前言：数据库典型架构实践本章，将介绍数据库架构设计中的一些基本概念，常见问题以及对应解决方案，为了便于读者理解，将以“用户中心”为例，讲解数据库架构设计的常见玩法。用户中心用户中心是一个非常常见的业务，主要提供用户注册、登录、信息查询与修改的服务，其核心元数据为：User(uid,uname,passwd,sex,age,nickname,…)其中：uid为用户ID，主键。uname,passwd,sex,age,nickname,…等为用户的属性。数据库设计上，一般来说在业务初期，单库单表就能够搞定这个需求。图示说明为了方便大家理解，后文图片说明较多：“灰色”方框，表示service，服务。“紫色”圆框，标识master，主库。“粉色”圆框，表示slave，从库。单库架构GitChat最常见的架构设计如上：user-service：用户中心服务，对调用者提供友好的RPC接口。user-db：一个库进行数据存储。分组架构什么是分组？答：分组架构是最常见的一主多从，主从同步，读写分离数据库架构：user-service：依旧是用户中心服务。user-db-M(master)：主库，提供数据库写服务。user-db-S(slave)：从库，提供数据库读服务。主和从构成的数据库集群称为“组”。分组有什么特点？答：同一个组里的数据库集群：主从之间通过binlog进行数据同步。多个实例数据库结构完全相同。多个实例存储的数据也完全相同，本质上是讲数据进行复制。分组架构究竟解决什么问题？答：大部分互联网业务读多写少，数据库的读往往最先成为性能瓶颈，如果希望：线性提升数据库读性能。通过消除读写锁冲突提升数据库写性能。GitChat通过冗余从库实现数据的“读高可用”。此时可以使用分组架构，需要注意的是，分组架构中，数据库的主库依然是写单点。一句话总结，分组解决的是“数据库读写高并发量高”问题，所实施的架构设计。分片架构什么是分片？答：分片架构是大伙常说的水平切分(sharding)数据库架构：user-service：依旧是用户中心服务。user-db1：水平切分成2份中的第一份。user-db2：水平切分成2份中的第二份。分片后，多个数据库实例也会构成一个数据库集群。水平切分，到底是分库还是分表？答：强烈建议分库，而不是分表来实施水平切分，因为：分表依然公用一个数据库文件，仍然有磁盘IO的竞争。分库能够很容易的将数据迁移到不同数据库实例，甚至数据库机器上，扩展性更好。水平切分，用什么算法？答：常见的水平切分算法有“范围法”和“哈希法”：范围法如上图：以用户中心的业务主键uid为划分依据，将数据水平切...
