SaaS漫谈
SaaS模式是什么？
传统的软件模式是在开发出软件产品后，需要去客户现场进行实施，通常部署在局域网，这样开发、部署及维护的成本都是比较高的。
现在随着云服务技术的蓬勃发展，就出现了SaaS模式。所谓SaaS模式即是把产品部署在云服务器上，从前的客户变成了“租户”，我们按照功能和租用时间对租户进行收费。这样的好处是，用户可以按自己的需求来购买功能和时间，同时自己不需要维护服务器，而我们作为SaaS提供商也免去了跑到客户现场实施的麻烦，运维的风险则主要由IaaS提供商来承担。
SaaS多租户数据库方案
目前主流的SaaS多租户数据库方案有以下三种：
完全隔离：独立数据库，它的好处就是隔离度很高，但是占用成本也相当高，而且资源共享度低。
共享+隔离：可以共享数据库，但是有独立的Schema。这样它的各项指标相对来说都是比较平均的。
完全共享：共享数据库和数据表。我个人不太推荐这种方式，因为虽然它的共享度很高，但是几乎没有隔离度，而且开发上的复杂度会随着业务发展越来越高。
什么是Schema？
数据库中的Schema是数据库对象的集合。比如在Oracle中，一个用户一般对应一个Schema。
对MySQL来说，Schema并不是Database的下级，而是等同于Database。比如执行create schema test，和createdatabase test是一样的。
Oracle与MySQL的数据库层级对应关系如下：
独立Schema模式的优点和问题
独立Schema模式的优点：
高独立性： 每个租户都拥有自己的库，与其他租户是隔离的；
高可扩展性： 可以方便的进行横向扩展和数据迁移；
业务开发简单： 开发时只需要考虑单租户的业务逻辑即可，通过切换Schema来达到多租户的效果，联查的表更少；
定制化服务： 用户可以定制个性化服务，不影响其他租户；
独立Schema模式存在的问题：
1、数据库越来越多怎么办？如果有10万个租户，就有10万个库，单个服务器肯定无法承受。
2、如此多的数据库，如何进行表的更新与维护？
3、租户的数据都隔离开了，进行整体数据分析的时候怎么办？
分布式多租户数据库集群
为了解决第一个问题，我们采用了分布式多租户数据库集群。假设有10万租户，它们可以分布在不同的服务器上，而且每台服务器上的数量都不是固定的，可以根据业务量进行分布，必要时还可以进行租户迁移。
当租户分布开以后，可使用如下方式来定位租户：
数据微服务
第二和第三个问题，可以使用数据微服务来解决：
数据微服务可以专门用来处理新增Schema，更新数据结构、批量执行SQL以及统计分析等操作。
至于统计分析的时效性，租户通常只关注自身业务的统计分析，因此我们在面向租户时可以只对单个业务库进行实时统计分析，数据量一般不大。而我们后台对全局数据的统计分析通常时效性要求不高，就可以使用异步或定时任务处理，此时建议使用多个数据微服务来分区处理数据再汇总。当总体数据量大到一定程度，还可以引入Hadoop等大数据处理框架。
架构设计
微服务的拆分原则
微服务大体上有两种情况的拆分。第一种是根据业务功能进行拆分，微服务本身应该是高内聚的，微服务之间低耦合，微服务业务应该是单一的。
另一种情况就是从架构设计来拆分，是从基础组件、性能均衡和资源分配这三个角度考虑的。
业务架构设计
通常情况下，我们都可以拆分出许多通用业务微服务和基础架构微服务，现在假设我们有这样的通用业务服务池和基础架构服务池。首先我们可能有很多不同的系统，它们一些通用的业务就放在通用业务池里，但是它们本身也会有一些独立的特殊业务。那么我们既可以直接调用通用业务服务池里的API，也可以在处理特殊业务时调用其他业务微服务的API，而这些业务微服务也同样可以调用通用业务池里的微服务。
产品不是由服务组成的，而是由API组成的。服务就是服务，我们不一定要让它必须属于哪个产品，而是要把不同服务的API组合成一个产品。
下面是一个使用Spring Cloud的服务拓扑举例：
实战经验分享
配置集中化管理
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