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在互联网应用不断发展、数据量爆炸式增长的背景下，单库单表架构很快会遇到瓶颈。数据库资源（存储容量、CPU、内存、IO、连接数等）天生有限，当单表数据量达到千万、上亿级别时，即使增加从库、优化索引等手段，查询和写入性能依旧会显著下降 (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台) (sharding sphere MySQL分库分表分享-腾讯云开发者社区-腾讯云)。此外，单库高并发也容易达到连接数瓶颈，一旦单库故障，可能导致全业务不可用风险。通常，经验表明当单表数据量超过2GB或者行数超过1000万且增速较快时，就需要考虑分库分表 (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台)。分库分表可以分担单一数据库压力、缩短查询时间，并通过隔离故障降低风险 (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台) (sharding sphere MySQL分库分表分享-腾讯云开发者社区-腾讯云)。

同时，在微服务架构下，每个业务服务通常拥有自己的数据库，强调自主性和隔离性。这种“专库专用”方式天然契合领域驱动设计，但也意味着每个服务要自行承担数据扩展任务 (微服务架构中的数据库设计-腾讯云开发者社区-腾讯云)。微服务之间通过接口或消息通信完成关联业务，尽量避免直接跨服务的强关联查询。因此，在微服务场景中，分库分表的设计应结合业务边界、访问模式等特征，对每个服务的大表独立规划，避免跨服务的复杂查询，保证服务自治和高内聚 (微服务架构中的数据库设计-腾讯云开发者社区-腾讯云) (分库分表的几种常见形式-阿里云开发者社区)。

微服务架构下的数据库访问特点

• 专库专用：微服务提倡“单一职责、独立部署”，每个服务拥有自己的数据存储 (微服务架构中的数据库设计-腾讯云开发者社区-腾讯云)。这样可以避免服务间数据耦合，一个服务的数据库改动不会影响其他服务，从而提升系统的弹性和可用性 (微服务架构中的数据库设计-腾讯云开发者社区-腾讯云)。
• 弱化跨库联查：由于每个服务控制自己的数据库，跨服务的查询通常通过接口调用或事件机制完成，而非数据库 JOIN。这要求业务拆分尽量遵循领域边界，将高关联数据放在同一服务库内，否则就需要在应用层合并数据 (分库分表的几种常见形式-阿里云开发者社区) (对数据库进行分库分表可能会引发哪些问题？ - Eiffelzero - 博客园)。
• 数据封装性：微服务将领域数据封装在服务内部，使得理解和维护某个业务领域更容易。新成员可以专注于自己服务的数据库设计，无需全局理解所有表结构 (微服务架构中的数据库设计-腾讯云开发者社区-腾讯云)。
• 技术多样性：不同微服务可以使用不同数据库技术（关系型、NoSQL等），这也为分库分表提供了更多选择。然而在同一微服务内，仍可能存在大表瓶颈，需要用分库分表来扩展单库容量。

总体而言，微服务架构下分库分表是内部解决方案的一部分，它可以与微服务自然契合：每个业务服务可以针对自己的大表采用分表或分库策略来扩展。选型时既要考虑微服务自治，也要兼顾多服务间的协作和整体运维。

分库分表的技术选型

针对 MySQL 的分库分表技术方案主要有以下几种选择：

• 中间件方案：如 Apache ShardingSphere（Sharding-JDBC、Sharding-Proxy）、MyCAT、阿里半开源的 TDDL 等。这些方案通过在应用层或代理层引入分片逻辑，透明地将数据分散到多个库表。以 ShardingSphere 为例，它由Sharding-JDBC和Sharding-Proxy组成，提供分库分表、读写分离、分布式事务等功能 (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台)。优点是兼容性好（SQL 支持度高）、部署灵活（Sharding-JDBC 无需额外服务，只需在应用加入 jar 包） (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台) (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台)；缺点是增加了应用层复杂性，例如分库后修改表结构、字段索引时需要多处修改 (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台)，且原生并不支持动态在线迁移，需要自行开发脚本或工具来完成。
• 数据库自带扩展：例如阿里云PolarDB、OceanBase、TiDB 等云数据库或分布式数据库，它们内部实现了分布式存储和计算，可以将 MySQL 的数据扩容到多实例，但往往需要兼容性或迁移成本考量。对于已经基于 MySQL 构建的系统，一次性迁移到全新的分布式数据库成本较高，且技术选型周期长。
• 专库化+垂直拆分：如果业务相对独立，可以通过垂直拆分将不同业务模块的数据拆到不同数据库实例。这种方式更像是在“分区”（per microservice）层面做的拆分，已经与微服务治理类似，往往伴随数据库隔离、专库专用。垂直拆分可以避免不同业务间的交互压力，但无法解决单表过大问题 (sharding sphere MySQL分库分表分享-腾讯云开发者社区-腾讯云)。
• 自研或轻量级方案：部分团队会通过业务代码自行实现分片逻辑（例如用程序计算表名后插入），或者利用缓存技术（如 Redis）来临时分散写负载。这些方案灵活度高，但维护成本大，一般适用于业务单一、扩展需求不大的场景。

综合来看，Apache ShardingSphere 是目前国内外被广泛采用的分布式数据库中间件生态。它支持丰富的分片策略和弹性扩缩容，社区活跃，已有京东、当当等大厂成功案例 (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台)。ShardingSphere 的主要优势包括：集成方便（Sharding-JDBC 无需单独部署服务，只需在应用添加依赖即可接入） (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台)；功能全面（支持水平/垂直拆分、读写分离、分布式事务、数据库治理等） (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台)；性能开销低（走客户端直连模式，无需额外路由开销，官网宣称性能损耗极小） (基于Apache ShardingSphere的核心业务分库分表实践 - 分享 - OpenSEC - SphereEx 中文社区|开源异构分布式数据服务交流平台)。缺点是：运维复杂度增加（分表后新增字段、修改索引需要在所有分片上做变更&#x