系列文章是博主对沈剑的《架构师训练营》分享内容的个人笔记总结，原内容公众号“成为架构师”。
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追日志方案：
- 服务升级，记录“数据修改”日志
- 迁移数据小工具，进行数据迁移
- 追日志小工具，追平数据差异
- 数据校验小工具，检验数据一致性
- 切流量到新库，完成平滑迁移
双写方案：
- 服务升级，“数据修改”双写
- 迁移数据小工具，进行数据迁移
- 数据校验小工具，检验数据一致性
- 切流量到新库，完成平滑迁移
两种方案都需求：服务升级，专门的小工具
服务屏蔽数据库复杂性
数据库高可用，虚IP，keepalived
通过水平切分，扩充数据量，增加实例个数
总体而言，互联网微服务的数据库架构是这样的：
有服务层屏蔽底层复杂性，有高可用，又有水平切分。
这时候，随着数据量的不断增大，我们需求持续的扩展，也就落到了秒级扩容的水平切分方案上。
水平切分
这个水平切分方案是根据取模和成倍扩容给出的
步骤一：修改配置
修改配置主要是两个点：
- 增加虚ip，原先是单个虚ip，如虚ip0，现在要增加到虚ip0，虚ip00
- 修改service的配置，原先是模2，现在更新为模4，这一更新是无损的，原先走模2余0的还是到ip0，余1的还是到ip1，这不会变化
步骤二：reload配置
微服务修改完配置还没有载入，所以需要reload，理论上，reload之后我们的扩容就完成了。
reload前面提到过了，有两种方案：
- 手动重启服务，让它载入新的配置，初始化连接池等
- 配置中心通知服务让它自动重启载入配置
无论是哪一种方案，reload这一过程都可以在秒级完成，reload之后，数据库实例从原先的两个对线上提供服务变为四个了。
步骤三：数据收缩，收尾
完成reload之后，虽然提供服务的实例个数增加了，但是数据量还是没有变化，这就需要收尾工作，进行数据收缩
数据收缩工作主要也是有两步：一是恢复高可用，二是删除不需要的数据
主要以下三个步骤：
- 解除旧的双主同步，它们现在是平行结构了
- 补充高可用，为四个新库分别建立四个备库，双主或者影子主
- 对四个库删除它们不需要的冗余数据，ip0的删除原先模4为2的数据，ip00删除原先模4为0的数据
后话：这个方案是非常成熟的，从两个库升级到256个库用的都是这个方案。
讨论还是以思路为主。
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