微服务系统和数据库设计方案
微服务架构和数据管理方案
微服务架构和数据管理方案引言随着互联网的发展和技术的进步，微服务架构成为了现代软件开发的一种趋势。
微服务架构的核心思想是将一个大型的应用程序拆分成多个独立的小服务，每个服务负责特定的业务功能。
这种架构方式能够提高应用程序的可扩展性、灵活性和可维护性。
然而，微服务架构也带来了数据管理方面的挑战，包括数据一致性、数据访问控制和数据安全等方面的问题。
数据管理方案为了解决微服务架构下的数据管理问题，以下是一些可以采用的方案：1. 数据库分离将每个微服务所需的数据存储在独立的数据库中。
这样可以避免数据库之间的耦合性，使得每个微服务可以独立地扩展和演化。
同时，采用不同类型的数据库（如关系型数据库、NoSQL数据库等）可以根据不同的业务需求选择最合适的数据存储方式。
2. 事件驱动架构采用事件驱动架构可以实现微服务之间的解耦。
当一个微服务的数据发生变化时，可以通过发送事件的方式通知其他依赖于该数据的微服务。
这样可以保证数据的一致性，并且能够更好地应对系统的扩展和故障恢复。
3. 使用消息队列引入消息队列可以实现微服务之间的异步通信。
当一个微服务需要访问其他微服务的数据时，可以将请求发送到消息队列，其他微服务在合适的时机处理请求并将结果返回。
这种方式可以降低微服务之间的耦合度和响应时间。
4. 数据访问控制对于微服务架构中的数据访问控制，可以采用以下策略：- 通过API网关对外部请求进行过滤和授权，确保只有经过认证和授权的请求才能访问相应的微服务。
- 使用令牌和密钥进行身份验证和授权，限制特定用户或角色对特定数据的访问权限。
- 实现细粒度的访问控制策略，根据用户的角色、部门或权限将数据进行分组和限制访问。
5. 数据安全保障数据的安全性是微服务架构中一个重要的课题。
以下是一些可以采用的数据安全策略：- 对敏感数据进行加密存储，确保数据在存储介质中的安全。
- 采用审计和日志记录机制，及时发现和追踪数据安全事件。
- 定期进行漏洞扫描和安全性评估，确保系统的安全性和稳定性。
微服务架构下的数据库架构设计
微服务架构下的数据库架构设计随着互联网的快速发展和用户需求的不断变化，企业系统的架构设计不断地在升级和优化。
而微服务架构以其高性能、高可靠、高可扩展等优势受到了业界的广泛关注和应用。
而在微服务架构中，数据库架构设计显得尤为重要。
本文将从微服务架构的特点、微服务下的数据库设计、数据库连接池等方面，详细探讨微服务架构下的数据库架构设计。
一、微服务架构的特点微服务架构是一种分布式系统架构，该架构具有单一职责、自治性、轻量级和弹性伸缩等特点。
它将一个大型单体应用系统拆分成多个小型的服务应用，每个服务应用可以独立部署、独立运行和独立维护。
通过微服务架构的设计，可以实现业务解耦、模块化开发和快速创新等目标。
然而，微服务架构也带来了一些挑战，其中之一就是数据库架构的设计。
二、微服务下的数据库设计在传统的单体应用中，通常采用单一的关系型数据库来存储数据。
但在微服务架构中，将一个大型单体应用系统拆分成多个小型的服务应用，每个服务应用都有自己的数据存储需求。
这种情况下，如何进行微服务下的数据库设计呢？1. 数据库种类的选择在微服务架构中，数据库种类的选择非常重要。
根据业务需要，应选择合适的数据库种类，而且每个微服务可能需要不同类型的数据库。
比如，对于高并发的服务应用，可以选择采用非关系型数据库（NoSQL）来存储数据，如MongoDB、Redis等。
对于一些需要强一致性的服务应用，可以采用关系型数据库来存储数据，如MySQL、PostgreSQL等。
通过选择不同的数据库类型，可以更好地满足业务需求。
2. 数据库的拆分在微服务架构中，每个服务应用需要独立的数据库，而且这些数据库之间可能存在依赖关系。
因此，就需要对数据库进行拆分。
