了。

• …

另外，引入分库分表之后，一般需要 DBA 的参与，同时还需要更多的数据库服务器，这些都属于成本。

分库分表有没有什么比较推荐的方案？

ShardingSphere 项目（包括 Sharding-JDBC、Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar）是当当捐入 Apache 的，目前主要由京东数科的一些巨佬维护。

ShardingSphere 绝对可以说是当前分库分表的首选！ShardingSphere 的功能完善，除了支持读写分离和分库分表，还提供分布式事务、数据库治理等功能。

另外，ShardingSphere 的生态体系完善，社区活跃，文档完善，更新和发布比较频繁。

分库分表后，数据怎么迁移呢？

总结

无论是哪家公司，都很重视高并发高可用的技术，重视基础，重视JVM。面试是一个双向选择的过程，不要抱着畏惧的心态去面试，不利于自己的发挥。同时看中的应该不止薪资，还要看你是不是真的喜欢这家公司，是不是能真的得到锻炼。其实我写了这么多，只是我自己的总结，并不一定适用于所有人，相信经过一些面试，大家都会有这些感触。

最后，如果有想要我整理的面试资料的，可以**戳这里免费领取**，我整理了一些面试真题资料，技术知识点剖析教程，还有和广大同仁一起交流学习共同进步，还有一些职业经验的分享。

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