引言
我们先来讲一个段子
面试官：“有并发的经验没？”
应聘者：“有一点。”
面试官：“那你们为了处理并发，做了哪些优化？”
应聘者：“前后端分离啊，限流啊，分库分表啊。。”
面试官:"谈谈分库分表吧？"
应聘者：“bala。bala。bala。。”
面试官心理活动:这个仁兄讲的怎么这么像网上的博客抄的，容我再问问。
面试官:“你们分库分表后，如何部署上线的？”
应聘者：“这！！！！！！”
不要惊讶，写这篇文章前，我特意去网上看了下分库分表的文章，很神奇的是，都在讲怎么进行分库分表，却不说分完以后，怎么部署上线的。这样在面试的时候就比较尴尬了。
你们自己摸着良心想一下，如果你真的做过分库分表，你会不知道如何部署的么？因此我们来学习一下如何部署吧。
ps: 我发现一个很神奇的现象。因为很多公司用的技术比较low，那么一些求职者为了提高自己的竞争力，就会将一些高大上的技术写进自己的low项目中。然后呢，他出去面试害怕碰到从这个公司出来的人，毕竟从这个公司出来的人，一定知道自己以前公司的项目情形。因此为了圆谎，他就会说：“他们从事的是这个公司的老项目改造工作，用了很多新技术进去！”
那么，请你好好思考一下，你们的老系统是如何平滑升级为新系统的！
如何部署
大致思路就是，挂一个公告，半夜停机升级，然后半夜把服务停了，跑数据迁移程序，进行数据迁移。
步骤如下:
(1)出一个公告，比如“今晚00:00～6:00进行停机维护，暂停服务”
(2)写一个迁移程序，读 db-old 数据库，通过中间件写入新库 db-new1 和 db-new2 ，具体如下图所示
(3)校验迁移前后一致性，没问题就切该部分业务到新库。
顺便科普一下，这个中间件。现在流行的分库分表的中间件有两种，一种是 proxy 形式的，例如 mycat ，是需要额外部署一台服务器的。还有一种是 client 形式的，例如当当出的 Sharding-JDBC ，就是一个jar包，使用起来十分轻便。我个人偏向 Sharding-JDBC ，这种方式，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式。
大家不要觉得这种方法low，我其实一直觉得这种方法可靠性很强。而且我相信各位读者所在的公司一定不是什么很牛逼的互联网公司，如果你们的产品凌晨1点的用户活跃数还有超过1000的，你们握个爪！毕竟不是所有人都在什么电商公司的，大部分产品半夜都没啥流量。所以此方案，并非没有可取之处。
但是此方案有一个缺点， 累！ 不止身体累，心也累！你想想看，本来定六点结束，你五点把数据库迁移好，但是不知怎么滴，程序切新库就是有点问题。于是，眼瞅着天就要亮了，赶紧把数据库切回老库。第二个晚上继续这么干，简直是身心俱疲。
ps： 这里教大家一些技巧啊，如果你真的没做过分库分表，又想吹一波，涨一下工资，建议答这个方案。因为这个方案比较low，low到没什么东西可以深挖的，所以答这个方案，比较靠谱。
另外，如果面试官的问题是
你们怎么进行分库分表的？
这个问题问的很泛，所以回答这个问题建议自己主动把分表的策略，以及如何部署的方法讲出来。因为这么答，显得严谨一些。
不过，很多面试官为了卖弄自己的技术，喜欢这么问
分表有哪些策略啊？你们用哪种啊？
ok。。这个问题具体指向了分库分表的某个方向了，你不要主动答如何进行部署的。等面试官问你，你再答。如果面试官没问，在面试最后一个环节，面试官会让你问让几个问题。你就问
你刚才刚好有提到分库分表的相关问题，我们当时部署的时候，先停机。然后半夜迁移数据，然后第二天将流量切到新库，这种方案太累，不知道贵公司有没有什么更好的方案？
那么这种情况下，面试官会有两种回答。第一种，面试官硬着头皮随便扯。第二种，面试官真的做过，据实回答。记住，面试官怎么回答的不重要。重点的是，你这个问题出去，会给面试官一种错觉:"这个小伙子真的做过分库分表。"
如果你担心进去了，真派你去做分库分表怎么办？OK，不要怕。我赌你试用期碰不到这个活。因为能进行分库分表，必定对业务非常熟。还在试用期的你，必定对业务不熟，如果领导给你这种活，我只能说他有一颗大心脏。
ok，指点到这里。面试本来就是一场斗智斗勇的过程，扯远了，回到我们的主题。
这个就是不停机部署法，这里我需要先引进两个概念: 历史数据 和 增量数据 。
假设，我们是对一张叫做 test_tb 的表进行拆分，因为你要进行双写，系统里头和 test_tb表有关的业务之前必定会加入一段双写代码，同时往老库和新库中写，然后进行部署，那么
历史数据:在该次部署前，数据库表 test_tb 的有关数据，我们称之为历史数据。
增量数据:在该次部署后，数据库表 test_tb 的新产生的数据，我们称之为增量数据。
然后迁移流程如下
