由于4.17-4.21公司有一个offsite meeting，没有学习到太多技术上的东西，所以今天就把这两周接触到的东西给总结一下。
这一次的内容主要包括两个方面的内容：数据库和Spring Cloud
目录：
1.水平/垂直拆分数据库/表
2.数据库主从/读写分离 简单了解
3.缓存数据库
4.Spring Cloud组件
5.Why Spring Boot
7.RPC协议
8.HTTP请求工具
1.水平/垂直拆分数据库/表
对于数据表：
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垂直拆分：
将对一张表某些与该表关联较弱的字段单独抽取出来，再新建、维护一张表。这样可以更好地对每张表进行管理和维护。
好处：个人理解垂直拆分是对数据库/表设计的一种规范约束。 -
水平拆分
将一张表的一部分数据提取出来，放到另外的几张表中。
好处：减少单表数据量，提升查询的性能。
一般常见的做法是对主键或时间等字段进行Hash和取模后拆分。
水平拆分
对于数据库：
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垂直拆分
由原来单一的、存储各种类型的数据库拆分成有类别的独立存储的数据库。
好处：由于在应用系统中，数据库一般都是充当“拖后腿”的角色，最容易成为整个系统 的性能瓶颈，原因就是因为IO。通过将不同类别的数据进行拆分，存储在不同的数据库中，可以在一定程度上缓解紧张的IO，提升一定的性能。
垂直拆分
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水平拆分：
一般水平分库和水平分表结合使用，将拆分出来的表保存在不同的数据中。这也是很多大型互联网公司所选择的做法。
好处：分散数据量，提升查询性能，提高并发量。
难点：跨库Join问题
对于此难点的解决方案，从网上总结了一些：- 建立全局表
所谓全局表，就是有可能系统中所有模块都可能会依赖到的一些表。比较类似我们理解的“数据字典”。为了避免跨库join查询，我们可以将这类表在其他每个数据库中均保存一份。同时，这类数据通常也很少发生修改（甚至几乎不会），所以也不用太担心“一致性”问题。 - 有意设置一些冗余字段
这是一种典型的反范式设计，在互联网行业中比较常见，通常是为了性能来避免join查询。比如在保留用户外键id的同时，也可以保留一下用户的name，从而可以有效的减少join查询的次数 - 数据同步
定时A库中的tab_a表和B库中tbl_b有关联，可以定时将指定的表做同步。当然，同步本来会对数据库带来一定的影响，需要性能影响和数据时效性中取得一个平衡。这样来避免复杂的跨库查询。笔者曾经在项目中是通过ETL工具来实施的。 - 系统层组装
在系统层面，通过调用不同模块的组件或者服务，获取到数据并进行字段拼装。说起来很容易，但实践起来可真没有这么简单，尤其是数据库设计上存在问题但又无法轻易调整的时候。
- 建立全局表
参考文章：分库分表的几种常见形式以及可能遇到的难点
数据库主从/读写分离 简单了解
- 主从分离
即master-slave模式，在数据库部署中，有一个master数据库，为我们业务使用的数据库，还有几个slave数据库，需及时同步。这种设计的好处就是提高容灾性。 - 读写分离
一部分数据库负责写操作（包含增、改、删操作），一部分数据库直接负责读操作，提高系统并发量，提高性能。不过写数据库的数据要及时同步到读数据库中。
参考文章：数据库主从分离
缓存数据库
通常拿来当做缓存用的数据库有Memcached、Redis
- Memcached
- 基于内存的存储
- 集中式缓存 （集群）
- 分布式扩展
- 高性能
其本质基于Key-Value存储
- Redis:
- 基于内存存储、计算
- 支持持久化
- 支持多种数据结构:String, Map, list, sets等
- 支持备份(master-slave模式)
- 高性能
- 原子操作
参考资料:
1.click here 发现一个有关Memcached的精彩故事
2.About Memcached](https://memcached.org/about)
3.缓存系统MemCached的Java客户端优化历程
4.Memcache,Redis,MongoDB（数据缓存系统）方案对比与分析
5.第1章 初识Redis
4.Spring Cloud组件
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Eureka
服务发现中心：Eureka对外提供统一的发现服务功能，对内面向服务，提供注册功能
启动注解：@EnableEurekaServer
服务发现注解：@EnableDiscoveryClient，激活Eureka中的DiscoveryClient实现 -
Ribbon
位于客户端的服务消费组件，具有负载均衡的功能，基于HTTP和TCP。一般和Eureka组合使用，不过也可以单独使用。通过客户端中配置的ribbonServerList服务端列表去轮询访问以达到均衡负载的作用。
通过@EnableFeignClients注解将某个application声明为Web Service 客户端
注入RestTemplate，发起请求。请求的地址为SERVER-NAME -
Feign
声明式的Web Service客户端，用来消费服务，常与Eureka组合使用。
通过@EnableFeignClients注解将某个application声明为Web Service 客户端
通过@FeignClient("SERVICE-NAME")注解在某个接口上，来声明要调用的service，具体的api请求在该接口的方法上用@RequestMapping("API-URL")来标注 -
Hystrix
Hystrix具备拥有回退机制和断路器功能的线程和信号隔离，请求缓存和请求打包，以及监控和配置等功能。
通过注解@EnableCircuitBreaker开启某个application的断路器功能。
通过注解@HystrixCommand的参数fallbackMethod来决定当请求失败之后的回掉函数。 -
Cloud Config
为服务端和客户端提供了分布式系统的外部化配置支持。
配置信息的来源一般为git仓库 -
Zuul
充当api网关，可以将权限控制从micro service中分离出来。
5.Why Spring Boot
目前现在的项目是基于Spring Boot的，感觉用起来很轻松，方便。那么为什么会有Spring Boot的产生呢？它意在解决哪些问题呢？
我通过google找到了一篇国外文章，作者首先是以传统的Spring MVC为例，大致列举了开发一个Spring MVC项目要进行哪些配置，然后再拿出Spring Boot作比较，最后结论不言而喻。
一句话总结Spring Boot的几点好处：
- 简单、便于管理的maven依赖
- 自动化的配置（比如根据配置信息自动生成DataSource）
- 内置的Servlet Container
如果想深入了解具体的细节比较，可以查看这里:Why Spring Boot
7.RPC协议
RPC:Remote Procedure Call Protocol 远程过程调用协议，其流行实现框架有：阿里巴巴的hsf、dubbo（开源）、Facebook的thrift（开源）、Google grpc（开源）、Twitter的finagle（开源）等。
该协议专注于：对于使用者来说，屏蔽底层细节，远程服务调用如同本地调用。
在java中的实现原理：多数动态代理。
有关框架的具体过程介绍和实现，点击查看:你应该知道的RPC原理
8.HTTP请求工具
- Apache HttpComponent
- Spring Rest Template
- okHttp(常用于Android开发)
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