一个复杂系统的拆分改造，压力真大！

点击上方“芋道源码”，选择“设为星标”

管她前浪，还是后浪？

能浪的浪，才是好浪！

每天 8:55 更新文章，每天掉亿点点头发...

源码精品专栏

 

• 原创 | Java 2020 超神之路，很肝~
  

• 中文详细注释的开源项目
  

• RPC 框架 Dubbo 源码解析

• 网络应用框架 Netty 源码解析
  

• 消息中间件 RocketMQ 源码解析
  

• 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析

• 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析

• 分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析

• Eureka 和 Hystrix 源码解析

• Java 并发源码

来源：cnblogs.com/LBSer/p/6195309.html

• 1 为什么要拆分？

• 2 拆前准备什么?

• • 2.1 多维度把握业务复杂度

  • 2.2 定义边界，原则：高内聚，低耦合，单一职责！

  • 2.3 确定拆分后的应用目标

  • 2.4 确定当前要拆分应用的架构状态、代码情况、依赖状况，并推演可能的各种异常。

  • 2.5 给自己留个锦囊，“有备无患”。

  • 2.6 放松心情，缓解压力

• 3 实践

• • 3.1 db拆分实践

  • 3.2 拆分后一致性怎么保证？

  • 3.3 应用拆分后稳定性怎么保证？

• 4  总结

---

1 为什么要拆分？

先看一段对话。

从上面对话可以看出拆分的理由：

1） 应用间耦合严重。系统内各个应用之间不通，同样一个功能在各个应用中都有实现，后果就是改一处功能，需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统，因各种原因，系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环；

2） 业务扩展性差。数据模型从设计之初就只支持某一类的业务，来了新类型的业务后又得重新写代码实现，结果就是项目延期，大大影响业务的接入速度；

3） 代码老旧，难以维护。各种随意的if else、写死逻辑散落在应用的各个角落，处处是坑，开发维护起来战战兢兢；

4） 系统扩展性差。系统支撑现有业务已是颤颤巍巍，不论是应用还是DB都已经无法承受业务快速发展带来的压力；

5） 新坑越挖越多，恶性循环。不改变的话，最终的结果就是把系统做死了。

2 拆前准备什么?

2.1 多维度把握业务复杂度

一个老生常谈的问题，系统与业务的关系？

我们最期望的理想情况是第一种关系（车辆与人），业务觉得不合适，可以马上换一辆新的。但现实的情况是更像心脏起搏器与人之间的关系，不是说换就能换。一个系统接的业务越多，耦合越紧密。如果在没有真正把握住业务复杂度之前贸然行动，最终的结局就是把心脏带飞。

如何把握住业务复杂度？需要多维度的思考、实践。

一个是技术层面，通过与pd以及开发的讨论，熟悉现有各个应用的领域模型，以及优缺点，这种讨论只能让人有个大概，更多的细节如代码、架构等需要通过做需求、改造、优化这些实践来掌握。

各个应用熟悉之后，需要从系统层面来构思，我们想打造平台型的产品，那么最重要也是最难的一点就是功能集中管控，打破各个应用的业务小闭环，统一收拢，这个决心更多的是开发、产品、业务方、各个团队之间达成的共识，可以参考《微服务（Microservice）那点事》一文，“按照业务或者客户需求组织资源”。

此外也要与业务方保持功能沟通、计划沟通，确保应用拆分出来后符合使用需求、扩展需求，获取他们的支持。

2.2 定义边界，原则：高内聚，低耦合，单一职责！

业务复杂度把握后，需要开始定义各个应用的服务边界。怎么才算是好的边界？像葫芦娃兄弟一样的应用就是好的！

举个例子，葫芦娃兄弟（应用）间的技能是相互独立的，遵循单一职责原则，比如水娃只能喷水，火娃只会喷火，隐形娃不会喷水喷火但能隐身。更为关键的是，葫芦娃兄弟最终可以合体为金刚葫芦娃，即这些应用虽然功能彼此独立，但又相互打通，最后合体在一起就成了我们的平台。

这里很多人会有疑惑，拆分粒度怎么控制？很难有一个明确的结论，只能说是结合业务场景、目标、进度的一个折中。但总体的原则是先从一个大的服务边界开始，不要太细，因为随着架构、业务的演进，应用自然而然会再次拆分，让正确的事情自然发生才最合理。

