本文源碼:GitHub·點這里 || GitEE·點這里
互聯網項目中有很多“數據量大,業務復雜度高,需要分庫分表”的業務場景。
這樣分層的架構
(1)上層是業務層biz,實現業務邏輯封裝;
(2)中間是服務層service,封裝數據訪問;
(3)下層是數據層db,存儲業務數據;
當數據量持續新增,面臨著這樣一些需求,兩臺數據庫無法容納,需要數據庫擴容,這里選擇2臺—擴容到3臺的模式,如下圖:
這樣擴容的問題
(1)分庫分表的策略導致數據遷移量大;
(2)影響數據的持續服務性;
(3)指定時間完成,技術壓力大,容易導致預想不到的錯誤;
如何平穩不停機遷移數據,保證系統持續服務,是本文將要討論的問題。
(1)分庫分表基于MySQL數據庫,使用shard-jdbc中間件
(2)該方案的思路整體基于SpringCloud微服務架構
(1)擴容情況下不需要暫停服務;
(2)數據遷移的壓力小,不需要指定時間;
方案描述
基于兩臺數據庫分庫分表,簡稱:服務二
基于三臺數據庫分庫分表,簡稱:服務三
(1)提供兩套服務,服務二和服務三
(2)數據庫擴容后,如果訪問服務三直接獲取到數據,流程結束。
(3)如果訪問服務三獲取不到數據,則訪問服務二獲取數據。
(4)在遷移開始的一段時間內,訪問壓力還會在服務二上面。
(5)這樣就做到數據訪問服務不會停機。
(6)這種訪問模式基于SpringCloud很容易做到。
方案描述
(1)關閉基于兩臺庫的數據入庫流程
(2)開啟基于三臺庫的數據入庫流程,這樣新入庫數據就可以被服務三直接訪問到。
(3)開發數據遷移中間件,掃描原先兩臺庫的數據。
(4)掃描的數據根據分三臺庫策略判斷是否需要遷移。
(5)如果數據需要遷移,則調用服務三的數據入庫接口。
(6)數據遷移完成后,刪除原來的位置的數據。
(7)這種遷移模式基于SpringCloud很容易做到。
(1)整個過程是持續對線上提供服務;
(2)數據遷移中間件的開發復雜度較低;
(3)可以限速慢慢遷移,沒有時間壓力;
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/spring-cloud-base
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/spring-cloud-base
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當前名稱:基于Shard-Jdbc分庫分表模式下,數據庫擴容方案-創新互聯
文章網址:http://vcdvsql.cn/article46/pgeeg.html
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