《分布式数据库访问层的设计与开发》听课总结

系统优化方案：

系统基于oracle

1000万数据条件下：

（1）优化索引和sql

（2）纵向拆表，将不相关属性与主要属性分离

（3）迁出不活跃数据，包括删除数据以及不活跃数据

（4）数据进行分库保存。

以上四项可应对1000完数据左右的系统，对系统并没有太大改动。

同时DBA会对数据情况进行抓取，以便及时通知程序对数据库结构和数据进行修改。

2000万数据条件下：

（1）数据库主从分离，结构如下：

主从分离需要注意如何建立连接，如何判断读写请求以及从服务器的路由策略（如果使用mongo将会十分方便）

（1）使用多数据源切换连接，连接配置在配置文件中。

AbstractRoutingDataSource

protected abstract Object determineCurrentLookupKey()

<bean id="cpcDataSource“   class="com.sogou.bizdev.msdb.mydatasource.MyDataSource">

    <property name="targetDataSources">

    <map key-type="java.lang.String">

          <entry key="rds01"value-ref="cpcSlaveDataSource" />

          <entry key="wds01"value-ref="cpcMasterDataSource" />

    </map>

    </property>

（2）读写请求的判断在事务开始的时候进行，因此主要在service层进行判断。

主要有以下几种方式：

1、根据方法名称进行判断：比如约定find为读方法，save为写方法。

2、Annotation 方法：自定义注解

3、特殊配置，进行强制读或写。

出现问题：主从延迟。

解决方案：读后写不切换数据源。可通过ThreadLocal保存信号位

（3）对于服务器路由方面，可以有以下几种方式：

随机、加权、特殊策略。

出现问题：路由错误，导致写入错误数据库问题

解决方案：对读服务器配置只读权限，并进行告警。

出现问题：服务挂掉时，如何让保证不会路由到此处

解决方案：重写getConnection方法或者加入心跳。

对于mongo搭建的主从服务本身包含心跳检测，实现十分方便。

3000万到4000万数据

进行拆库操作，基于负载均衡和易于实现的原则。

多表关联使用oracle的DatabaseLink。

多库查询分页等问题，暂未解决。