首先，需要将相同业务或相同功能的数据库存储在同一个数据库实例中，这样方便数据的维护和管理。
其次，需要将不同的数据库实例进行隔离，这样可以避免微服务之间的数据冲突。
3. 数据库访问层的设计微服务的设计原则是自治性，每个微服务都应该独立完成自己的业务逻辑。
微服务系统和数据库设计方案
微服务系统和数据库设计方案随着互联网的不断发展和应用的日益普及，传统的单体应用架构已经很难满足需求的快速变化和高并发的要求。
微服务架构作为一种新的应用架构模式，逐渐受到了越来越多的关注和应用。
以下是一个微服务系统和数据库设计方案的详细分析。
1.微服务系统设计方案在设计微服务系统时，需要考虑以下几个方面：1.1服务拆分：根据业务逻辑将应用拆分成多个小服务，每个服务都包含一个或多个特定的业务功能。
1.2 服务通信：由于各个微服务是自治的，所以它们之间需要通过一定的通信机制进行协作。
可以使用RESTful、消息队列等方式进行服务之间的通信。
1.3 服务注册与发现：为了方便管理和访问各个微服务，可以使用服务注册与发现的机制，例如使用Eureka、Consul等工具。
1.4服务容错：针对服务的故障和异常，需要设计容错机制来保证系统的可用性和稳定性。
可以使用断路器、限流、降级等手段。
1.5数据一致性：由于微服务的分布式特性，会面临数据一致性的挑战。
需要设计一套合理的数据同步和一致性保证机制。
在微服务系统的数据库设计时，需要考虑以下几个方面：2.1数据库类型选择：根据业务需求和数据模型的复杂度，选择适合的数据库类型，例如关系型数据库、NoSQL数据库等。
2.2数据库拆分：由于微服务架构的分布式特性，数据库也需要进行拆分，可以根据业务功能、数据关系等进行拆分，以避免单一数据库的性能瓶颈。
2.3数据库复制和同步：为了提高系统的可用性和容错性，可以使用数据库复制和同步机制，例如主从复制、多主复制等。
2.4 数据库缓存：可以使用缓存技术，例如Redis、Memcached等，来提高数据库的读取性能和并发处理能力。
2.5数据库备份和恢复：为了保证数据的安全性，需要定期对数据库进行备份，并设计相应的恢复机制。
综上所述，微服务系统和数据库设计方案需要考虑各个微服务的拆分与通信、服务注册与发现、容错和数据一致性等方面。
数据库设计需要考虑数据库类型选择、拆分、复制与同步、缓存和备份恢复等方面。
微服务系统和数据存储方案
微服务系统和数据存储方案
随着业务数据的逐渐增多，传统的单体应用已经不能满足复杂业务的需求，因此微服务架构成为了一种越来越流行的解决方案。
本文介绍了微服务系统以及在该架构下的数据存储方案。
微服务系统
微服务系统是指将一个大型系统拆分成多个小型的服务，每个服务都具有独立的代码库和数据存储。
不同服务之间通过API进行通信，可以独立部署、横向扩展、保证系统的高可用性。
其中，服务的设计应当遵循单一职责原则，确保每个服务只负责一项具体的业务需求。
同时，需要支持服务发现、负载均衡、熔断降级等机制，确保服务的稳定性和可靠性。
数据存储方案
在微服务系统中，每个服务都有自己的数据存储，因此需要选
择合适的数据存储方案。
一般而言，数据存储方案应当满足以下要求：
- 支持水平扩展，可以随着业务需求增长而扩容。
- 支持数据的高可用性和一致性，可以确保数据的安全和可靠性。
- 支持数据的快速查询和分析，可以提高系统的性能和响应速度。
常见的数据存储方案包括关系型数据库（如MySQL、Oracle 等）、NoSQL数据库（如MongoDB、Redis等）以及分布式文件
系统（如HDFS、Swift等）。
选择数据存储方案时，需要根据业务需求、数据量大小、查询
和分析的场景等多方面考虑。
同时，需要注意数据的安全性和隐私
保护，合理设置访问权限，确保数据不会被不明来源访问和篡改。
总之，微服务架构下的数据存储方案需要满足业务需求的同时，以性能和安全为前提，确保系统的高可用性和可靠性。
