一、分布式数据库基础概念解析

1.1 分布式数据库核心特征

分布式数据库通过数据分片（Sharding）与副本（Replication）技术实现水平扩展，其核心特征包括：

• 数据分片策略：水平分片（按行拆分）与垂直分片（按列拆分）的适用场景，例如电商订单表按用户ID哈希分片可均衡负载。
• 副本一致性模型：强一致性（如Paxos协议）、最终一致性（如Dynamo模型）的权衡，CAP定理在金融系统与社交应用中的不同取舍。
• 分布式事务挑战：跨分片事务的ACID保障难题，两阶段提交（2PC）与TCC（Try-Confirm-Cancel）模式的对比。

习题示例：

某电商系统采用MySQL分库分表架构，用户订单表按order_id % 10分片。当需要统计某用户全年订单总额时，如何避免全表扫描？
解析：需在应用层维护用户ID与分片的映射关系，或通过分布式计算框架（如Spark）并行聚合。

二、分布式事务深度实践

2.1 两阶段提交协议详解

2PC通过协调者（Coordinator）与参与者（Participant）的交互保障事务原子性，其流程分为：

1. 准备阶段：协调者发送Prepare请求，参与者锁定资源并写入redo日志。
2. 提交阶段：协调者根据参与者响应决定全局提交或回滚。

典型问题：

• 协调者单点故障：可通过三军司令模式（3PC）或超时机制优化。
• 阻塞问题：参与者长时间未收到协调者指令时，需引入超时回滚机制。

代码示例（伪代码）：

// 协调者逻辑
public boolean commitTransaction(List<Participant> participants) {
    // 准备阶段
    for (Participant p : participants) {
        if (!p.prepare()) return false;
    }
    // 提交阶段
    for (Participant p : participants) {
        p.commit();
    }
    return true;
}

2.2 TCC模式实战

TCC将事务拆分为Try、Confirm、Cancel三个阶段，适用于高并发支付场景：

• Try阶段：冻结用户余额。
• Confirm阶段：实际扣款。
• Cancel阶段：解冻余额。

习题示例：

在分布式秒杀系统中，如何使用TCC模式防止超卖？
解析：Try阶段预扣库存，Confirm阶段正式减库存，Cancel阶段回滚预扣。

三、数据分片与路由策略优化

3.1 分片键选择原则

分片键需满足高基数（避免数据倾斜）与业务相关性：

• 用户ID哈希分片：适用于读写均衡的场景。
• 时间范围分片：适用于时序数据（如日志），但需定期归档。

性能对比：
| 分片策略 | 查询效率 | 扩展性 | 适用场景 |
|————————|—————|————|————————————|
| 哈希分片 | 高 | 高 | 随机读写 |
| 范围分片 | 低 | 中 | 时间序列查询 |
| 一致性哈希分片 | 中 | 高 | 动态扩容 |

3.2 跨分片查询优化

跨分片查询需通过以下方式降低延迟：

• 全局索引：维护分片键到物理位置的映射（如Elasticsearch）。
• 并行查询：使用异步IO并发访问多个分片。

案例：

某社交平台需要查询“北京地区2023年注册且年龄<30岁的用户”，如何设计分片策略？
方案：按注册时间%12分片，并在ES中建立地区-年龄组合索引。

四、一致性协议与故障恢复

4.1 Raft协议核心机制

Raft通过选举领导者（Leader）与日志复制实现强一致性，其关键步骤包括：

1. 领导者选举：候选人需获得多数节点投票。
2. 日志复制：领导者将日志条目（Log Entry）批量发送给跟随者（Follower）。
3. 状态机安全：确保已提交的日志不会被覆盖。

故障场景：

• 网络分区：少数派节点无法选举新领导者，需等待分区恢复。
• 脑裂问题：通过任期号（Term）与选举限制避免。

4.2 副本同步策略

副本同步需平衡一致性与性能：

• 同步复制：所有副本确认后返回成功（如银行转账）。
• 异步复制：主副本写入后立即返回（如社交点赞）。

习题示例：

在3节点集群中，若采用异步复制，如何防止主节点故障导致数据丢失？
解析：需配置半同步复制（Semi-Sync），确保至少一个副本确认。

五、分布式数据库调优实战

5.1 性能瓶颈定位

通过以下指标定位问题：

• QPS/TPS：监控系统吞吐量。
• 延迟分布：识别长尾请求。
• 资源利用率：CPU、IO、网络带宽。

工具推荐：

• Prometheus + Grafana：实时监控。
• JProfiler：分析Java应用性能。

5.2 扩容策略

扩容需考虑数据迁移与路由更新：

• 在线扩容：通过一致性哈希逐步迁移数据。
• 离线扩容：暂停写入后批量导入。

案例：

某金融系统从3节点扩容至6节点，如何最小化对业务的影响？
方案：使用双写机制，新节点同步写入后逐步切换流量。

六、习题集与答案解析

6.1 基础概念题

题目：分布式数据库的“分区容忍性”指什么？
答案：系统在网络分区时仍能提供服务的能力，是CAP定理中的核心维度。

6.2 设计实践题

题目：设计一个支持多租户的分布式数据库架构，要求租户数据隔离且可独立扩容。
方案：

1. 按租户ID哈希分片。
2. 每个租户分配独立的副本组。
3. 通过元数据服务管理租户与分片的映射。

6.3 故障排查题

题目：某分布式数据库集群出现频繁超时，如何排查？
步骤：

1. 检查网络延迟（ping、traceroute）。
2. 分析日志中的慢查询。
3. 监控节点资源使用情况。

本文通过理论解析与实战案例，系统梳理了分布式数据库的核心技术点。开发者可通过习题练习巩固知识，并结合实际场景优化系统设计。建议进一步研究NewSQL（如TiDB）与云原生数据库（如AWS Aurora）的架构演进，以应对更高并发的挑战。