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微服务数据库拆分设计方案

1. 现状分析

当前PHP单库结构

erp_db (单库，所有表)
├── 用户相关表
│   ├── users
│   ├── roles
│   ├── permissions
│   └── user_roles
│
├── 订单相关表
│   ├── orders
│   ├── order_items
│   └── order_operations
│
├── 商品相关表
│   ├── goods
│   ├── brands
│   ├── suppliers
│   └── categories
│
├── 库存相关表
│   ├── stock
│   └── stock_logs
│
├── 财务相关表
│   ├── finance_transactions
│   └── account_balances
│
└── 其他业务表
    ├── files
    ├── notifications
    ├── tenants
    └── system_configs

2. 拆分原则

2.1 按业务领域拆分

• 每个微服务拥有独立的数据库
• 数据库按业务领域划分
• 服务间通过API或消息队列通信

2.2 数据所有权原则

• 谁创建数据，谁拥有数据
• 其他服务通过服务间调用访问数据
• 避免直接数据库访问

2.3 数据一致性策略

• 强一致性：分布式事务（Seata）
• 最终一致性：消息队列+事件驱动
• 数据同步：CDC变更数据捕获

3. 拆分方案

3.1 数据库拆分设计

微服务	数据库名	包含表	数据量预估
用户服务	user_db	users, roles, permissions, user_roles, login_logs	10万+
订单服务	order_db	orders, order_items, order_operations, order_logs	100万+
商品服务	product_db	goods, brands, suppliers, categories, product_prices	5万+
库存服务	inventory_db	stock, stock_logs, warehouses, locations	50万+
财务服务	finance_db	finance_transactions, account_balances, invoices, payments	50万+
文件服务	file_db	files, file_groups, file_metadata	100万+
租户服务	tenant_db	tenants, packages, tenant_features	1万+
通知服务	notification_db	notifications, notification_templates, message_queue	100万+
配置服务	config_db	system_configs, config_groups, config_history	1万+

3.2 共享数据表

表名	用途	归属服务	访问方式
字典表	通用字典数据	配置服务	API调用
地区表	省市区数据	配置服务	API调用
日志表	操作日志	日志服务	消息队列

4. 迁移策略

4.1 分阶段迁移

阶段1: 数据库逻辑拆分 (本周)
  - 创建独立数据库
  - 迁移表结构
  - 保持PHP系统正常运行

阶段2: 数据同步 (下周)
  - 建立数据同步通道
  - 实时同步关键数据
  - 验证数据一致性

阶段3: 服务切换 (下下周)
  - 逐步切换服务到新数据库
  - 监控数据一致性
  - 回滚机制准备

阶段4: 完全切换 (下下下周)
  - 所有服务使用新数据库
  - 停用旧数据库
  - 清理同步通道

4.2 数据同步方案

方案1: 双写模式

PHP应用 → 同时写入 → 旧数据库 + 新数据库
                    ↓
               数据一致性校验

方案2: CDC同步模式

旧数据库 → Debezium CDC → Kafka → 新数据库
         (变更数据捕获)    (消息队列)

方案3: 应用层同步

PHP应用 → 写入旧数据库 → 同步服务 → 写入新数据库

5. 技术实现

5.1 数据库连接配置

# 用户服务配置
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://mysql-server:3306/user_db
    username: user_service
    password: ${DB_PASSWORD}
    
# 订单服务配置  
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://mysql-server:3306/order_db
    username: order_service
    password: ${DB_PASSWORD}

5.2 数据同步配置

# Debezium CDC配置
debezium:
  connector:
    class: io.debezium.connector.mysql.MySqlConnector
    database.hostname: mysql-server
    database.port: 3306
    database.user: cdc_user
    database.password: ${CDC_PASSWORD}
    database.server.id: 184054
    database.server.name: erp_cdc
    table.include.list: erp_db.*
    database.history.kafka.bootstrap.servers: kafka:9092
    database.history.kafka.topic: dbhistory.erp

5.3 服务间数据访问

// 订单服务需要用户信息时，调用用户服务API
@FeignClient(name = "user-service")
public interface UserServiceClient {
    @GetMapping("/api/users/{userId}")
    UserDTO getUserById(@PathVariable Long userId);
}

// 而不是直接查询用户数据库

6. 风险与应对

6.1 数据一致性风险

• 风险: 拆分过程中数据不一致
• 应对: 实时数据校验，不一致时告警并自动修复

6.2 性能风险

• 风险: 服务间调用增加延迟
• 应对: 缓存常用数据，批量查询优化

6.3 复杂性风险

• 风险: 系统复杂度增加
• 应对: 完善监控告警，自动化运维

7. 实施计划

7.1 时间计划

第1周: 方案设计 + 环境准备
第2周: 数据库创建 + 表结构迁移
第3周: 数据同步通道建立
第4周: 服务逐步切换
第5周: 完全切换 + 验证

7.2 团队分工

• DBA团队: 数据库拆分、备份恢复
• 开发团队: 服务改造、API适配
• 运维团队: 监控部署、性能优化
• 测试团队: 数据一致性验证

8. 成功指标

8.1 技术指标

• 数据一致性: 99.99%
• 服务响应时间: < 200ms (P95)
• 系统可用性: 99.9%

8.2 业务指标

• 零数据丢失
• 业务无感知切换
• 性能不下降

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下一步行动：

1. 评审设计方案
2. 准备数据库环境
3. 开始阶段1实施