数据库在微服务架构中的设计与部署
数据库在微服务架构中的设计与部署近年来，微服务架构已经成为了许多企业和开发团队的首选架构方式。
它能够将复杂的应用系统分解为多个独立的服务，每个服务负责特定的业务功能。
而数据库作为数据存储和管理的核心组件，在微服务架构中的设计和部署也有着一些独特的考虑因素。
本文将重点探讨数据库在微服务架构中的设计与部署策略，并介绍一些相关的最佳实践。
1. 数据库类型选择在微服务架构中，由于每个服务负责特定的业务功能，因此往往需要根据不同的服务需求选择合适的数据库类型。
常见的数据库类型包括关系型数据库（如MySQL、PostgreSQL等）和NoSQL数据库（如MongoDB、Redis等）。
关系型数据库适合需要复杂的数据模型和事务支持的服务，而NoSQL数据库则适合需要高性能、高扩展性和灵活的数据模型的服务。
2. 数据库拆分和隔离在微服务架构中，由于每个服务独立于其他服务运行，因此需要将数据库进行拆分和隔离，以便每个服务都能够拥有自己独立的数据库。
拆分和隔离数据库可以提高系统的可伸缩性和可维护性，避免多个服务之间出现耦合和冲突的情况。
可以使用数据库分片、分表、命名空间等技术来实现数据库的拆分和隔离。
3. 数据库访问的封装和抽象为了保证微服务架构中多个服务之间能够独立地访问各自的数据库，并减少对底层数据库的直接依赖，可以使用数据库访问的封装和抽象层。
这样可以在不影响其他服务的情况下更换底层数据库技术。
常见的封装和抽象层包括数据访问对象（DAO）、对象关系映射（ORM）等。
此外，还可以使用服务网格（Service Mesh）来进行数据库访问的控制和管理。
4. 数据库同步和一致性在微服务架构中，可能存在多个服务同时操作同一个或多个数据库的情况。
为了保证数据的一致性，需要考虑数据库的同步和一致性机制。
可以使用分布式事务、事件驱动等方式来实现数据库的同步和一致性。
此外，还可以使用数据复制和备份技术来保证数据库的可用性和容错性。
微服务的数据库设计
微服务的数据库设计单独的数据库：微服务设计的一个关键是数据库设计，基本原则是每个服务都有自己单独的数据库，而且只有微服务本身可以访问这个数据库。
它是基于下面三个原因。
•优化服务接口：微服务之间的接口越小越好，最好只有服务调用接口（RPC或消息），没有其他接口。
如果微服务不能独享自己的数据库，那么数据库也变成了接口的一部分，这大大拓展了接口范围。
•错误诊断：生产环境中的错误大部分都是和数据库有关的，要么是数据出了问题，要么是数据库的使用方式出了问题。
当你不能完全控制数据库的访问时，会有各种各样的错误发生。
它可能是别的程序直接连到你的数据库或者是其他部门直接用客户端访问数据库的数据，而这些都是在程序中查不到的，增加了错误排查难度。
如果是程序中的问题，只要修改了代码，那么这个错误就不会再有。
而上面提到的错误，你永远都没法预测它们什么时候还会再次发生。
•性能调优：性能调优也是一样，你需要对数据库有全权控制才能保证它的性能。
如果其他部门一定要访问数据库，而且只是查询的话，那么可以另外创建一份只读数据库，让他们在另一个库中查询，这样才不会影响到你的库。
理想的设计是你的数据库只有你的服务能访问，你也只调用自己数据库中的数据，所有对别的微服务的访问都通过服务调用来实现（请参阅“微服务之间调用的最佳设计“）。
当然，在实际应用中，单纯的服务调用可能不能满足性能或其他要求，不同的微服务都多少需要共享一些数据。
共享数据：微服务之间的数据共享可以有下四种方式。
静态表：有一些静态的数据库表，例如国家，可能会被很多程序用到，而且程序内部需要对国家这个表做连接（join）生成最终用户展示数据，这样用微服务调用的方式就效率不高，影响性能。
一个办法是在每个微服务中配置一个这样的表，它是只读的，这样就可以做数据库连接了。
当然你需要保证数据同步。
这个方案在多数情况下都是可以接受的，因为以下两点：1.静态的数据库表结构基本不变：因为一旦表结构变了，你不但要更改所有微服务的数据库表，还要修改所有微服务的程序。
微服务方案
一、背景随着互联网技术的飞速发展，企业对软件系统的需求日益多样化、复杂化。
传统的单体应用已经无法满足快速迭代、灵活扩展的需求。
微服务架构应运而生，它将大型应用拆分成多个独立的服务，使得系统更加模块化、可扩展。
本文将针对企业级应用，提出一套基于微服务的解决方案。
二、微服务架构概述微服务架构是一种将大型应用拆分成多个独立服务的方法，每个服务负责一个特定的业务功能。
以下是微服务架构的核心特点：1. 独立部署：每个服务可以独立部署，无需重启其他服务。
2. 松耦合：服务之间通过轻量级通信机制（如RESTful API）进行交互，降低服务间的依赖。
3. 持续交付：支持快速迭代和持续集成，提高开发效率。
4. 扩展性：服务可以根据需求独立扩展，提高系统整体性能。
5. 横向扩展：通过增加服务实例来提高系统负载能力。
6. 灵活性：服务可以独立升级、替换，不影响其他服务。
三、微服务方案设计1. 服务拆分根据业务需求，将大型应用拆分成多个独立的服务。
以下是一些建议：（1）按照业务功能拆分：将具有相似业务逻辑的功能模块拆分成独立的服务。
（2）按照数据一致性拆分：将具有强数据一致性的模块拆分成独立的服务。
（3）按照团队职责拆分：将具有相似技术栈或职责的模块拆分成独立的服务。
2. 服务治理为了确保微服务架构的稳定运行，需要实现服务治理。
以下是一些建议：（1）服务注册与发现：实现服务注册与发现机制，方便服务之间的通信。
（2）服务路由：根据请求路径和服务提供方的负载情况，动态路由请求。
（3）负载均衡：实现负载均衡策略，提高系统整体性能。
（4）服务熔断与降级：实现服务熔断和降级机制，防止系统雪崩效应。
3. 数据存储根据业务需求，选择合适的数据库类型。
以下是一些建议：（1）关系型数据库：适用于数据一致性要求较高的场景。
（2）NoSQL数据库：适用于数据结构复杂、读写速度要求较高的场景。
4. 通信机制微服务之间的通信机制应遵循以下原则：（1）轻量级：选择轻量级的通信协议，如HTTP/RESTful API。
微服务部署方案
微服务部署方案摘要本文档介绍了微服务部署的方案，旨在帮助读者了解微服务架构的概念、优势和部署过程。
通过本文，读者将了解到如何设计和部署微服务架构，以及解决可能遇到的挑战。
引言微服务架构是一种以小型、自治的服务为基础，构建复杂应用程序的方法。
它将传统的单块应用程序拆分为一组更小、更独立的服务单元，每个服务单元负责特定的业务功能。
这种架构风格能够提高应用的可伸缩性、可维护性和可扩展性。
为了成功部署微服务架构，需要仔细考虑以下几个方面：•微服务的设计和建模•微服务的部署环境和基础设施•微服务的通信和数据管理•微服务的监控和调试•微服务的容错机制微服务设计和建模在进行微服务部署之前，首先需要对系统进行设计和建模。
这包括确定微服务的边界和功能，以及定义各个微服务之间的通信方式和接口规范。
为了确保每个微服务的职责清晰，可以采用单一职责原则和领域驱动设计的方法。
这样可以有效地将业务逻辑划分为独立的微服务单元，并保持每个微服务的内聚性。
此外，还应该考虑到微服务之间的依赖关系和解耦。
通过定义清晰的接口和使用消息队列等解耦技术，可以减少微服务之间的紧耦合，提高系统的可维护性和可扩展性。
微服务的部署环境和基础设施在部署微服务之前，需要准备适当的部署环境和基础设施。
这包括选择合适的云服务提供商、配置服务器和网络环境等。
对于微服务的部署，可以采用容器化的方式，如使用Docker容器。
通过将每个微服务封装为一个独立的容器，可以更方便地进行部署和管理。
此外，还需要考虑容器编排工具，如Kubernetes或Docker Compose，用于管理多个容器的部署和扩展。
