大家好，我是小富～

(相關(guān)資料圖)

（一）好好的系統(tǒng)，為什么要分庫分表？

本文是《分庫分表ShardingSphere5.x原理與實(shí)戰(zhàn)》系列的第二篇文章，距離上一篇文章已經(jīng)過去好久了，慚愧慚愧～

還是不著急實(shí)戰(zhàn)，咱們先介紹下在分庫分表架構(gòu)實(shí)施過程中，會接觸到的一些通用概念，了解這些概念能夠幫助理解市面上其他的分庫分表工具，盡管它們的實(shí)現(xiàn)方法可能存在差異，但整體思路基本一致。因此，在開始實(shí)際操作之前，我們有必要先掌握這些通用概念，以便更好地理解和應(yīng)用分庫分表技術(shù)。

我們結(jié)合具體業(yè)務(wù)場景，以t_order表為例進(jìn)行架構(gòu)優(yōu)化。由于數(shù)據(jù)量已經(jīng)達(dá)到億級別，查詢性能嚴(yán)重下降，因此我們采用了分庫分表技術(shù)來處理這個(gè)問題。具體而言，我們將原本的單庫分成了兩個(gè)庫，分別為DB_1和DB_2，并在每個(gè)庫中再次進(jìn)行分表處理，生成t_order_1和t_order_2兩張表，實(shí)現(xiàn)對訂單表的分庫分表處理。

數(shù)據(jù)分片

通常我們在提到分庫分表的時(shí)候，大多是以水平切分模式（水平分庫、分表）為基礎(chǔ)來說的，數(shù)據(jù)分片它將原本一張數(shù)據(jù)量較大的表t_order拆分生成數(shù)個(gè)表結(jié)構(gòu)完全一致的小數(shù)據(jù)量表（拆分表）t_order_0、t_order_1、···、t_order_n，每張表只存儲原大表中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)

數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)是數(shù)據(jù)分片中一個(gè)不可再分的最小單元（表），它由數(shù)據(jù)源名稱和數(shù)據(jù)表組成，例如上圖中DB_1.t_order_1、DB_2.t_order_2就表示一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。

邏輯表

邏輯表是指具有相同結(jié)構(gòu)的水平拆分表的邏輯名稱。

比如我們將訂單表t_order分表拆分成t_order_0···t_order_9等10張表，這時(shí)我們的數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)不存在t_order這張表，取而代之的是若干的t_order_n表。

分庫分表通常對業(yè)務(wù)代碼都是無侵入式的，開發(fā)者只專注于業(yè)務(wù)邏輯SQL編碼，我們在代碼中SQL依然按t_order來寫，而在執(zhí)行邏輯SQL前將其解析成對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫真實(shí)執(zhí)行的SQL。此時(shí) t_order 就是這些拆分表的邏輯表。

業(yè)務(wù)邏輯SQL

select * from t_order where order_no="A11111"

真實(shí)執(zhí)行SQL

select * from DB_1.t_order_n where order_no="A11111"

真實(shí)表

真實(shí)表就是在數(shù)據(jù)庫中真實(shí)存在的物理表DB_1.t_order_n。

廣播表

廣播表是一類特殊的表，其表結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)在所有分片數(shù)據(jù)源中均完全一致。與拆分表相比，廣播表的數(shù)據(jù)量較小、更新頻率較低，通常用于字典表或配置表等場景。由于其在所有節(jié)點(diǎn)上都有副本，因此可以大大降低JOIN關(guān)聯(lián)查詢的網(wǎng)絡(luò)開銷，提高查詢效率。

需要注意的是，對于廣播表的修改操作需要保證同步性，以確保所有節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)保持一致。

廣播表的特點(diǎn)：

在所有分片數(shù)據(jù)源中，廣播表的數(shù)據(jù)完全一致。因此，對廣播表的操作（如插入、更新和刪除）會實(shí)時(shí)在每個(gè)分片數(shù)據(jù)源中執(zhí)行一遍，以保證數(shù)據(jù)的一致性。對于廣播表的查詢操作，僅需要在任意一個(gè)分片數(shù)據(jù)源中執(zhí)行一次即可。與任何其他表進(jìn)行JOIN操作都是可行的，因?yàn)橛捎趶V播表的數(shù)據(jù)在所有節(jié)點(diǎn)上均一致，所以可以訪問到任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)上的相同數(shù)據(jù)。

