瓶颈来自数据库的压力：链接数，写压力且写查询高时主从同步延时。至于为什么会延时，可以参考下图：
如图：其中从库是一个线程异步去拉取，且从relay Log 到slave Database 也是需要顺序读到语句之后 进行随机的磁盘读写，也会延时。
2. 为什么分表有一组数据可以参考：
基本指标:
库物理文件大小<100G；表<100；字段<200 ；单表记录数<500W
经测试在单表1000万条记录以下时,写入读取性能是比较好的. 这样在留点buffer,那么单表全是数字类型的保持在800万条记录以下, 有字符型的单表保持在500万以下。当预估业务单表数据量大，或是已经出现查询慢等情况，考虑分表。
- sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；
主要的好处
ⅰ. 数据库主备和动态切换
ⅱ. 带权重的读写分离
ⅲ. 单线程读重试
ⅳ. 集中式数据源信息管理和动态变更MTDDL （集成了 分布式ID生成系统Leaf)Mycat：中间件
TODO：具体区别对比
三、原则：1 能不切分尽量不切分
2 数据切分尽量通过数据冗余或表分组来降低跨库 Join 的可能。比如：
上表里每一条记录，都记录了我的粉丝是谁这个信息。现在对这个表进行分库操作的话，假如按照用户维度分库，那同一个用户的粉丝一定都在同一个库里，但是如果查一个粉丝都关注了哪些人，那就需要查询所有的库。这个时候分析这种场景如果是很常见的话，那可以再按照粉丝维度分库，即我们常说的 「空间换时间」
分库分表首先要解决的就是分布式唯一主键的问题
下次我们谈下这个问题==
参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/84224499
https://www.cnblogs.com/yb-ken/p/15623317.html
https://www.mashibing.com/study?courseNo=387§ionNo=22376&activeIndex=0
