【九月打卡】第11天 数据库分布式架构

课程名称：Java架构师-十项全能

课程章节：

分布式ID、分库分表中间件、分布式事务、数据的迁移

主讲老师：

大目

课程内容：

分布式ID

UUID：

优点：使用简单，无需引入额外的组件

缺点：无序，无法实现范围查询；mysql是B+tree的数据结构，B+tree是有序的，导致插入操作是随机I/O,插入操作比自增ID性能差不少, 自增ID性能是UUID的1/4；建议用自增ID+UUID， 自增ID做主键，UUID做业务的唯一标示的方式来提升插入性能。

 

Redis：

提供了Incr的指令，可以实现原子性的自增，可以作为Redis的ID生成器，优点是：使用简单，性能不错。缺点是需要引入redi， 算是额外组件，增加架构复杂性，依赖Redis，Redis挂了ID就生成不了。

 

利用数据库的自增能力：

实例A起始ID为1，步长为3，实例B始ID为2，步长为3，实例C始ID为1，步长为3，多个库的ID不会重复，使用简单， 对代码没有侵入性，缺点是扩展性不佳。不能实现单调递增， 只能实现趋势递增。

 

号段模式：

号段模式优缺点：

优点：取得号段之后，不在强依赖数据库

缺点：趋势递增，而非单调递增

 

类Snowflake算法：

优点：不依赖任何中间件、性能好、单调递增

缺点：依赖时钟的一致性，时钟回播就会产生相同ID

 

分库分表中间件

每个库只存储部分数据， 如何根据查询条件路由到对应库；

一条语句可能要同事查询多个实例，才能获得最终的结果；

跨库join：参与join的表，分别属于不同的数据库实例。

 

分布式事务

XA、TCC、Saga、基于可靠消息的分布式事务...

Seata、ByteTCC、tcn...

https://www.cnblogs.com/monkeyblog/p/10449363.html

 

数据迁移

• 机房迁移

• 系统重构，表结构发生了巨大变化

• 分表调整

• 更换数据库选型

迁移数据的诉求：

• 数据准确性

• 不能影响用户体验、中途不能停机等

挂从库：

优点：迁移成本比较低，操作简单

缺点：有段时间不可写入，只适合数据库选型不变的，同事表结构不变的场景。

双写：

优点：灵活，能满足各种业务场景、不会停机

缺点：复杂度相对高，要修改业务代码，迁移周期相对长