php怎么放添加背景，Java开发分库分表需要解决的问题及mycat是怎样实现分库分表的？
MySQL的使用场景中，读写分离只是方案中的一部分，想要扩展，势必会用到分库分表，可喜的是Mycat里已经做到了，今天花时间测试了一下，感觉还不错。
关于分库分表
当然自己也理了一下，分库分表的这些内容，如果分成几个策略或者阶段，大概有下面的几种。
最上面的第一种是直接拆表，比如数据库db1下面有test1,test2,test3三个表，通过中间件看到的还是表test,里面的数据做了这样的拆分，能够在一定程度上分解压力，如果细细品来，和分区表的套路有些像。
接下来的几类也是不断完善，把表test拆解到多个库中，多个服务器中，如果做了读写分离，全套的方案这样的拆解改进还是很大的。如此来看，数据库中间件做了很多应用和数据库之间的很多事情，能够流行起来除了技术原因还是有很多其他的因素。
分库分表的测试环境模拟
如果要在一台服务器上测试分库分表，而且要求架构方案要全面，作为技术可行性的一个判定参考，是否可以实现呢。
如果模拟一主两从的架构，模拟服务分布在3台服务器上，这样的方案需要创建9个实例,每个实例上有3个db需要分别拆分。
大体的配置如下：
master1: 端口33091
(m1)slave1: 端口33092
(m1)slave2: 端口33093
master2: 端口33071
(m2)slave1: 端口33072
(m2)slave2: 端口33073
master3: 端口33061
(m3)slave1: 端口33062
(m3)slave2: 端口33063
画个图来说明一下，其中db1,db2,db3下面有若干表，需要做sharding
所以我们需要模拟的就是这个事情。
使用Mycat碰到的几个小问题解惑
使用Mycat的时候碰到了几个小问题，感觉比较有代表性，记录了一下。
问题1：
首先是使用Mycat连接到数据库之后，如果不切换到具体的数据库下，使用[数据库名].[表名]的方式会抛出下面的错误，可见整个过程中，Mycat拦截了SQL信息做了过滤，在转换的时候找不到目标路由。当然实际使用中，规范使用肯定不会有这个问题。
mysql> select * from db1.shard_auto;
ERROR 1064 (HY000): find no Route:select * from db1.shard_auto
问题2：
在配置了sharding策略之后，insert语句抛出了下面的错误，这个是对语法的一个基本的要求。
mysql> insert into shard_mod_long values(1,'aa',date);
ERROR 1064 (HY000): partition table, insert must provide ColumnList
问题3：
如果sharding策略配置有误，很可能出现表访问正常，但是DML会有问题，提示数据冲突了。至于如何配置sharding,下面会讲。
mysql> select * from shard_mod_long;
Empty set (0.00 sec)
mysql> insert into shard_mod_long(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date);
ERROR 1105 (HY000): Duplicate entry '1' for key 'PRIMARY'
问题4：
如果sharding的配置有误，很可能出现多份冗余数据。
查看执行计划就一目了然，通过data_node可以看到数据指向了多个目标库。
mysql> explain insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date);
+-----------+------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+------------------------------------------------+
| pxcNode11 | insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date) |
| pxcNode21 | insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date) |
| pxcNode31 | insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date) |
+-----------+------------------------------------------------+
这种情况如果有一定的需求还是蛮不错的，做sharding可惜了。问题就在于下面的这个table配置。
<table name="shard_auto" primaryKey="ID" type="global" dataNode="pxcNode11,pxcNode21,pxcNode31" rule="auto-sharding-long" />
需要去掉 type="global"的属性，让它sharding。
Mycat里面的sharding策略
Mycat的分片策略很丰富，这个是超出自己的预期的，也是Mycat的一大亮点。
大体分片规则如下，另外还有一些其他分片方式这里不全部列举：
（1）分片枚举：sharding-by-intfile
（2）主键范围：auto-sharding-long
（3）一致性hash：sharding-by-murmur
（4）字符串hash解析：sharding-by-stringhash
（5）按日期（天）分片：sharding-by-date
（6）按单月小时拆分：sharding-by-hour
（7）自然月分片：sharding-by-month
在开始之前，我们要创建下面的表来模拟几个sharding的场景,表名根据需求可以改变。
create table shard_test(ID int primary key, name varchar(20),shard_date date);
