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我们在之前的文章中讨论了replication的各种实现，我们都知道replication就是把同样的数据在不同的节点上保存副本。这里有一个问题，就是当数据很大的时候，我们需要把数据分成不同的部分进行保存，这个过程就称之为partition，有时也称之为sharding。 通常来说我们需要进行partition的目的并不是说磁盘的空间不够，而是更多地为了scalability，就是说当数据大了之后，query的量过大后，很多时候磁盘的IO等就会成为一个瓶颈，我们就可以把数据分散到不同的磁盘或者不同的节点上，这样就可以分散query的压力，从而提高性能。 Partition和Replication Partition之后是否就意味着每个磁盘上存储的数据就变小了呢？其实不然，很多时候我们会和replication结合起来，让剩余的磁盘保存别的partition的拷贝，通常情况下会让active的partition分散在不同磁盘或节点上，从而达到balance的目的。 举个leader-follower的例子，它在磁盘和节点上的存储可能如下图所示，理想状况下，我们希望每个节点只有一个leader，其余的是follower（当然出问题的时候，可能就会有多个leader）。...