应该。微服务中每个服务必须独占数据库，以保障领域与事务边界；需隔离连接池、避免跨库SQL、通过API而非JOIN关联数据，并用事件驱动实现最终一致性。
微服务里每个服务该不该独占一个数据库？
应该。Golang 微服务架构下，database per service 是默认推荐模式——不是“可以”，而是“必须”。否则跨服务直接共享 PostgreSQL 或 MySQL 实例，等于把领域边界和事务边界一起抹掉。
常见错误现象：ERROR: permission denied for table user_profiles（权限混乱）、deadlock detected（跨服务长事务互相锁表）、下游服务改了 orders 表结构导致 inventory-service 启动失败。
- 每个服务只连接自己名下的数据库（如
auth_db、payment_db），连接字符串硬编码在配置里或通过环境变量注入，不复用全局 DB 句柄 - 禁止在
user-service的代码里出现INSERT INTO payment_db.transactions这类跨库 SQL - 如果真要关联数据（比如订单页显示用户昵称），走
HTTP或gRPC调用user-service的接口，而不是 JOIN
Go 里怎么安全初始化多个数据库连接？
别用全局变量存 *sql.DB，也别在 init() 函数里一次性建所有连接。正确做法是：每个服务模块自己管理自己的 *sql.DB，并通过依赖注入传入 handler 或 repository。
关键点在于连接池控制和超时隔离——一个服务的数据库抖动，不能拖垮整个进程。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
SmartB2B 是一款基于PHP、MySQL、Smarty的B2B行业电子商务网站管理系统，系统提供了供求模型、企业模型、产品模型、人才招聘模型、资讯模型等模块，适用于想在行业里取得领先地位的企业快速假设B2B网站，可以运行于Linux与Windows等多重服务器环境，安装方便，使用灵活。 系统使用当前流行的PHP语言开发，以MySQL为数据库，采用B/S架构，MVC模式开发。融入了模型化、模板
- 为每个
*sql.DB单独调用SetMaxOpenConns()、SetMaxIdleConns()和SetConnMaxLifetime()，例如支付服务设MaxOpenConns=20，日志服务设MaxOpenConns=5 - 使用
context.WithTimeout()包裹所有db.Query()、db.Exec()调用，避免慢查询阻塞 goroutine - 连接字符串从
os.Getenv("DB_URL_AUTH")等独立环境变量读取，不拼接、不 fallback 到默认值
func NewAuthDB() (*sql.DB, error) {
db, err := sql.Open("pgx", os.Getenv("DB_URL_AUTH"))
if err != nil {
return nil, err
}
db.SetMaxOpenConns(15)
db.SetMaxIdleConns(5)
db.SetConnMaxLifetime(30 * time.Minute)
if err := db.Ping(); err != nil {
return nil, fmt.Errorf("failed to ping auth db: %w", err)
}
return db, nil
}如何处理跨服务的数据最终一致性？
没有分布式事务，就不要假装有强一致性。Golang 微服务中，order-created → inventory-deducted → notification-sent 这类流程，必须接受中间态，并用可靠事件驱动补救。
典型错误是写个 for range time.Tick() 去轮询补偿，既浪费资源又难收敛。
- 用
go-micro或grpc-go配合消息队列（如RabbitMQ、Kafka）发OrderCreatedEvent，由inventory-service消费并执行扣减；失败则重试 + 死信队列 - 本地事务只管本库，比如在
order-service写入orders表后，再往本地outbox表插入一条待发事件记录，用定时任务或pg_logical_slot_get_changes同步到 MQ - 避免在 HTTP handler 里直接调用其他服务完成业务逻辑，那是同步耦合，不是最终一致性
迁移和演进时怎么安全地拆分已有单体数据库？
不能停机导出再切流。真实场景下，得边跑边拆，靠双写 + 校验 + 流量灰度推进。
最容易被忽略的是外键和唯一约束——它们在拆库后失去数据库层保障，必须提前移到应用层或用分布式锁模拟。
- 先在新服务中建立空库，启用双写：所有写
users表的操作，同时写入旧单体库和新auth_db.users（用事务保证本地双写原子性） - 上线校验脚本，定期比对
SELECT COUNT(*), MD5(GROUP_CONCAT(id)) FROM users类聚合结果，发现差异立刻告警 - 用
feature flag控制读流量：初期 1% 请求走新库，逐步提升；注意UPDATE必须始终写老库，直到确认新库无延迟 - 删老库表前，确保所有 JOIN 查询已改为 API 调用，且缓存层（如
Redis）key 已按新服务边界重构