主键范围分片
主键范围分片是参考了主键值，按照主键值的分布来分布数据库在不同的库中，我们先在对应的sharding节点上创建同样的表结构。
关于sharding的策略，需要修改rule.xml文件。
常用的sharding策略已经在Mycat里面实现了，如果要自行实现也可以定制。比如下面的规则，是基于主键字段ID来做sharding,分布的算法是rang-long,引用了function rang-long,这个function是在对应的一个Java类中实现的。
<tableRule name="auto-sharding-long">
<rule>
<columns>ID</columns>
<algorithm>rang-long</algorithm>
</rule>
<function name="rang-long"
class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
当然主键的范围是不固定的，可以根据需求来定制，比如按照一百万为单位，或者1000位单位，文件是 autopartition-long.txt 文件的内容默认如下，模板里是分为了3个分片，如果要定制更多的就需要继续配置了，目前来看这个配置只能够承载15亿的数据量，可以根据需求继续扩展定制。
# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2
插入一些数据来验证一下，我们可以查看执行计划来做基本的验证，配置无误，数据就根据规则流向了指定的数据库下的表里。
mysql> explain insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date);
+-----------+------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+------------------------------------------------+
| pxcNode11 | insert into shard_auto(ID,name,shard_date) values(1,'aa',current_date) |
+-----------+------------------------------------------------+
还有一个查看sharding效果的小方法，比如我插入一个极大的值，保证和其他数据不在一个分片上，我们运行查询语句两次，结果会有点变化。
sharing的效果
mysql> select * from shard_auto;
+---------+------+------------+
| ID | name | shard_date |
+---------+------+------------+
| 1 | aa | 2017-09-06 |
| 2 | bb | 2017-09-06 |
| 5000001 | aa | 2017-09-06 |
+---------+------+------------+
3 rows in set (0.00 sec)
稍作停顿，继续运行。
mysql> select * from shard_auto;
+---------+------+------------+
| ID | name | shard_date |
+---------+------+------------+
| 5000001 | aa | 2017-09-06 |
| 1 | aa | 2017-09-06 |
| 2 | bb | 2017-09-06 |
+---------+------+------------+
3 rows in set (0.01 sec)
Hash分片
Hash分片其实企业级应用尤其广泛，我觉得一个原因是通过这种数据路由的方式，得到的数据情况是基本可控的，和业务的关联起来比较直接。很多拆分方法都是根据mod方法来平均分布数据。
sharding的策略在rule.xml里面配置，还是默认的mod-long规则，引用了算法mod-long,这里是根据sharding的节点数来做的，默认是3个。
<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<!-how many data nodes -->
<property name="count">3</property>
</function>
比如查看两次insert的结果情况。
mysql> explain insert into shard_mod_long(ID,name,shard_date) values(4,'dd',current_date);
+-----------+------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+------------------------------------------------+
| pxcNode22 | insert into shard_mod_long(ID,name,shard_date) values(4,'dd',current_date) |
+-----------+------------------------------------------------+
mysql> explain insert into shard_mod_long(ID,name,shard_date) values(5,'ee',current_date);
+-----------+------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+------------------------------------------------+
| pxcNode23 | insert into shard_mod_long(ID,name,shard_date) values(5,'ee',current_date) |
+-----------+------------------------------------------------+
可以看到数据还是遵循了节点的规律，平均分布。
至于schema.xml的配置，是整个分库的核心，我索性也给出一个配置来，供参考。
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<!-定义MyCat的逻辑库 -->
<schema name="db1" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" >
<table name="shard_mod_long" primaryKey="ID" type="global" dataNode="pxcNode11,pxcNode21,pxcNode31" rule="mod-long" />
<table name="shard_auto" primaryKey="ID" type="global" dataNode="pxcNode11,pxcNode21,pxcNode31" rule="auto-sharding-long" />
</schema>
<!-定义MyCat的数据节点 -->
<dataNode name="pxcNode11" dataHost="dtHost" database="db1" />
<dataNode name="pxcNode21" dataHost="dtHost2" database="db1" />
<dataNode name="pxcNode31" dataHost="dtHost3" database="db1" />
<!-定义数据主机dtHost，连接到MySQL读写分离集群 ,schema中的每一个dataHost中的host属性值必须唯一-->
<!-dataHost实际上配置就是后台的数据库集群，一个datahost代表一个数据库集群 -->
<!-balance="1"，全部的readHost与stand by writeHost参与select语句的负载均衡-->
<!-writeType="0"，所有写操作发送到配置的第一个writeHost，这里就是我们的hostmaster，第一个挂了切到还生存的第二个writeHost-->
<dataHost name="dtHost" maxCon="500" minCon="20" balance="1"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<!--心跳检测 -->
<heartbeat>show slave status</heartbeat>
<!--配置后台数据库的IP地址和端口号，还有账号密码 -->
<writeHost host="hostMaster" url="192.168.163.128:33091" user="mycat_user" password="mycat" />
</dataHost>
<dataHost name="dtHost2" maxCon="500" minCon="20" balance="1"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<!--心跳检测 -->
<heartbeat>show slave status</heartbeat>
<!--配置后台数据库的IP地址和端口号，还有账号密码 -->
<writeHost host="hostMaster" url="192.168.163.128:33071" user="mycat_user" password="mycat" />
</dataHost>
<dataHost name="dtHost3" maxCon="500" minCon="20" balance="1"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<!--心跳检测 -->
<heartbeat>show slave status</heartbeat>
<!--配置后台数据库的IP地址和端口号，还有账号密码 -->
<writeHost host="hostMaster" url="192.168.163.128:33061" user="mycat_user" password="mycat" />
</dataHost>
</mycat:schema>
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用Mycat，学会数据库读写分离、分表分库
php疑难杂症铺 2017-09-13 14:31用Mycat，学会数据库读写分离、分表分库
系统开发中，数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化，如：SQL语句优化、代码优化，数据库的处理本身优化也是非常重要的。主从、热备、分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题。Mycat是一个广受好评的数据库中间件，已经在很多产品上进行使用了。希望通过这篇文章的介绍，能学会Mycat的使用。
安装
Mycat官网：http://www.mycat.io/
可以了解下Mycat的背景和应用情况，这样使用起来比较有信心。
Mycat下载地址：http://dl.mycat.io/
官网有个文档，属于详细的介绍，初次入门，看起来比较花时间。
下载：
建议大家选择 1.6-RELEASE 版本，毕竟是比较稳定的版本。
安装：
根据不同的系统选择不同的版本。包括linux、windows、mac,作者考虑还是非常周全的，当然，也有源码版的。（ps:源码版的下载后，只要配置正确，就可以正常运行调试，这个赞一下。）
Mycat的安装其实只要解压下载的目录就可以了，非常简单。
安装完成后，目录如下：
目录说明binmycat命令，启动、重启、停止等catletcatlet为Mycat的一个扩展功能confMycat 配置信息,重点关注libMycat引用的jar包，Mycat是java开发的logs日志文件，包括Mycat启动的日志和运行的日志。配置
