https://segmentfault.com/a/1190000019460946
    https://www.jianshu.com/p/55ac1e290011
    数据分片 - 图1
    数据库分片之后的问题：

    事务问题
    分布式事务
    l 优势：
    1. 基于两阶段提交，最大限度地保证了跨数据库操作的“原子性”，是分布式系统下最严格的事务实现方式。
    2. 实现简单，工作量小。由于多数应用服务器以及一些独立的分布式事务协调器做了大量的封装工作，使得项目中引入分布式事务的难度和工作量基本上可以忽略不计。
    l 劣势：
    系统“水平”伸缩的死敌。基于两阶段提交的分布式事务在提交事务时需要在多个节点之间进行协调,最大限度地推后了提交事务的时间点，客观上延长了事务的执行时间，这会导致事务在访问共享资源时发生冲突和死锁的概率增高，随着数据库节点的增多，这种趋势会越来越严重，从而成为系统在数据库层面上水平伸缩的”枷锁”， 这是很多Sharding系统不采用分布式事务的主要原因。
    基于Best Efforts 1PC模式的事务
    与分布式事务采用的两阶段提交不同，Best Efforts 1PC模式采用的是一阶段端提交，牺牲了事务在某些特殊情况(当机、网络中断等)下的安全性，却获得了良好的性能，特别是消除了对水平伸缩的桎酷。Distributed transactions in Spring, with and without XA一文对Best Efforts 1PC模式进行了详细的说明，该文提供的Demo代码更是直接给出了在Spring环境下实现一阶段提交的多数据源事务管理示例。
    事务补偿机制
    对于那些对性能要求很高，但对一致性要求并不高的系统，往往并不苛求系统的实时一致性，只要在一个允许的时间周期内达到最终一致性即可，这使得事务补偿机制成为一种可行的方案。事务补偿机制最初被提出是在“长事务”的处理中，但是对于分布式系统确保一致性也有很好的参考意义。笼统地讲，与事务在执行中发生错误后立即回滚的方式不同，事务补偿是一种事后检查并补救的措施，它只期望在一个容许时间周期内得到最终一致的结果就可以了。事务补偿的实现与系统业务紧密相关，并没有一种标准的处理方式。一些常见的实现方式有：对数据进行对帐检查;基于日志进行比对;定期同标准数据来源进行同步，等等。



    跨节点Join的问题（两次查、冗余表或字段）
    只要是进行切分，跨节点Join的问题是不可避免的。但是良好的设计和切分却可以减少此类情况的发生。解决这一问题的普遍做法是分两次查询实现。在第一次查询的结果集中找出关联数据的id,根据这些id发起第二次请求得到关联数据。

    跨节点的count,order by,group by以及聚合函数问题
    这些是一类问题，因为它们都需要基于全部数据集合进行计算。多数的代理都不会自动处理合并工作。解决方案：与解决跨节点join问题的类似，分别在各个节点上得到结果后在应用程序端进行合并。和join不同的是每个结点的查询可以并行执行，因此很多时候它的速度要比单一大表快很多。但如果结果集很大，对应用程序内存的消耗是一个问题。


    全局主键生成策略
    一种极为优秀的主键生成策略
    flickr开发团队在2010年撰文介绍了flickr使用的一种主键生成测策略，同时表示该方案在flickr上的实际运行效果也非常令人满意，原文连接：
    Ticket Servers: Distributed Unique Primary Keys on the Cheap
    这个方案是我目前知道的最好的方案，它与一般Sequence表方案有些类似，但却很好地解决了性能瓶颈和单点问题，是一种非常可靠而高效的全局主键生成方案。
    数据分片 - 图2