微服务的通信和数据管理微服务之间的通信是微服务架构的关键部分。
通常情况下，微服务之间可以使用REST API或消息队列进行通信。
对于REST API，可以使用Spring Boot等开发框架来实现。
通过定义好的API接口和数据传输对象，微服务之间可以方便地进行数据交换和通信。
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微服务系统和数据库设计方案1.微服务本质微服务架构从本质上说其实就是分布式架构，与其说是一种新架构，不如说是一种微服务架构风格。
简单来说，微服务架构风格是要开发一种由多个小服务组成的应用。
每个服务运行于独立的进程，并且采用轻量级交互。
多数情况下是一个HTTP的资源API。
这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部署。
这种风格使最小化集中管理，从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术。
对于微服务架构系统，由于其服务粒度小，模块化清晰，因此首先要做的是对系统整体进行功能、服务规划，优先考虑如何在交付过程中，从工程实践出发，组织好代码结构、配置、测试、部署、运维、监控的整个过程，从而有效体现微服务的独立性与可部署性。
本文将从微服务系统的设计阶段、开发阶段、测试阶段、部署阶段进行综合阐述。
理解微服务架构和理念是核心。
2.系统环境3.微服务架构的挑战➢可靠性：由于采用远程调用的方式，任何一个节点、网络出现问题，都将使得服务调用失败，随着微服务数量的增多，潜在故障点也将增多。
也就是没有充分的保障机制，则单点故障会大量增加。
➢运维要求高：系统监控、高可用性、自动化技术➢分布式复杂性：网络延迟、系统容错、分布式事务➢部署依赖性强：服务依赖、多版本问题➢性能（服务间通讯成本高）：无状态性、进程间调用、跨网络调用➢数据一致性：分布式事务管理需要跨越多个节点来保证数据的瞬时一致性，因此比起传统的单体架构的事务，成本要高得多。
另外，在分布式系统中，通常会考虑通过数据的最终一致性来解决数据瞬时一致带来的系统不可用。
➢重复开发：微服务理念崇尚每个微服务作为一个产品看待，有自己的团队开发，甚至可以有自己完全不同的技术、框架，那么与其他微服务团队的技术共享就产生了矛盾，重复开发的工作即产生了。
4.架构设计4.1.思维设计微服务架构设计的根本目的是实现价值交付，微服务架构只有遵循DevOps理念方可进行的更顺畅，思维方式的转变是最重要的。
实现微服务技术架构，现有产品需要进行技术上的改进以及相关配套服务的实现，采用分阶段实施、以及试点产品优先实施的策略，主要包括如下：一、技术上的改进：1、前后端分离，web前端通过Http/Https协议调用微服务的API网关，由API网关再经过路由服务调用相应的微服务2、不同微服务之间通过REST方式互相调用3、微服务之间通过消息中间件实现消息交互机制二、配套服务与功能实现：1、需要进行相应的自动化服务实现，包括自动化构建、自动化安装部署、自动化测试、自动化平台发布（Docker实现）2、管理服务，对于微服务架构，必须配套相应的监控与管理服务、日志管理服务等3、协作服务，运用DevOps思想提升开发、测试、运维的高效沟通与协作，实现开发与运维的一体化4.2.微服务架构设计架构图1架构图21、我们把整个系统根据业务拆分成若干个子系统或微服务。
2、每个子系统可以部署多个应用，多个应用之间使用负载均衡。
3、需要一个服务注册中心Eureka，所有的服务都在注册中心注册，负载均衡也是通过在注册中心注册的服务来使用一定策略来实现。
Eureka可部署多个，进行高可用保证。
4、所有的客户端都通过同一个网关地址访问后台的服务，通过路由配置ZUUL网关来判断一个URL请求由哪个服务处理。