Mycat的配置文件都在conf目录里面，这里介绍几个常用的文件：
文件说明server.xmlMycat的配置文件，设置账号、参数等schema.xmlMycat对应的物理数据库和数据库表的配置rule.xmlMycat分片（分库分表）规则Mycat的架构其实很好理解，Mycat是代理，Mycat后面就是物理数据库。和Web服务器的Nginx类似。对于使用者来说，访问的都是Mycat，不会接触到后端的数据库。
我们现在做一个主从、读写分离，简单分表的示例。结构如下图：
服务器IP说明Mycat192.168.0.2mycat服务器，连接数据库时，连接此服务器database1192.168.0.3物理数据库1，真正存储数据的数据库database2192.168.0.4物理数据库2，真正存储数据的数据库Mycat作为主数据库中间件，肯定是与代码弱关联的，所以代码是不用修改的，使用Mycat后，连接数据库是不变的，默认端口是8066。连接方式和普通数据库一样，如：jdbc:mysql://192.168.0.2:8066/
server.xml
示例
重点关注下面这段，其他默认即可。
参数说明user用户配置节点--name登录的用户名，也就是连接Mycat的用户名--password登录的密码，也就是连接Mycat的密码--schemas数据库名，这里会和schema.xml中的配置关联，多个用逗号分开，例如需要这个用户需要管理两个数据库db1,db2，则配置db1,dbs--privileges配置用户针对表的增删改查的权限，具体见文档吧我这里配置了一个账号test 密码也是test,针对数据库lunch,读写权限都有，没有针对表做任何特殊的权限。
schema.xml
schema.xml是最主要的配置项，首先看我的配置文件。
参数说明schema数据库设置，此数据库为逻辑数据库，name与server.xml中schema对应dataNode分片信息，也就是分库相关配置dataHost物理数据库，真正存储数据的数据库每个节点的属性逐一说明：
schema:
属性说明name逻辑数据库名，与server.xml中的schema对应checkSQLschema数据库前缀相关设置，建议看文档，这里暂时设为folsesqlMaxLimitselect 时默认的limit，避免查询全表table:
属性说明name表名，物理数据库中表名dataNode表存储到哪些节点，多个节点用逗号分隔。节点为下文dataNode设置的nameprimaryKey主键字段名，自动生成主键时需要设置autoIncrement是否自增rule分片规则名，具体规则下文rule详细介绍dataNode
属性说明name节点名，与table中dataNode对应datahost物理数据库名，与datahost中name对应database物理数据库中数据库名dataHost
属性说明name物理数据库名，与dataNode中dataHost对应balance均衡负载的方式writeType写入方式dbType数据库类型heartbeat心跳检测语句，注意语句结尾的分号要加。应用场景
数据库分表分库
配置如下：
我在192.168.0.2、192.168.0.3均有数据库lunch。
lunchmenu、restaurant、userlunch、users这些表都只写入节点dn1，也就是192.168.0.2这个服务，而dictionary写入了dn1、dn2两个节点，也就是192.168.0.2、192.168.0.3这两台服务器。分片的规则为：mod-long。
主要关注rule属性，rule属性的内容来源于rule.xml这个文件，Mycat支持10种分表分库的规则，基本能满足你所需要的要求，这个必须赞一个，其他数据库中间件好像都没有这么多。
table中的rule属性对应的就是rule.xml文件中tableRule的name,具体有哪些分表和分库的实现，建议还是看下文档。我这里选择的mod-long就是将数据平均拆分。因为我后端是两台物理库，所以rule.xml中mod-long对应的function count为2，见下面部分代码：
数据库读写分离
配置如下：
这样的配置与前一个示例配置改动如下：
删除了table分配的规则,以及datanode只有一个
datahost也只有一台，但是writehost总添加了readhost,balance改为1，表示读写分离。
以上配置达到的效果就是102.168.0.2为主库，192.168.0.3为从库。
注意：Mycat主从分离只是在读的时候做了处理，写入数据的时候，只会写入到writehost，需要通过mycat的主从复制将数据复制到readhost，这个问题当时候我纠结了好久，数据写入writehost后，readhost一直没有数据，以为是自己配置的问题，后面才发现Mycat就没有实现主从复制的功能，毕竟数据库本身自带的这个功能才是最高效稳定的。
至于其他的场景，如同时主从和分表分库也是支持的了，只要了解这个实现以后再去修改配置，都是可以实现的。而热备及故障专业官方推荐使用haproxy配合一起使用，大家可以试试。
使用
Mycat的启动也很简单，启动命令在Bin目录：
如果在启动时发现异常，在logs目录中查看日志。
wrapper.log 为程序启动的日志，启动时的问题看这个
mycat.log 为脚本执行时的日志，SQL脚本执行报错后的具体错误内容,查看这个文件。mycat.log是最新的错误日志，历史日志会根据时间生成目录保存。
mycat启动后，执行命令不成功，可能实际上配置有错误，导致后面的命令没有很好的执行。
Mycat带来的最大好处就是使用是完全不用修改原有代码的，在mycat通过命令启动后，你只需要将数据库连接切换到Mycat的地址就可以了。如下面就可以进行连接了：
连接成功后可以执行sql脚本了。
所以，可以直接通过sql管理工具（如：navicat、datagrip）连接，执行脚本。我一直用datagrip来进行日常简单的管理，这个很方便。
Mycat还有一个管理的连接，端口号是9906.
