上次我们谈到，因为互联网应用的实际需求与传统数据库之间出现了不匹配的情况。 于是，破坏与重构就成为了新时代的主音。对互联网应用而言，最急需的需求，就是处理大量用户输入的海量数据，进行一些逻辑处理后再将结果返回给用户。因此，对于在线数据处理来说，可水平扩展的容量指标，可无限增长的写入tps和读取qps，是互联网企业的最大，最急需的需求。相比较而言，为了追求性能和容量的尽可能最大化，其他的指标则被迫的
一种可以避免数据迁移的分库分表scale-out扩容方式目前绝大多数应用采取的两种分库分表规则mod方式dayofweek系列日期方式（所有星期1的数据在一个库/表,或所有?月份的数据在一个库表）这两种方式有个本质的特点，就是离散性加周期性。例如以一个表的主键对3取余数的方式分库或分表：那么随着数据量的增大，每个表或库的数据量都是各自增长。当一个表或库的数据量增长到了一个极限，要加库或加表的时候，
1982年，LeslieLamport与另两人共同发表论文描述了一种计算机容错理论。为了形象的表达其中的问题，Lamport设想出了一种场景：拜占庭帝国有许多支军队，军队的将军们必须制订一个统一的行动计划——进攻或者撤退。将军们在地理上是分隔开来的，只能靠通讯员进行通讯。并且将军中存在叛徒。叛徒可以任意篡改消息，欺骗某些将军进攻或撤退这就是著名的“拜占廷将军问题”。理论研究显示，在一个3N+1的系
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