选择合适的分布式主键方案
数据库自增长序列或字段
UUID
使用 UUID to Int64 的方法
Redis 生成 ID
Twitter 的 snowflake 算法
利用 zookeeper 生成唯一 ID
MongoDB 的 ObjectId
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选择合适的数据存储方案关系型数据库 MySQLMySQL 是一个最流行的关系型数据库，在互联网产品中应用比较广泛。一般情况下，MySQL 数据库是选择的第一方案，基本上有 80% ~ 90% 的场景都是基于 MySQL 数据库的。因为，需要关系型数据库进行管理，此外，业务存在许多事务性的操作，需要保证事务的强一致性。同时，可能还存在一些复杂的 SQL 的查询。值得注意的是，前期尽量减少表的联合查询，便于后期数据量增大的情况下，做数据库的分库分表。 内存数据库 Redis随着数据量的增长，MySQL 已经满足不了大型互联网类应用的需求。因此，Redis 基于内存存储数据，可以极大的提高查询性能，对产品在架构上很好的补充。例如，为了提高服务端接口的访问速度，尽可能将读频率高的热点数据存放在 Redis 中。这个是非常典型的以空间换时间的策略，使用更多的内存换取 CPU 资源，通过增加系统的内存消耗，来加快程序的运行速度。 在某些场景下，可以充分的利用 Redis 的特性，大大提高效率。这些场景包括缓存，会话缓存，时效性，访问频率，计数器，社交列表，记录用户判定信息，交集、并集和差集，...
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数据迁移与扩容问题前面介绍到水平分表策略归纳总结为随机分表和连续分表两种情况。连续分表有可能存在数据热点的问题，有些表可能会被频繁地查询从而造成较大压力，热数据的表就成为了整个库的瓶颈，而有些表可能存的是历史数据，很少需要被查询到。连续分表的另外一个好处在于比较容易，不需要考虑迁移旧的数据，只需要添加分表就可以自动扩容。随机分表的数据相对比较均匀，不容易出现热点和并发访问的瓶颈。但是，分表扩展需要迁移旧的数据。 针对于水平分表的设计至关重要，需要评估中短期内业务的增长速度，对当前的数据量进行容量规划，综合成本因素，推算出大概需要多少分片。对于数据迁移的问题，一般做法是通过程序先读出数据，然后按照指定的分表策略再将数据写入到各个分表中。 表关联问题在单库单表的情况下，联合查询是非常容易的。但是，随着分库与分表的演变，联合查询就遇到跨库关联和跨表关系问题。在设计之初就应该尽量避免联合查询，可以通过程序中进行拼装，或者通过反范式化设计进行规避。 分页与排序问题一般情况下，列表分页时需要按照指定字段进行排序。在单库单表的情况下，分页和排序也是非常容易的。但是，随着分库与分表的演变，也会遇...
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