一文弄懂分库分表模式下数据迁移
架构方案：分库分表模式下，数据库扩容方案
一、数据库扩容
1、业务场景
互联网项目中有很多“数据量大，业务复杂度高，需要分库分表”的业务场景。
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这样分层的架构
(1)上层是业务层biz，实现业务逻辑封装;
(2)中间是服务层service，封装数据访问;
(3)下层是数据层db，存储业务数据;
2、扩容场景和问题
当数据量持续新增，面临着这样一些需求，两台数据库无法容纳，需要数据库扩容，这里选择2台—扩容到3台的模式，如下图：
这样扩容的问题
(1)分库分表的策略导致数据迁移量大;
(2)影响数据的持续服务性;
(3)指定时间完成，技术压力大，容易导致预想不到的错误;
如何平稳不停机迁移数据，保证系统持续服务。
二、扩容解决方案
1、扩容方案图解
(1)分库分表基于MySQL数据库，使用shard-jdbc中间件
(2)该方案的思路整体基于SpringCloud微服务架构
2、解决扩容问题
(1)扩容情况下不需要暂停服务;
(2)数据迁移的压力小，不需要指定时间;
3、数据访问层逻辑
方案描述
基于两台数据库分库分表，简称：服务二
基于三台数据库分库分表，简称：服务三
(1)提供两套服务，服务二和服务三
(2)数据库扩容后，如果访问服务三直接获取到数据，流程结束。
(3)如果访问服务三获取不到数据，则访问服务二获取数据。
(4)在迁移开始的一段时间内，访问压力还会在服务二上面。
(5)这样就做到数据访问服务不会停机。
(6)这种访问模式基于SpringCloud很容易做到。
4、数据迁移层逻辑
方案描述
(1)关闭基于两台库的数据入库流程
(2)开启基于三台库的数据入库流程，这样新入库数据就可以被服务三直接访问到。
(3)开发数据迁移中间件，扫描原先两台库的数据。
(4)扫描的数据根据分三台库策略判断是否需要迁移。
(5)如果数据需要迁移，则调用服务三的数据入库接口。
(6)数据迁移完成后，删除原来的位置的数据。
(7)这种迁移模式基于SpringCloud很容易做到。
5、该方案迁移的优点
(1)整个过程是持续对线上提供服务;
(2)数据迁移中间件的开发复杂度较低;
(3)可以限速慢慢迁移，没有时间压力。
新闻标题：一文弄懂分库分表模式下数据迁移
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