疯癫冬瓜
我们公司使用的就是微服务加分库分表，一般来说如果应用系统出现性能瓶颈或者业务代码耦合过重，可考虑使用微服务架构，而后端的数据库通常使用读写分离，双主互备或者是分库分表来实现性能的提升和数据服务的高可用。
在数据分布在不同的数据库服务器的带来良好性能的同时，新的问题也随之而来，比如说数据一致性的保证，性能监控，数据存取复杂等，而较为突出的就是数据跨库问题！数据分布在不同的节点上，导致原来的连接查询需要跨库，字段的主键难以保证唯一，跨库的事务处理复杂，下面逐一解决:
1，连接查询(join)问题:因为库表分布在不同的机器上，连接查询失效。
解决办法:
①，代码解决:根据某个字段进行hash的方式进行分库分表，保证落在一个库中的类似表中(比如aa_00.t_user_0000和aa_00.t_member_0000)，然后基于这样的规则在代码中进行连接查询语句书写！
②，同步:将常用的，需要的字段同步到一个库中进行联合查询！
③，冗余:在一个库中冗余更多的连接查询需要的字段，保证全部数据都能查询到！
2，唯一主键:如果使用传统的自增等方式，多库中的主键id势必重复，所以需要对唯一性加以控制！
解决方法:UUID(根据机器ID，时间等)，redis(单线程保证不重复)，snowflake算法！
3，分布式事务:
1，TCC:try控制业务代码流程，Confirm确认事务的正确性，cancel取消失败的事务！
2，基于消息系统的一致性方案:单节点事务完成后，通过发送消息保证事务提交，如果失败可通过重试，任务补偿等方式保证数据一致性！
总的来说，分布式系统有着很多以往不存在的问题，还需要具体问题具体分析，可一起交流，更多的技术分享，敬请关注。。。
分享到:
