水平分庫如何做到平滑擴展
上一篇關于DynamoDB的介紹中，有一個特別亮點，就是它無需停機就可以動態擴容。
這個對于我們常用的分庫分表方案來說，有很大的優勢，分庫分表的擴容是一件頭疼的問題，如果采用對db層做一致性hash，或是中間價的支持，它的成本過于高昂了，如果不如此，只能停機維護來處理，對高可用性會產生影響。
那是否有方案，既可以快速擴展，又不降低可用性？這一篇，我們聊聊分庫分表的擴展方案，供大家一起探討。
一、水平分庫擴展問題
為了增加db的并發能力，常見的方案就是對數據進行sharding，也就是常說的分庫分表，這個需要在初期對數據規劃有一個預期，從而預先分配出足夠的庫來處理。
比如目前規劃了3個數據庫，基于uid進行取余分片，那么每個庫上的劃分規則如下:
如上我們可以看到，數據可以均衡的分配到3個數據庫里面。
但是，如果后續業務發展的速度很快，用戶量數據大量上升，當前容量不足以支撐，應該怎么辦？
需要對數據庫進行水平擴容，再增加新庫來分解。新庫加入之后，原先sharding到3個庫的數據，就可以sharding到四個庫里面了
不過此時由于分片規則進行了變化(uid%3 變為uid%4)，大部分的數據，無法***在原有的數據庫上了，需要重新分配，大量數據需要遷移。
比如之前uid1通過uid1%3 分配在A庫上，新加入庫D之后，算法改為uid1%4 了，此時有可能就分配在B庫上面了。
如果你有看到之前《一致性哈希的原理與實踐》，就會發現新增一個節點，大概會有90%的數據需要遷移，這個對DB同學的壓力還是蠻大的，那么如何應對？
一般有以下幾種方式。
二、停服遷移
停服遷移是最常見的一種方案了，一般如下流程:
- 預估停服時間，發布停服公告
- 停服，通過事先做好的數據遷移工具，按照新的分片規則，進行遷移
- 修改分片規則
- 啟動服務
我們看到這種方式比較安全，停服之后沒有數據寫入，能夠保證遷移工作的正常進行，沒有一致性的問題。唯一的問題，就是停服了和時間壓力了。
- 停服，傷害用戶體驗，同時也降低了服務器的可用性
- 必須在制定時間內完成遷移，如果失敗，需要擇日再次進行。同時增加了開發人員的壓力，容易發生大的事故
- 數據量的巨大的時候，遷移需要大量時間
那有沒有其他方式來改進一下，我們看下以下兩種方案。
三、升級從庫
線上數據庫，我們為了保持其高可用，一般都會每臺主庫配一臺從庫，讀寫在主庫，然后主從同步到從庫。如下，A，B是主庫，A0和B0是從庫。
此時，當需要擴容的時候，我們把A0和B0升級為新的主庫節點，如此由2個分庫變為4個分庫。同時在上層的分片配置，做好映射，規則如下:
uid%4=0和uid%4=2的分別指向A和A0，也就是之前指向uid%2=0的數據，分裂為uid%4=0和uid%4=2
uid%4=1和uid%4=3的指向B和B0，也就是之前指向uid%2=1的數據，分裂為uid%4=1和uid%4=3
因為A和A0庫的數據相同，B和B0數據相同，所以此時無需做數據遷移即可。只需要變更一下分片配置即可，通過配置中心更新，無需重啟。
由于之前uid%2的數據分配在2個庫里面，此時分散到4個庫中，由于老數據還存在（uid%4=0,還有一半uid%4=2的數據），所以需要對冗余數據做一次清理。
而這個清理，不會影響線上數據的一致性，可是隨時隨地進行。
處理完成以后，為保證高可用，以及下一步擴容需求?？梢詾楝F有的主庫再次分配一個從庫。
總結一下此方案步驟如下：
- 修改分片配置，做好新庫和老庫的映射。
- 同步配置，從庫升級為主庫
- 解除主從關系
- 冗余數據清理
- 為新的數據節點搭建新的從庫
四、雙寫遷移
雙寫的方案，更多的是針對線上數據庫遷移來用的，當然了，對于分庫的擴展來說也是要遷移數據的，因此，也可以來協助分庫擴容的問題。
原理和上述相同，做分裂擴容，只是數據的同步方式不同了。
1.增加新庫寫鏈接
雙寫的核心原理，就是對需要擴容的數據庫上，增加新庫，并對現有的分片上增加寫鏈接，同時寫兩份數據。
因為新庫的數據為空，所以數據的CRUD對其沒有影響，在上層的邏輯層，還是以老庫的數據為主。
2.新老庫數據遷移
通過工具，把老庫的數據遷移到新庫里面，此時可以選擇同步分裂后的數據（1/2）來同步，也可以全同步，一般建議全同步，最終做數據校檢的時候好處理。
3.數據校檢
按照理想環境情況下，數據遷移之后，因為是雙寫操作，所以兩邊的數據是一致的，特別是insert和update，一致性情況很高。但真實環境中會有網絡延遲等情況，對于delete情況并不是很理想，比如：
A庫刪除數據a的時候，數據a正在遷移，還沒有寫入到C庫中，此時C庫的刪除操作已經執行了，C庫會多出一條數據。
此時就需要做好數據校檢了，數據校檢可以多做幾遍，直到數據幾乎一致，盡量以舊庫的數據為準。
4.分片配置修改
數據同步完畢，就可以把新庫的分片映射重新處理了，還是按照老庫分裂的方式來進行，
u之前uid%2=0,變為uid%4=0和uid%4=2的
uid%2=1，變為uid%4=1和uid%4=3的。
參考:
