在之前的文章中，我介绍了分库分表的几种表现形式和玩法，也重点介绍了垂直分库所带来的问题和解决方法。本篇中，我们将继续聊聊水平分库分表的一些技巧。
分片技术的由来
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限，数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下，聪明的技术人员提出了分库分表技术(有些地方也称为Sharding、分片)。同时，流行的分布式系统中间件(例如MongoDB、ElasticSearch等)均自身友好支持Sharding，其原理和思想都是大同小异的。
分布式全局唯一ID
在很多中小项目中，我们往往直接使用数据库自增特性来生成主键ID，这样确实比较简单。而在分库分表的环境中，数据分布在不同的分片上，不能再借助数据库自增长特性直接生成，否则会造成不同分片上的数据表主键会重复。简单介绍下使用和了解过的几种ID生成算法。
Twitter的Snowflake(又名“雪花算法”)
UUID/GUID(一般应用程序和数据库均支持)
MongoDB ObjectID(类似UUID的方式)
Ticket Server(数据库生存方式，Flickr采用的就是这种方式)
其中，Twitter 的Snowflake算法是笔者近几年在分布式系统项目中使用最多的，未发现重复或并发的问题。该算法生成的是64位唯一Id(由41位的timestamp+ 10位自定义的机器码+ 13位累加计数器组成)。这里不做过多介绍，感兴趣的读者可自行查阅相关资料。
常见分片规则和策略
分片字段该如何选择
在开始分片之前，我们首先要确定分片字段(也可称为“片键”)。很多常见的例子和场景中是采用ID或者时间字段进行拆分。这也并不绝对的，我的建议是结合实际业务，通过对系统中执行的sql语句进行统计分析，选择出需要分片的那个表中最频繁被使用，或者最重要的字段来作为分片字段。
常见分片规则
常见的分片策略有随机分片和连续分片这两种，如下图所示：
当需要使用分片字段进行范围查找时，连续分片可以快速定位分片进行高效查询，大多数情况下可以有效避免跨分片查询的问题。后期如果想对整个分片集群扩容时，只需要添加节点即可，无需对其他分片的数据进行迁移。但是，连续分片也有可能存在数据热点的问题，就像图中按时间字段分片的例子，有些节点可能会被频繁查询压力较大，热数据节点就成为了整个集群的瓶颈。而有些节点可能存的是历史数据，很少需要被查询到。
随机分片其实并不是随机的，也遵循一定规则。通常，我们会采用Hash取模的方式进行分片拆分，所以有些时候也被称为离散分片。随机分片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，后期分片集群扩容起来需要迁移旧的数据。使用一致性Hash算法能够很大程度的避免这个问题，所以很多中间件的分片集群都会采用一致性Hash算法。离散分片也很容易面临跨分片查询的复杂问题。
数据迁移，容量规划，扩容等问题
很少有项目会在初期就开始考虑分片设计的，一般都是在业务高速发展面临性能和存储的瓶颈时才会提前准备。因此，不可避免的就需要考虑历史数据迁移的问题。一般做法就是通过程序先读出历史数据，然后按照指定的分片规则再将数据写入到各个分片节点中。
此外，我们需要根据当前的数据量和QPS等进行容量规划，综合成本因素，推算出大概需要多少分片(一般建议单个分片上的单表数据量不要超过1000W)。
如果是采用随机分片，则需要考虑后期的扩容问题，相对会比较麻烦。如果是采用的范围分片，只需要添加节点就可以自动扩容。
跨分片技术问题
跨分片的排序分页
一般来讲，分页时需要按照指定字段进行排序。当排序字段就是分片字段的时候，我们通过分片规则可以比较容易定位到指定的分片，而当排序字段非分片字段的时候，情况就会变得比较复杂了。为了最终结果的准确性，我们需要在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，并将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最后再返回给用户。如下图所示：