分库分表是两回事，可能只需要分库不分表，也可能只分库不分库.

随着业务数据的不断增加，单表数据量可能会增加到数千万.这时就会出现sql执行性能问题，然后你需要分表.

分表是为了解决SQL执行效率问题可能来自以下几个方面：

一般来说，一个Mysql实例最多支撑2000左右，健康单库并发值最好保持在每秒1000左右.

因此，为了应对并发量的增加，我们需要分库来提高并发度.

单库瓶颈问题：

1. CPU压力过大导致读写性能慢
2. 内存不足(缓存池命中率低，磁盘读写IOPS过高)，导致读写性能慢，
3. 磁盘空间不足，导致数据无法正常读写
4. 网络宽带不足导致读写性能慢

主要有以下3种:

• 分库不分表： 读/写数据库QPS过高,数据库连接不足
• 只分表不分库： 单表数据量过大，存储性能遇到瓶颈
• 既分库又分表： 连接不足 数据量过大导致存储性能瓶颈

数据库分库分表有两种方式：一种是垂直分割，另一种是水平分割.

拆分是这两种方法的关键，理解拆分原理是核心.

垂直拆分是对数据内容进行拆分，将一个记录分成多个表，或将多个业务信息分成多个库.

垂直拆分的原则一般根据业务类型进行拆分。核心思想是专用仓库，将业务耦合度高的表分成单独的仓库.

以社交app例如，常见的用户信息和用户帖子信息可以独的数据库.

还以社交APP就业务而言，随着用户发布信息表的增长，单个库不能满足存储和查询的需后需要将用户信息分割到多个数据库和数据表，即数据库和数据表的水平分割，然后根据一定的路由规则、查询、更新、插入，找到相应的数据库、数据表.

以下是拆分路由规则.

常用的分库分表路由算法有:哈希取模和Range、

根据某个字段的哈希值进行拆分。这种拆分规则更适用于实体表，如用户表和内容表。一般来说，根据这些实体表ID字段来拆分.

如果将内容表分成16个库和64个表，可以先对用户进行处理ID哈希的目的是计算哈希ID尽量打散，然后取出16个余额，从而获得分库值；64个余额得到分表值

Range区间路由是根据某个字段的区间范围进行的。常用的字段，如ID,时间字段(如订单创建时间).

分库分表中间件主要分为两种： Proxy模式、client模式

Client方法是指应用程序本地控制分库分表的逻辑，应用程序本地将直接连接多个数据库进行操作，然后本地汇总数据。

Proxy该应用程序实现了指挥有一个独立的应用程序Mysql的协议，可以对外提供服务。业务方的应用不需要直接连接数据库，而是连接这个Proxy应用，这个Proxy作为数据库使用。Proxy会将Sql分发到具体数据库执行，并返回结果。

Client模式,取回数据后,是在本地进行数据合并,所以会占用本地的cpu和内存资源.

Proxy模式是单独部署的，所以是隔离状态，不会占用调用器cpu和内容资源.

Client只需介绍一种模式jar包比较简单，不会有单点故障问题.

Proxy需要单独部署服务，考虑高可用性，提高整体架构的复杂性.

Client只需引用jar包,而这个jar其他团队通常负责维护和升级包，因此在升级时可能需要更改代码配置，这需要更多的时间来促进.

Proxy该模对调用者透明，升级维护对调用者无感知.

Proxy模式中间件有：

1. MyCat :java
2. KingShard: Go
3. Atlas : C
4. cobar: Java

Client模式:

1. zebra: java
2. Sharing-jdbc : java
3. TSharding : java

spring:   shardingsphere:     datasource:       names: m1       m1:         type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource         driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver         url: jdbc:mysql://192.168.56.101:3306/test_db?useUnicode=true&useSSL=false&characterEncoding=utf8&allowPublicKeyRetrieval=true&serverTimezone=Asia/Shanghai         username
       