什么樣的表可以作為廣播表呢？

訂單管理系統(tǒng)中，往往需要查詢統(tǒng)計(jì)某個(gè)城市地區(qū)的訂單數(shù)據(jù)，這就會涉及到省份地區(qū)表t_city與訂單流水表DB_n.t_order_n進(jìn)行JOIN查詢，因此可以考慮將省份地區(qū)表設(shè)計(jì)為廣播表，核心理念就是避免跨庫JOIN操作。

注意：上邊我們提到廣播表在數(shù)據(jù)插入、更新與刪除會實(shí)時(shí)在每個(gè)分片數(shù)據(jù)源均執(zhí)行，也就是說如果你有1000個(gè)分片數(shù)據(jù)源，那么修改一次廣播表就要執(zhí)行1000次SQL，所以盡量不在并發(fā)環(huán)境下和業(yè)務(wù)高峰時(shí)進(jìn)行，以免影響系統(tǒng)的性能。

單表

單表指所有的分片數(shù)據(jù)源中僅唯一存在的表（沒有分片的表），適用于數(shù)據(jù)量不大且無需分片的表。

如果一張表的數(shù)據(jù)量預(yù)估在千萬級別，且沒有與其他拆分表進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢的需求，建議將其設(shè)置為單表類型，存儲在默認(rèn)分片數(shù)據(jù)源中。

分片鍵

分片鍵決定了數(shù)據(jù)落地的位置，也就是數(shù)據(jù)將會被分配到哪個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上存儲。因此，分片鍵的選擇非常重要。

比如我們將t_order表進(jìn)行分片后，當(dāng)插入一條訂單數(shù)據(jù)執(zhí)行SQL時(shí)，需要通過解析SQL語句中指定的分片鍵來計(jì)算數(shù)據(jù)應(yīng)該落在哪個(gè)分片中。以表中order_no字段為例，我們可以通過對其取模運(yùn)算（比如order_no % 2）來得到分片編號，然后根據(jù)分片編號分配數(shù)據(jù)到對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫實(shí)例（比如DB_1和DB_2）。拆分表也是同理計(jì)算。

在這個(gè)過程中，order_no就是t_order表的分片鍵。也就是說，每一條訂單數(shù)據(jù)的order_no值決定了它應(yīng)該存放的數(shù)據(jù)庫實(shí)例和表。選擇一個(gè)適合作為分片鍵的字段可以更好地利用水平分片帶來的性能提升。

這樣同一個(gè)訂單的相關(guān)數(shù)據(jù)就會落在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫、表中，查詢訂單時(shí)同理計(jì)算，就可直接定位數(shù)據(jù)位置，大幅提升數(shù)據(jù)檢索的性能，避免了全庫表掃描。

不僅如此ShardingSphere還支持根據(jù)多個(gè)字段作為分片健進(jìn)行分片，這個(gè)在后續(xù)對應(yīng)章節(jié)中會詳細(xì)講。

分片策略

分片策略來指定使用哪種分片算法、選擇哪個(gè)字段作為分片鍵以及如何將數(shù)據(jù)分配到不同的節(jié)點(diǎn)上。

分片策略是由分片算法和分片健組合而成，分片策略中可以使用多種分片算法和對多個(gè)分片鍵進(jìn)行運(yùn)算。

分庫、分表的分片策略配置是相對獨(dú)立的，可以各自使用不同的策略與算法，每種策略中可以是多個(gè)分片算法的組合，每個(gè)分片算法可以對多個(gè)分片健做邏輯判斷。

分片算法

分片算法則是用于對分片鍵進(jìn)行運(yùn)算，將數(shù)據(jù)劃分到具體的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)中。

常用的分片算法有很多：

哈希分片：根據(jù)分片鍵的哈希值來決定數(shù)據(jù)應(yīng)該落到哪個(gè)節(jié)點(diǎn)上。例如，根據(jù)用戶 ID 進(jìn)行哈希分片，將屬于同一個(gè)用戶的數(shù)據(jù)分配到同一個(gè)節(jié)點(diǎn)上，便于后續(xù)的查詢操作。范圍分片：分片鍵值按區(qū)間范圍分配到不同的節(jié)點(diǎn)上。例如，根據(jù)訂單創(chuàng)建時(shí)間或者地理位置來進(jìn)行分片。取模分片：將分片鍵值對分片數(shù)取模，將結(jié)果作為數(shù)據(jù)應(yīng)該分配到的節(jié)點(diǎn)編號。例如， order_no % 2 將訂單數(shù)據(jù)分到兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之一。.....

