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问题 分布式事务问题 什么是分布式事务?本地事务的定义就是一系列相关的数据库操作完成后要满足 ACID 四大特性，而分布式事务就是将同一进程的操作放到不同的微服务进程中，即不同微服务应用进程的数据库操作满足事务要求，或者对不同数据库的一系列操作需满足事务要求。 这里就有两个问题需要解决。一个是因为应用的分布式造成的，一个是因为数据库本身的分布式造成的。数据库本身的分布式事务问题一般由数据库自身解决，大多数分布式数据库都可以做到一定的数据一致性保证，如 HBase 保证的强一致性，Cassandra 保证的最终一致性。 应用数据的一致性事务方案我们也可以参考分布式数据库的实现原理来实现。业界也有很多分布式事务的解决思路，如：
多表 Join 问题 通过分析 Join sql，将 sql 拆分成独立的查询请求，然后分别执行，并将结果合并计算返回给调用者。这个地方会涉及到很多执行优化的问题。 数据统计问题 当数据被分片到不同的数据库或不同的表中时，要对数据做一些全局的或涉及大量数据的统计时便会遇到一些问题。如求 Max，Min，Sum 等聚合问题。如果统计的数据有一定的业务规则，如只会按用户维度去统计，如统计某个用户的订单量，那么对订单表的分片，其实可以采用按用户 id 来分片，如此就可以解决这类统计问题。但是这种方案不通用。很多分片代理服务都需要将 sql 分片到不同的节点上去执行，然后再合并结果返回。 ID 问题
使用分库分表之后，就无法使用 Mysql 的表自增作为 id，因为不同库和表的自增将出现冲突的 id。解决这个问题就需要引入分布式 id 生成技术。 实现 门面模式——没有什么问题不能通过添加一个中间层来解决。 垂直拆分的一个方案就是在应用层使用多个数据源，按业务访问不同的数据源。另外更好方案其实就是微服务化。按不同的业务领域来拆分微服务，明确领域边界，隔离领域数据库。这样将对数据的存取内聚到独立的服务之中，对外提供统一的接口。在需要同时依赖多个服务时，我们可以通过添加门面应用来组合底层服务的数据，以提供更符合上层业务需求的接口，这些服务往往更接近真实的业务。而底层的服务则是更加内聚的资源服务。 代理模式——没有什么问题不能通过添加一个中间层来解决。 对于水平拆分应该尽量屏蔽拆分带来的数据访问困恼，为了让上层业务无需关心下层数据组织方式。水平拆分往往通过添加一个代理层来做这些事情，代理层对上提供虚拟表，这些虚拟表就像我们在单库上设计的单表一样;代理层对下解析和拆分执行 sql，然后按相应规则在不同的库和表执行相应的 sql 请求，再合并数据，并将合并后的结果返回给上层调用者。 一般代理方式分为如下两种：
进程内代理进程内代理即将代理层嵌入到业务服务内部，拦截 sql 请求并做相应的处理。这样的好处是简单，但是侵入性大，且不够灵活。 （编辑：新余站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
