引言
数据库中间件承担应用与数据库之间的粘合与润滑，数据库中间件设计的合理应用跑起来就丝滑，否则会拉胯。本文就常见数据库组件相关的功能设计点做个归纳整理:
- 分库分表
- 数据复制
- 数据同步平台
- 全局唯一主键
- 运维自动化可视化
一、分库分表
分库分表组件主要为分担数据库压力，通过多库多表承接请求。尽管拥有众多的分库分表组件，Apache ShardingSphere作为Apache的顶级项目依旧是主流。无论直接使用还是基于其二次开发或者自研，均值得研究。
1.ShardingSphere-JDBC
客户端直连数据库，分布式无中心化，主要针对java语言，数据库连接消耗多。
2.ShardingSphere-Proxy
客户端先连接到Proxy代理，通过代理连接数据库，能够跨语言，消耗数据库的连接数少(仅代理直接连接数据库),但是中心化风险点也主要在此。
3.ShardingSphere-Sidecar
网格化代理还在规划中，从当前蚂蚁对外提供的service mesh商业方案中，还没DB的mesh，下沉能力的同时，也带来了数据面和控制面板的复杂性。
https://github.com/apache/shardingsphere.git
备注：当前还是客户端直连数据库为主流，中心化的Proxy依然有公司采纳然占比依旧很少，至于Sidecar模式的大规模使用还在未来。
二、数据复制
1.单向搬运
将Mysql数据同步到消息队列或者其他数据存储源，常用开源组件为canal。
https://github.com/alibaba/canal
2.双/单向同步
在异地多活场景中数据库的双向同步、跨机房灾备的单向同步等场景，常用组件otter。
https://github.com/alibaba/otter
其他类似组件：dataLink、databus
https://github.com/ucarGroup/DataLink
https://github.com/linkedin/databus
备注：在单/双向同步场景中通常伴随着DDL的同步。
三、数据同步平台
当随着数据同步的场景越来越多，为每个不同的数据源写一个同步插件变得复杂和不好维护，此时可以考虑搭建一个数据同步平台。
- 通过ReaderPugin和WriterPlugin插件化
- 插件化对接入的数据源和目标数据源只需要编写插件即可
- 数据转换为提高吞吐性能可以引入Flink批处理框架
备注：数据同步平台社区也有开源DataX可供参考。
https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/introduction.md
Flink-CDC
https://github.com/ververica/flink-cdc-connectors
四、全局唯一主键
在分布式数据库中最好使用分布式全局唯一ID作为数据记录的唯一标识，原因也很简单，主要是避免主键冲突。
- 跨库数据迁移避免主键冲突
- 双活数据库双向同步时避免主键冲突
- 唯一键设计合理对排序和识别均有良好的辅助作用
生成全局唯一ID的方案有很多，常见的有：
- UUID
- 数据库发放不同的ID区段
- 雪花算法(snowflake)生成唯一标识
雪花算法： 由Twitter创建生成全局唯一ID算法，一个Snowflake ID组成共64位构成如下，如果不需要这么多位可以改造缩短一些长度。
Twitter Scala 版本：
https://github.com/twitter-archive/snowflake/tree/scala_28https://github.com/twitter-archive/snowflake/releases/tag/snowflake-2010
雪花算法java版本参考:
https://github.com/beyondfengyu/SnowFlake/blob/master/SnowFlake.java
五、运维自动化可视化
将常用的一些与DB相关需要手动的创建的自动化、可视化。
- 数据库申请与创建
- DDL变更自动化
- SQL执行结果导出
- 同步任务申请自动化
- 任务运行监控可视化