请求转发到服务上的时候使用负载均衡Ribbon。
5、服务之间采用feign进行调用。
6、使用断路器hystrix，及时处理服务调用时的超时和错误，防止由于其中一个服务的问题而导致整体系统的瘫痪。
7、还需要一个监控功能，监控每个服务调用花费的时间等。
8、使用SpringCloud Config进行统一的配置管理，需要考虑与公司的配置管理平台如何配合使用。
9、Hystrix，监控和断路器。
我们只需要在服务接口上添加Hystrix标签，就可以实现对这个接口的监控和断路器功能。
10、Hystrix Dashboard，监控面板，他提供了一个界面，可以监控各个服务上的服务调用所消耗的时间等。
11、Turbine，监控聚合，使用Hystrix监控，我们需要打开每一个服务实例的监控信息来查看。
而Turbine可以帮助我们把所有的服务实例的监控信息聚合到一个地方统一查看。
这样就不需要挨个打开一个个的页面一个个查看。
架构的可靠性保证：在关键节点做主备、集群部署，防止单点故障。
待后续确认问题：1、Access Control：Zuul网关提供了相关控制功能，与我司CAS如何结合使用2、Config Server：Spring Cloud提供了远程配置中心，与我司的配置管理平台如何结合使用5.设计阶段5.1.总体设计1、功能规划：对产品功能进行拆分，拆分为若干个微服务；一个功能可以创建多个微服务并部署在多个服务器节点上，以便进行负载均衡。
2、设计原子服务层，梳理和抽取核心应用、公共应用，作为独立的服务下沉到核心和公共能力层，逐渐形成稳定的服务中心，使应用能更快速的响应多变的客户需求。
3、为每个服务设计API接口（REST方式）4、为不同的服务进行分类，不同类型的服务需要的资源不同，可以配置不同的资源，包括CPU、内存、存储等。
5.2.服务拆分原则1、粒度微小：根据业务功能划分服务粒度，总的原则是服务内部高内聚，服务之间低耦合。
2、责任单一：每个服务只做一件事，即单一职责原则。
3、隔离性原则：每个服务相互隔离，且不互相影响4、业务无关优先原则：基础服务，是一些基础组件，与具体的业务无关。
比如：短信服务、邮件服务。
这里的服务最容易划分出来做微服务，也是我们第一优先级分离出来的服务。
5.3.服务规划为实现负载均衡，允许相同的服务在多个节点注册相同的服务名，不同的端口。
如果没有前期的规划，不同的服务提供者可能会注册相同的服务名，导致消费者调用服务时产生调用混乱。
因此，需进行服务名的统一规划：1、规划期统一制定每个服务提供者的服务名或者模块标示。
2、服务名的命名规则:ModuleName_ServiceName，且所有字符小写，不同单词之间以下划线分隔。
如用户管理模块提供了获取用户信息的服务，则命名为：user_get_info。
3、新增服务名时，需要提出申请，审批通过后方可使用，为减少审批复杂度，可只审批ModuleName，即在模块内部可以自由增加服务名，不需要进行审批。
5.4.开发策略总体原则：不同的微服务需进行物理隔离。
1、SVN策略：SVN上创建独立的分支，不同微服务的代码提交不受相互影响；---由配置管理员统一控制。
问题：开发分支与集成分支，都将增加很多，维护工作量增加。
2、编译策略：代码编译时，各个微服务独立编译、打包，杜绝直接的依赖；3、工程构建：代码开发时，各微服务创建独立的工程，工程之间不能产生直接依赖4、持续集成：每个微服务独立执行持续集成。
5、版本集成：由统一的集成工具，实现自动化的版本集成，将所有微服务集成到统一的版本发布包中。
5.5.版本策略每个微服务可以独立制作版本，伴随着服务的增多，SVN分支增多，版本也将增多，版本管理的复杂度将成指数级增加。
在服务之间依赖较多时，每个服务的升级或降级都将影响其他服务的正常运行。