實(shí)際業(yè)務(wù)開發(fā)中分片的邏輯要復(fù)雜的多，不同的算法適用于不同的場景和需求，需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選擇和調(diào)整。

綁定表

綁定表是那些具有相同分片規(guī)則的一組分片表，由于分片規(guī)則一致所產(chǎn)生的的數(shù)據(jù)落地位置相同，在JOIN聯(lián)合查詢時(shí)能有效避免跨庫操作。

比如：t_order訂單表和t_order_item訂單項(xiàng)目表，都以order_no字段作為分片鍵，并且使用order_no進(jìn)行關(guān)聯(lián)，因此兩張表互為綁定表關(guān)系。

使用綁定表進(jìn)行多表關(guān)聯(lián)查詢時(shí)，必須使用分片鍵進(jìn)行關(guān)聯(lián)，否則會出現(xiàn)笛卡爾積關(guān)聯(lián)或跨庫關(guān)聯(lián)，從而影響查詢效率。

當(dāng)使用t_order和t_order_item表進(jìn)行多表聯(lián)合查詢，執(zhí)行如下聯(lián)合查詢的邏輯SQL。

SELECT * FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_no=i.order_no

如果不配置綁定表關(guān)系，兩個(gè)表的數(shù)據(jù)位置不確定就會全庫表查詢，出現(xiàn)笛卡爾積關(guān)聯(lián)查詢，將產(chǎn)生如下四條SQL。

SELECT * FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_no=i.order_no SELECT * FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_no=i.order_no SELECT * FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_no=i.order_no SELECT * FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_no=i.order_no

而配置綁定表關(guān)系后再進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢時(shí)，分片規(guī)則一致產(chǎn)生的數(shù)據(jù)就會落到同一個(gè)庫表中，那么只需在當(dāng)前庫中t_order_n和t_order_item_n表關(guān)聯(lián)即可。

SELECT * FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id SELECT * FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id

注意：在關(guān)聯(lián)查詢時(shí)t_order它作為整個(gè)聯(lián)合查詢的主表。所有相關(guān)的路由計(jì)算都只使用主表的策略，t_order_item表的分片相關(guān)的計(jì)算也會使用t_order的條件，所以要保證綁定表之間的分片鍵要完全相同。

SQL 解析

分庫分表后在應(yīng)用層面執(zhí)行一條 SQL 語句時(shí)，通常需要經(jīng)過以下六個(gè)步驟：SQL 解析->執(zhí)?器優(yōu)化->SQL 路由->SQL 改寫->SQL 執(zhí)?->結(jié)果歸并。

SQL解析過程分為詞法解析和語法解析兩步，比如下邊查詢用戶訂單的SQL，先用詞法解析將這條SQL拆解成不可再分的原子單元。在根據(jù)不同數(shù)據(jù)庫方言所提供的字典，將這些單元?dú)w類為關(guān)鍵字，表達(dá)式，變量或者操作符等類型。

SELECT order_no FROM t_order where  order_status > 0  and user_id = 10086

接著語法解析會將拆分后的SQL關(guān)鍵字轉(zhuǎn)換為抽象語法樹，通過對抽象語法樹遍歷，提煉出分片所需的上下文，上下文包含查詢字段信息（Field）、表信息（Table）、查詢條件（Condition）、排序信息（Order By）、分組信息（Group By）以及分頁信息（Limit）等，并標(biāo)記出 SQL中有可能需要改寫的位置。

抽象語法樹

執(zhí)?器優(yōu)化

執(zhí)?器優(yōu)化是根據(jù)SQL查詢特點(diǎn)和執(zhí)行統(tǒng)計(jì)信息，選擇最優(yōu)的查詢計(jì)劃并執(zhí)行，比如user_id字段有索引，那么會調(diào)整兩個(gè)查詢條件的位置，主要是提高SQL的執(zhí)行效率。

SELECT order_no FROM t_order where user_id = 10086 and order_status > 0

SQL 路由

通過上邊的SQL解析得到了分片上下文數(shù)據(jù)，在匹配用戶配置的分片策略和算法，就可以運(yùn)算生成路由路徑，將 SQL 語句路由到相應(yīng)的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上。

