一 什麼是微服務？
微服務是一種架構風格，一個大型複雜軟件應用由一個或多個微服務組成。系統中的各個微服務可被獨立部署，各個微服務之間是鬆耦合的。每個微服務僅關注於完成一件任務並很好地完成該任務。在所有情況下，每個任務代表着一個小的業務能力。
可以在“自己的程序”中運行，並通過“輕量級設備與HTTP型API進行溝通”。關鍵在於該服務可以在自己的程序中運行。通過這一點我們就可以將服務公開與微服務架構（在現有系統中分佈一個API）區分開來。在服務公開中，許多服務都可以被內部獨立進程所限制。如果其中任何一個服務需要增加某種功能，那麼就必須縮小進程範圍。在微服務架構中，只需要在特定的某種服務中增加所需功能，而不影響整體進程。
二 數據庫爲什麼要分庫分表？
當一張表的數據達到幾千萬時，查詢一次所花的時間會變長。這時候，如果有聯合查詢的話，可能會卡死在那兒，甚至把系統給拖垮。
而分庫分表的目的就在於此：減小數據庫的負擔，提高數據庫的效率，縮短查詢時間。另外，因爲分庫分表這種改造是可控的，底層還是基於RDBMS，因此整個數據庫的運維體系以及相關基礎設施都是可重用的。
目前我們系統將近20億數據，每張表最大的接近600w條/表，每條數據大約3k，每個表將近1.5G的數據。查詢經常超時，單條SQL執行count(*)查詢時間達到了最大260ms，0.26s（標準是超過0.1s的數據爲慢SQL）。
數據庫中的數據量不一定是可控的，在未進行分庫分表的情況下，隨着時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地，數據操作，增刪改查的開銷也會越來越大；另外，由於無法進行分佈式式部署，而一臺服務器的資源（如：CPU、磁盤、內存、IO等）是有限的，最終數據庫所能承載的數據量、數據處理能力都將遭遇瓶頸。此時就要採取分庫分表的方式。
三 分庫分表的實施策略。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
1 何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關係密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義數據庫workDB、商品數據庫payDB、用戶數據庫userDB、日誌數據庫logDB等，分別用於存儲項目數據定義表、商品定義表、用戶數據表、日誌數據表等。
2 何謂水平切分，當一個表中的數據量過大時，我們可以把該表的數據按照某種規則，例如userID散列，進行劃分，然後存儲到多個結構相同的表，和不同的庫上。例如，我們的userDB中的用戶數據表中，每一個表的數據量都很大，就可以把userDB切分爲結構相同的多個userDB：part0DB、part1DB等，再將userDB上的用戶數據表userTable，切分爲很多userTable：userTable0、userTable1等，然後將這些表按照一定的規則存儲到多個userDB上。
3 應該使用哪一種方式來實施數據庫分庫分表，這要看數據庫中數據量的瓶頸所在，並綜合項目的業務類型進行考慮。
如果數據庫是因爲表太多而造成海量數據，並且項目的各項業務邏輯劃分清晰、低耦合，那麼規則簡單明瞭、容易實施的垂直切分必是首選。
而如果數據庫中的表並不多，但單表的數據量很大、或數據熱度很高，這種情況之下就應該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要複雜一些，它將原本邏輯上屬於一體的數據進行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數據平均和負載平均，後期也將對項目人員及應用程序產生額外的數據管理負擔。
在現實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。
四 分庫分表存在的問題。
1 事務問題。
在執行分庫分表之後，由於數據存儲到了不同的庫上，數據庫事務管理出現了困難。如果依賴數據庫本身的分佈式事務管理功能去執行事務，將付出高昂的性能代價；如果由應用程序去協助控制，形成程序邏輯上的事務，又會造成編程方面的負擔。
2 跨庫跨表的join問題。
在執行了分庫分表之後，難以避免會將原本邏輯關聯性很強的數據劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關聯操作將受到限制，我們無法join位於不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結果原本一次查詢能夠完成的業務，可能需要多次查詢才能完成。
3 額外的數據管理負擔和數據運算壓力。
額外的數據管理負擔，最顯而易見的就是數據的定位問題和數據的增刪改查的重複執行問題，這些都可以通過應用程序解決，但必然引起額外的邏輯運算，例如，對於一個記錄用戶成績的用戶數據表userTable，業務要求查出成績最好的100位，在進行分表之前，只需一個order by語句就可以搞定，但是在進行分表之後，將需要n個order by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數據，然後再對這些數據進行合併計算，才能得出結果。