这道面试题工作中经常碰到，但 99% 的程序员都答不上来

本文主要是介绍这道面试题工作中经常碰到，但 99% 的程序员都答不上来，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

小时候都被问过一个脑筋急转弯，把大象放进冰箱有几个步骤？我们一开始都会抓耳挠腮，去想着该如何把大象塞进冰箱。最终揭晓的答案却根本不关心具体的操作方法，只是提供了 3 个步骤组成的流程，「把冰箱打开，把大象放进去，再把冰箱关上」。而对于每一位开发者来说，变更数据库字段是绕不过去的操作。而当被问及需要几步时，不少人都会脱口而出 1 步， 不就是执行一条 ALTER TABLE 语句嘛。

这当然不是一道脑筋急转弯题，但确实是一道经典的技术面试题，而答 1 步的同学，基本就挂掉了。实际上，一个标准的数据库字段变更操作需要分成很多步，比如给字段重命名，会分成 6 步：

1. 创建一个使用新名字的字段
2. 更新应用，同时双写 (dual-write)旧字段和新字段
3. 把启动双写前，旧字段的数据回填 (backfill) 到新字段
4. 当回填结束后，添加诸如 NOT NULL 之类的约束到新字段
5. 更新应用，移除所有对于旧字段的依赖，只使用新字段
6. 删除旧名字的字段

以上只是一个大致的执行步骤，而具体的执行细节多到值得许多公司都会单独撰文

有关如何做数据库变更的讨论一直也是 HN 上的热点话题

两年多前，Bytebase 的诞生就是来专门解决这个业界难题，两年多过去了，Bytebase 已经形成了一套全面的解决方案，包括：

1. 可视化变更
2. 批量变更
3. 大表在线变更
4. 库表同步
5. SQL 审核
6. GitOps
7. 代码 CI/CD 流水线集成
8. Schema 漂移检测
9. 敏感变更脚本内容脱敏

同时我们也看到行业里有其他队伍加入了进来，从不同的角度来尝试解决这个问题。比如 Neon 基于 CoW 技术的 Branching

Xata 基于 Postgres schema 实现的可回滚变更

接下来我们会写一系列的文章来拆解一下数据库变更的步骤，并且提供每一个环节的最佳实践。而这第一篇就从数据库变更的三种流程说起。

1. 单步变更 - 和应用一起打包

把对应的数据库变更脚本和应用打包在一起。在应用升级之后的第一次启动时，应用会自查是否针对新版本要变更数据库。如果需要的话，就先执行数据库变更脚本。执行完成后，再启动应用。各种语言的 ORM (比如 Rails 的 Active Record Migrations)，还有像 Liquibase, Flyway 这样的工具都提供了类似的能力。

如果应用跑在 Kubernetes 上，那么通常在 Pod 启动的过程中，会先通过 init container 来完成数据库的变更，之后再启动 app container。

和应用打包在一起的优点是简单，代码只要针对最新的 schema 写就行了，因为启动顺序保证了只有数据库变更到了最新的 schema，才会启动新的应用版本。但这个方案也有不少局限性：

1. 不能支持应用副本和数据库多对一的情况，否则在升级过程中，就很难协调到底由哪个副本来变更数据库，无法保证新旧应用版本和数据库 schema 的兼容性。
2. 回滚困难，因为变更完后，新版本就直接写到新的数据库结构了。这个时候如果发现升级有问题，回滚的话就要把数据库和应用一起回滚，这可能会造成数据丢失。而如果只是回滚应用的话，则又要考虑旧应用版本和新数据库结构的兼容性问题。
3. 如果数据库变更需要比较长的时间，而应用本身不允许长时间的不可用，那么也不能用该方案。

2. 多步变更 - 和应用分离

把数据库的变更和代码的变更分离，通常是先变更完数据库，然后再在之后的某一个时间点升级应用。这个方案增加了复杂度，因为需要应用代码同时支持新旧不同版本的 schema，这通常通过引入特性开关 (feature flag) 来实现，大致上的逻辑

if (version >= 2.0) // use v2 schema
else// use v1 schema

这个方案解决了第一种方案的几个问题：

1. 可以支持应用副本和数据库多对一的情况，因为数据库的变更是一个单独的流程，不再和应用升级绑定了。
2. 减少回滚难度，因为数据库变更完后，如果发现问题，就直接回滚数据库的变更。因为这时新的数据库结构还没有实际使用，所以没有数据库丢失的问题。而应用运行的还是老版本代码，所以只要把数据库回滚到老版本，就也自然没有了兼容性问题。

整个变更流程需要应用侧的配合，就会形成前文提到的 6 步变更。

3. 多步变更 - 和应用分离 + 大表在线变更

但还有 6 步也不够的情况，前面的多步变更方案还有一个问题没有解决，就是如果要变更的表很大，那么变更会持续很长的时间，变更期间的锁表会造成数据库不可用，进而导致整个应用服务不可用。这对于许多在线业务是不可接受的。这个时候就需要一套在线变更的方案，MySQL 里 gh-ost，pt-osc，Postgres 的 Reshape 都提供了相关能力，Bytebase 里面也提供了基于 gh-ost 的可视化大表在线变更。我们后面也会单独撰文介绍大表在线变更。

最佳实践

绝大多数在线服务都会结合使用后面两种多步变更的方案，首先是要把数据库变更和应用变更分离。因为在线服务的应用都有多副本，而在应用升级过程中，副本间的版本也是不同的，所以不同版本的应用副本和数据库多对一是刚需。而如果要变更的表很大，还要保证服务在线，就还要使用复杂度更高的大表在线变更。

而无论是何种变更方式，回滚难度都是不低的。因为要处理状态，回滚数据库的难度就是比回滚应用高一个数量级。应对回滚难的策略还是要尽量避免回滚，这个可以通过去改进数据库变更脚本的管理和审核能力。代码管理和审核我们已经有了 GitLab / GitHub 这样的工具和提炼出来的最佳实践，数据库变更审核方面还比较欠缺，这也正是 Bytebase 正在填补的空白，下一篇我们就会来讲一下数据库变更审核 SQL Review，以及集成相关研发工作流的最佳实践。

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这篇关于这道面试题工作中经常碰到，但 99% 的程序员都答不上来的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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