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数据库出海流程
【1】业务出海：1）数据库出海；2）应用出海；3）流量分发；
【2】数据库出海：涉及业务方、信安、DBA和框架组。
数据库出海，流量在国内 --> 应用出海，流量在国内 --> 公有云，灰度流量[GateWay] --> 完成灰度，流量切分完成
注意事项：
【1】若出海的数据分散在多个库，先汇总到一个集群，统一出海；
【2】双向复制时，需要做好流量切分，避免数据复制出现冲突；
【3】保留流量切分到上海的能力，防止复制中断影响业务；
【4】如果相同的数据存在多个更新场景，在并发的情况下还容易产生数据冲突的问题，也需要通过单元化部署避免；
数据同步方案
方案一：手工触发数据迁移，将海外数据迁移到AWS的DB。然后将海外流量从上海机房切换到AWS;
备注 ： 灰度过程中一般会分为多个批次进行，每个批次对应的数据和流量，都是重复上述操作；
优点： 流程简单，容易操作，因为操作失误而导致出错的几率极低
缺点1. 增量数据可能丢失：数据迁移的操作，是需要一定的时间才能完成的，而在这一段时间内，可能有用户写入新数据或者修改数据，若修改时间点正好是这条数据已经完成迁移但又在流量切换之前，导致AWS上的数据不是最新数据，即增量数据在AWS上丢失了。问题场景的时序如下：
【1】用户A下单，订单ID=10001，订单状态为S ，此时流量和数据都只是在上海机房;
【2】执行数据迁移，流量仍然指向上海机房，迁移完成后上海机房和AWS的DB都有ID=10001的订单，且订单状态都是S;
【3】用户进行退票操作，由于流量指向上海机房，所以操作后上海机房的DB中订单状态被值为C，而AWS上订单状态还是S;
【4】进行流量切换，将用户A的流量切换到AWS，双边的数据各自保持不变，仍然不一致;
【5】用户进行查询操作，由于流量指向AWS，读取AWS的DB的数据，看到订单状态S。退票操作差生的S-->C的增量变更丢失了;
缺点2. 数据迁移的分批策略需要与流量切换的分批逻辑保持一致：分批多次切换的过程中，每次切换都涉及流量切换和数据迁移，二者的分批逻辑必须保持严格一致。再加上我们的数据多样化，会有多种切换维度和策略，会导致数据迁移工具的实现难度和工作量很大。
缺点3. 无法回切流量到上海机房：数据单向同步到AWS，即灰度过程中AWS上会有全量的数据，但上海机房的AWS数据，会随着切换比例逐渐减少，上海机房将无法处理历史数据的变更，也就无法支持全部的AWS流量。当云上的应用出现流程或者环境问题时，只能是尽量快速解决AWS上的问题，而不能将AWS流量回切到上海。由于上云项目涉及的应用和开发组非常多，大家对公有云的运维经验较少，上线初期出现问题的几率较高，解决问题的速度也可能比较慢，无法将流量回切上海，带来的风险和影响较大。
改进方案一：实时同步数据到AWS
灰度过程中，启用数据同步，将上海的AWS数据全部同步到AWS机房，时间跨度是从灰度开始一直持续到灰度结束。由于增量数据会持续的同步到AWS，AWS上始终是全量的最新数据，避免缺点1的问题；数据同步是同步所有的海外数据，不依赖与流量切换的分批维度，可以直接使用公司通用的数据同步工具，避免缺点2的问题。
缺点： 由于数据同步只是单向的从上海到AWS，仍然无法保证上海是全量的最新数据，缺点3的问题仍然存在，即无法回切流量到上海机房。
改进方案二：双向实时数据同步
灰度过程中，同时启用两个方向的数据同步，不仅将海外数据同步到AWS，也将AWS的海外数据全部同步到上海机房，时间跨度是从灰度开始一直持续到灰度结束。这样，上海机房和AWS机房都有全量的海外数据，可以随时将海外流量切换到AWS，也可以随时回切流量到上海，避免缺点3
缺点 ： 双向数据同步可能产生数据冲突，必须对数据写入逻辑进行严格控制，避免冲突。
海外订单号数据库独立部署
目的：海外订单号中存放Location信息，通过订单号就能确定是那个Region的订单，方便保障订单的处理。 产生订单号的数据库，在海外独立部署，和国内订单号数据库不关联。订单号分配逻辑保留海外的可扩展性。
订单号分配基本原则：
【1】全局唯一性：不能出现重复订单号；
【2】趋势递增：有序的主键，保证写入性能；
【3】单调递增：下一个ID一定大于上一个ID；
【4】信息安全：避免让竞争对手获取单量；
数据库多IDC扩展性： 引入RegionCode插入用户数据时增加记录机房标识RegionCode。根据RegionCode确定数据所在Region，使得常用的数据查询或业务处理操作可以在单个节点上执行，以达到数据单元化处理和数据合规策略动态调整的效果，从而避免跨节点带来额外性能消耗和数据跨境合规问题。