因此需执行如下策略：1、所有服务的版本制作交由专业的版本管理员执行。
2、采用自动化的版本制作策略，最大程度的减少人工操作。
3、每个服务的版本必须有详细的版本计划、版本说明，对于版本说明要制定模板，明确需要提交的内容、版本号、SVN标签等。
4、对项目经理的要求提升，需对整体的版本计划有严格的制定，尤其是版本之间的依赖关系要非常明确，版本升级、降级的风险评估需完全充分。
5、接口管理：严格执行接口管理制度，任何接口的变更必须进行审批、发公告等流程。
5.6.数据库挑战与策略每个微服务都有自己独立的数据库，那么后台管理的联合查询怎么处理？这应该是大家会普遍遇到的一个问题，有四种处理方案。
1）严格按照微服务的划分来做，微服务相互独立，各微服务数据库也独立，后台需要展示数据时，调用各微服务的接口来获取对应的数据，再进行数据处理后展示出来，这是标准的用法，也是最麻烦的用法。
2) 将业务高度相关的表放到一个库中，将业务关系不是很紧密的表严格按照微服务模式来拆分，这样既可以使用微服务，也避免了数据库分散导致后台系统统计功能难以实现，是一个折中的方案。
3）MySQL+MHA高可用架构、MySQL分布式Proxy水平扩展架构、MySQL缓存高并发读架构、MySQL小文件系统大字段存取架构、MySQL Inforbright/Greenplum统计分析架构。
4）数据库严格按照微服务的要求来切分，以满足业务高并发，实时或者准实时将各微服务数据库数据同步到NoSQL数据库中，在同步的过程中进行数据清洗，用来满足后台业务系统的使用，推荐使用MongoDB、HBase等。
第一种方案适合业务较为简单的小公司；第二种方案，适合在原有系统之上，慢慢演化为微服务架构的公司；第三种适合大型高并发的互联网公司；第四种适合超大型扩张能力强高并发公司。
建议，我们当前采用第二种方案。
5.7.负载均衡不再采用一般的增加负载均衡服务器的方式进行负载均衡，如F5、Nginx、LVS等，而是把负载均衡的功能以库的方式集成到服务消费方的进程内，这种方案称为软负载均衡（Soft Load Balancing）或者客户端负载均衡。
在Spring Cloud中配合Eureka的服务注册功能，Ribbon子项目则为REST客户端实现了负载均衡。
使用Ribbon进行负载均衡，其工作原理可以概括为下面四个步骤：1.Ribbon首先根据其所在Zone优先选择一个负载较少的Eureka Server;2.定期从Eureka Server更新并过滤服务实例列表;3.根据指定的负载均衡策略，从可用的服务器列表中选择一个服务实例的地址;4.然后通过RestClient进行服务调用。
Ribbon本身提供了下面几种负载均衡策略：•RoundRobinRule:轮询策略，Ribbon以轮询的方式选择服务器，这个是默认值。
所以示例中所启动的两个服务会被循环访问;•RandomRule:随机选择，也就是说Ribbon会随机从服务器列表中选择一个进行访问;•BestAvailableRule:最大可用策略，即先过滤出故障服务器后，选择一个当前并发请求数最小的;•WeightedResponseTimeRule:带有加权的轮询策略，对各个服务器响应时间进行加权处理，然后在采用轮询的方式来获取相应的服务器;•AvailabilityFilteringRule:可用过滤策略，先过滤出故障的或并发请求大于阈值一部分服务实例，然后再以线性轮询的方式从过滤后的实例清单中选出一个; •ZoneAvoidanceRule:区域感知策略，先使用主过滤条件（区域负载器，选择最优区域）对所有实例过滤并返回过滤后的实例清单，依次使用次过滤条件列表中的过滤条件对主过滤条件的结果进行过滤，判断最小过滤数（默认1）和最小过滤百分比（默认0），最后对满足条件的服务器则使用RoundRobinRule(轮询方式)选择一个服务器实例。