簡單點(diǎn)理解就是拿到分片策略中配置的分片鍵等信息，在從SQL解析結(jié)果中找到對應(yīng)分片鍵字段的值，計(jì)算出 SQL該在哪個(gè)庫的哪個(gè)表中執(zhí)行，SQL路由又根據(jù)有無分片健分為分片路由和廣播路由。

有分?鍵的路由叫分片路由，細(xì)分為直接路由、標(biāo)準(zhǔn)路由和笛卡爾積路由這3種類型。

標(biāo)準(zhǔn)路由

標(biāo)準(zhǔn)路由是最推薦也是最為常?的分??式，它的適?范圍是不包含關(guān)聯(lián)查詢或僅包含綁定表之間關(guān)聯(lián)查詢的SQL。

當(dāng) SQL分片健的運(yùn)算符為=時(shí)，路由結(jié)果將落?單庫（表），當(dāng)分?運(yùn)算符是BETWEEN或IN等范圍時(shí)，路由結(jié)果則不?定落?唯?的庫（表），因此?條邏輯SQL最終可能被拆分為多條?于執(zhí)?的真實(shí)SQL。

SELECT * FROM t_order  where t_order_id in (1,2)

SQL路由處理后

SELECT * FROM t_order_0  where t_order_id in (1,2)SELECT * FROM t_order_1  where t_order_id in (1,2)

直接路由

直接路由是直接將SQL路由到指定?庫、表的一種分?方式，而且直接路由可以?于分?鍵不在SQL中的場景，還可以執(zhí)?包括?查詢、?定義函數(shù)等復(fù)雜情況的任意SQL。

笛卡爾積路由

笛卡爾路由是由?綁定表之間的關(guān)聯(lián)查詢產(chǎn)生的，比如訂單表t_order分片鍵是t_order_id和用戶表t_user分片鍵是t_order_id，兩個(gè)表的分片鍵不同，要做聯(lián)表查詢，會執(zhí)行笛卡爾積路由，查詢性能較低盡量避免走此路由模式。

SELECT * FROM t_order_0 t LEFT JOIN t_user_0 u ON u.user_id = t.user_id WHERE t.user_id = 1SELECT * FROM t_order_0 t LEFT JOIN t_user_1 u ON u.user_id = t.user_id WHERE t.user_id = 1SELECT * FROM t_order_1 t LEFT JOIN t_user_0 u ON u.user_id = t.user_id WHERE t.user_id = 1SELECT * FROM t_order_1 t LEFT JOIN t_user_1 u ON u.user_id = t.user_id WHERE t.user_id = 1

無分?鍵的路由又叫做廣播路由，可以劃分為全庫表路由、全庫路由、 全實(shí)例路由、單播路由和阻斷路由這 5種類型。

全庫表路由

全庫表路由針對的是數(shù)據(jù)庫DQL和DML，以及DDL等操作，當(dāng)我們執(zhí)行一條邏輯表t_orderSQL時(shí)，在所有分片庫中對應(yīng)的真實(shí)表t_order_0··· t_order_n內(nèi)逐一執(zhí)行。

全庫路由

全庫路由主要是對數(shù)據(jù)庫層面的操作，比如數(shù)據(jù)庫SET類型的數(shù)據(jù)庫管理命令，以及 TCL 這樣的事務(wù)控制語句。

對邏輯庫設(shè)置autocommit屬性后，所有對應(yīng)的真實(shí)庫中都執(zhí)行該命令。

SET autocommit=0;

全實(shí)例路由

全實(shí)例路由是針對數(shù)據(jù)庫實(shí)例的 DCL 操作（設(shè)置或更改數(shù)據(jù)庫用戶或角色權(quán)限），比如：創(chuàng)建一個(gè)用戶 order ，這個(gè)命令將在所有的真實(shí)庫實(shí)例中執(zhí)行，以此確保 order 用戶可以正常訪問每一個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例。

CREATE USER order@127.0.0.1 identified BY "程序員小富";

單播路由

單播路由用來獲取某一真實(shí)表信息，比如獲得表的描述信息：

DESCRIBE t_order;

t_order的真實(shí)表是t_order_0····t_order_n，他們的描述結(jié)構(gòu)相完全同，我們只需在任意的真實(shí)表執(zhí)行一次就可以。

阻斷路由

?來屏蔽SQL對數(shù)據(jù)庫的操作，例如：

USE order_db;

