1. 你们的项目为什么要分库分表？
   随着业务的发展，公司项目的日活翻了几十倍，订单表Order每月新增数据100万左右，有部分场景查询效率不太高了。通过升级配置、业务规避、缓存集群、归档历史数据等手段，也能够满足当前的查询要求。但是业务是呈加速度增长的，未来的数据会更多。虽然深知过早优化的弊端，但是数据分片一定要做的，不可能等到崩了再做，于是决定分库分表。

2. 具体怎么实施的，遇到了哪些问题？
   我们采用了中间件Mycat，它是一个数据库代理，支持多种分片策略。由于只是代理，改造代码的工作量少一些。我们主要对订单表order实施分库分表，一般会有几个方面的问题要解决：

   • 分布式唯一ID：我们的订单编号在一开始就是全局唯一ID，采用zookeeper生成的，格式是YYMMDDHHMMSS+ZK自增ID，比如2012091015163000002，所以分布式ID不是问题。
   • 分片策略：我们选择按Hash取模的方案，比起按范围分片，这种方式数据分布比较均匀。我们希望此次分片操作能满足未来五年的数据增长，于是设定数据库12个，每个库中有1024个数据表，订单编号2012091015163000002，按照上述的路由策略，可得：

     中间变量　＝ 2012091015163000002 %（12 * 1024）;
     库序号　＝　取整（中间变量／1024;
     表序号　＝　中间变量 ％ 1024;

   • 查询改造：由于Mycat不支持某些SQL写法，比如Order by字段必须出现在select中，要逐一排查改写。
   • 分布式事务：创建订单数据的逻辑没有事务，不存在分布式事务的困扰。
   • 不停机部署上线：在整个改造过程中，我们的系统始终正常运行，保证服务的稳定性和数据的完整性。

3. 详细说说不停机部署上线怎么做的？

   1. 数据库双写：采用中间件Canal订阅老库的增量数据，根据分片规则写入新库中。
   2. 迁移历史数据：根据新库最小create_time字段划分增量和历史数据，早于create_time的数据属于历史数据，利用迁移工具将数据迁移到新库中。
   3. 数据一致性：新老数据库数据总量是否一致。
   4. 改写后的代码上生产，并切换新数据源。

4. Canal的原理你清楚吗？
   canal模拟MySQL slave的交互协议，伪装自己为MySQL slave，向MySQL master发送dump协议。MySQL master收到dump请求，推送binary log给canal，canal解析binary log对象(原始为byte流)。

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