apache.shardingsphere 读写分离、分库分表(后续再完善读写分离+分库分表)

本文介绍了如何使用Apache ShardingSphere实现数据库的读写分离和分库分表操作,首先讲解了添加依赖的步骤,接着详细阐述了分库分表的配置和实施过程。

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读写分离

#添加依赖


		<dependency>
			<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
			<artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
			<version>4.0.0-RC1</version>
		</dependency>

#yml数据库配置(根节点)

database0:
  url: jdbc:mysql://***:3306/srment?characterEncoding=utf8&useSSL=false
  ##数据库database0用户名
  username: srment
  ##数据库database0密码
  password: ***
  ##数据库database0驱动
  driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  ##数据库database0名称
  databaseName: database0
database1:
  url: jdbc:mysql://***:13306/srment?characterEncoding=utf8&useSSL=false
  ##数据库database1用户名
  username: srment
  ##数据库database1密码
  password: ***
  ##数据库database1驱动
  driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  ##数据库database1名称
  databaseName: database1


#主库(写)
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.sql.DataSource;

/**
 * 主数据库
 *
 * @author wenrd
 * @date 2020-12-18
 */
@ConfigurationProperties(prefix = "database0")
@Component
public class Database0Config {
    private String url;
    private String username;
    private String password;
    private String driverClassName;
    private String databaseName;

    public DataSource createDataSource() {
        DruidDataSource result = new DruidDataSource();
        result.setDriverClassName(getDriverClassName());
        result.setUrl(getUrl());
        result.setUsername(getUsername());
        result.setPassword(getPassword());
        return result;
    }

    public String getUrl() {
        return url;
    }

    public void setUrl(String url) {
        this.url = url;
    }

    public String getUsername() {
        return username;
    }

    public void setUsername(String username) {
        this.username = username;
    }

    public String getPassword() {
        return password;
    }

    public void setPassword(String password) {
        this.password = password;
    }

    public String getDriverClassName() {
        return driverClassName;
    }

    public void setDriverClassName(String driverClassName) {
        this.driverClassName = driverClassName;
    }

    public String getDatabaseName() {
        return databaseName;
    }

    public void setDatabaseName(String databaseName) {
        this.databaseName = databaseName;
    }
}

#从库(读)

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.boot.autoconfigure.condition.ConditionalOnExpression;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.sql.DataSource;

/**
 * @author wenrd
 * @date 2020/12/18
 */
@ConfigurationProperties(prefix = "database1")
@Component
public class Database1Config {
    private String url;
    private String username;
    private String password;
    private String driverClassName;
    private String databaseName;

    public DataSource createDataSource() {
        DruidDataSource result = new DruidDataSource();
        r
### 数据库分库分表的实现方法及最佳实践 #### 一、背景分析 在实际应用中,随着业务规模的增长,单一数据库可能无法满足高性能和高可用性的需求。当单表数据量超过一定阈值(通常为5000万行或100GB以上)时,即使通过索引优化、读写分离等方式提升性能,仍然可能出现瓶颈[^4]。因此,分库分表成为一种常见的解决方案。 --- #### 二、分库分表的主要方式 ##### 1. **逻辑分片** 逻辑分片是指通过程序层面控制数据分布的方式。这种方式不需要额外引入中间件工具,适用于小型项目或者初期阶段的应用场景。 - 实现原理:基于特定字段(如用户ID、时间戳等),将数据分配到不同的物理存储单元。 - 缺点:对应用程序侵入性强,维护成本较高。 ##### 2. **物理分片** 物理分片涉及真实的数据库实例划分,分为水平分片和垂直分片两种模式: ###### (1)**垂直分片** 按照业务模块的不同,将不同类型的表分布在多个独立的数据库中。例如,订单相关的表存放在一个数据库中,而商品信息则存放到另一个数据库中。 - 特点:适合于功能模块清晰且关联较少的系统。 - 应用场景:电商系统的订单管理与库存管理系统分开部署。 ###### (2)**水平分片** 在同一类表的基础上,按某种规则(如哈希算法、范围分区)将其划分为若干子集并分别存储在不同的数据库节点上。 - 常见策略: - 按照主键取模:`mod(id, N)` 将记录均匀散列至N个分片; - 时间维度分割:以日期作为依据创建新表,比如每天/每月一张表。 - 技术选型建议:可借助开源框架简化开发流程,降低错误率。 --- #### 三、主流技术栈支持 为了减少手动编码的工作量以及提高可靠性,业界提供了多种成熟的解决方案供开发者选用: ##### 1. **数据库中间件** 这些工具能够自动完成路由计算、事务协调等功能,从而减轻程序员负担的同时保持较高的灵活性。 - **MyCat**: 支持SQL解析转发,兼容MySQL协议;但官方已停止更新,社区版本仍活跃。 - **ShardingSphere (Apache ShardingSphere)**: 提供透明化访问能力,允许动态调整分片规则而不影响现有接口调用逻辑。 - 使用案例说明:某大型互联网公司采用Sharding-JDBC实现了跨地域数据中心之间的同步复制机制[^1]。 ##### 2. **分布式关系型数据库产品** 此类服务内置了完整的集群管理和负载均衡组件,无需客户自行处理底层细节即可享受企业级特性保障。 - **PingCAP TiDB**: 高度一致性和弹性扩展能力强,特别适配OLTP+OLAP混合工作负载环境下的需求。 - **阿里云DRDS**: 结合RDS托管版提供一站式迁移路径,便于传统架构向现代化方向演进。 - 推荐理由:相较于自定义代码重构而言,这类商业化选项往往具备更好的稳定性和技术支持体系。 --- #### 四、注意事项与优化技巧 尽管实施分库分表能有效缓解资源争抢现象,但也带来了新的挑战,需谨慎对待以下几个方面: 1. **全局唯一标识符的设计** 确保每条新增纪录拥有唯一的编号序列号,推荐利用UUID函数生成随机字符串形式替代传统的AUTO_INCREMENT属性[^2]。 2. **联接查询效率低下** 跨多个分片执行JOIN操作可能会显著拖慢响应速度,应尽量避免复杂嵌套结构的存在,并提前规划好热点字段组合情况以便后续检索便捷高效[^3]。 3. **备份恢复难度加大** 定期验证全量快照副本的一致性状态至关重要,防止因个别片段丢失而导致整体不可用事故的发生风险上升。 4. **监控运维自动化建设** 利用Prometheus搭配Grafana构建可视化面板展示各项指标变化趋势图谱,及时发现潜在隐患苗头所在位置[^3]。 --- ### 总结 综上所述,在面对海量数据存储压力时,合理运用分库分表手段确实有助于改善用户体验质量。然而在此之前务必穷尽其他可行办法尝试改进现状后再做决定以免陷入不必要的麻烦之中[^2]。 同时也要认识到任何改变都伴随着代价付出过程中的权衡考量因素众多需要综合评估利弊得失之后再行动起来才是明智之举。 ```python # 示例代码演示如何模拟简单的hash分片逻辑 def get_shard_id(user_id, num_shards=8): return user_id % num_shards print(get_shard_id(123)) # 输出结果取决于输入参数的具体数值 ``` ---
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