> Apache ShardingSphere 助力当当 3.5 亿用户量级顾客系统重构，由 PHP+SQL Server 技术栈无缝转型为 Java+ShardingSphere+MySQL，性能、可用性及维护性均得到显著提升，是 ShardingSphere 异构迁移最佳实践。

## 1  顾客系统背景

当当顾客系统主要负责账户的注册、登录、隐私数据维护等功能，历史技术栈为 PHP+SQL Server，是标准的集中式架构，如下图。
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/06/13/accb9d3e49fe3bfb.png?x-oss-process=style/bb)
重构项目启动前，顾客系统的数个业务模块存在多个棘手的业务问题和技术挑战，如逻辑分散、吞吐量低及运维成本高等问题。为改善顾客的购物体验，当当技术团队决定对业务逻辑和底层数据架构进行优化，实现顾客系统多场景下的可用性、扩展性及综合提升等多个目标。在重构过程也实现了众多技术创新，如跨数据源双写、读写分离、智能网关及灰度发布等技术。

从需求设计、分库分表规划、逻辑优化、压测再到完全上线等多个环节，当当技术团队用半年的时间完成了基于 3.5 亿+用户的系统重构。

使用 Java 语言重构十余个模块，通过 ShardingSphere+ MySQL 构建分布式数据库解决方案，顺利完成异构数据库在线迁移，案例亮点如下。

* 使用 Java 语言重构 PHP 业务代码；
 
* 使用 ShardingSphere+MySQL 替换 SQL Server；

* 在线完成 3.5 亿用户数据完整迁移；

* 通过数据双写方案完成无缝上线。

## 2  痛点&挑战

#### **业务痛点**

在业务层面，顾客系统部分模块的注册和登录逻辑分散在各端，维护成本较高，且当时的技术架构对于性能的提升和高可用性存在着很大的局限性。

* **不易维护**：多平台注册和登录逻辑较为分散，业务维护复杂；

* **性能受限**：PHP+SQL Server 集中式技术架构，吞吐量不足；

* **可用性&安全性差**：

* SQL Server 主备状态变化后，订阅库会失效，重新配置需要窗口时间；
     
* SQL Server 运行在 Windows Server 上，病毒影响导致安全性差，且打补丁后升级启动时间长（>30min）。
   
#### **挑战**

* **数据完整性**：顾客系统拥有 3.5 亿+ 用户数据，在数据迁移过程中，需保证数据从 SQL Server 迁移到 MySQL 后的一致性及完整性；

* **API 透明**：API 对调用方保持透明，确保调用方无改动，最小化变更界面；

* **无缝切换**：需要满足业务系统无缝切换，切换过程对业务无影响；

* **时间紧迫**：“618”和“11.11”促销活动前后会封网，因此需在两大促活动间、有限窗口的时间内完成切换，并紧接着面对“11.11”的验证。

## 3  解决方案

#### 整体规划

为了改善顾客系统的可维护性、可用性及性能，研发团队重新梳理顾客系统的架构。

在应用层，统一各端的功能逻辑，提升业务可维护性。在数据库层，将集中式架构调整为分布式数据库架构，提升性能及可用性，即 ShardingSphere+MySQL 构建的开源分布式解决方案。

* 应用层：随当当整体技术栈的变迁，业务开发语言由 PHP 转为 Java；

* 中间件：使用成熟的开源数据库中间件 ShardingSphere 实现分库分表；

* 数据库：使用多套 MySQL 集群代替 SQL Server 数据库。
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/06/13/c4dc910f2815cc54.png?x-oss-process=style/bb)
在整体架构设计上，引入了分布式主键生成策略、分片管理、数据迁移校验以及灰度发布等多个方案。

