各位开发者，各位架构师，大家好。 今天我们深入探讨分布式系统中的核心技术之一——Sharding（分片）。随着数据量的爆炸式增长和用户并发请求的不断攀升，单体数据库的垂直扩展能力终将触及天花板。无论是存储容量、I/O吞吐还是CPU处理能力，都面临着严峻的挑战。Sharding正是为了解决这些问题而生，它通过将数据水平拆分到多个独立的数据库实例上，从而实现系统的横向扩展。 然而，Sharding并非银弹。它的核心挑战在于如何设计一个高效、均衡、可维护的分片策略。其中，Range-based（基于范围）和Hash-based（基于哈希）是两种最常见、也最具代表性的分片策略。理解它们在热点处理、数据分布、扩容缩容以及查询效率上的本质差异，对于我们构建健壮的分布式系统至关重要。 Sharding 的基本概念与术语 在深入策略之前，我们先统一一些基本概念： Shard（分片）：一个独立的数据库实例，存储了原始数据集合的一个子集。 Shard Key（分片键/分区键）：用于确定数据应该存储在哪一个分片的属性或字段。选择合适的分片键是分片设计的核心。 Router/Proxy（路由层/代理层）：一个 …
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