        : root 
        password
        : 
        123456 
        sharding
        : 
        tables
        : 
        t_user
        : 
        key-generator-column-name
        : uid 
        key-generator
        : 
        column
        : uid 
        type
        : SNOWFLAKE 
        actual-data-nodes
        : m1.t_user_$
        -
        >
        { 
         0..1
        } 
        table-strategy
        : 
        inline
        : 
        sharding-column
        : uid 
        algorithm-expression
        : t_user_$
        -
        >
        { 
         uid%2
        } 
        binding-tables
        : t_user 
        props
        : 
        sql.show
        : 
        true 
       

如上面所示:

spring.shardingsphere.sharding.tables:配置需要路由的表

spring.shardingsphere.sharding.tables.xxx.key-generator-column-name: uid 路由字段

spring.shardingsphere.sharding.tables.xxx.key-generator: uid 路由字段生成策略

spring.shardingsphere.sharding.tables.xxx.key-generator.column :uid 路由字段

spring.shardingsphere.sharding.tables.xxx.key-generator.type: 路由字段生成策略算法

spring.shardingsphere.sharding.tables.xxx.actual-data-nodes: 当前路由表的表名。t_user_{0…1}代表t_user_0,t_user_1

spring.shardingsphere.sharding.tables.xxx.table-strategy:路由算法配置

spring.shardingsphere.sharding.tables.xxx.table-strategy.inline:行表达式,配置路由算法

spring.shardingsphere.sharding.binding-tables: 绑定需要分片的表名

如果在分库的情况下,每个库中需要一份相同的字典表,例如业务的配置信息.那么sharding-jdbc支持,在操作该字典表时,同时操作所有库中的字典表.

配置如下:

spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=dict 配置表名
spring.shardingsphere.sharding.tables.dict.key-generator.column=id 配置全局id
spring.shardingsphere.sharding.tables.dict.key-generator.type=SNOWFLAKE 配置生成id的算法

Sharing-jdbc支持主从数据库配置,配置如下:

配置数据源名称:

spring.shardingsphere.datasource.names=ds-0,ds-1m,ds-2m,ds-1s1,ds-2s1,ds->1s2,ds-2s2
//下面配置每个数据源信息

配置主从关系:

spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds-1(数据库名).master-data-source->name=ds-1m
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds-1.slave-data-source->names[0]=ds-1s1
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds-1.slave-data-source->names[1]=ds-1s2

spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds-2.master-data-source->name=ds-2m
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds-2.slave-data-source->names=ds-2s1,ds-2s2

然后配置分片信息:

spring.shardingsphere.sharding.tables.xxx.actual-data-nodes: 当前路由表的表名。t_user_{0..1}代表t_user_0,t_user_1
xxx应该修改为上面的ds-1

然后sharding-jdbc会自动将insert/update类型的sql路由到主库

分布式事务问题,查看该文章.

分布式事务

在分库分表后，主键将无法使用自增长来实现了，在不同的表中我们需要统一全局主键 ID。因此，我们需要单独设计全局主键，避免不同表和库中的主键重复问题。

全局唯一ID的实现方案有如下几个:

• uuid
• 雪花算法
• 号段模式
• redis/zookeeper

使用 UUID 实现全局 ID 是最方便快捷的方式，即随机生成一个 32 位 16 进制数字，这种方式可以保证一个 UUID 的唯一性，水平扩展能力以及性能都比较高。但使用 UUID 最大的缺陷就是，它是一个比较长的字符串，连续性差，如果作为主键使用，性能相对来说会比较差。

雪花算法: Twitter 开源的分布式 ID 生产算法——snowflake 解决全局主键 ID 问题，snowflake 是通过分别截取时间、机器标识、顺序计数的位数组成一个 long 类型的主键 ID。这种算法可以满足每秒上万个全局 ID 生成，不仅性能好，而且低延时。

参考博客

雪花算法有以下几个优点：

高并发分布式环境下生成不重复 id，每秒可生成百万个不重复 id。 基于时间戳，以及同一时间戳下序列号自增，基本保证 id 有序递增。 不依赖第三方库或者中间件。 算法简单，在内存中进行，效率高。 雪花算法有如下缺点：

