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前言
你知道Mysql 的集群吗，你了解主从复制的过程吗，当海量数据出现你们是怎么处理的。本文重点对面试的问题进行介绍，祝愿每位程序员都能上岸！！！
一、Mysql 的集群
在线上环境我们一般要部署1主1从，或者1主多从的Mysql 实例，来实现Mysql 的高可用和读写分离；Mysql 主从同步是通过binlog 日志进行的。
1.1 Mysql 集群的搭建：
关于Mysql 主从集群的搭建，可以参考博主下面的文章
1.2 主从同步过程：
二、Mysql 怎么应对海量数据存储
Mysql 作为关系型数据的存储，单个表的数据量在超过3千万的时候，会出现性能瓶颈；同样的mysql 的一个单例支持的客户端连接和并发量是有一定的瓶颈的；此时系统就需要考虑使用分库分表的技术来实现。
2.1 垂直拆分
2.1.1 垂直分库：
如现在的微服务都已经做到了垂直拆分，每个微服务模块可能都连接自己的Mysql 数据库实例，它的特点是以表为依据，根据业务将不同表拆分到不同库中，按业务对数据分级管理、维护、监控、扩展；在高并发下，提高磁盘I0和数据量连接数；
2.1.2 垂直分表：
以字段为依据，根据字段属性将不同字段拆分到不同表中。可以做到：冷热数据分离；减少IO过渡争抢，两表互不影响
2.2 水平拆分：
2.2.1 水平分库：
将一个库的数据拆分到多个库中。解决了单库大数量，高并发的性能瓶颈问题，提高了系统的稳定性和可用性。
2.2.2 水平分表：
将一个表的数据拆分到多个表中(可以在同一个库内)。优化单一表数据量过大而产生的性能问题；避免IO争抢并减少锁表的几率;
2.3 你们项目中有使用过分库分表吗：
我们在spring-cloud 管理的spring-boot 中按照不同的业务分别建立了数据库实例，进行了垂直分库。为了应对海量数据的存储，我们项目还使用了Mycat 中间件进行了分库分表。
Mycat的安装和Spring-boot 集成：
2.4 分库分表时你们有遇到过什么技术挑战吗
分库分表后，因为数据会被存放到多个数据库的多个表中中，所以就会遇到分布式事务；分布式全局id，路由规则的设置，跨节点分页的问题；
- Mycat 设置了许多的分片规则，如：取模，范围，枚举，ER 分片等，分片规则可以参考：分库分表篇-2.2 Mycat-分片规则
- 对于分布式事务，Mycat1.6版本之后已经通过2阶段提交解决了分布式事务，并且也支持使用雪花算法生成主键id 可以参考：分库分表篇-2.4 springBoot 集成Mycat(1.6) 分库分表，读写分离，分布式事务
- Mycat 提供了E-R 分片来确保相同关联关系的数据会被分配到同一个数据库，来尽可能避免跨节点的查询；对于跨节点的分页，Mycat 会将sql 发送到多个Mysql 实例，并最后将结果进行汇总返回；
总结
本文对Mysql 集群，及分库分表的一些面试问题进行了梳理。
