一、MySQL在分布式数据库中的核心地位

分布式数据库的核心目标是通过数据分片、副本同步和全局事务管理实现高可用、高性能与可扩展性。MySQL作为最流行的开源关系型数据库，在分布式架构中承担着关键角色。其InnoDB存储引擎支持ACID事务，通过主从复制（Master-Slave）和组复制（Group Replication）实现数据冗余，结合分片中间件（如MyCat、ShardingSphere）可构建水平扩展的分布式系统。

典型应用场景：

1. 读写分离：主库处理写操作，从库承担读请求，通过SHOW SLAVE STATUS监控复制延迟。
2. 分库分表：按用户ID哈希分片，解决单表数据量过大问题，例如将订单表拆分为order_00~order_31。
3. 全局唯一ID：采用雪花算法（Snowflake）或数据库序列生成分布式ID，避免分片键冲突。

二、分布式数据库期末题库核心考点解析

考点1：数据分片策略与负载均衡

问题示例：
“设计一个电商系统的分布式数据库分片方案，要求支持10万QPS的并发查询，并说明分片键选择依据。”

解答要点：

1. 分片键选择：优先选择高频查询字段（如用户ID、订单ID），避免热点问题。例如，按用户ID范围分片时，需评估用户活跃度分布。
2. 分片算法：
   • 哈希分片：shard_key = hash(user_id) % N，数据分布均匀但扩容困难。
   • 范围分片：按ID区间划分（如0-1M、1M-2M），便于扩容但可能引发数据倾斜。
3. 负载均衡策略：通过代理层（如ProxySQL）动态分配请求，或采用一致性哈希减少数据迁移开销。

代码示例（ShardingSphere配置片段）：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..15}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: order_id
              algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 16}

考点2：分布式事务与一致性保障

问题示例：
“在分布式环境下，如何保证跨库转账操作（A账户扣款，B账户加款）的原子性？”

解答要点：

1. 两阶段提交（2PC）：协调者（Coordinator）先发送Prepare请求，所有参与者确认后提交。缺点是阻塞时间长，可能因单点故障导致数据不一致。
2. TCC事务：通过Try-Confirm-Cancel三阶段操作实现柔性事务。例如：
   • Try阶段：冻结A账户余额，预留B账户空间。
   • Confirm阶段：正式扣款和加款。
   • Cancel阶段：解冻A账户，释放B账户预留。
3. 本地消息表：将事务操作记录为消息，通过定时任务补偿未完成的操作。

MySQL实现方案：

-- 使用XA协议实现2PC
XA START 'transaction_id';
UPDATE account SET balance = balance - 100 WHERE user_id = 'A';
XA END 'transaction_id';
XA PREPARE 'transaction_id';
-- 协调者确认后执行
XA COMMIT 'transaction_id';

考点3：高可用与故障恢复

问题示例：
“某分布式MySQL集群中，主库宕机后如何快速切换？需考虑哪些风险？”

解答要点：

1. 主从切换流程：
   • 检测主库故障（如通过MHA或Orchestrator工具）。
   • 选举新主库（优先选择同步延迟最低的从库）。
   • 修改应用连接配置或通过VIP漂移实现透明切换。
2. 风险控制：
   • 脑裂问题：网络分区可能导致多个节点同时认为自己是主库，需通过gtid_mode=ON和semi_sync_replication减少数据丢失。
   • 数据一致性校验：切换后通过pt-table-checksum工具检查主从数据差异。

监控命令示例：

-- 检查复制状态
SHOW SLAVE STATUS\G
-- 查看GTID执行位置
SELECT @@global.gtid_executed;

三、分布式数据库课程学习建议

1. 理论结合实践：

   • 搭建本地MySQL集群（一主两从），使用pt-online-schema-change工具模拟在线表结构变更。
   • 通过Docker部署ShardingSphere-Proxy，体验分片路由规则配置。

2. 案例分析：

   • 研究美团点评的MySQL中间件Leaf，理解其分布式ID生成逻辑。
   • 参考阿里云PolarDB的架构设计，学习存储计算分离的实现方式。

3. 工具链掌握：

   • 监控：Prometheus + Grafana监控MySQL指标（如QPS、连接数）。
   • 慢查询优化：使用pt-query-digest分析慢查询日志，优化索引设计。

四、总结与展望

分布式数据库期末考试不仅考察理论记忆，更需具备系统设计能力。通过掌握MySQL的分片策略、事务模型和高可用方案，结合实际场景练习，可高效应对考试。未来，随着云原生数据库（如AWS Aurora、TiDB）的普及，分布式架构的设计思维将成为开发者核心竞争力之一。建议持续关注MySQL 8.0的新特性（如克隆插件、并行复制），并参与开源社区实践以深化理解。