C#.NET 大型通用信息化系统集成快速开发平台 4.1 版本 - 大数据支持分表优化

本文探讨了在面对日益增长的数据量时,如何通过分表、拆表等技术手段优化公司短信平台和日志系统。文章强调了合理使用ID作为数据标识的重要性,并提出了一套关于参数传递的规范,旨在提升系统效率与稳定性。

  公司的短信平台,数据量越来越大了,需要对数据进行一些优化,下面是拆分后的数据库量参考。

 

 

新开发的软件模块,必须支持分表,拆表的功能
一个数据表里,不适合保存1000万以上的记录
新开发的业务模块,能分表的全分表,否则,将来我们无法用其他小型数据库,例如mysql
现在系统的短信已经进行了拆表
接着打算把日志也进行拆表
确保数据库里,没有庞大的表,随时可以切换数据库

 

每个人把自己负责的事情,做到自己能力的及至,做到部门能力的及至,公司能力的及至,就很有希望了
有时候我说话很随意,但是一般会注意,我说出去的话,会不会打击人家的工作积极性,大家人家的兴趣爱好,不要给热情工作的小活子泼冷水什么的,尽量是鼓励

 

我们传递参数时:
1: 不要传递网点的编号,尽量传递id, 因为编号是可以修改的, 修改了编号,数据都对不上了。要传递Id.
2: 用户的编号也是可修改的,也是要传递Id,科学。
UserId, SiteId