2.3 确定拆分后的应用目标

一旦系统的宏观应用拆分图出来后，就要落实到某一具体的应用拆分上了。

首先要确定的就是某一应用拆分后的目标。拆分优化是没有底的，可能越做越深，越做越没结果，继而又影响自己和团队的士气。比如说可以定这期的目标就是将db、应用分拆出去，数据模型的重新设计可以在第二期。

2.4 确定当前要拆分应用的架构状态、代码情况、依赖状况，并推演可能的各种异常。

动手前的思考成本远远低于动手后遇到问题的解决成本。应用拆分最怕的是中途说“他*的，这块不能动，原来当时这样设计是有原因的，得想别的路子！”这时的压力可想而知，整个节奏不符合预期后，很可能会接二连三遇到同样的问题，这时不仅同事们士气下降，自己也会丧失信心，继而可能导致拆分失败。

2.5 给自己留个锦囊，“有备无患”。

锦囊就四个字“有备无患”，可以贴在桌面或者手机上。在以后具体实施过程中，多思考下“方案是否有多种可以选择？复杂问题能否拆解？实际操作时是否有预案？”，应用拆分在具体实践过程中比拼得就是细致二字，多一份方案，多一份预案，不仅能提升成功概率，更给自己信心。

2.6 放松心情，缓解压力

收拾下心情，开干！

3 实践

3.1 db拆分实践

DB拆分在整个应用拆分环节里最复杂，分为垂直拆分和水平拆分两种场景，我们都遇到了。垂直拆分是将库里的各个表拆分到合适的数据库中。比如一个库中既有消息表，又有人员组织结构表，那么将这两个表拆分到独立的数据库中更合适。

水平拆分：以消息表为例好了，单表突破了千万行记录，查询效率较低，这时候就要将其分库分表。

3.1.1 主键id接入全局id发生器

DB拆分的第一件事情就是使用全局id发生器来生成各个表的主键id。为什么？

举个例子，假如我们有一张表，两个字段id和token，id是自增主键生成，要以token维度来分库分表，这时继续使用自增主键会出现问题。

正向迁移扩容中，通过自增的主键，到了新的分库分表里一定是唯一的，但是，我们要考虑迁移失败的场景，如下图所示，新的表里假设已经插入了一条新的记录，主键id也是2，这个时候假设开始回滚，需要将两张表的数据合并成一张表（逆向回流），就会产生主键冲突！

因此在迁移之前，先要用全局唯一id发生器生成的id来替代主键自增id。这里有几种全局唯一id生成方法可以选择。

1）snowflake：https://github.com/twitter/snowflake；（非全局递增）

2） mysql新建一张表用来专门生成全局唯一id（利用auto_increment功能）（全局递增）；

3）有人说只有一张表怎么保证高可用？那两张表好了（在两个不同db），一张表产生奇数，一张表产生偶数。或者是n张表，每张表的负责的步长区间不同（非全局递增）

4）……

我们使用的是阿里巴巴内部的tddl-sequence（mysql+内存），保证全局唯一但非递增，在使用上遇到一些坑：

1）对按主键id排序的sql要提前改造。因为id已经不保证递增，可能会出现乱序场景，这时候可以改造为按gmt_create排序；

2）报主键冲突问题。这里往往是代码改造不彻底或者改错造成的，比如忘记给某一insert sql的id添加#{}，导致继续使用自增，从而造成冲突；

3.1.2 建新表&迁移数据&binlog同步

1） 新表字符集建议是utf8mb4，支持表情符。新表建好后索引不要漏掉，否则可能会导致慢sql！从经验来看索引被漏掉时有发生，建议事先列计划的时候将这些要点记下，后面逐条检查；

2） 使用全量同步工具或者自己写job来进行全量迁移；全量数据迁移务必要在业务低峰期时操作，并根据系统情况调整并发数；

3） 增量同步。全量迁移完成后可使用binlog增量同步工具来追数据，比如阿里内部使用精卫，其它企业可能有自己的增量系统，或者使用阿里开源的cannal/otter：https://github.com/alibaba/canal?spm=5176.100239.blogcont11356.10.5eNr98

https://github.com/alibaba/otter/wiki/QuickStart?spm=5176.100239.blogcont11356.21.UYMQ17

增量同步起始获取的binlog位点必须在全量迁移之前，否则会丢数据，比如我中午12点整开始全量同步，13点整全量迁移完毕，那么增量同步的binlog的位点一定要选在12点之前。

