1 顾客系统背景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。
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。
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。
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使用 Java 语言重构 PHP 业务代码；
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使用 ShardingSphere+MySQL 替换 SQL Server；
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在线完成 3.5 亿用户数据完整迁移；
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通过数据双写方案完成无缝上线。
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。
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不易维护：多平台注册和登录逻辑较为分散，业务维护复杂；
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性能受限：PHP+SQL Server 集中式技术架构，吞吐量不足；
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可用性&安全性差：
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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；
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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）。
- 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。
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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；
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中间件：使用成熟的开源数据库中间件 ShardingSphere 实现分库分表；
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数据库：使用多套 MySQL 集群代替 SQL Server 数据库。
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。
- 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。
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。
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。
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。
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性能提升，响应速度提升 20% 以上；
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可用性增强，ShardingSphere+MySQL 的方案实现 RTO<30s；
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易于维护，业务逻辑以及数据库的可维护性明显提升；
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无缝迁移，6 个月内在线完成各模块割接，窗口时间为零。
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
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