架构组件：基于Shard-Jdbc分库分表，数据库扩容方案

架构组件：基于Shard-Jdbc分库分表，数据库扩容方案

1、数据库扩容

一、业务场景

互联网项目中有不少“数据量大，业务复杂度高，须要分库分表”的业务场景。

这样分层的架构
（1）上层是业务层biz，实现业务逻辑封装；
（2）中间是服务层service，封装数据访问；
（3）下层是数据层db，存储业务数据；

二、扩容场景和问题

当数据量持续新增，面临着这样一些需求，两台数据库没法容纳，须要数据库扩容，这里选择2台—扩容到3台的模式，以下图：

这样扩容的问题
（1）分库分表的策略致使数据迁移量大；
（2）影响数据的持续服务性；
（3）指定时间完成，技术压力大，容易致使预想不到的错误；

如何平稳不停机迁移数据，保证系统持续服务，是本文将要讨论的问题。

2、扩容解决方案

一、扩容方案图解

（1）分库分表基于MySQL数据库，使用shard-jdbc中间件
（2）该方案的思路总体基于SpringCloud微服务架构

二、解决扩容问题

（1）扩容状况下不须要暂停服务；
（2）数据迁移的压力小，不须要指定时间；

三、数据访问层逻辑

方案描述
基于两台数据库分库分表，简称：服务二
基于三台数据库分库分表，简称：服务三
（1）提供两套服务，服务二和服务三
（2）数据库扩容后，若是访问服务三直接获取到数据，流程结束。
（3）若是访问服务三获取不到数据，则访问服务二获取数据。
（4）在迁移开始的一段时间内，访问压力还会在服务二上面。
（5）这样就作到数据访问服务不会停机。
（6）这种访问模式基于SpringCloud很容易作到。

四、数据迁移层逻辑

方案描述
（1）关闭基于两台库的数据入库流程
（2）开启基于三台库的数据入库流程，这样新入库数据就能够被服务三直接访问到。
（3）开发数据迁移中间件，扫描原先两台库的数据。
（4）扫描的数据根据分三台库策略判断是否须要迁移。
（5）若是数据须要迁移，则调用服务三的数据入库接口。
（6）数据迁移完成后，删除原来的位置的数据。
（7）这种迁移模式基于SpringCloud很容易作到。

五、该方案迁移的优势

（1）整个过程是持续对线上提供服务；
（2）数据迁移中间件的开发复杂度较低；
（3）能够限速慢慢迁移，没有时间压力；

3、源代码管理

GitHub地址：知了一笑
https://github.com/cicadasmile
码云地址：知了一笑
https://gitee.com/cicadasmile