连接后可以根据管理命令查看Mycat的运行情况，当然，喜欢UI管理方式的人，可以安装一个Mycat-Web来进行管理，有兴趣自行搜索。
简而言之，开发中使用Mycat和直接使用Mysql机会没有差别。
常见问题
使用Mycat后总会遇到一些坑，我将自己遇到的一些问题在这里列一下，希望能与大家有共鸣：
Mycat是不是配置以后，就能完全解决分表分库和读写分离问题？
Mycat配合数据库本身的复制功能，可以解决读写分离的问题，但是针对分表分库的问题，不是完美的解决。或者说，至今为止，业界没有完美的解决方案。
分表分库写入能完美解决，但是，不能完美解决主要是联表查询的问题，Mycat支持两个表联表的查询，多余两个表的查询不支持。 其实，很多数据库中间件关于分表分库后查询的问题，都是需要自己实现的，而且节本都不支持联表查询，Mycat已经算做地非常先进了。
分表分库的后联表查询问题，大家通过合理数据库设计来避免。
Mycat支持哪些数据库，其他平台如 .net、PHP能用吗？
官方说了，支持的数据库包括MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL 等主流数据库，很赞。
尽量用Mysql,我试过SQL Server，会有些小问题，因为部分语法有点差异。
Mycat 非JAVA平台如 .net、PHP能用吗？
可以用。这一点MyCat做的也很棒。
学PS难不难？
Adobe Photoshop，简称“PS”，是由Adobe Systems开发和发行的图像处理软件。Photoshop主要处理以像素所构成的数字图像。使用其众多的编修与绘图工具。
对Photoshop爱好者而言，通过Photoshop处理过的图片，即非原始、非未处理的图片。一般用于修复修改照片、视觉创意、界面设计、图标制作、电商设计等。
听起来好像很专业的感觉，其实也没那么复杂。
它就像一支笔一样，至于你能写出什么或者画出怎样的水平那就得后期怎么去学了。
而学习好PS也不是一朝一夕就能学好的,小编玩PS有15年，下面写一些心得体会。
1.兴趣，兴趣是最好的老师，也是学习的开始。如果你感兴趣，就会事半功倍。
2.什么都不懂，没有美术基础，也不是科班出身，怎么办呢？
这个不是每个人天生都自带的，你所见到的每个高手都是也不是天生就会，也不是天赋过人，之所以人家玩得好那是人家学的比较早，通过自己的努力才得来的成功，这个每个人都是可以通过自身努力而获得的，当然你也不例外
3.学习从模仿开始，先把别人的作品作为练习的对象，进行反复练习，不断的摸索规律，总结经验。
4.对于设计的审美，这个是非常重要的。这个就是区别于一个设计师的水准了。每个人审美不一样，那么怎么提高自己的审美呢，建议大家平时多去看一些优秀的作品，多思考，慢慢的审美的感官就会不断提高。
5.有人问：自学好还是有人带更好呢？自学并不是说学不会，但是需要很强的耐心跟毅力，三分钟热度可以不行。不过如果有老师指导，帮你指路，那就更好了，会避免很多不必要的弯路。
学习PS能做什么，有什么用处呢，个人觉得有如下几点用处：
（1）平面设计：PS最常用是平面设计，我们平时看到的图书封面，海报等各种类型的印刷制品，大多数是通过PS软件设计出来的。在平面设计与制作中，photoshop已经完全渗透到了包装、海报、平面广告、印刷等各个环节。
（2）照片修复、美化：PS 对修复图像方面实在下足了功夫，我们可以通过里面各种工具来进行照片修复，比如修复画笔工具、修补工具、仿制图章工具等工具，我们只要灵活运用这些工具就可以将照片很完美的修复出来。
（3）网页设计：这几年IT行业越来越火，网页设计师也是非常抢手的，那么要做好一个好的设计师，首先你要学会PS，所以学好PS对做好网页设计是非常有帮助的。除了上面3点外，在广告摄影，绘画、婚纱照片设计等领域都运用到PS技术。Photoshop 的应用领域非常广泛，毫不夸张地说，凡是有图像的地方，基本都能找到 Photoshop 的影子。
