微服务架构下,解决数据库跨库查询的一些思路

前言

在服务做微服务改造后,原先单库join查询已经不能满足要求,每个拆分的微服务对应一个数据库实例,而且部署在不同的服务器上,那么解决“跨库查询”就势在必行了。

以笔者实战经历来看,以下几个思路仅供参考:

表字段冗余

想必大家已经很熟悉,几乎每天都会打交道,不用多讲。

需要指出的是冗余字段不能太多,建议控制在2-4个左右。否则会出现数据更新不一致问题,一旦冗余字段有改动,极容易产生脏数据。

解决思路

建立同步机制,必要时采取人工补偿措施。

所以,合理的字段冗余是润滑剂,减少join关联查询,让数据库执行性能更高更快。

二、聚合服务封装查询

聚合服务

简单来说,就是把不同服务的数据统一组装在一个新的服务里做聚合,对外提供统一入口API接口查询。

笔者曾经开发新闻报表查询接口时,需要用到用户,新闻、用户标签、登录记录等数据。但是用户、新闻、登录记录在不同的数据库,而且还不在同一台服务器上。经笔者分析,把代码写在用户微服务或者新闻微服务都不合适,最后只能自己单独写了一个聚合服务来解决跨查询数据问题。

聚合服务的数据组装是以API接口调用来实现,一般不建议直连数据库连表查询。这样做的好处是减少服务间调用次数以及查询库表压力。

在实际的业务开发中,我们经常碰到类似的需求,而聚合服务不失为一种较彻底的服务解耦实现方式。

三、表视图查询

如果涉及到不同数据库表之间的join查询,可以在其中某一数据库的表上建立视图(view)关系,这种方式非常高效,只需要开发一个简单接口对外提供服务就可以了,而且省去聚合服务带来调用、查询、聚合的复杂性。

前提条件

  1. 数据库需要部署在同一台服务器上
  2. 数据库账户密码必须相同,也就是在同一个schema下

另外表视图查询这种方式,是一种紧耦合的设计方式,不利于程序扩展,除非你很确定将来业务变动不大,可以考虑使用。以笔者经验来看,不适合大规模使用。

                      

四、多数据源查询

这种方式是一种比较技术化的思路,简单来说就是一个微服务配置多个数据库源(DataSource),进行数据源来回切换进行库表查询,以达到获取不同数据的目的。

实现思路

  1. 利用DynamicDataSource
  2. 利用Spring的AOP动态切换数据源
  3. 利用Spring的依赖注入方式管理Bean数据源对象

具体实现方式,网上例子很多很成熟的实现方案。 

                      

五、分库分表:使用数据库中间件

Sharding-Shpere

想必做过分库分表的同学对他一定不陌生,其出身来至当当开源项目sharding-jdbc。非常有限的跨库查询解决方案,目前在京东内部已经广泛使用。sharding-jdbc创始人张亮已加入京东,sharding-jdbc还在不停的迭代,目前更名为sharding-shpere,已经入Apache顶级项目,进行孵化,非常看好它

高可用架构图

官网传送门

https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/quick-start/

Mycat

一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群,支持事务、ACID、可以替代MySQL的加强版数据库;一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群;一个融合内存缓存技术、NoSQL技术、HDFS大数据的新型SQL Server;结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品;一个新颖的数据库中间件产品。

高可用架构图

Mycat关键特性

  1. 遵守Mysql原生协议,跨语言,跨平台,跨数据库的通用中间件代理。
  2. 支持单库内部任意join,支持跨库2表join,甚至基于caltlet的多表join。
  3. 支持通过全局表,ER关系的分片策略,实现了高效的多表join查询。

从mycat特性来说,其天生就支持分库分表以及跨库查询,具体不多说,有兴趣的同学,可以去官网了解mycat的原理。

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