這個(gè)命令不會在真實(shí)數(shù)據(jù)庫中執(zhí)?，因?yàn)镾hardingSphere采?的是邏輯 Schema（數(shù)據(jù)庫的組織和結(jié)構(gòu)） ?式，所以無需將切換數(shù)據(jù)庫的命令發(fā)送?真實(shí)數(shù)據(jù)庫中。

SQL 改寫

SQL經(jīng)過解析、優(yōu)化、路由后已經(jīng)明確分片具體的落地執(zhí)行的位置，接著就要將基于邏輯表開發(fā)的SQL改寫成可以在真實(shí)數(shù)據(jù)庫中可以正確執(zhí)行的語句。比如查詢t_order訂單表，我們實(shí)際開發(fā)中 SQL是按邏輯表t_order寫的。

SELECT * FROM t_order

這時(shí)需要將分表配置中的邏輯表名稱改寫為路由之后所獲取的真實(shí)表名稱。

SELECT * FROM t_order_n

SQL執(zhí)?

將路由和改寫后的真實(shí) SQL 安全且高效發(fā)送到底層數(shù)據(jù)源執(zhí)行。但這個(gè)過程并不能將 SQL 一股腦的通過 JDBC 直接發(fā)送至數(shù)據(jù)源執(zhí)行，需平衡數(shù)據(jù)源連接創(chuàng)建以及內(nèi)存占用所產(chǎn)生的消耗，它會自動化的平衡資源控制與執(zhí)行效率。

結(jié)果歸并

將從各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)獲取的多數(shù)據(jù)結(jié)果集，合并成一個(gè)大的結(jié)果集并正確的返回至請求客戶端，稱為結(jié)果歸并。而我們SQL中的排序、分組、分頁和聚合等語法，均是在歸并后的結(jié)果集上進(jìn)行操作的。

分布式主鍵

數(shù)據(jù)分?后，一個(gè)邏輯表（t_order）對應(yīng)諸多的真實(shí)表（t_order_n），它們之間由于?法互相感知，主鍵ID都從初始值累加，所以必然會產(chǎn)?重復(fù)主鍵ID，此時(shí)主鍵不再唯一那么對于業(yè)務(wù)來說也就沒意義了。

盡管可通過設(shè)置表?增主鍵初始值和步?的?式避免ID碰撞，但這樣會使維護(hù)成本加大，可擴(kuò)展性差。

這個(gè)時(shí)候就需要我們手動為一條數(shù)據(jù)記錄，分配一個(gè)全局唯一的ID，這個(gè)ID被叫做分布式ID，而生產(chǎn)這個(gè)ID的系統(tǒng)通常被叫做發(fā)號器。

大家可以參考我之前發(fā)布的這篇文章9種分布式ID生成方案

數(shù)據(jù)脫敏

分庫分表數(shù)據(jù)脫敏是一種有效的數(shù)據(jù)保護(hù)措施，可以確保敏感數(shù)據(jù)的機(jī)密性和安全性，減少數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

比如，我們在分庫分表時(shí)可以指定表的哪些字段為脫敏列，并設(shè)置對應(yīng)的脫敏算法，在數(shù)據(jù)分片時(shí)解析到執(zhí)行SQL中有待脫敏字段，會直接將字段值脫敏后的寫入庫表內(nèi)。

對于用戶的個(gè)人信息，如姓名、地址和電話號碼等，可以通過加密、隨機(jī)化或替換成偽隨機(jī)數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行脫敏，以確保用戶的隱私得到保護(hù)。

大家可以參考我之前發(fā)布的這篇文章大廠也在用的 6種 數(shù)據(jù)脫敏方案

分布式事務(wù)

分布式事務(wù)的核心問題是如何實(shí)現(xiàn)跨多個(gè)數(shù)據(jù)源的原子性操作。

由于不同的服務(wù)通常會使用不同的數(shù)據(jù)源來存儲和管理數(shù)據(jù)，因此，跨數(shù)據(jù)源的操作可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致性或丟失的風(fēng)險(xiǎn)。因此，保證分布式事務(wù)的一致性是非常重要的。

以訂單系統(tǒng)為例，它需要調(diào)用支付系統(tǒng)、庫存系統(tǒng)、積分系統(tǒng)等多個(gè)系統(tǒng)，而每個(gè)系統(tǒng)都維護(hù)自己的數(shù)據(jù)庫實(shí)例，系統(tǒng)間通過API接口交換數(shù)據(jù)。