这么多领域用到PS技术，那我们该如何学好PS呢，有3点不错建议分享给大家：（1）多看书，看视频：先可以在网上找些免费基础教程进行学习，当你看好视频有一定基础后，你也可以去网上买一本最热销的关于PS的书，照着书全部在做一遍，在学习过程中要做好一些有用的笔记，这样对你以后的使用很有帮助。在PS学习过程中，你首先要打好基础，一些重要的工具要多加练习，熟能生巧。（2）多练，多实践：只有练的多了，才能掌握那种度，做出来的图片自然而然就很好看，PS总的来说不是很难，只是想做出好的作品要有灵感，多练，实践，时间长了就好了。（3）多模仿，多思考：网上可以多找一些例子模仿去做，慢慢做多了，手感来了，技术就会慢慢提高了，当你自己对这方面有一定经验了，这样后续你做起来的图片也就会越来越自然了。平时可以找个相似的场景或物件，认真观察，从现实中找到一些灵感进行创作。
能做到这几点，下一个PS高手就是你！
什么行业最赚钱？
什么行业最赚钱？这个还真没法说。
因为三百六十行，行行出状元，每一个行业都有做得好的，也有干不下去的。所以，没人敢说哪一个行业最赚钱，只能说有些行业很赚钱。
我认为，越是一些不被大众关注的行业，越容易产生暴利。就是我们常说的闷声发大财。越是了解的人越多的行业，大部分人感觉好的行业，竞争压力越大，越难挣钱。在我看来，以下几个行业是比较挣钱的：
一、眼镜行业作为暴利行业中的“代表”，眼镜行业从来都不是浪得虚名的。一副眼镜的利润到底有多高，很多人都不是很清楚，但总之高到让很多消费者难以想象。通常一副眼镜的成本是几十块钱，但售价却高达300-400元。虽然这包括配戴眼镜的成本和检测费用，但即便如此，一副眼镜的利润也高达150-200元。另外因为我国近视率越来越高，也导致了对眼镜的需求变大，而且由于大家重视眼睛，对廉价的产品也不是很放心，这也导致眼镜行业价格虚高。
二、废品回收也许平时的一些生活废品，用不上的一些旧东西，我们不太在意，随手就丢垃圾箱了。但在有些人眼中，它却是宝贝。
现在越来越多的人开始关注了废品回收这个行业，也看到很多专门的环保科技公司，采用了“网络+垃圾回收”的模式，吸引了资本市场的青睐。这个行业未来的潜力也非常大。
三、特色小吃谈到美食，想必每个人都吃过路边的小吃摊，虽然这些小吃摊的卫生看上去并不太好，但制作出来的食物味道都算不错，物美价廉，深受老百姓的喜爱。如果经营一家特色小吃店，价格也不贵，大部分人都能消费得起，所以利润非常可观。
四、日用品日用品行业是一个不怎么被关注的行业，但它是一个成本低，利润高，从不缺少客户的行业。它包括的方面特别多，包括了我们日常使用的牙膏、洗发水、卫生纸、垃圾袋等方方面面。这些产品的成本其实很低，但是每年的价格都在上涨，毛利润特别高。更重要的是，这些都与大家的生活息息相关，从不缺少客户。
五、美容行业有句话说得好，女人的钱最好赚。不错，爱美是女人的天性，时下享受生活、追求时尚成为当今女性的一种新潮流。所以。为了让自己更美，哪怕平时省吃俭用，也要在美容上投入大量资金，花钱毫不手软。尤其近年化妆护理、瘦身美容等观念不断猛烈宣传攻势，几乎激起了每个女人爱美的天性欲望，也因此拉动了女性美容产业的兴起。
六、健康行业近年来，随着人们生活压力的增大，亚健康人群越来越多，人们对健康问题也越来越重视。随着人们收入水平的提高，人们越来越关注健康问题。各类养生产品，保健品越来越多，未来健康行业也是国家重点发展的一个行业，所以前景一片广阔。
七、养老行业随着我国现在老龄化越来越严重，人们对养老问题也越来越关注，也带动了一些健康医疗、养老社区、文化娱乐等产业。所以，养老产业是一个非常广泛的产业，只要围绕老年人需求的一些行业，未来都有很大的发展前景。
八、教育行业我们都知道孩子是父母的掌中宝，心头肉，每个父母都望子成龙，望女成凤，希望自己的孩子能成就一番事业，不想让孩子输在起跑线上。因此，不管家庭条件如何，都想把最好的给孩子。早早地就给孩子规划好了未来，各种辅导，培训教育能报的都报了。所以，现在各类教育行业也是非常火爆。
九、婚庆男大当婚，女大当嫁，婚姻人生就一次，所以对待婚礼都十分重视，都希望能有个完美的婚礼。一个优秀的婚庆公司也是十分挣钱的。婚庆的好处是不用主动寻找客户，客户是主动上门的。只要我们做得专业，服务周到，有新意，就会得到客户的认可，从而会主动帮你宣传，这样我们的客户群体会越来越大。所以，一个好的婚庆公司，要不断有新的策划方案，做出与众不同，别出新意的婚礼才能吸引更多人。
十、自媒体行业现在，随着互联网技术的发展，以及智能化设备的普及，自媒体行业发展也越来越快。像直播带货，短视频拍摄等，深受年轻一代人的喜爱。因为自媒体行业门槛比较低，操作比较简单，不需要太多投入，所以，发展也是非常快。
这是我认为的比较赚钱的一些行业，如有不足，欢迎补充！如果感觉说得有道理，欢迎点赞评论，转发加关注！
遇到这种情况该怎么办？
作为一个多年开发的码农，明确的告诉你，放心去吧
码农，两条出路，一条是在一个小公司，混个管理，因为开发，等你到了30，就很难再有机会出去了
第二条，就是趁着年轻，多出去看看，多学习，才是重要的，虽然到了腾讯，百度这样的公司，会因为开发，模块化，会导致你的工作简单，枯燥，但是，至少，知识面广了，如果能和产品经理，一起创业，那就前途无量。
要不就强大自己，要不，就选择一个好的团队
个人再强大，也干不过一个团队，加油吧。
python做可视化数据分析？
Python语言的可读性、可解释性都很强。还拥有很多方便的第三方库，可以灵活选择需要的库，绘制出很漂亮的可视化图表。
从数据描述、描述性统计分析、模型构建，到最后模型表现对比，都可以使用Python及适当的第三方库，实现精美可视化。以下，用动手做过的要给案例为例子，做简单说明。案例的具体代码，可以点击文末链接细看！
描述性统计分析阶段：饼图——展现标签类变量，单变量中各类标签的占比观察数据集中流失与未流失客户的占比情况
环形图（饼图的一种）——按照目标变量进行分类，绘制单个标签变量中不同类型的占比。环形图，按照客户是否流失进行分类，每类客户中男女的占比
上面展现的这个环形图画法，可以封装为一个函数。调用函数，传入需要绘制的变量，就可以绘制响应变量的双环形图；还可以直接使用for循环，一次绘制n多个图。
甚至还可以根据你想要的展示结果进行调整，一次展示更多内容。
柱状图、直方图——分组展现数值型数据的分布情况按照是否流失进行划分，观察不同存续期间的用户占比
散点图（Scatter plot）——观察数值型数据分布情况最简单的方法数据集中三个数值型数据，按照用户是否流失划分之后的散点图
除了展现单变量中的数据分布，还可以绘制双变量散点图，初步观察两个变量之间的关系。
按照存续时间长短份分类，用户月消费与总消费关系散点图
展现变量相关性的Heatmapheatmap热力图
主成分分析（PCA）结果可视化输出2维特征的主成分分析结果散点图展示
雷达图（Radar plot）——用于用户画像分析很合适按照用户是否流失划分，各个分类变量计数情况
模型构建阶段以逻辑回归为例：
可以显示模型report表格分类report
混淆矩阵可视化、模型的得分可视化混淆矩阵和模型得分
特征重要性可视化特征重要性排序
使用多个模型，可以在最后将所有模型表现进行汇总比较各个指标输出为表格模型指标得分表格输出
第一列显示了构建的分类模型，一共11个。
各模型、各指标得分情况的水平柱状图各模型、各指标水平柱状图
各模型混淆矩阵组合图模型混淆矩阵组合图
模型ROC曲线组合图模型ROC曲线组合图
模型精密找回曲线组合图PR曲线组合图
完整过程，可以参照以下文章：Kaggle|电信客户流失分析：Part one
Kaggle|电信用户流失分析：Part two
Kaggle|电信用户流失分析：Part three
Kaggle|电信用户流失分析：Part four