1.1 分
很多技術都運用了分的編程思想，這里來舉幾個例子，這些都是分的思想
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集中式服務發展到分布式服務
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從Collections.synchronizedMap(x)到1.7ConcurrentHashMap再到1.8ConcurrentHashMap，細化鎖的粒度的同時依舊保證線程安全
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從AtomicInteger到LongAdder，ConcurrentHashMap的size()方法。用分散思想，減少cas次數，增強多線程對一個數的累加
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JVM的G1 GC算法，將堆分成很多Region來進行內存管理
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Hbase的RegionServer中，將數據分成多個Region進行管理
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平時開發是不是線程池都資源隔離
2.2 合
很多技術也運用到了合的編程思想，這里舉幾個例子，這些都是合的思想
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TLAB（Thread Local Allocation Buffers），線程本地分配緩存。避免多線程沖突，提高對象分配效率
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逃逸分析，將變量的實例化內存直接在棧里分配，無需進入堆，線程結束棧空間被回收。減少臨時對象在堆內分配數量
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CMS GC算法下，雖然使用標記清除，但是也有配置支持整理內存碎片。如：-XX:UseCMS-CompactAtFullCollection（FullGC后是否整理，Stop The World會變長）和-XX:CMSFullGCs-BeforeCompaction（幾次FullGC之后進行壓縮整理）
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鎖粗化，當JIT發現一系列連續的操作都是對同一對象反復加鎖和釋放鎖，會加大鎖同步的范圍
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kafka的網絡數據傳輸有一些數據配置，減少網絡開銷。如：batch.size和linger.ms等等
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平時開發是不是都個叫批量獲取接口
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二.分區
本文一切基於MySql InnoDB
說了這么多，接下來說主體，先說分區，因為之前博主寫過一篇MySql分區的博客所以這里不會多費筆墨來寫
2.1 實現方式
具體如何實現上面鏈接里有寫，這里只需記住如果表中存在主鍵或唯一索引時，分區列必須是唯一索引的一個組成部分。
這個是數據庫分的，應用透明，代碼無需修改任何東西。
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2.3 數據處理
分區表后，提高了MySql性能。如果一張表的話，那就只有一個.ibd文件，一顆大的B+樹。如果分表后，將按分區規則，分成不同的區，也就是一個大的B+樹，分成多個小的樹。
讀的效率肯定提升了，如果走分區鍵索引的話，先走對應分區的輔助索引B+樹，再走對應分區的聚集索引B+樹。
如果沒有走分區鍵，將會在所有分區都會執行一次。會造成多次邏輯IO！
平時開發如果想查看sql語句的分區查詢可以使用explain partitons select xxxxx語句。可以看到一句select語句走了幾個分區
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三.分庫分表
當一張表隨着時間和業務的發展，庫里表的數據量會越來越大。數據操作也隨之會越來越大。
一台物理機的資源有限，最終能承載的數據量、數據的處理能力都會受到限制。這時候就會使用分庫分表來承接超大規模的表，單機放不下的那種。
區別於分區的是，分區一般都是放在單機里的，用的比較多的是時間范圍分區，方便歸檔。只不過分庫分表需要代碼實現，分區則是mysql內部實現。分庫分表和分區並不沖突，可以結合使用。
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3.1 實現
3.1.1 分庫分表標准
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存儲占用100G+
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數據增量每天200w+
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單表條數1億條+
3.1.2 分庫分表字段
分庫分表字段取值非常重要
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在大多數場景該字段是查詢字段
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數值型
一般使用userId，可以滿足上述條件
3.2 分布式數據庫中間件
分布式數據庫中間件分為兩種，proxy和客戶端式架構。proxy模式有MyCat、DBProxy等，客戶端式架構有TDDL、Sharding-JDBC等。
那么proxy和客戶端式架構有何區別呢？各自有什么優缺點呢？其實看一張圖便可知曉。
proxy模式的話我們的select和update語句都是發送給代理，由這個代理來操作具體的底層數據庫。所以必須要求代理本身需要保證高可用，否則數據庫沒有宕機，proxy掛了，那就走遠了。
客戶端模式通常在連接池上做了一層封裝，內部與不同的庫連接，sql交給smart-client進行處理。通常僅支持一種語言，如果其他語言要使用，需要開發多語言客戶端。
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四.總結
分表和在用途上不一樣，分表是為了承接超大規模的表，單機放不下那種。分區的話則一般都是放在單機里的，用的比較多的是時間范圍分區，方便歸檔。
性能穩定上的話都是一個個子表，差不多，區別應該是分區表是mysql內部實現的，會比分表方案少一點數據交互。