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隨著業(yè)務(wù)越來越復(fù)雜，數(shù)據(jù)量越來越大，并發(fā)量越來越大，數(shù)據(jù)庫的性能越來越低。好不容易找運維申請了兩臺機器，讓DBA部署了幾個實例，想把一些業(yè)務(wù)庫拆分出來，卻發(fā)現(xiàn)拆不出來，擴不了容，尷尬!
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因為數(shù)據(jù)庫強關(guān)聯(lián)在一起，無法通過增加數(shù)據(jù)庫實例擴容，就是一個耦合的典型案例。
場景還原
有一個公共用戶數(shù)據(jù)庫DB_USER，里面table_user存放了通用的用戶數(shù)據(jù)：
- table_user (uid, name, passwd, …)
在數(shù)據(jù)量比較小，并發(fā)量比較小，業(yè)務(wù)還沒有這么復(fù)雜的時候，為了提高資源利用率(程序員才沒有考慮什么資源利用率，更多的是圖方便)，業(yè)務(wù)A把用戶個性化的數(shù)據(jù)也放在這個庫里：
- table_A(uid, A業(yè)務(wù)的個性化屬性)
業(yè)務(wù)A有一個需求，即要展現(xiàn)用戶公共屬性，又要展現(xiàn)業(yè)務(wù)A個性化屬性，程序員經(jīng)常這么實現(xiàn)的：
- select * from table_user, table_A
- where table_user.uid = table_A.uid
- and table_user.uid = $uid
初期關(guān)聯(lián)查詢沒有任何問題，單條記錄訪問，***索引，一次查詢所有數(shù)據(jù)，簡單高效。
如何產(chǎn)生各業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)耦合?
通過join實現(xiàn)業(yè)務(wù)，導(dǎo)致通用表table_user和業(yè)務(wù)表table_A必須存在于一個數(shù)據(jù)庫實例里。
如果業(yè)務(wù)B也這么做，業(yè)務(wù)C也這么做，會導(dǎo)致公用業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)A，業(yè)務(wù)B，業(yè)務(wù)C都必須存在于一個數(shù)據(jù)庫實例里。
會產(chǎn)生什么潛在問題呢?
假如A業(yè)務(wù)線上線了一個新功能，不小心進行了全表掃描，導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫CPU100%，數(shù)據(jù)庫實例性能下降，由于實例共用，通用業(yè)務(wù)，業(yè)務(wù)B和業(yè)務(wù)C都會受影響。
即某個業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)庫性能急劇下降導(dǎo)致所有業(yè)務(wù)都受影響，這種耦合，歷史總是驚人的相似：
- 業(yè)務(wù)B的大boss在群里首先發(fā)飆：“技術(shù)都干啥了，怎么系統(tǒng)掛了”
- 業(yè)務(wù)B的rd一臉無辜：“業(yè)務(wù)A上線了，所以我們掛了”
- 額，然而，這個理由，好像在大boss那解釋不通…
- 業(yè)務(wù)B的大boss：“趕緊加幾臺機器，拆分開”
- 業(yè)務(wù)B的rd一臉無奈：“加機器加實例也擴容不了”
- 業(yè)務(wù)B的大boss對業(yè)務(wù)2的rd吼道“還想甩鍋，拖出去祭天”
- ...
唉，加了幾臺機器，加了幾個實例，然而并沒有什么卵用，都耦合在一個實例里，完全擴不了容。
那，如何解除公共數(shù)據(jù)庫與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的耦合?
***步：公共數(shù)據(jù)訪問下沉服務(wù)化
還是上面的例子，當(dāng)公共的user數(shù)據(jù)訪問服務(wù)化之后，依據(jù)服務(wù)化的原則：
- 業(yè)務(wù)層只能通過服務(wù)RPC接口訪問數(shù)據(jù)
- 底層user庫屬于user服務(wù)私有
- 任何上游不允許跨過服務(wù)訪問底層的user庫
第二步：垂直拆分，個性化數(shù)據(jù)訪問上浮
原來業(yè)務(wù)方：
- 通過join一次性獲取通用的數(shù)據(jù)和個性化的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)
- 服務(wù)化+垂直拆分后，變成兩次訪問：
- 一次取得業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(業(yè)務(wù)可以直接調(diào)用自己的數(shù)據(jù)庫，也可以自己做業(yè)務(wù)服務(wù)調(diào)用RPC接口)
- 一次取得共性數(shù)據(jù)(調(diào)用通用的RPC接口)
兩種方式相比：
- 之前的方式其實業(yè)務(wù)代碼可能會更簡單一些，因為它是將這個業(yè)務(wù)邏輯放在了SQL語句中，但是導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫耦合在了一起
- 后面這種方式就是業(yè)務(wù)的代碼會更復(fù)雜，會變成多次訪問，將原來在SQL中進行的邏輯計算變成業(yè)務(wù)代碼中的邏輯計算，但是數(shù)據(jù)庫解耦了
業(yè)務(wù)復(fù)雜，數(shù)據(jù)量大，并發(fā)老大，對擴展性要求更高的架構(gòu)，一定是后者。
此時各業(yè)務(wù)有自己的庫，公共有公共的庫：
- 早期：可以放在一個數(shù)據(jù)庫實例里
- 后期：可以很容易地通過新增數(shù)據(jù)庫實例，把user庫或者業(yè)務(wù)A/B/C的庫拆分出來，實現(xiàn)增加機器增加實例就實現(xiàn)擴容
個性業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)訪問垂直拆分，共性數(shù)據(jù)訪問服務(wù)化下沉，只是一個很小的優(yōu)化點，但對于數(shù)據(jù)庫解耦卻是非常的有效。
【本文為專欄作者“58沈劍”原創(chuàng)稿件，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者】
文章題目：CA，給了數(shù)據(jù)庫，給了機器，為啥也擴不了容？
標(biāo)題路徑：http://m.fisionsoft.com.cn/article/coeidge.html