依赖服务器时间，服务器时钟回拨时可能会生成重复 id。算法中可通过记录最后一个生成 id 时的时间戳来解决，每次生成 id 之前比较当前服务器时钟是否被回拨，避免生成重复 id。

设计架构:

设计思路:

全局唯一id服务:

1. 提供申请服务:可以申请一个Key,用于标记当前业务获取ID的标识
2. 提供调用服务: 根据标识key,调用获取id的接口get(tag),返回id起始值,步长值

客户端:

1. 提供调用API
2. 提供自动获取、或延长功能,防止调用ID服务延迟,导致业务并发量高时阻塞
   1. 自动获取是指根据ID服务返回的起始值、步长值,来决定当id增加到步长值一定比例时,自动调取ID服务接口,并缓存结果,当客户端端ID适用完时,调用接口,直接返回缓存数据

数据库:

1. 表设计: 为每一个tag建立一条记录,维护当前使用Id的数值和步长值,当下次调用时根据id+步长值=新的id,并更新数据库记录

表结构:

基于Redis INCR 命令生成 分布式全局唯一id INCR 命令主要有以下2个特征：

1. Redis的INCR命令具备了“INCR AND GET”的原子操作，即增加并返回结果的原子操作。这个原子性很方便我们实现获取ID.
2. Redis是单进程单线程架构，INCR命令不会出现id重复.

实现方式有两种,一种通过节点,一种通过节点的版本号

1. 节点的特性 持久顺序节点(PERSISTENT_SEQUENTIAL) 他的基本特性和持久节点是一致的，额外的特性表现在顺序性上。在ZooKeeper中，每个父节点都会为他的第一级子节点维护一份顺序，用于记录下每个子节点创建的先后顺序。基于这个顺序特性，在创建子节点的时候，可以设置这个标记，那么在创建节点过程中，ZooKeeper会自动为给定节点加上一个数字后缀，作为一个新的、完整的节点名。另外需要注意的是，这个数字后缀的上限是整型的最大值。
2. 版本-保证分布式数据原子性操作 ZooKeeper中为数据节点引入了版本的概念，每个数据节点都具有三种类型的版本信息，对数据节点的任何更新操作都会引起版本号的变化。

由于分库分表后,业务关联数据被分散到多个库,多个表中.

当程序中出现统计查询、业务列表查询排序、分页时就可能出现跨库join查询、多表分页查询等问题.

可以按照以下两种方案解决:

统计查询一般实时性比较低,后台使用,所以可以不直接查询业务库,可以单独抽取后台统计库,监听业务库数据变更binlog,将数据同步到后台统计库中,进行统计查询.

在统计库中,可以按照查询维度或业务场景,周期性生成统计表.

对于互联网C端业务而言,列表查询,一般借助单独的搜索引擎架构,如下:

索引服务:

1. 提供根据数据表构建全量数据对应的ES索引功能
2. 监听数据库变更(mysql binlog),实时增量更新索引

缓存服务:

1. 提供全量构建缓存功能,或构建可配置热点数据功能
2. 监听数据库变更(mysql binlog、业务系统的mq消息),更新缓存

业务系统查询列表数据流程:

1. 根据搜索条件,调用ES接口进行查询,获取内容的主键id列表
2. 根据主键id列表查询缓存,如果部分没有查询到,批量查询查询数据库
3. 拼装列表信息.

在高并发业务系统中应尽量避免join查询,如果业务进行了分库分表,join查询将变得更加复杂.

可以将join查询拆成多个主键、索引的单表查询,热点数据进行缓存,尽量查询缓存,降低join查询的使用呢.

随着数据的增加,进行分库分表,那么根据路由规则,原先在一个库,某张表的数据将被分散到多个库,多个表中,如何进行迁移?

如果进行扩容,那么根据路由规则,怎么更好的扩容,减少数据的迁移?

