前言
通过对数据的垂直拆分或水平拆分后，我们解决了数据库容量、性能等问题，但是将会面临数据迁移和数据一致性的问题。
在数据迁移方面，需要考虑如何快速迁移、平滑迁移、不停机的迁移等。待数据迁移完毕后，还需要校验数据的完整性。
数据一致性方面，要根据的业务来判断是否要必要引入分布式事务，如果需要引入分布式事务，需要斟酌是采用XA，还是基于BASE的柔性事务。
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
数据迁移
数据迁移是很容易出故障的一个环节，需要考虑怎么更加平滑的迁移旧数据到新的数据库和系统，以及达到数据准确、快速迁移、减少停机、对业务的影响小等，特别是异构的数据结构情况下，难度更大。
全量
全量迁移的过程如下：
- 业务系统停机。
- 数据库迁移，校验数据一致性。
- 然后业务系统升级，接入新的数据库。
缺点：
- 需要业务系统停机
- 迁移时间较长，对业务影响较大。如果是异构数据的话，需要使用程序来处理，迁移时间更长。
全量+增量
全量+增量迁移的方式，需要依赖数据本身的创建时间，步骤如下：
- 先同步数据到最近的某个时间戳（创建时间）。
- 然后发布系统升级维护的通知。
- 然后同步最近一段时间变化的数据。
- 最后升级系统，接入新的数据库。
全量+增量的同步相比全量同步的方式，大大的减少了系统停机的时间，对业务影响较小。
binlog+全量+增量
binlog+全量+增量是通过从数据库的主库或者从库解析和重新构造数据，实现复制。
通常情况下都需要中间件等工具的支持，一般需要中间件等工具的支持。可以实现多线程、断点续传、全量和增量数据的同步，还可以实现自动扩容和缩容。
常见的工具有：Canal、ShardingSphere-scaling等
基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能
分布式事务
XA分布式事务
XA分布式事务，是数据库本身支持的协议，具备强一致性。
XA分布式事务的组件：
- 应用程序(Application Program, 简称AP): 用于定义事务边界，即事务的开始和结束，并且在事务边界内对资源进行操作。
- 资源管理器(Resource Manager, 简称RM): 如数据库、文件系统，并且提供访问资源的方式。
- 事务管理器(Transaction Manager, 简称TM): 负责分配事务唯一标识，监控事务的执行进度，并且负责事务的提交、回滚等。
XA接口:
- xa_start 负责开启或者恢复一个事务分支
- xa_end 负责取消当前线程与事务分支的关联
- xa_prepare 询问RM是否准备好提交事务分支
- xa_commit 通知RM提交事务分支
- xa_rollback 通知RM回滚事务分支
- xa_recover 需要恢复的XA事务
MySQL从5.0.3开始支持InnoDB引擎的XA分布式事务。
完整的XA事务处理流程如下:
主流的XA框架有：Atomikos、Narayana、Seata
XA分布式事务存在的问题：
- 同步阻塞：全局事务包含了多个独立的事务分支，这一组事务分支要么都不成功，要不都失败，各个分支的ACID特性共同构成了全局事务的ACID特性。如果对读操作很敏感，需要将数据库的隔离级别设置为SERIALIZABLE，性能特别的差。
- 单点故障：TM存在单点故障，需要考虑TM高可用性。
- 数据不一致：极端情况下，会出现事务失败问题，需要监控和人工处理。即二阶段commit请求后，发送网络故障，只有一部分RM收到请求，其他节点没有收到Commit请求的情况。
柔性事务
BASE的核心在于，保证系统基本可用的前提下，通过利用柔性状态(支付操作后不是支付成功，而是支付中状态)，实现数据的最终一致性，如下：
- 基本可用(Basically available)，分布式事务参与方不一定同时在线。
- 柔性状态(Soft state), 允许系统状态更新有一定的延迟，出现一些中间状态，这个延迟对客户来说不一定能够察觉。
- 最终一致性(Eventually consistent)，通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。
柔性事务核心理念是通过业务逻辑将互斥锁操作从RM层上升到业务层，通过放宽对强一致性的要求，来换取系统吞吐量的提升。
BASE柔性事务常见模式
- TCC: 通过手动补偿处理
- AT: 通过自动补偿处理
