一、为什么需要”只插入不更新”的分布式数据库设计

在分布式系统中，传统CRUD操作中的更新操作（UPDATE）会带来复杂的分布式事务问题。当数据需要跨多个节点修改时，两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC）等协议会显著降低系统吞吐量，增加延迟。

“只插入不更新”模式通过将数据变更转化为时间序列记录，避免了直接修改已有数据。这种设计特别适合审计日志、物联网设备数据采集、金融交易记录等需要完整历史轨迹的场景。例如在电商系统中，订单状态变更可以记录为多条状态变更记录，而非直接修改订单表中的状态字段。

该模式的核心优势包括：

1. 消除分布式锁竞争
2. 简化数据一致性模型
3. 提高系统可用性（部分节点故障不影响写入）
4. 天然支持时间序列查询

二、Java分布式数据库选型与SQL设计

1. 分布式数据库选型

主流分布式数据库对”只插入不更新”模式的支持程度不同：

• HBase：LSM树结构天然适合追加写入，但SQL支持较弱
• Cassandra：时间序列优化设计，支持TTL自动过期
• TiDB：兼容MySQL协议，提供分布式事务支持
• CockroachDB：强一致性分布式SQL数据库

以TiDB为例，其分布式SQL引擎可以透明处理数据分片，开发者可以像使用单节点MySQL一样编写SQL。

2. 核心SQL设计原则

（1）表结构设计：

CREATE TABLE order_events (
    event_id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    order_id BIGINT NOT NULL,
    event_type VARCHAR(32) NOT NULL,
    event_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    event_data JSON,
    INDEX idx_order_time (order_id, event_time)
) PARTITION BY RANGE (event_time) (
    PARTITION p202301 VALUES LESS THAN ('2023-02-01'),
    PARTITION p202302 VALUES LESS THAN ('2023-03-01')
);

（2）插入语句优化：

// 使用批量插入提高吞吐量
String sql = "INSERT INTO order_events (order_id, event_type, event_data) VALUES (?, ?, ?)";
try (PreparedStatement pstmt = connection.prepareStatement(sql)) {
    for (OrderEvent event : events) {
        pstmt.setLong(1, event.getOrderId());
        pstmt.setString(2, event.getType().name());
        pstmt.setString(3, event.toJson());
        pstmt.addBatch();
    }
    pstmt.executeBatch();
}

三、分布式环境下的数据一致性保障

1. 顺序一致性实现

在分布式环境中保证事件顺序需要：

1. 客户端生成单调递增的序列号
2. 使用分布式ID生成器（如Snowflake算法）
3. 数据库端按插入时间排序

// Snowflake ID生成示例
public class SnowflakeIdGenerator {
    private final long datacenterId;
    private final long workerId;
    private long sequence = 0L;
    private long lastTimestamp = -1L;
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = System.currentTimeMillis();
        if (timestamp < lastTimestamp) {
            throw new RuntimeException("Clock moved backwards");
        }
        if (lastTimestamp == timestamp) {
            sequence = (sequence + 1) & 0xFFF;
            if (sequence == 0) {
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        } else {
            sequence = 0L;
        }
        lastTimestamp = timestamp;
        return ((timestamp - 1288834974657L) << 22) 
               | (datacenterId << 17) 
               | (workerId << 12) 
               | sequence;
    }
}

2. 冲突处理策略

当并发写入发生时，可采用以下策略：

1. 最后写入优先（LWW）：依赖时间戳决定
2. 应用层合并：读取所有冲突版本后合并
3. 版本向量：跟踪数据项的因果关系

四、实际应用场景与优化

1. 物联网设备数据采集

-- 设备数据表设计
CREATE TABLE device_metrics (
    device_id VARCHAR(64) NOT NULL,
    metric_time TIMESTAMP NOT NULL,
    metric_type VARCHAR(32) NOT NULL,
    value DOUBLE NOT NULL,
    quality SMALLINT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (device_id, metric_time, metric_type)
) CLUSTER BY (device_id);

优化建议：

• 按设备ID分片提高局部性
• 使用列式存储压缩重复数据
• 设置合理的TTL自动清理过期数据

2. 金融交易系统

// 交易事件处理示例
public class TransactionProcessor {
    @Transactional
    public void processTransaction(TransactionEvent event) {
        // 1. 写入原始事件
        jdbcTemplate.update(
            "INSERT INTO tx_events (tx_id, event_type, amount, currency) VALUES (?, ?, ?, ?)",
            event.getTxId(), event.getType(), event.getAmount(), event.getCurrency()
        );
        // 2. 更新账户余额（通过事件溯源计算）
        BigDecimal currentBalance = accountRepository.findBalance(event.getAccountId());
        BigDecimal newBalance = calculateNewBalance(currentBalance, event);
        // 3. 写入余额变更事件
        jdbcTemplate.update(
            "INSERT INTO account_events (account_id, change_type, amount, balance) VALUES (?, ?, ?, ?)",
            event.getAccountId(), event.getType(), event.getAmount(), newBalance
        );
    }
}

五、性能优化与监控

1. 批量写入优化

• 调整JDBC批处理大小（通常100-1000条/批）
• 使用异步写入队列缓冲突发流量
• 考虑使用Kafka等消息队列缓冲写入

2. 监控指标

关键监控项包括：

• 写入延迟（P99/P95）
• 批处理队列积压量
• 分片写入负载均衡
• 错误重试率

# Prometheus监控配置示例
scrape_configs:
  - job_name: 'distributed-db'
    metrics_path: '/metrics'
    static_configs:
      - targets: ['db-node1:9091', 'db-node2:9091']
    metric_relabel_configs:
      - source_labels: [__name__]
        regex: 'db_insert_latency_(.*)'
        target_label: 'latency_quantile'

六、常见问题与解决方案

1. 数据膨胀问题：

   • 解决方案：定期压缩（将多个小事件合并为大事件）
   • 实现示例：每月执行压缩作业，合并同订单的状态变更

2. 查询性能下降：

   • 解决方案：建立物化视图

     CREATE MATERIALIZED VIEW order_current_status AS
     SELECT order_id, 
          LAST_VALUE(event_type) OVER (
              PARTITION BY order_id 
              ORDER BY event_time 
              ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
          ) AS current_status
     FROM order_events;

3. 跨分片查询：

   • 解决方案：使用分布式计算框架（如Spark）并行处理

七、未来发展趋势

1. 原生时间序列数据库：如InfluxDB IOx、TimescaleDB等，针对追加写入场景优化
2. 流式SQL引擎：如Flink SQL、ksqlDB，实现实时数据处理
3. AI辅助优化：自动识别热点分片、预测写入模式

结论

“只插入不更新”的分布式数据库设计模式为高并发系统提供了可靠的数据管理方案。通过合理的表结构设计、顺序一致性保障和性能优化，可以在保证系统可用性的同时，满足业务对数据完整性的要求。Java开发者应结合具体业务场景，选择合适的分布式数据库产品，并持续监控优化系统表现。