    flickr这一方案的整体思想是：建立两台以上的数据库ID生成服务器，每个服务器都有一张记录各表当前ID的Sequence表，但是Sequence中ID增长的步长是服务器的数量，起始值依次错开，这样相当于把ID的生成散列到了每个服务器节点上。例如：如果我们设置两台数据库ID生成服务器，那么就让一台的Sequence表的ID起始值为1,每次增长步长为2,另一台的Sequence表的ID起始值为2,每次增长步长也为2，那么结果就是奇数的ID都将从第一台服务器上生成，偶数的ID都从第二台服务器上生成，这样就将生成ID的压力均匀分散到两台服务器上，同时配合应用程序的控制，当一个服务器失效后，系统能自动切换到另一个服务器上获取ID，从而保证了系统的容错。
    关于这个方案，有几点细节这里再说明一下：
    3. flickr的数据库ID生成服务器是专用服务器，服务器上只有一个数据库，数据库中表都是用于生成Sequence的，这也是因为auto-increment-offset和auto-increment-increment这两个数据库变量是数据库实例级别的变量。
    4. flickr的方案中表格中的stub字段只是一个char(1) NOT NULL存根字段，并非表名，因此，一般来说，一个Sequence表只有一条纪录，可以同时为多张表生成ID，如果需要表的ID是有连续的，需要为该表单独建立Sequence表。
    5. 方案使用了mysql的LAST_INSERT_ID()函数，这也决定了Sequence表只能有一条记录。
    6. 使用REPLACE INTO插入数据，这是很讨巧的作法，主要是希望利用mysql自身的机制生成ID,不仅是因为这样简单，更是因为我们需要ID按照我们设定的方式(初值和步长)来生成。
    7. SELECT LAST_INSERT_ID()必须要于REPLACE INTO语句在同一个数据库连接下才能得到刚刚插入的新ID，否则返回的值总是0
    8. 该方案中Sequence表使用的是MyISAM引擎，以获取更高的性能，注意：MyISAM引擎使用的是表级别的锁，MyISAM对表的读写是串行的，因此不必担心在并发时两次读取会得到同一个ID(另外，应该程序也不需要同步，每个请求的线程都会得到一个新的connection,不存在需要同步的共享资源)。经过实际对比测试，使用一样的Sequence表进行ID生成，MyISAM引擎要比InnoDB表现高出很多！
    9. 可使用纯JDBC实现对Sequence表的操作，以便获得更高的效率，实验表明，即使只使用Spring JDBC性能也不及纯JDBC来得快！
    实现该方案，应用程序同样需要做一些处理，主要是两方面的工作：
    10. 自动均衡数据库ID生成服务器的访问
    11. 确保在某个数据库ID生成服务器失效的情况下，能将请求转发到其他服务器上执行。


    一些常见的主键生成策略
    ·1 UUID：使用UUID作主键是最简单的方案，但是缺点也是非常明显的。由于UUID非常的长，除占用大量存储空间外，最主要的问题是在索引上，在建立索引和基于索引进行查询时都存在性能问题。
    ·2 结合数据库维护一个Sequence表：此方案的思路也很简单，在数据库中建立一个Sequence表，表的结构类似于：

    1. CREATE TABLE `SEQUENCE` (  
    2.     `tablename` varchar(30) NOT NULL,  
    3.     `nextid` bigint(20) NOT NULL,  
    4.     PRIMARY KEY (`tablename`)  
    5. ) ENGINE=InnoDB

    每当需要为某个表的新纪录生成ID时就从Sequence表中取出对应表的nextid,并将nextid的值加1后更新到数据库中以备下次使用。此方案也较简单，但缺点同样明显：由于所有插入任何都需要访问该表，该表很容易成为系统性能瓶颈，同时它也存在单点问题，一旦该表数据库失效，整个应用程序将无法工作。有人提出使用Master-Slave进行主从同步，但这也只能解决单点问题，并不能解决读写比为1:1的访问压力问题。

    除此之外，还有一些方案，像对每个数据库结点分区段划分ID,以及网上的一些ID生成算法，因为缺少可操作性和实践检验，本文并不推荐。实际上，接下来，我们要介绍的是Fickr使用的一种主键生成方案，这个方案是目前我所知道的最优秀的一个方案，并且经受了实践的检验，可以为大多数应用系统所借鉴。