位点在前会不会导致重复记录？不会！线上的MySQL binlog是row 模式，如一个delete语句删除了100条记录，binlog记录的不是一条delete的逻辑sql，而是会有100条binlog记录。insert语句插入一条记录，如果主键冲突，插入不进去。

3.1.3 联表查询sql改造

现在主键已经接入全局唯一id，新的库表、索引已经建立，且数据也在实时追平，现在可以开始切库了吗？no！

考虑以下非常简单的联表查询sql，如果将B表拆分到另一个库里的话，这个sql怎么办？毕竟跨库联表查询是不支持的！

因此，在切库之前，需要将系统中上百个联表查询的sql改造完毕。

如何改造呢？

1） 业务避免

业务上松耦合后技术才能松耦合，继而避免联表sql。但短期内不现实，需要时间沉淀；

2） 全局表

每个应用的库里都冗余一份表，缺点：等于没有拆分，而且很多场景不现实，表结构变更麻烦；

3） 冗余字段

就像订单表一样，冗余商品id字段，但是我们需要冗余的字段太多，而且要考虑字段变更后数据更新问题；

4） 内存拼接

4.1）通过RPC调用来获取另一张表的数据，然后再内存拼接。1）适合job类的sql，或改造后RPC查询量较少的sql；2）不适合大数据量的实时查询sql。假设10000个ID，分页RPC查询，每次查100个，需要5ms，共需要500ms，rt太高。

4.2）本地缓存另一张表的数据

适合数据变化不大、数据量查询大、接口性能稳定性要求高的sql。

3.1.4切库方案设计与实现（两种方案）

以上步骤准备完成后，就开始进入真正的切库环节，这里提供两种方案，我们在不同的场景下都有使用。

a）DB停写方案

优点：快，成本低；

缺点：

1）如果要回滚得联系DBA执行线上停写操作，风险高，因为有可能在业务高峰期回滚；

2）只有一处地方校验，出问题的概率高，回滚的概率高

举个例子，如果面对的是比较复杂的业务迁移，那么很可能发生如下情况导致回滚：

sql联表查询改造不完全；

sql联表查询改错&性能问题；

索引漏加导致性能问题；

字符集问题

此外，binlog逆向回流很可能发生字符集问题（utf8mb4到gbk），导致回流失败。这些binlog同步工具为了保证强最终一致性，一旦某条记录回流失败，就卡住不同步，继而导致新老表的数据不同步，继而无法回滚！

b）双写方案

第2步“打开双写开关，先写老表A再写新表B”，这时候确保写B表时try catch住，异常要用很明确的标识打出来，方便排查问题。第2步双写持续短暂时间后（比如半分钟后），可以关闭binlog同步任务。

优点：

1）将复杂任务分解为一系列可测小任务，步步为赢；

2）线上不停服，回滚容易；

3）字符集问题影响小

缺点：

1）流程步骤多，周期长；

2）双写造成RT增加

3.1.5 开关要写好

不管什么切库方案，开关少不了，这里开关的初始值一定要设置为null！

如果随便设置一个默认值，比如”读老表A“，假设我们已经进行到读新表B的环节了。这时重启了应用，在应用启动的一瞬间，最新的“读新表B”的开关推送等可能没有推送过来，这个时候就可能使用默认值，继而造成脏数据！

3.2 拆分后一致性怎么保证？

以前很多表都在一个数据库内，使用事务非常方便，现在拆分出去了，如何保证一致性？

1）分布式事务

性能较差，几乎不考虑。

2）消息机制补偿（如何用消息系统避免分布式事务？）

3）定时任务补偿

用得较多，实现最终一致，分为加数据补偿，删数据补偿两种。

3.3 应用拆分后稳定性怎么保证？

一句话：怀疑第三方，防备使用方，做好自己！

1 ）怀疑第三方**

a）防御式编程，制定好各种降级策略；

• 比如缓存主备、推拉结合、本地缓存……

b）遵循快速失败原则，一定要设置超时时间，并异常捕获；

c）强依赖转弱依赖，旁支逻辑异步化

• 我们对某一个核心应用的旁支逻辑异步化后，响应时间几乎缩短了1/3，且后面中间件、其它应用等都出现过抖动情况，而核心链路一切正常；

d）适当保护第三方，慎重选择重试机制

2 ）防备使用方

a）设计一个好的接口，避免误用

• 遵循接口最少暴露原则；很多同学搭建完新应用后会随手暴露很多接口，而这些接口由于没人使用而缺乏维护，很容易给以后挖坑。听到过不只一次对话，”你怎么用我这个接口啊，当时随便写的，性能很差的“；

