在数据量很大的情况下，数据层（缓存，数据库）涉及数据的水平扩展，将原本存储在一台服务器上的数据（缓存，数据库）水平拆分到不同服务器上去，以达到扩充系统性能的目的。
拆分方式：
按照范围水平拆分
每一个数据服务，存储一定范围的数据，上图为例：
user0库，存储uid范围1-1kw
user1库，存储uid范围1kw-2kw
这个方案的好处是：
（1）规则简单，service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务；
（2）数据均衡性较好；
（3）比较容易扩展，可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务；
不足是：
（1） 请求的负载不一定均衡，一般来说，新注册的用户会比老用户更活跃，大range的服务请求压力会更大；
按照哈希水平拆分
每一个数据库，存储某个key值hash后的部分数据，上图为例：
user0库，存储偶数uid数据
user1库，存储奇数uid数据
这个方案的好处是：
（1）规则简单，service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务；
（2）数据均衡性较好；
（3）请求均匀性较好；
不足是：
（1）不容易扩展，扩展一个数据服务，hash方法改变时候，可能需要进行数据迁移；
这里需要注意的是，通过水平拆分来扩充系统性能，与主从同步读写分离来扩充数据库性能的方式有本质的不同。
通过水平拆分扩展数据库性能：
（1）每个服务器上存储的数据量是总量的1/n，所以单机的性能也会有提升；
（2）n个服务器上的数据没有交集，那个服务器上数据的并集是数据的全集；
（3）数据水平拆分到了n个服务器上，理论上读性能扩充了n倍，写性能也扩充了n倍（其实远不止n倍，因为单机的数据量变为了原来的1/n）；
通过主从同步读写分离扩展数据库性能：
（1）每个服务器上存储的数据量是和总量相同；
（2）n个服务器上的数据都一样，都是全集；
（3）理论上读性能扩充了n倍，写仍然是单点，写性能不变；
参考：点击打开链接