一步一步，娓娓道來。

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一般來說，并發量大，吞吐量大的互聯網分層架構是怎么樣的?

數據庫上層都有一個微服務，服務層記錄“業務庫”與“數據庫實例配置”的映射關系，通過數據庫連接池向數據庫路由sql語句。

如上圖所示，服務層配置用戶庫user對應的數據庫實例ip。

畫外音：其實是一個內網域名。

該分層架構，如何應對數據庫的高可用?

數據庫高可用，很常見的一種方式，使用雙主同步+keepalived+虛ip的方式進行。

如上圖所示，兩個相互同步的主庫使用相同的虛ip。

當主庫掛掉的時候，虛ip自動漂移到另一個主庫，整個過程對調用方透明，通過這種方式保證數據庫的高可用。

畫外音：關于高可用，《互聯網分層架構如何保證“高可用“?》專題介紹過，本文不再展開。

該分層架構，如何應對數據量的暴增?

隨著數據量的增大，數據庫要進行水平切分，分庫后將數據分布到不同的數據庫實例(甚至物理機器)上，以達到降低數據量，增強性能的擴容目的。

如上圖所示，用戶庫user分布在兩個實例上，ip0和ip1，服務層通過用戶標識uid取模的方式進行尋庫路由，模2余0的訪問ip0上的user庫，模2余1的訪問ip1上的user庫。

畫外音：此時，水平切分集群的讀寫實例加倍，單個實例的數據量減半，性能增長可不止一倍。

綜上三點所述，大數據量，高可用的互聯網微服務分層的架構如下：

既有水平切分，又保證高可用。

如果數據量持續增大，2個庫性能扛不住了，該怎么辦呢?

此時，需要繼續水平拆分，拆成更多的庫，降低單庫數據量，增加庫主庫實例(機器)數量，提高性能。

新的問題來了，分成n個庫后，隨著數據量的增加，要增加到2*n個庫，數據庫如何擴容，數據能否平滑遷移，能夠持續對外提供服務，保證服務的可用性?

畫外音：你遇到過類似的問題么?

停服擴容，是最容易想到的方案?

在討論秒級平滑擴容方案之前，先簡要說明下停服務擴容的方案的步驟：

• 站點掛一個公告“為了為廣大用戶提供更好的服務，本站點/游戲將在今晚00:00-2:00之間升級，屆時將不能登錄，用戶周知”；畫外音：見過這樣的公告么，實際上在遷移數據。
• 微服務停止服務，數據庫不再有流量寫入;
• 新建2*n個新庫，并做好高可用;
• 寫一個小腳本進行數據遷移，把數據從n個庫里select出來，insert到2*n個庫里;
• 修改微服務的數據庫路由配置，模n變為模2*n;
• 微服務重啟，連接新庫重新對外提供服務;

整個過程中，最耗時的是第四步數據遷移。

如果出現問題，如何進行回滾?

如果數據遷移失敗，或者遷移后測試失敗，則將配置改回舊庫，恢復服務即可。

停服方案有什么優劣?

優點：簡單。

缺點：

• 需要停止服務，方案不高可用;
• 技術同學壓力大，所有工作要在規定時間內完成，根據經驗，壓力越大約容易出錯;

畫外音：這一點很致命。

• 如果有問題***時間沒檢查出來，啟動了服務，運行一段時間后再發現有問題，則難以回滾，如果回檔會丟失一部分數據;

有沒有秒級實施、更平滑、更帥氣的方案呢?

再次看一眼擴容前的架構，分兩個庫，假設每個庫1億數據量，如何平滑擴容，增加實例數，降低單庫數據量呢?三個簡單步驟搞定。

步驟一：修改配置。

主要修改兩處：

數據庫實例所在的機器做雙虛ip：

• 原%2=0的庫是虛ip0，現增加一個虛ip00;
• 原%2=1的庫是虛ip1，現增加一個虛ip11;

修改服務的配置，將2個庫的數據庫配置，改為4個庫的數據庫配置，修改的時候要注意舊庫與新庫的映射關系：

• %2=0的庫，會變為%4=0與%4=2;
• %2=1的部分，會變為%4=1與%4=3;

畫外音：這樣能夠保證，依然路由到正確的數據。

步驟二：reload配置，實例擴容。

服務層reload配置，reload可能是這么幾種方式：

• 比較原始的，重啟服務，讀新的配置文件;
• 高級一點的，配置中心給服務發信號，重讀配置文件，重新初始化數據庫連接池;

不管哪種方式，reload之后，數據庫的實例擴容就完成了，原來是2個數據庫實例提供服務，現在變為4個數據庫實例提供服務，這個過程一般可以在秒級完成。

整個過程可以逐步重啟，對服務的正確性和可用性完全沒有影響：

• 即使%2尋庫和%4尋庫同時存在，也不影響數據的正確性，因為此時仍然是雙主數據同步的;
• 即使%4=0與%4=2的尋庫落到同一個數據庫實例上，也不影響數據的正確性，因為此時仍然是雙主數據同步的;

完成了實例的擴展，會發現每個數據庫的數據量依然沒有下降，所以第三個步驟還要做一些收尾工作。

畫外音：這一步，數據庫實例個數加倍了。

步驟三：收尾工作，數據收縮。

有這些一些收尾工作：

• 把雙虛ip修改回單虛ip;
• 解除舊的雙主同步，讓成對庫的數據不再同步增加;
• 增加新的雙主同步，保證高可用;
• 刪除掉冗余數據，例如：ip0里%4=2的數據全部刪除，只為%4=0的數據提供服務;

畫外音：這一步，數據庫單實例數據量減半了。

總結

互聯網大數據量，高吞吐量，高可用微服務分層架構，數據庫實現秒級平滑擴容的三個步驟為：

• 修改配置(雙虛ip，微服務數據庫路由);
• reload配置，實例增倍完成;
• 刪除冗余數據等收尾工作，數據量減半完成;

思路比結論重要，希望大家有收獲。

【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創稿件，轉載請聯系原作者】

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