微服务拆分治理最佳实践 _微服务

背景
部门中维护了一个老系统，功能都耦合在一个单体应用中(300+接口)，表也放在同一个库中(200+表)，导致系统存在很多风险和缺陷。经常出现问题：如数据库的单点、性能问题，应用的扩展受限，复杂性高等问题。
从下图可见。各业务相互耦合无明确边界，调用关系错综复杂。

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随着业务快速发展，各种问题越来越明显，急需对系统进行微服务改造优化。经过思考，整体改造将分为三个阶段进行：

数据库拆分：数据库按照业务垂直拆分。
应用拆分：应用按照业务垂直拆分。
数据访问权限收口：数据权限按照各自业务领域，归属到各自的应用，应用与数据库一对一，禁止交叉访问。

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数据库拆分
单体数据库的痛点：未进行业务隔离，一个慢sql易导致系统整体出现问题；读写压力大，性能下降；
数据库改造

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根据业务划分，我们计划将数据库拆分为9个业务库。数据同步方式采用主从复制的方式，我们提前整理好表和新数据库的对应关系交给运维同学，运维同学通过binlog过滤将对应的表和数据同步到对应的新数据库中，每个新数据库中只包含自己业务的表。
代码改造方案
如果一个接口中操作了多张表，之前这些表属于同一个库，数据库拆分后可能会分属于不同的库。所以需要针对代码进行相应的改造。
目前存在问题的位置：

数据源选择：系统之前是支持多数据源切换的，在service上添加注解来选择数据源。数据库拆分后出现的情况是同一个service中操作的多个mApper从属于不同的库。
事务：事务注解目前是存在于service上的，并且事务会缓存数据库链接，一个事务内不支持同时操作多个数据库。

改造点梳理：

同时写入多个库，且是同一事务的接口6个：需改造数据源，需改造事务，需要关注分布式事务；
同时写入多个库，且不是同一事务的接口50+：需改造数据源，需改造事务，无需关注分布式事务；
同时读取多个库或读取一个库写入另一个库的接口200+：需改造数据源，但无需关注事务；
涉及多个库的表的联合查询8个：需进行代码逻辑改造

梳理方式：
采用部门中的切面工具，抓取入口和表的调用关系（可识别表的读/写操作），找到一个接口中操作了多个表，并且多个表分属于不同业务库的情况；
分布式事务：
进行应用拆分和数据访问权限收口之后，是不存在分布式事务的问题的，因为操作第二个库会调用对应系统的RPC接口进行操作。所以本次不会正式支持分布式事务，而是采用代码逻辑保证一致性的方式来解决；
方案一