為了保證下單后多個(gè)系統(tǒng)同時(shí)調(diào)用成功，可以使用強(qiáng)一致性事務(wù)的XA協(xié)議，或者柔性事務(wù)的代表工具Seata，來實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)的一致性。這些工具可以幫助開發(fā)人員簡化分布式事務(wù)的實(shí)現(xiàn)，減少錯(cuò)誤和漏洞的出現(xiàn)，提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

經(jīng)過分庫分表之后，問題的難度進(jìn)一步提升。自身訂單服務(wù)，也需要處理跨數(shù)據(jù)源的操作。這樣一來，系統(tǒng)的復(fù)雜度顯著增加。因此，不到萬不得已的情況下，最好避免采用分庫分表的解決方案。

關(guān)于分布式事務(wù)詳細(xì)的介紹，大家可以參考我之前發(fā)布的這篇文章對比 5 種分布式事務(wù)方案，還是寵幸了阿里的 Seata（原理 + 實(shí)戰(zhàn)）

數(shù)據(jù)遷移

分庫分表后還有個(gè)讓人頭疼的問題，那就是數(shù)據(jù)遷移，為了不影響現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，通常會新建數(shù)據(jù)庫集群遷移數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)從舊集群的數(shù)據(jù)庫、表遷移到新集群的分庫、分表中。這是一個(gè)比較復(fù)雜的過程，在遷移過程中需要考慮數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)一致性、遷移速度等諸多因素。

遷移主要針對存量數(shù)據(jù)和增量數(shù)據(jù)的處理，存量數(shù)據(jù)指舊數(shù)據(jù)源中已經(jīng)存在且有價(jià)值的歷史數(shù)據(jù)，增量數(shù)據(jù)指當(dāng)下持續(xù)增長以及未來產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。

存量數(shù)據(jù)可以采用定時(shí)、分批次的遷移，遷移過程可能會持續(xù)幾天。

增量數(shù)據(jù)可以采用新、舊數(shù)據(jù)庫集群雙寫模式。待數(shù)據(jù)遷移完畢，業(yè)務(wù)驗(yàn)證了數(shù)據(jù)一致性，應(yīng)用直接切換數(shù)據(jù)源即可。

后續(xù)我們會結(jié)合三方工具，來演示遷移的過程。

影子庫

什么是影子庫（Shadow Table）？

影子庫是一個(gè)與生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)完全相同的實(shí)例，它存在的意義是為了在不影響線上系統(tǒng)的情況下，驗(yàn)證數(shù)據(jù)庫遷移或者其他數(shù)據(jù)庫變更操作的正確性，以及全鏈路壓測。影子庫中存儲的數(shù)據(jù)是從生產(chǎn)環(huán)境中定期復(fù)制過來的，但是它不對線上業(yè)務(wù)產(chǎn)生任何影響，僅用于測試，驗(yàn)證和調(diào)試。

在進(jìn)行數(shù)據(jù)庫升級、版本變更、參數(shù)調(diào)優(yōu)等操作前，通過在影子庫上模擬這些操作，可以發(fā)現(xiàn)潛在的問題，因?yàn)闇y試環(huán)境的數(shù)據(jù)是不可靠的。

在使用影子庫時(shí)，需要遵循以下幾個(gè)原則：

與生產(chǎn)環(huán)境數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)應(yīng)該完全一致，包括表結(jié)構(gòu)、索引、約束等；數(shù)據(jù)要與生產(chǎn)環(huán)境保持一致，可以通過定期同步方式實(shí)現(xiàn)；讀寫操作不會影響生產(chǎn)環(huán)境，一般情況下應(yīng)該禁止在影子庫上執(zhí)行更新、刪除等操作；由于影子庫的數(shù)據(jù)特點(diǎn)，訪問權(quán)限應(yīng)該嚴(yán)格控制，只允許授權(quán)人員進(jìn)行訪問和操作；總結(jié)

本文介紹了關(guān)于分庫分表架構(gòu)的21個(gè)通用概念，有一定的了解之后，接下來我們將進(jìn)入更深度的內(nèi)容，包括讀寫分離、數(shù)據(jù)脫敏、分布式主鍵、分布式事務(wù)、配置中心、注冊中心、Proxy服務(wù)等實(shí)戰(zhàn)案例的講解和源碼分析。

關(guān)鍵詞：