• 不要让使用方做接口可以做的事情；比如你只暴露一个getMsgById接口，别人如果想批量调用的话，可能就直接for循环rpc调用，如果提供getMsgListByIdList接口就不会出现这种情况了。

• 避免长时间执行的接口；特别是一些老系统，一个接口背后对应的可能是for循环select DB的场景。

• …

b）容量限制

• 按应用优先级进行流控；不仅有总流量限流，还要区分应用，比如核心应用的配额肯定比非核心应用配额高；

• 业务容量控制。有些时候不仅仅是系统层面的限制，业务层面也需要限制。举个例子，对saas化的一些系统来说，”你这个租户最多1w人使用“。

3 ）做好自己

a）单一职责

b）及时清理历史坑

• 例：例如我们改造时候发现一年前留下的坑，去掉后整个集群cpu使用率下降1/3

c） 运维SOP 化

• 说实话，线上出现问题，如果没有预案，再怎么处理都会超时。曾经遇到过一次DB故障导致脏数据问题，最终只能硬着头皮写代码来清理脏数据，但是时间很长，只能眼睁睁看着故障不断升级。经历过这个事情后，我们马上设想出现脏数据的各种场景，然后上线了三个清理脏数据的job，以防其它不可预知的产生脏数据的故障场景，以后只要遇到出现脏数据的故障，直接触发这三个清理job，先恢复再排查。

d）资源使用可预测

• 应用的cpu、内存、网络、磁盘心中有数

• • 正则匹配耗cpu

  • 耗性能的job优化、降级、下线（循环调用rpc或sql）

  • 慢sql优化、降级、限流

  • tair/redis、db调用量要可预测

  • 例：tair、db

举个例子: 某一个接口类似于秒杀功能，qps非常高（如下图所示），请求先到tair，如果找不到会回源到DB，当请求突增时候，甚至会触发tair/redis这层缓存的限流，此外由于缓存在一开始是没数据的，请求会穿透到db，从而击垮db。

这里的核心问题就是tair/redis这层资源的使用不可预测，因为依赖于接口的qps，怎么让请求变得可预测呢？

如果我们再增加一层本地缓存（guava，比如超时时间设置为1秒），保证单机对一个key只有一个请求回源，那样对tair/redis这层资源的使用就可以预知了。假设有500台client，对一个key来说，一瞬间最多500个请求穿透到Tair/redis，以此类推到db。

再举个例子：

比如client有500台，对某key一瞬间最多有500个请求穿透到db，如果key有10个，那么请求最多可能有5000个到db，恰好这些sql的RT有些高，怎么保护DB的资源？

可以通过一个定时程序不断将数据从db刷到缓存。这里就将不可控的5000个qps的db访问变为可控的个位数qps的db访问。

4  总结

1 ）做好准备面对压力！

2 ）复杂问题要拆解为多步骤，每一步可测试可回滚！

这是应用拆分过程中的最有价值的实践经验！

3 ）墨菲定律：你所担心的事情一定会发生，而且会很快发生，所以准备好你的SOP （标准化解决方案）！

某个周五和组里同事吃饭时讨论到某一个功能存在风险，约定在下周解决，结果周一刚上班该功能就出现故障了。以前讲小概率不可能发生，但是概率再小也是有值的，比如p=0.00001%，互联网环境下，请求量足够大，小概率事件就真发生了。

4 ）借假修真

这个词看上去有点玄乎，顾名思义，就是在借者一些事情，来提升另外一种能力，前者称为假，后者称为真。在任何一个单位，对核心系统进行大规模拆分改造的机会很少，因此一旦你承担起责任，就毫不犹豫地全力以赴吧！不要被过程的曲折所吓倒，心智的磨砺，才是本真。

---

---

欢迎加入我的知识星球，一起探讨架构，交流源码。加入方式，长按下方二维码噢：

已在知识星球更新源码解析如下：

最近更新《芋道 SpringBoot 2.X 入门》系列，已经 20 余篇，覆盖了 MyBatis、Redis、MongoDB、ES、分库分表、读写分离、SpringMVC、Webflux、权限、WebSocket、Dubbo、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、性能测试等等内容。

提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例，以及超 4W 行代码的电商微服务项目。

获取方式：点“在看”，关注公众号并回复 666 领取，更多内容陆续奉上。

兄弟，艿一口，点个赞！????