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今年一直在和团队做微服务的架构改造（相关的一些详情，有兴趣的朋友，可以参见之前的这篇分享）。但是做过改造的朋友都知道 从“All-In-One” 到 “Micro-Service” 都需要迈过的一个坎，那就是垂直分库,  根据不同的子服务，将数据库拆分为不同的子服务库。

那么问题就来了，在开始做微服务改造前，我发现在摇旺的老系统中，有很多后台报表或者前端详情页所需的数据是通过SQL Join来完成的。但是，我们微服务改造后，每个服务背后的数据库已经在分布不同的实例中了，所以我们已经不能继续简单在SQL中使用join了，那么解决“跨库Join”就摆上了议事日程。

通过讨论和调研，垂直分库后，对于“跨库查询”的解决，可以采用以下几个思路：

1. 依赖字段较少：字段冗余

A库中的Tab1表需要关联B库中的Tab2表中的字段F, 我们就将字段F冗余到表Tab1中，那么查询时候，Tab1和Tab2就不需要做Join，单独查A库中的Tab1表就可以解决问题。

这是一个野路子，因为这是违反正常的范式设计的，但在依赖字段较少的情况下还是可以解决问题的，达到空间来换取时间的目的。不过这个方法最大的短板在于2点： 1. 依赖字段不能太多，2. 数据一致性问题。Tab2中的F字段一但改变，必须要同步到Tab1中，否则就会引起脏数据的问题。所以，需要在业务代码建立必要的同步机制，如果出错，还需要考虑引入人工补偿。

2. 依赖字段较多：表同步

    在很多场景下，我们字段的依赖是很多的，乃至查询的时候可能需要跨多张表，这个时候方法1就无法直接用了，我们就需要进行表级别的数据同步，可以采用ETL工具来做到跨库的表同步。不过需要注意的是，数据同步不建议实时性过高，否则数据库的性能会受到比较大的影响。所以对于实时性不高的查询要求，表同步还是比较奏效的。

3.  静态字段依赖：数据字典表

对于不同库中的静态字段，可以建立一张数据字典表，可以将这类表在其他每个数据库中均保存一份，从而避免跨库join查询。如果静态数据表中的某些字段数据需要修改，可以采用一套脚本统一更新。

4. 服务层代码进行数据组装

通过各种服务查询到一个数据集，通过代码进行二次组装，然后生成我们需要返回给前端的对象。在实践过程中，对于处理过的查询集，我们可以将它们缓存在我们的分布式缓存中，减少服务间的RPC调用次数和数据库的查询压力。同时，注意设置好过期时间，把控好数据一致性和有效性。

以上就是4种应对跨库Join的思路，实战中，一定是将这4类方案进行组合使用的，同时，需要注意的是，相比这些解决思路，更重要的是表结构的合理设计。否则要彻底解决跨库是很困难的。

分布式事务的处理方式

        除此之外，分库后，还有一个难题，就是分布式事务的处理。具体的事例，可以参见我之前的这两篇文章1和 文章2。里面会提到在微服务下，服务间事务回滚的几个思路，希望对大家有用。

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