解决方案,看下面两个文章:

扩容方案

迁移方案

内容摘抄

如果要进行分库分表,我们要做哪些工作,以下我们来梳理一下一些注意事项和最佳实践:

1. 业务重构
2. 技术架构设计
3. 改造和上线
4. 稳定性保障

业务背景:

1. 已经接入搜索引擎
2. 后台统计和C端逻辑没有公用一个库

我们在业务重构阶段需要重点排查一下涉及分库分表的表,用到了哪些字段进行查询.

1）哪些查询是无法拆分的？例如分页（尽可能地改造，实在改不了只能以冗余列的形式）

2）哪些查询是可以业务上join拆分的？

3）哪些表/字段是可以融合的？

4）哪些字段需要冗余？

5）哪些字段可以直接废弃了？

6）根据业务具体场景和sql整体统计，识别关键的分表键。其余查询走搜索平台。

这一步基于查询的拆分分析，得出旧表融合、冗余、废弃字段的结果，设计新表的字段。

产出新表设计结构后，必须发给各个相关业务方进行review，并保证所有业务方都通过该表的设计。有必要的话可以进行一次线下review。

如果新表的过程中，对部分字段进行了废弃，必须通知所有业务方进行确认。

对于新表的设计，除了字段的梳理，也需要根据具体查询，重新设计、优化索引。

在做新表融合的时候，一开始只是简单归并表A 和 表B的表，因此很多字段名相同的字段做了重命名。

后来字段精简过程中，删除了很多重复字段，但是没有将重命名的字段改回来。

导致后期上线的过程中，不可避免地需要业务方进行重构字段名。

因此，新表设计的时候，除非必不得已，不要修改原表的字段名称！

新表的索引不能简单照搬旧表，而是需要根据查询拆分分析后，重新设计。

尤其是一些字段的融合后，可能可以归并一些索引，或者设计一些更高性能的索引。

根据第一阶段整理的查询梳理结果，我们总结了这样的查询规律。

• 80%以上的查询都是通过或者带有字段pk1、字段pk2、字段pk3这三个维度进行查询的，其中pk1和pk2由于历史原因存在一一对应的关系
• 20%的查询千奇百怪，包括模糊查询、其他字段查询等等

因此，我们设计了如下的整体架构，引入了数据库中间件、数据同步工具、搜索引擎（阿里云opensearch/ES）等。

下文的论述都是围绕这个架构来展开的.

Mysql分表的维度是根据查询拆分分析的结果确定的。

我们发现pk1\pk2\pk3可以覆盖80%以上的主要查询。让这些查询根据分表键直接走mysql数据库即可。

原则上一般最多维护一个分表的全量数据，因为过多的全量数据会造成存储的浪费、数据同步的额外开销、更多的不稳定性、不易扩展等问题。

但是由于本项目pk1和pk3的查询语句都对实时性有比较高的要求，因此，维护了pk1和pk3作为分表键的两份全量数据。

而pk2和pk1由于历史原因，存在一一对应关系，可以仅保留一份映射表即可，只存储pk1和pk2两个字段。

搜索平台索引，可以覆盖剩余20%的零散查询。

这些查询往往不是根据分表键进行的，或者是带有模糊查询的要求。

对于搜索平台来说，一般不存储全量数据（尤其是一些大varchar字段），只存储主键和查询需要的索引字段，搜索得到结果后，根据主键去mysql存储中拿到需要的记录。

