中大型项目中，一旦遇到数据量比较大，小伙伴应该都知道就应该对数据进行拆分了。有垂直和水平两种。垂直拆分比较简单，也就是本来一个数据库，数据量大之后，从业务角度进行拆分多个库。如下图，独立的拆分出订单库和用户库。水平拆分的概念，是同一个业务数据量大之后，进行水平拆分。上图中订单数据达到了4000万，我们也知道mysql单表存储量推荐是百万级，如果不进行处理，mysql单表数据太大，会导致性能变慢。使用方案可以参考数据进行水平拆分。把4000万数据拆分4张表或者更多。当然也可以分库，再分表；把压力从数据库层级分开。二、分库分表方案分库分表方案中有常用的方案，hash取模和range范围方案；分库分表方案最主要就是路由算法，把路由的key按照指定的算法进行路由存放。下边来介绍一下两个方案的特点。1、hash取模方案在我们设计系统之前，可以先预估一下大概这几年的订单量，如：4000万。每张表我们可以容纳1000万，也我们可以设计4张表进行存储。那具体如何路由存储的呢？hash的方案就是对指定的路由key（如：id）对分表总数进行取模，上图中，id=12的订单，对4进行取模，也就是会得到0，那此订单会放到0表中。id=13的订单，取模得到为1，就会放到1表中。为什么对4取模，是因为分表总数是4。优点：订单数据可以均匀的放到那4张表中，这样此订单进行操作时，就不会有热点问题。热点的含义：热点的意思就是对订单进行操作集中到1个表中，其他表的操作很少。订单有个特点就是时间属性，一般用户操作订单数据，都会集中到这段时间产生的订单。如果这段时间产生的订单

从文档中对ClassLoader类的介绍可以总结出这个类的作用就是根据一个指定的类的全限定名,找到对应的Class字节码文件,然后加载它转化成一个java.lang.Class类的一个实例.