为了给你们讲清楚数据库中间件有哪些，我也是拼了！

（给数据分析与开发加星标，提升数据技能）

来源：会点代码的大叔

如果是 IT 老鸟，对于中间件、数据库中间件这些名词一定都不陌生，但是如果是程序员新人，如果你向他解释：“中间件就是和业务无关的技术组件”；有些新人可能依然会比较懵，啥是组件？什么叫和业务无关？

那么就让我先举个形象点儿的例子。

01、中间件是什么

干 IT 太累了，我准备辞职开了个烧烤摊，卖羊肉串；

卖羊肉串首先就得有羊肉，于是我就联系了很多养殖场，我又是一个比较负责任的人，为了保证羊肉的质量，我就去考察了一家又一家养殖场，同时我也是个“小气”的人，所以我考察过程中，和对方谈判、比价，最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商，为我提供羊肉。

经营了一阵子，这个养殖场提供的羊肉质量没有以前好了，那么我就重新考察、谈判、比价，如此反复，我投入了大量的时间和精力。

于是我找到了一个信得过的代理公司，约定要羊肉的质量和数量，谈好价钱，以后我只找代理商拿货，具体代理商找的哪家养殖场我不去过问，甚至代理商可以送货上门。

在这个例子里面，卖烧烤就是业务，我的烧烤摊是业务端，养殖场是底层，而这个信得过的代理公司，就是中间件。

数据库中间件：数据库就是底层，我们写的程序就是业务端，数据库中间件就是（和业务无关）的可以实现数据库一些功能的组件。

02、分库分表

当项目的数据量不断增大，单台数据库已经不足以支撑我们的业务量时，通常我们都会采用分库分表的策略。

如果分库分表自己在代码中实现的话，需要管理对个数据源，执行一次查询，需要定位到数据保存在哪个数据源上；当执行插入操作时，又需要确认需要将数据保存在哪个数据源中；

分库分表不仅有 SQL 解析和路由的问题，同时还会有 SQL 改写、并行执行、结果集合并等问题；所以项目经常会使用分库分表的组件，来屏蔽这些复杂的功能。

这类数据库中间件的实现方案基本上有两种：

1、Proxy 代理模式

在应用程序和数据库中间，单独部署一个代理层，所有的连接和数据库操作都发给这个代理层，由代理层去做底层的实现。

这样做对开发人员来说，是完全不需要知道下面做了什么的，甚至不需要做任何的代码改造，就可以完成接入；当然 Proxy 代理模式对代理层的高可用提出了很高的挑战，实现起来也很复杂。

常见的框架有：MyCat（支持 MySQL, Oracle, DB2, PostgreSQL, SQL Server等主流数据库）、Cobar（阿里，已停止维护）、MySQL-Proxy、Atlas（360）、sharing-sphere（当当）等等。

2、Client 客户端模式

这种方式需要对现有程序进行改造，项目代码中需要加入分库分表功能的框架，同时也需要对代码中的配置或 SQL 做相应的修改。

Client 的模式，不需要有代理层，也就不需要考虑代理层高可用的问题（去中心化），实现起来也相对简单；当然缺点也很明显，代码的侵入性比较强，并且需要考虑版本升级的问题。

常见的框架有：TDDL（阿里，新名字DRDS）、zebra（美团）、sharding-jdbc（当当，这个做的也不错）等等。

03、数据增量订阅与消费

这个是基于对数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费；最有名的是阿里的 Canal。

Canal 通过监听 Mysql 的 binlog 日志来获取数据，binlog 设置为 row 模式，能够获取到每一条新增、删除、修改的日志，同时还能获取到修改前后的数据。

通常我们可以利用这个中间件，实时感知到 Mysql 中的数据变化，将其数据更新到 NoSQL 数据中，比如 MongoDB、ES 等等；通常项目组加入这些非关系数据库，可以减轻数据库查询压力、在分库分表的架构中，还能起到全局查询的作用。

除此之外，还有数据库同步中间件，比如阿里的Otter，基于数据库增量日志解析，准实时同步数据，支持两个库都可以写入，写入的数据同步到另外的库；数据库迁移中间件，实现不同数据库之间的数据迁移，比如阿里的yugong，实现了 Oracle 到 Mysql 的数据迁移。

总之，项目根据需要，可以引入解决问题的中间件或框架，但同时也要注意，引入这些中间件或框架可能会带来新的问题，一定要有相应的评估和解决方案。

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