当然，从后期实践结果来看，这里还是需要做一些权衡的：

1）有些非索引字段，如果不是很大，也可以冗余进来，类似覆盖索引，避免多一次sql查询；

2）如果表结构比较简单，字段不大，甚至可以考虑全量存储，提高查询性能，降低mysql数据库的压力。

这里特别提示，搜索引擎和数据库之间同步是必然存在延迟的。所以对于根据分表id查询的语句，尽量保证直接查询数据库，这样不会带来一致性问题的隐患。

一般新表和旧表直接可以采用 数据同步 或者 双写的方式进行处理，两种方式有各自的优缺点。

一般根据具体情况选择一种方式就行。

本次项目的具体同步关系见整体存储架构，包括了四个部分：

1）旧表到新表全量主表的同步

一开始为了减少代码入侵、方便扩展，采用了数据同步的方式。而且由于业务过多，担心有未统计到的服务没有及时改造，所以数据同步能避免这些情况导致数据丢失。

但是在上线过程中发现，当延迟存在时，很多新写入的记录无法读到，对具体业务场景造成了比较严重的影响。（具体原因参考4.5.1的说明）

因此，为了满足应用对于实时性的要求，我们在数据同步的基础上，重新在3.0.0-SNAPSHOT版本中改造成了双写的形式。

2）新表全量主表到全量副表的同步

3）新表全量主表到映射表到同步

4）新表全量主表到搜索引擎数据源的同步

2）、3）、4）都是从新表全量主表到其他数据源的数据同步，因为没有强实时性的要求，因此，为了方便扩展，全部采用了数据同步的方式，没有进行更多的多写操作。

在申请mysql存储和搜索平台索引资源前，需要进行容量评估，包括存储容量和性能指标。

具体线上流量评估可以通过监控系统查看qps，存储容量可以简单认为是线上各个表存储容量的和。

但是在全量同步过程中，我们发现需要的实际容量的需求会大于预估，具体可以看3.4.6的说明。

具体性能压测过程就不再赘述。

从上文可以看到，在本次项目中，存在大量的业务改造，属于异构迁移。

从过去的一些分库分表项目来说，大多是同构/对等拆分，因此不会存在很多复杂逻辑，所以对于数据迁移的校验往往比较忽视。

在完全对等迁移的情况下，一般确实比较少出现问题。

但是，类似这样有比较多改造的异构迁移，校验绝对是重中之重！！

因此，必须对数据同步的结果做校验，保证业务逻辑改造正确、数据同步一致性正确。这一点非常非常重要。

在本次项目中，存在大量业务逻辑优化以及字段变动，所以我们单独做了一个校验服务，对数据的全量、增量进行校验。

过程中提前发现了许多数据同步、业务逻辑的不一致问题，给我们本次项目平稳上线提供了最重要的前提保障！！

在做容量评估的时候，需要关注一个重要问题。就是分表带来的查询流量放大。

这个流量放大有两方面的原因：

• 索引表的二次查询。比如根据pk2查询的，需要先通过pk2查询pk1，然后根据pk1查询返回结果。
• in的分批查询。如果一个select…in…的查询，数据库中间件会根据分表键，将查询拆分落到对应的物理分表上，相当于原本的一次查询，放大为多次查询。（当然，数据库会将落在同一个分表的id作为一次批量查询，而这是不稳定的合并）

因此，我们需要注意：

• 业务层面尽量限制in查询数量，避免流量过于放大；
• 容量评估时，需要考虑这部分放大因素，做适当冗余，另外，后续会提到业务改造上线分批进行，保证可以及时扩容；
• 分64、128还是256张表有个合理预估，拆得越多，理论上会放大越多，因此不要无谓地分过多的表，根据业务规模做适当估计；
• 对于映射表的查询，由于存在明显的冷热数据，所以我们又在中间加了一层缓存，减少数据库的压力

本项目中，存在一种业务情况会变更字段pk3，但是pk3作为分表键，在数据库中间件中是不能修改的，因此，只能在中台中修改对pk3的更新逻辑，采用先删除、后添加的方式。

这里需要注意，删除和添加操作的事务原子性。当然，简单处理也可以通过日志的方式，进行告警和校准。

3.4.3 数据同步一致性问题

我们都知道，数据同步中一个关键点就是（消息）数据的顺序性，如果不能保证接受的数据和产生的数据的顺序严格一致，就有可能因为（消息）数据乱序带来数据覆盖，最终带来不一致问题。

我们自研的数据同步工具底层使用的消息队列是kakfa，，kafka对于消息的存储，只能做到局部有序性（具体来说是每一个partition的有序）。我们可以把同一主键的消息路由至同一分区，这样一致性一般可以保证。但是，如果存在一对多的关系，就无法保证每一行变更有序，见如下例子。