#### 分布式主键生成策略

数据库架构由集中式转型为基于中间件的分布式架构，分布式主键生成策略是首先需要考虑解决问题。在系统重构中，选择建立两台以上的数据库 ID 生成服务器，每台服务器都有一张记录各表当前 ID 的 Sequence 表，Sequence 中 ID 增长的步长是服务器的数量。起始值依次错开，这样相当于把 ID 的生成散列到了每台服务器节点上。

#### 分片（ShardingSphere）

在顾客系统重构中，通过 Apache ShardingSphere 完成数据库 Sharding，同时也启用了读写分离功能。

由于顾客系统在高并发、低延时的要求，接入端选择了 ShardingSphere-JDBC，它定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/06/13/ef863948f0903dc1.png?x-oss-process=style/bb)

* **Sharding**

ShardingSphere 支持非常全面的分片算法，包括取模、哈希、范围、时间及自定义等算法，顾客系采用取模分片算法对大表进行拆分。

* **读写分离**

除了 Sharding，同时还启用 ShardingSphere 读写分离功能，充分利用 MHA 集群资源，提升系统吞吐能力。
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/06/13/6c90089937afa775.png?x-oss-process=style/bb)
#### 双写&数据同步

数据同步贯穿了整个重构项目，数据迁移的完整性及数据一致性是重构的关键。

该案例基于 Elastic-Job 同步历史数据，以周期的方式将 SQL Server 的历史数据同步到 MySQL 中。

关于数据库切换方面，在切换过程中会采用备份方案，进行数据库的双写，保证切换前后的数据一致性，过程如下。

**第 1 步：实现双写机制**

断掉链路 1，打通链路 2、3、4，打通链路 9、10。

**第 2 步：切换登录服务**

断掉链路 9，10，打通链路 7，断掉链路 5。

**第 3 步：切换读服务**

打通链路 8，断掉链路 6。

**第 4 步：取消双写机制**

断掉链路 2，完成切换。
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/06/13/da5a36d8c15e2a40.png?x-oss-process=style/bb)
在数据校验方面，通过业务侧和数据库侧两个方面进行验证，均周期性进行检查，在不同时间段采用不同的频率，抽样或全量检查数据的完整性，在数据库侧也会进行 COUNT/SUM 的验证。

顾客系统重构使用了基于 apollo 的灰度发布方式，在新登录方式的处理上，通过配置项逐步放开、小范围陆续割接，确保上线成功率。重构后的系统架构如下图。
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2022/06/13/080047948d602f23.png?x-oss-process=style/bb)
## 4  用户收益

经过重构，当当顾客系统响应速度明显提升，同时也降低了日常运维成本，ShardingSphere 提供的分布式解决方案功不可没。该方案适用于各种高流量的互联网平台服务，也适用于电商平台以及其他以数据处理为主的系统。

* 性能提升，响应速度提升 20% 以上；

* 可用性增强，ShardingSphere+MySQL 的方案实现 RTO<30s；

* 易于维护，业务逻辑以及数据库的可维护性明显提升；

* 无缝迁移，6 个月内在线完成各模块割接，窗口时间为零。

## 5  总结

在“ShardingSphere 助力当当 WMS：订单效率提升 30%、节约成本上千万”案例之后，这是第二篇 ShardingSphere 在当当的实践案例。

Apache ShardingSphere 为业务系统提供了强力的支撑。简单与极致，是 ShardingSphere 突出的两个特性，让业务逻辑更简单，让性能更极致。

Apache ShardingSphere 社区已在开源领域耕耘了 7 年的时间。长久的坚持，使社区愈加成熟，已呈开放和多元化的势态。我们诚心欢迎有开源情怀和编码热情的朋友一起参与社区共建，也欢迎您提供优质案例内容分享给社区的朋友们。

如果大家对 Apache ShardingSphere 有任何疑问或建议，欢迎在 GitHub Issue 列表提出，或可前往中文社区交流讨论。

GitHub Issue：https://github.com/apache/shardingsphere/issues

贡献指南：https://shardingsphere.apache.org/community/cn/contribute/

中文社区：https://community.sphere-ex.com/

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