MySQL Shard：水平分片中的数据分布策略 大家好！今天我们来深入探讨MySQL高可用与集群架构中的一个重要概念：Shard，特别是它在水平分片中的数据分布策略。在数据量不断增长的今天，单机MySQL数据库的处理能力往往会成为瓶颈。为了应对这一挑战，水平分片（Horizontal Sharding）应运而生。而Shard，作为水平分片的基本单元，其数据分布策略直接影响着整个系统的性能、可维护性和扩展性。 什么是水平分片和Shard？ 在理解数据分布策略之前，我们先明确一下水平分片和Shard的概念。 水平分片（Horizontal Sharding） 是指将一个大的数据库表拆分成多个更小的、结构相同的表，并将这些表分布到不同的物理服务器上。每个分片包含原始表的一部分数据，所有分片的数据合起来构成完整的数据集。 Shard 则指水平分片后的每一个独立的数据库实例，它包含了原始表的一部分数据和所有表结构。每个Shard可以运行在独立的服务器上，也可以多个Shard运行在同一台服务器上（但不推荐，因为会增加单点故障风险）。 简单来说，水平分片就是将一个大的表“切”成多份，每一份就是一个 …
Redis `Shard-aware client` (分片感知客户端) 开发指南
好的，同学们，今天咱们来聊聊 Redis 的“Shard-aware client”，这玩意儿听起来高大上，但说白了，就是让你的 Redis 客户端更聪明，知道数据都分布在哪些 Redis 节点上，从而能直接找到它们，不用瞎猜，效率嗖嗖的！ 一、 为什么要 Shard-aware client？ 首先，咱们得明白 Redis 分片 (Sharding) 是个啥。当你的数据量太大，一台 Redis 服务器扛不住的时候，就需要把数据拆开，放到多台 Redis 服务器上。这就像你家东西太多，一个房间放不下，就得再开几个房间。 但是问题来了，你的客户端怎么知道哪个房间里放着啥东西呢？ 方案一：傻瓜式客户端 (Naive Client) 最简单的办法就是，客户端啥也不管，每次操作都随机选一个 Redis 节点去问。如果这个节点没有要找的数据，就让它再问别的节点。 这效率嘛… 就像大海捞针，运气好一次中，运气不好问到天荒地老。 方案二：中心化路由 (Centralized Routing) 弄一个专门的“路由器”，比如 Redis Sentinel 或者 Redis Cluster，客 …