Windows 10X下月RTM 微软设立严苛使用条件

这就说明 MySQL 单表的最大尺寸不能超过 2TB，我们简单来算一下，假设一个表的平均行长度为32KB(InnoDB最大行长度限制65536字节，64KB)，那么他最大能存储多少行数据?4 x 1024 x 1024 x 1024 / 32 = 134217728大约 1.4 亿不到。

对于饿了么，美团那外卖种交易系统的订单表 1.4 亿是很容易达到的，一天平均 2000W 订单，一周就到 1.4 亿了，没法玩了，一般都会采用异地多活的方案，根据用户的位置将数据写到相应的 IDC 数据中心，这其实也是一种高大上的分表方案，不在我们今天讨论范围啦。

分表方案

分表的应用场景是单表数据量增长速度过快，影响了业务接口的响应时间，但是 MySQL 实例的负载并不高，这时候只需要分表，不需要分库(拆分实例)。

我们知道，一个表大小是满足如下公式的：TABLE_SIZE = AVG_ROW_SIZE x ROWS，从这里可以知道表太大，要么是平均行长度太大，也就说表的字段太多，要么是表的记录数太多。这就产生两种不同的分表方案，即切分字段(垂直分表)和切分记录(水平分表) 。

垂直分表

还是以订单表 orders 为例，按照字段进行拆分，这里面需要考虑一个问题，如何拆分字段才能表上的DML性能最大化，常规的方案是冷热分离(将使用频率高字段放到一张表里，剩下使用频繁低的字段放到另一张表里)。
 

我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。

今天就跟大家讨论下那些年MySQL使用过的分表分库的方案，分表分库后的问题以及解决方案，希望对您有新的收获哦。

MySQL表大小限制

MySQL一般安装部署在Linux操作系统上(例如CentOS 7.4)，默认都是InnoDB存储引擎，且开启了独立表空间选项(参数innodb_file_per_table=1)，此时创建一个表 orders 就会自动生成一个数据文件 orders.ibd，文件大小是受操作系统 Block 大小限制的，下面是 ext3 文件系统块大小和最大尺寸的对应关系。
 

场景3：两个毫无相关的类出现重复代码

如果两个没有直接关联的类出现重复代码，可以考虑将重复的代码抽象到一个独立的普通类或者工具类中，适用方可以使用组合的方式调用。

代码样例这里不再赘述，与场景1和2大同小异，相信聪明的你一定能明白。

坏味道：Long Parameter List(过长参数列)

全局变量是个邪恶的东西，数据是共享的并且每个线程都可以修改，太多了容易导致程序不可控，所以大家喜欢将变量以行参的方式传递，久而久之参数列越来越长了。

为什么过长参数列是一种坏味道?

方法参数的数量太多会导致代码可读性非常差，如果有多个重载方法它们的方法参数都非常多，在写代码时很难判断该调用哪一个。

当一个方法需要新增功能，每次都可能会新增一个方法参数，这样导致调用方每次都要重新适配，小心被打哦，耗子尾汁。

如何解决过长参数列这种坏味道?

可以将多个参数封装到一个 DTO 对象中，方法间的对象通过对象的传输而不是过长的参数。

数据传输对象(DTO)(Data Transfer Object)，是一种设计模式之间传输数据的软件应用系统。

特别需要提醒的是有些情况下长参数也是合理的，因为使用参数可以避免某些依赖关系的产生。在编码实践中我们可以通过观察长参数的方法，如果这个方法经常变动那你就要考虑重构这个方法了。基本原则：事不过三，过三重构。

坏味道：Shotgun Surgery(散弹式修改)

为什么散弹式修改是一种代码坏味道?

如果需要修改某个小功能，你需要在众多不同的类中做修改，首先很难找全，其次很可能会遗漏，这种问题一般称之为散弹式修改。

（编辑：孝感站长网）

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