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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。

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，是本文将要讨论的问题。

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；

三、源代码管理

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