那么需要通过反查数据源获取最新数据保证一致性。

但是，反查也不是“银弹“，需要考虑两个问题。

1）如果消息变更来源于读写实例，而反查 数据库是查只读实例，那就会存在读写实例延迟导致的数据不一致问题。因此，需要保证 消息变更来源 和 反查数据库 的实例是同一个。

2）反查对数据库会带来额外性能开销，需要仔细评估全量时候的影响。

延迟主要需要注意几方面的问题，并根据业务实际情况做评估和衡量。

1）数据同步平台的秒级延迟

2）如果消息订阅和反查数据库都是落在只读实例上，那么除了上述数据同步平台的秒级延迟，还会有数据库主从同步的延迟

3）宽表到搜索平台的秒级延迟

只有能够满足业务场景的方案，才是合适的方案。

由于数据同步过程中，对于单表而言，不是严格按照递增插入的，因此会产生很多”存储空洞“，使得同步完后的存储总量远大于预估的容量。

因此，在新库申请的时候，存储容量多申请50%。

具体原因可以参考我的这篇文章 为什么MySQL分库分表后总存储大小变大了？

前两个阶段完成后，开始业务切换流程，主要步骤如下：

1）中台服务采用单读 双写 的模式

2）旧表往新表开着数据同步

3） 所有服务升级依赖的projectDB版本，上线RPC，如果出现问题，降版本即可回滚（上线成功后，单读新库，双写新旧库）

4）检查监控确保没有 中台服务 以外的其他服务访问旧库旧表

5）停止数据同步

6）删除旧表

如何验证我们前两个阶段设计是否合理？能否完全覆盖查询的修改 是一个前提条件。

当新表设计完毕后，就可以以新表为标准，修改老的查询。

以本项目为例，需要将旧的sql在 新的中台服务中 进行改造。

1）读查询的改造

可能查询会涉及以下几个方面：

a）根据查询条件，需要将pk1和pk2的inner join改为对应分表键的新表表名

b）部分sql的废弃字段处理

c）非分表键查询改为走搜索平台的查询，注意保证语义一致

d）注意写单测避免低级错误，主要是DAO层面。

只有新表结构和存储架构能完全适应查询改造，才能认为前面的设计暂时没有问题。

当然，这里还有个前提条件，就是相关查询已经全部收拢，没有遗漏。

2. 写查询的改造

除了相关字段的更改以外，更重要的是，需要改造为旧表、新表的双写模式。

这里可能涉及到具体业务写入逻辑，本项目尤为复杂，需要改造过程中与业务方充分沟通，保证写入逻辑正确。

为什么需要新建一个 服务来 承载改造后的查询呢？

一方面是为了改造能够方便的升级与回滚切换，另一方面是为了将查询收拢，作为一个中台化的服务来提供相应的查询能力。

将改造后的新的查询放在服务中，然后jar包中的原本查询，全部替换成这个服务的client调用。

同时，升级jar包版本到3.0.0-SNAPSHOT。

为了降低风险，需要安排从非核心服务到核心服务的分批上线。

注意，分批上线过程中，由于写服务往往是核心服务，所以安排在后面。可能出现非核心的读服务上线了，这时候会有读新表、写旧表的中间状态。

1） 所有相关服务使用 重构分支 升级projectdb版本到3.0.0-SNAPSHOT并部署内网环境；

2） 业务服务依赖于 中台服务，需要订阅服务

3） 开重构分支（不要与正常迭代分支合并），部署内网，内网预计测试两周以上

使用一个新的 重构分支 是为了在内网测试两周的时候，不影响业务正常迭代。每周更新的业务分支可以merge到重构分支上部署内网，然后外网使用业务分支merge到master上部署。

当然，如果从线上线下代码分支一致的角度，也可以重构分支和业务分支一起测试上线，对开发和测试的压力会较大。

4）分批上线过程中，如果碰到依赖冲突的问题，需要及时解决并及时更新到该文档中

5）服务上线前，必须要求业务开发或者测试，明确评估具体api和风险点，做好回归。

这里再次提醒，上线完成后，请不要漏掉离线的数据分析业务！请不要漏掉离线的数据分析业务！请不要漏掉离线的数据分析业务！

1）检查监控确保没有中台服务以外的其他服务访问旧库旧表

2）检查数据库上的sql审计，确保没有其他服务仍然读取旧表数据

3）停止数据同步

4）删除旧表

在分批上线过程中，遇到了写完立即读可能读不到的情况。由于业务众多，我们采用了分批上线的方式降低风险，存在一部分应用已经升级，一部分应用尚未升级的情况。未升级的服务仍然往旧表写数据，而升级后的应用会从新表读数据，当延迟存在时，很多新写入的记录无法读到，对具体业务场景造成了比较严重的影响。

延迟的原因主要有两个：

1）写服务还没有升级，还没有开始双写，还是写旧表，这时候会有读新表、写旧表的中间状态，新旧表存在同步延迟。

2）为了避免主库压力，新表数据是从旧表获取变更、然后反查旧表只读实例的数据进行同步的，主从库本身存在一定延迟。

解决方案一般有两种：

1）数据同步改为双写逻辑。

2）在读接口做补偿，如果新表查不到，到旧表再查一次。

由于分表后，继续使用单表的自增主键，会导致全局主键冲突。因此，需要使用分布式唯一ID来代替自增主键。各种算法网上比较多，本项目采用的是数据库自增sequence生成方式。

数据库自增sequence的分布式ID生成器，是一个依赖Mysql的存在， 它的基本原理是在Mysql中存入一个数值， 每有一台机器去获取ID的时候，都会在当前ID上累加一定的数量比如说2000， 然后把当前的值加上2000返回给服务器。这样每一台机器都可以继续重复此操作获得唯一id区间。

但是仅仅有全局唯一ID就大功告成了吗？显然不是，因为这里还会存在新旧表的id冲突问题。

因为服务比较多，为了降低风险需要分批上线。因此，存在一部分服务还是单写旧表的逻辑，一部分服务是双写的逻辑。

这样的状态中，旧表的id策略使用的是auto_increment。如果只有单向数据来往的话（旧表到新表），只需要给旧表的id预留一个区间段，sequence从一个较大的起始值开始就能避免冲突。

但该项目中，还有新表数据和旧表数据的双写，如果采用上述方案，较大的id写入到旧表，旧表的auto_increment将会被重置到该值，这样单鞋旧表的服务产生的递增id的记录必然会出现冲突。

所以这里交换了双方的区间段，旧库从较大的auto_increment起始值开始，新表选择的id（也就是sequence的范围）从大于旧表的最大记录的id开始递增，小于旧表auto_increment即将设置的起始值，很好的避免了id冲突问题。

1）切换前：

sequence的起始id设置为当前旧表的自增id大小，然后旧表的自增id需要改大，预留一段区间，给旧表的自增id继续使用，防止未升级业务写入旧表的数据同步到新库后产生id冲突；

2）切换后

无需任何改造，断开数据同步即可

3）优点

只用一份代码；

切换可以使用开关进行，不用升级改造；

如果万一中途旧表的autoincrement被异常数据变大了，也不会造成什么问题。

4）缺点

如果旧表写失败了，新表写成功了，需要日志辅助处理

这一章主要再次强调稳定性的保障手段。作为本次项目的重要目标之一，稳定性其实贯穿在整个项目周期内，基本上在上文各个环节都已经都有提到，每一个环节都要引起足够的重视，仔细设计和评估方案，做到心中有数，而不是靠天吃饭：

1）新表设计必须跟业务方充分沟通、保证review。

2）对于“数据同步”，必须有数据校验保障数据正确性，可能导致数据不正确的原因上文已经提到来很多，包括实时性、一致性的问题。保证数据正确是上线的大前提。

3）每一阶段的变动，都必须做好快速回滚都预案。

4）上线过程，都以分批上线的形式，从非核心业务开始做试点，避免故障扩大。

5）监控告警要配置全面，出现问题及时收到告警，快速响应。不要忽略，很重要，有几次出现选过数据的小问题，都是通过告警及时发现和解决的

6）单测，业务功能测试等要充分

操作要有SOP

设计要有具体文档