mysql水平分表双写

### 实现MySQL水平分表的双写操作

在分布式数据库环境中，实现水平分表后的双写操作是一项复杂的工作。这不仅涉及到数据的一致性和完整性，还关系到系统的高可用性和性能优化。

#### 使用中间件支持双写机制

对于MySQL而言，在不借助任何额外工具的情况下直接实施复杂的双写逻辑是非常困难的。因此，通常会采用专门设计用于处理这类场景的应用程序层解决方案或数据库代理服务来辅助完成此功能。例如，可以利用Mycat这样的开源项目作为中介层[^2]。

#### 配置方案概述

当考虑基于Mycat实现水平分表下的双写时：

- **定义Schema**: 在`schema.xml`文件里声明目标表格结构以及它们之间的映射关系；

  <!-- schema.xml -->
  <table name="order" primaryKey="id">
      <childTable name="order_item"/>
  </table>

- **设置规则**: 利用`rule.xml`设定具体的路由策略，比如根据订单号取模决定具体存放在哪个子表内；

  <!-- rule.xml -->
  <function name="mod-long">
    <property name="count">8</property> <!-- 假设有八个分片 -->
  </function>

  <tableRule name="auto-sharding-by-mod">
    <rule>
        <columns>order_id</columns>
        <algorithm>mod-long(order_id)</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>

- **调整Server参数**: 修改`server.xml`确保客户端连接能够正确指向对应的节点并启用必要的特性选项；

  <!-- server.xml -->
  <user name="root">
    ...
    <privileges checkSQLschema="false" rootPrivileges="true"/>
  </user>

以上配置使得应用程序可以通过统一接口访问被分割成多个部分的实际存储位置上的相同名称但不同编号后缀的数据表（如 `orders_0`, `orders_1`...），而无需关心底层细节。

#### 编程层面的操作建议

为了保证跨两个及以上副本间同步更新的成功率，推荐采取以下措施：

- 尽量减少事务持续时间，即尽快提交更改以释放锁资源。
- 对于涉及多条记录修改的情况，尽可能批量执行而不是逐行处理。
- 如果可能的话，优先选择异步复制而非阻塞式的同步方式，因为前者可以在一定程度上缓解网络延迟带来的影响。
- 应用端需具备重试机制应对临时性的失败状况。

import pymysql

def execute_with_retry(connection, sql_query):
    max_attempts = 3
    attempt_count = 0
    
    while True:
        try:
            with connection.cursor() as cursor:
                cursor.execute(sql_query)
                connection.commit()
                
            break
            
        except Exception as e:
            if isinstance(e, (pymysql.MySQLError)) and attempt_count < max_attempts - 1:
                time.sleep(1 << attempt_count) # Exponential backoff strategy.
                attempt_count += 1
                
            else:
                raise