不管业务场景多么复杂，一条数据的生命体现在CRUD操作上，即创建、查询、修改、删除。就像人类的生死轮回一样，数据也是如此。随着时间的推移，一条数据的价值逐渐降低。数据的价值在于它被使用的程度。在不同的系统中，人们在不同时期对数据的需求是不同的。比如12306和携程上的火车票和机票订单，人们往往只关注30天内的订单，而携程默认只保留30天的订单信息，超过30天的订单需要手机搜索数字。携程订单携程为什么要这样做？其实仔细想一想也不难理解，作为全国性的票务平台，每年的订单数以亿计。如果都可以打开运行（CRUD），系统会瞬间崩溃。一个订单到达最终状态的标志是订单的完成，这意味着除查询需求外，该订单不再允许用户修改或删除。事实上，携程采用的架构方式就是：冷热分离。什么是冷热分离？冷热分离就是在处理数据时，将数据库分为热存储和冷存储。冷库存放的是已经达到最终状态的数据，热库存放的是需要修改的数据。例如30天以内的机票、火车票订单，用户可能需要在此期间为订单退款或开发票，而30天之前的订单只需要查询，那么30天以内的订单可以下达至热库，之前的订单要冷库。那么这里引入两个概念，即：热点数据：经常更新；需要响应时间；冷数据：不允许更新（具体业务系统具体分析），偶尔查询；不需要响应时间。什么情况下需要使用冷热分离？在大型互联网系统中，如果出现以下场景，则应考虑冷热分离：主业务响应延迟过大，如12306下单速度过慢。数据到达最终状态后，不需要更新，只需要读取，比如订单的完成状态。用户可以接受新旧数据分别查询。比如携程的订单查询需要通过手机号查询30天前。补充：当然有些系统没有像携程那样单独查询过往订单，但实际上内部是冷热分离的，只是在你没有感知的情况下完成的。如何判断一条数据是冷数据还是热数据？这个需要根据自己的业务系统来区分。一般来说，主表中的一个或多个字段用于标识和区分，例如订单的时间。这是时间维度。3个月之前的数据可以定义为冷数据，最近3个月的数据可以定义为热数据。当然也可以是状态维度，比如订单的状态。已完成的订单定义为冷数据，未完成的订单定义为热数据。同样，时间维度和状态维度也可以结合。比如订单时间超过3个月，订单状态为完成，则定义为冷数据，否则为热数据。总之：根据自己的业务需求，具体问题具体分析。但需要注意以下两点：如果一条数据被标记为冷数据，业务代码将不再写入，也不需要同时读取冷/热数据。如何实现数据冷热分离？所有的理论知识都必须在实战中得到检验。了解了基础知识后，如何实现数据冷热分离呢？下面介绍三种常用方法。1.业务代码修改该方案是直接修改业务代码，对代码侵入性比较大，不能按时间区分，修改数据时触发冷热分离。该方案需要在业务代码层面判断是否需要冷热分离。例如修改一个订单的状态，一旦状态确定，这条数据就会被标记为冷数据，然后触发冷热处理写入冷库，同时删除.热库中的此数据。2、监控数据库日志这个方案需要通过监控binlog日志来触发。比如修改订单状态，就会触发冷热分离。同样这里不能按时间区分，但是不侵入代码。监控binlog日志的工具有很多。前面说了，比如阿里的canal，还有其他的开源中间件可以选择，如下：对于MySQL数据库，建议选择canal。看使用方法：实战！SpringBoot集成阿里开源中间件Canal实现增量数据同步！整个流程如下图所示：3.定时任务扫描这个方案可以按时间区分，和业务代码解耦，是一个不错的选择。过程如下：总结解决读写慢的问题，冷热分离是个不错的选择。介绍上述三种方案，实现冷热分离。虽然可以实现，但仍有许多问题需要考虑。最困难的问题是数据一致性。问题。在冷热分离的处理逻辑中，需要保证冷热存储中数据的一致性。方法很多，这里就不多介绍了。
