大家好，我是七淅（xī）。
如题目所说，本文会联合我本人的亲身经历，介绍 3 局部内容：
- 线上单库单表变更到多库多表的各个实现计划
- 计划优劣比照
- 对于历史存在的单表，并且它们 不须要 变成多表，须要怎么解决
先下个论断，没有百分百完满的计划，技术计划永远要联合产品业务来设计。
以下举例的计划也只是较为通用的做法，具体细节是能够依据业务场景进行变动调整的。
只有可能满足业务需要，就是好计划，不要为了秀技术而疏忽业务。
看完这篇文章，如果前面有人问你，对于变更到多库多表的计划问题，那你能够和他谈笑自若了。
好了，上面我说下我这边的业务背景，和大家解释分明为什么须要多库多表。前面会引申出计划的，莫急。
1. 业务背景
有一个 在线上运行着 的数据库，假如是 user 库，库中 只有 1 张单表。
当初有个新需要，该需要的性能有肯定的申请量和数据量。
其中数据量初期是百万级，思考到业务减少，增长到千万、上亿都是有可能的。所以从数据量上看，单库单表不适合。
Q1：如果只是数据量问题，那用单库多表行不行？
A1：行。
Q2：那为什么还用多库多表呢？
A2：因为一个数据库的连贯数量是无限的，怕翻车。
下面有介绍业务有肯定的申请量，放心一个库来解决的话，万一哪天网络不好 / 慢查 / 该表业务有突发性流动等状况呈现。
一不小心就把连接数占满了，那就间接翻车了。
加上我司对多库多表的基建比拟成熟，所以我这边就间接上多库多表了。
Q3：既然如此，后期先上单库多表，等量上来后再多库多表行不行？
A3：能够。然而到时再来一次太累了。
比方再来一次会经验以下事件：
- 每天须要看看数据监控
- 有没有到瓶颈
- 到时再次变更时，开发运维测试业务的排期和执行
- 业务变动：说好的下个季度大推，后果提前到下一个月进行，此时数据库能不能扛住，扛不住革新工夫是否短缺？
所以，咱们要不还是一步到位吧。
滴，七淅揭示你：看到这，如果有人问你单库多表和多库多表的应用场景，你应该晓得怎么施展了吧
2. 历史数据处理
我先说下对历史数据处理，篇幅较少。
这里的内容对应文章结尾的第三点：对于历史存在的单表，并且它们 不须要 变成多表，须要怎么解决
这里能够有两种解决形式。
咱们晓得，历史数据在 user 库，假如业务须要减少到 8 个库，并且新表须要在这 8 个库中
2.1 形式一
新增 user_0、user_1、...、user_7 共 8 个库，应用 rename 命令，将 user 库的表迁徙到 user_0 库中，最初将 user 库删掉即可。
rename 命令其实就是重新命名，实现剪切数据的成果，而不是复制。当然要用复制的形式迁徙数据也是能够的，但咱们这边没用。
reanme 命令应用如下：
rename table user.table_name to user_0.table_name;
2.2 形式二
新增 user_0、user_1、...、user_7 共 8 个库，user 库数据不动，持续应用。
至于选哪种形式，大多状况下，我集体认为都能够，但如果历史表自身申请就很高，那能够思考用形式二，防止 0 号库压力太大。
我这边是抉择的形式一。当用户要拜访历史表时，指定路由到 0 号库就好了，顺便省下一台数据库的钱，真香
3. 变更计划
计划这块内容，我会基于形式一的历史数据处理形式来讲。
首先，先不思考任何计划，我把最简略的，变更到多库多表的操作按程序列举一下：
- 批改服务连贯数据库的配置，业务代码编写
- 减少 user 0-7 号数据库
- 将 user 库旧表数据迁徙到新增 user_0 库
- 部署服务
然而如果依照上述做法，在第 3、4 步执行期间，如果用户拜访原 user 库的数据会有问题。
具体来说：user 库的旧数据此时曾经通过 rename，迁徙到了 user_0 库，但因为部署还没部署实现，连贯数据库的配置没有更新。
所以申请依旧会跑去 user 库查问，导致查不到数据，后续业务逻辑没法程序继续执行。
用户也会纳闷：「这个中央之前进来都有数据的呀，怎么当初全空了？」
所以，须要确定正当的降级计划，最大水平缩小对业务和用户的影响，
3.1 计划一
这是最简略的形式。
看监控，筛选没有流量的时候，进行 db 变更和服务部署。
当然，监控也只是过来的状况，保不准性能上线那天就始终有流量没停歇过呢。
所以再求稳一点的话，能够发个布告，告知用户 xx 性能会在 xxx 时间段进行保护，期间不可拜访。
如果有玩农药（王者光荣）的敌人应该很相熟吧，每次版本更新都须要停服，就是这样的成果哈。
最初在实现之后，进行回归测试和新功能测试，看看性能是否失常。
如果失常那就能够去睡觉了，有问题就持续改 bug 解决；
如果评估没法在布告所说的截止工夫解决，那就只能进行回滚，改日再（jia）战（ban）。
PS：如果须要对历史数据进行分库分表的话，最好进行数据量的比照测验。因为我这边不波及对历史数据进行分库分表，所以这步就省了。
3.2 计划二
这个计划会简单很多，开发量也会很大。
我这边就只说关键步骤，具体细节就没法一一写了。因为要写的话又多出几千字的内容，篇幅太长，我预计也没多少人有急躁看完。
那话说回来，这个计划最大的益处就是业务性能不必停用，所以也就不必熬大夜了。
那要怎么做呢？
3.2.1 历史单表数据处理
1、先把 user 库现有的数据复制一份到 user_0 库。
2、因为 user 库的数据是会被批改和新增的。所以当复制实现后，数据仍旧存在变动，所以须要新增双写逻辑，保障 user_0 库的数据也能同步到变更。
3、对于数据的读写，都反对由开关管制，别离能够控制数据读写是申请到哪个数据库。
4、服务更新实现后，进行两个库的数据一致性比照。都没问题后，开关管制读写数据都申请到 user_0 库
3.2.2 新性能的多表数据处理
因为是新性能，其实不必怎么非凡解决。
为什么这么说呢？
因为咱们部署服务的程序必定是操作数据库的底层服务先公布，公布实现后，才对用到底层服务的应用服务进行公布。
所以作为业务性能入口的应用服务都还没公布，此时是不会有新性能数据达到底层服务的。
要是不能保障这个程序，你想下性能入口凋谢了，用户申请进来后，底层服务发现找不到这个表，是不是就间接报错了？
所以才会有下面说的公布程序，只有保障公布程序没错，那这块新性能的数据是不须要非凡解决。
3.3 计划优劣比照
其实 2 个计划就是互补的，一个计划的长处就是解决了另一个计划的毛病。
七淅用表格总结一下：
| 长处 | 毛病 | |
|---|---|---|
| 计划一 | 操作简略，无需编写简单代码来保障有流量时，业务的失常执行 | 累人，熬大夜太酸爽了；会停用局部业务，影响用户体验 |
| 计划二 | 业务不用停用，不影响用户 | 开发成本大 |
最初，你问我当初是选哪个计划？
那必定是计划一啊，大不了熬一夜嘛。
不然那么麻烦的计划，排期又那么缓和，开发是不可能开发的，这辈子都不可能的。真有什么问题，大不了就人工染指解决，yyds
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