JCSprout项目中的分库分表实践指南

JCSprout项目中的分库分表实践指南

JCSprout 👨‍🎓 Java Core Sprout : basic, concurrent, algorithm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jc/JCSprout

引言

在大型应用系统中，随着业务数据的快速增长，单表数据量突破亿级已成为常见现象。本文将基于JCSprout项目中的实际经验，深入探讨分库分表的完整实践过程，从问题发现到最终解决方案的实施细节。

问题背景

在JCSprout项目中，我们遇到了典型的数据库性能瓶颈问题：

1. 多张单表数据量已突破亿级
2. 每日新增数据量达200万+
3. 关联查询和报表统计性能急剧下降
4. 主机负载居高不下，内存占用高

这些问题直接影响了系统的整体吞吐量，导致写入和查询操作明显变慢。

临时解决方案

在资源紧张的情况下，我们采取了分阶段的优化策略：

第一阶段：数据分离

1. 问题分析：发现大部分数据为日志型数据，历史数据业务关联性弱
2. 技术方案：
   • 重命名原表（添加日期后缀）
   • 新建同名空表接收新数据
3. 效果：快速降低了单表数据量，缓解了系统压力

注意：此方案暴露了历史设计问题——缺乏有效的排序索引，导致数据筛选效率极低。

正式分表方案

1. 分表策略选择

时间分表

• 适用场景：只需查询近期数据（如最近3个月）
• 优点：
  • 实现简单
  • 历史数据迁移方便
  • 查询时表名拼接直观

哈希分表

• 适用场景：需要查询全量数据
• 关键点：
  • 选择合适的分片字段（我们使用物联网设备IMEI）
  • 分表数量建议为2^N（我们选择64张）
  • 自增ID需改为分布式ID生成方案

2. 技术实现

我们采用了轻量级的JDBC层分表方案：

// 分表路由核心逻辑
int index = hash(sharding字段) % 64;
String tableName = "busy_" + index;

相比成熟的Sharding-JDBC，我们的实现更简单但功能有限：

1. 缺少SQL解析和路由功能
2. 结果合并需要手动处理
3. 每个查询方法都需要改造

3. 业务适配

分表带来的业务影响需要全面评估：

1. 查询改造：

   • 确保关键查询使用分片字段
   • 非分片字段查询需重新评估必要性

2. 特殊场景处理：

   • 小数据量类型单独建表
   • 报表统计采用并行查询+结果汇总

3. 分页优化：

   • 避免大表全表扫描分页
   • 特殊类型数据独立存储

上线实施

数据迁移方案

1. 迁移程序：开发专用工具按分片规则迁移数据
2. 挑战：
   • 亿级数据迁移耗时久
   • 缺乏索引导致查询效率低
3. 折中方案：与业务方协商，接受短期数据不可见

验证策略

1. 测试方法：
   • 修改原表名强制走新表
   • 全面回归测试业务功能
2. 监控：密切观察系统日志和错误报告

经验总结

1. 设计原则：

   • 每表必须包含可排序字段（自增ID或创建时间）
   • 产品规划应考虑数据增长曲线

2. 技术选型：

   • 分片字段需全面评估业务场景
   • 避免非分片字段的全表扫描

3. 演进方向：

   • 逐步迁移至标准分库分表中间件
   • 完善数据生命周期管理策略

最佳实践建议

1. 预防性设计：

   • 预估数据增长，提前规划分表策略
   • 核心表必须包含创建时间索引

2. 实施流程：

   graph TD
   A[问题分析] --> B[方案设计]
   B --> C[业务评估]
   C --> D[技术实现]
   D --> E[测试验证]
   E --> F[数据迁移]
   F --> G[上线监控]
   

3. 异常处理：

   • 准备回滚方案
   • 关键业务双写过渡期

通过JCSprout项目中的这次实践，我们积累了宝贵的大表优化经验，这些经验对于面临类似挑战的技术团队具有重要参考价值。

JCSprout 👨‍🎓 Java Core Sprout : basic, concurrent, algorithm 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/jc/JCSprout