数据库：分库分表与读写分离
读写分离的延迟问题，分片键选择，垂直/水平拆分与分布式 ID、跨分片查询。
本节你将能
说清数据量膨胀时的拆分思路与坑点，尤其是分片键与跨分片。
核心要点
- 读写分离：主写从读，缓解读压力；牺牲强一致（主从延迟），读多写少用。
- 垂直拆分：按业务/字段拆（大字段、冷字段独立），降单行宽度。
- 水平拆分：按分片键（用户 id/订单 id）取模或范围路由到不同表/库。
- 分片键选择：高基、无热点、查询常用；避免跨分片（否则广播查询）。
- 分布式 ID：雪花算法（时间+机器+序列），避免自增 id 在分片下冲突与暴露量。
面试连招
常被追问：主从延迟怎么处理？分片键选错如何补救？跨分片分页/聚合怎么做？
常见坑
分片键选错导致全分片扫描；只读从库读到未同步数据；分布式事务跨库难保证。