(1)先计算你要迁移的那张表的 max(主键) 。在迁移过程中，只迁移 db-old 中 test_tb 表里，主键小等于该 max(主键) 的值，也就是所谓的历史数据。
这里有特殊情况，如果你的表用的是uuid，没法求出 max(主键) ，那就以创建时间作为划分历史数据和增量数据的依据。如果你的表用的是uuid,又没有创建时间这个字段，我相信机智的你，一定有办法区分出历史数据和增量数据。
(2)在代码中，与 test_tb 有关的业务，多加一条往消息队列中发消息的代码，将操作的sql发送到消息队列中，至于消息体如何组装，大家自行考虑。 需要注意的是， 只发写请求的sql，只发写请求的sql，只发写请求的sql。重要的事情说三遍！
原因有二:
(1)只有写请求的sql对恢复数据才有用。
(2)系统中，绝大部分的业务需求是读请求，写请求比较少。
注意了，在这个阶段，我们不消费消息队列里的数据。我们只发写请求，消息队列的消息堆积情况不会太严重！
(3)系统上线。另外，写一段迁移程序，迁移 db-old 中 test_tb 表里，主键小于该 max(主键)的数据，也就是所谓的历史数据。
上面步骤(1)～步骤(3)的过程如下
等到 db-old 中的历史数据迁移完毕，则开始迁移增量数据，也就是在消息队列里的数据。
(4)将迁移程序下线，写一段订阅程序订阅消息队列中的数据
(5)订阅程序将订阅到到数据，通过中间件写入新库
(6)新老库一致性验证，去除代码中的双写代码，将涉及到 test_tb 表的读写操作，指向新库。
上面步骤(4)～步骤(6)的过程如下
这里大家可能会有一个问题，在步骤(1)～步骤(3),系统对历史数据进行操作，会造成不一致的问题么？
OK，不会。这里我们对 delete 操作和 update 操作做分析，因为只有这两个操作才会造成历史数据变动， insert 进去的数据都是属于增量数据。
(1)对 db-old 的 test_tb 表的历史数据发出 delete 操作，数据还未删除，就被迁移程序给迁走了。此时 delete 操作在消息队列里还有记录，后期订阅程序订阅到该 delete 操作，可以进行删除。
(2)对 db-old 的 test_tb 表的历史数据发出 delete 操作，数据已经删除，迁移程序迁不走该行数据。此时 delete 操作在消息队列里还有记录，后期订阅程序订阅到该 delete 操作，再执行一次 delete ，并不会对一致性有影响。
对 update 的操作类似，不赘述。
上面的方法有一个硬伤，注意我有一句话
(2)在代码中，与test_tb有关的业务，多加一条往消息队列中发消息的代码，将操作的sql发送到消息队列中，至于消息体如何组装，大家自行考虑。
大家想一下，这么做，是不是造成了严重的代码入侵。将非业务代码嵌入业务代码，这么做，后期删代码的时候特别累。
有没什么方法，可以避免这个问题的?
有的，订阅 binlog 日志。关于 binlog 日志，我尽量下周写一篇《研发应该掌握的binlog知识》，这边我就介绍一下作用
记录所有数据库表结构变更（例如CREATE、ALTER TABLE…）以及表数据修改（INSERT、UPDATE、DELETE…）的二进制日志。binlog不会记录SELECT和SHOW这类操作，因为这类操作对据本身并没有修改。
还记得我们在 双写部署法(一) 里介绍的，往消息队列里发的消息，都是写操作的消息。而 binlog 日志记录的也是写操作。所以订阅该日志，也能满足我们的需求。
于是步骤如下
(1)打开binlog日志，系统正常上线就好
(2)还是写一个迁移程序，迁移历史数据。步骤和上面类似，不啰嗦了。
步骤(1)~步骤(2)流程图如下
(3)写一个订阅程序，订阅binlog(mysql中有 canal 。至于oracle中，大家就随缘自己写吧)。然后将订阅到到数据通过中间件，写入新库。
(4)检验一致性，没问题就切库。
步骤(3)~步骤(4)流程图如下
怎么验数据一致性
这里大概介绍一下吧，这篇的篇幅太长了，大家心里有底就行。
(1)先验数量是否一致，因为验数量比较快。
至于验具体的字段，有两种方法:
(2.1)有一种方法是，只验关键性的几个字段是否一致。
(2.2)还有一种是 ，一次取50条(不一定50条，具体自己定，我只是举例),然后像拼字符串一样，拼在一起。用md5进行加密，得到一串数值。新库一样如法炮制，也得到一串数值，比较两串数值是否一致。如果一致，继续比较下50条数据。如果发现不一致，用二分法确定不一致的数据在0-25条，还是26条-50条。以此类推，找出不一致的数据，进行记录即可。
合理利用自己每一分每一秒的时间来学习提升自己，不要再用"没有时间“来掩饰自己思想上的懒惰！趁年轻，使劲拼，给未来的自己一个交代！
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