<think>我们正在讨论Sharding-JDBC4.1版本在多实例、多数据库环境下的分表配置和实现。根据引用内容,Sharding-JDBC是一个轻量级的Java框架,在JDBC层提供数据分片、读写分离等功能。在多实例多数据库环境下,我们需要配置分库分表规则。关键配置点:1.数据源配置:定义多个数据库实例的数据源。2.分片策略:包括分库策略和分表策略。3.分片算法:定义如何根据分片键计算数据库和表的路由。步骤:1.引入依赖:在pom.xml中添加Sharding-JDBC的SpringBootStarter依赖。2.配置多个数据源。3.配置分库分表规则,包括分片键、分片算法等。4.编写代码进行测试。示例配置(application.yml):```yamlspring:shardingsphere:datasource:names:ds0,ds1#数据源名称,多个用逗号分隔ds0:type:com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name:com.mysql.jdbc.Driverjdbc-url:jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useSSL=falseusername:rootpassword:rootds1:type:com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name:com.mysql.jdbc.Driverjdbc-url:jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useSSL=falseusername:rootpassword:rootsharding:tables:t_order:#逻辑表名actualDataNodes:ds$->{0..1}.t_order_$->{0..1}#实际数据节点,由数据源名和表名组成,这里表示两个库,每个库两个表databaseStrategy:#分库策略inline:shardingColumn:user_id#分库字段algorithmExpression:ds$->{user_id%2}#分库算法表达式,根据user_id的奇偶性选择数据源tableStrategy:#分表策略inline:shardingColumn:order_id#分表字段algorithmExpression:t_order_$->{order_id%2}#分表算法表达式keyGenerator:#主键生成策略type:SNOWFLAKEcolumn:order_idprops:sql.show:true#显示SQL```注意:上述配置使用了行表达式(inline)策略,适用于简单的分片算法。对于复杂场景,可以实现自定义分片算法。代码实现:1.创建实体类Order。2.创建Mapper接口(如果使用MyBatis)。3.编写测试用例插入和查询数据。自定义分片算法:如果行表达式不能满足需求,可以自定义分片算法。例如,实现`PreciseShardingAlgorithm`接口(用于精确分片)或`RangeShardingAlgorithm`(用于范围分片)。示例自定义分片算法类(分库):```javapublicclassMyDatabaseShardingAlgorithmimplementsPreciseShardingAlgorithm<Long>{@OverridepublicStringdoSharding(Collection<String>availableTargetNames,PreciseShardingValue<Long>shardingValue){//根据分片键的值计算数据源名称longuserId=shardingValue.getValue();StringdsName="ds"+(userId%2);if(availableTargetNames.contains(dsName)){returndsName;}thrownewUnsupportedOperationException();}}```然后在配置中引用:```yamldatabaseStrategy:standard:shardingColumn:user_idpreciseAlgorithmClassName:com.example.MyDatabaseShardingAlgorithm```同样,也可以自定义分表算法。注意事项:-分片键的选择:需要根据业务场景选择合适的分片键,避免数据倾斜。-事务管理:在分库分表环境下,跨库事务需要使用分布式事务,Sharding-JDBC支持XA和柔性事务(如Seata)。以上是Sharding-JDBC4.1版本在多实例多数据库环境下进行分表配置的基本步骤和示例。§§相关问题§§1.Sharding-JDBC如何实现跨库关联查询?2.在分库分表环境下,如何生成全局唯一ID?3.Sharding-JDBC如何支持读写分离?4.如何监控Sharding-JDBC的运行状态和性能?</think>### Sharding-JDBC 4.1 多实例多数据库分表配置指南 在 Sharding-JDBC 4.1 中实现多实例、多数据库分表配置,需通过 **数据分片规则** 和 **分片策略** 定义。以下是核心步骤和配置示例: --- #### 1. **数据源配置** 定义多个数据库实例(如两个MySQL实例): ```yaml spring: shardingsphere: datasource: names: ds0, ds1 # 数据源名称 ds0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://instance1:3306/db0 username: root password: root ds1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://instance2:3306/db1 username: root password: root ``` --- #### 2. **分表规则配置** 配置逻辑表 `t_order` 分片到两个实例的物理表: ```yaml sharding: tables: t_order: # 逻辑表名 actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..1} # 数据节点:ds0.t_order_0, ds0.t_order_1, ds1.t_order_0, ds1.t_order_1 table-strategy: # 分表策略 inline: sharding-column: order_id # 分片键 algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 2} # 分表算法:按order_id奇偶分表 database-strategy: # 分库策略 inline: sharding-column: user_id # 分库键 algorithm-expression: ds$->{user_id % 2} # 分库算法:按user_id奇偶分库 ``` --- #### 3. **分片算法详解** - **分库策略**:`user_id % 2` 决定数据路由到 `ds0` 或 `ds1` - **分表策略**:`order_id % 2` 决定数据路由到 `t_order_0` 或 `t_order_1` - **实际节点**:`ds$->{0..1}.t_order_$->{0..1}` 表示: - 数据库:`ds0`, `ds1` - 物理表:`t_order_0`, `t_order_1` --- #### 4. **自定义分片算法(高级)** 若行表达式不满足需求,可自定义算法: ```java public class CustomTableShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> { @Override public String doSharding(Collection<String> tableNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) { long orderId = shardingValue.getValue(); return "t_order_" + (orderId % 2); // 自定义分表逻辑 } } ``` YAML 引用: ```yaml table-strategy: standard: sharding-column: order_id precise-algorithm-class-name: com.example.CustomTableShardingAlgorithm ``` --- #### 5. **分布式主键生成** 配置全局唯一ID生成器(避免主键冲突): ```yaml t_order: key-generator: column: order_id type: SNOWFLAKE # 使用雪花算法 ``` --- #### 6. **事务管理** 跨库事务需启用分布式事务: ```yaml props: sql-show: true max-connections-size-per-query: 10 executor-size: 20 transaction-type: XA # 启用XA分布式事务 ``` --- ### 实现验证 插入数据测试: ```java // 插入数据(自动路由到对应库表) orderRepository.save(new Order(userId=101, orderId=1001)); // 路由结果:ds1 (101%2=1) -> t_order_1 (1001%2=1) ``` > **注意**: > 1. 分片键选择应避免数据倾斜(如均匀分布的字段) > 2. 跨库查询需确保分片键在查询条件中,否则触发全路由 > 3. 4.1版本需依赖 `sharding-jdbc-spring-boot-starter`[^3] --- ### 常见问题解决 - **数据倾斜**:改用复合分片键(如 `user_id + order_id`) - **跨库关联查询**:使用绑定表(`binding-tables`)配置关联表相同分片规则 - **广播表**:需全局一致的表(如配置表)配置为广播表: ```yaml sharding: broadcast-tables: t_config ``` [^1]: [ShardingSphere分片核心剖析](引用1) [^2]: [多实例场景下Proxy架构](引用2) [^3]: [Sharding-JDBC分库分表策略](引用3)
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