告别数据量爆炸！数据库分库分表利器Sharding-JDBC

后端

2023-11-20 15:27:47

分库分表的救星：Sharding-JDBC，助你轻松应对海量数据

数据洪流下的挑战

互联网时代，数据如潮水般涌来，传统单库单表架构已不堪重负。海量数据的存储和处理对系统提出严峻挑战，单机数据库的瓶颈日益凸显。

分库分表的曙光

分库分表应运而生，它将庞大数据分散存储在多个数据库或表中，减轻数据库负担，提升系统并发性和扩展性。

Sharding-JDBC：分库分表的利器

Sharding-JDBC是一款基于JDBC规范的分布式数据库中间件，为Java应用提供便捷的分库分表、读写分离等功能。

Sharding-JDBC的优势

简单易用： 只需引入Sharding-JDBC的JAR包，即可轻松访问分布式数据库，无需大幅修改应用程序代码。
高性能： 分片路由、异步执行等技术保障了数据访问的流畅性。
高可用： 支持主从复制、故障转移，确保数据的安全性和可靠性。
可扩展性强： 动态增减数据库节点，轻松应对业务规模的扩张。

Sharding-JDBC的应用场景

数据量庞大、并发量高： 将数据分散存储，降低数据库压力，提升系统并发能力和扩展性。
需要读写分离： 读写操作分别路由到不同数据库或表，提高系统吞吐量。
分库分表需求： 根据业务需求将数据分散存储，实现数据隔离和管理。

案例分享：电商网站的订单处理提速

某电商网站借助Sharding-JDBC实现订单数据的水平分库分表，将订单数据分散存储在10个数据库中。通过Sharding-JDBC，订单处理能力大幅提升，峰值并发量从1000 QPS飙升至5000 QPS。

代码示例

// ShardingDataSource配置
ShardingDataSource shardingDataSource = new ShardingDataSource();
shardingDataSource.setDataSourceMap(dataSourceMap);
shardingDataSource.setDefaultDataSourceName("ds0");

// 表的分片策略
TableRule orderTableRule = new TableRule();
orderTableRule.setLogicTable("t_order");
orderTableRule.setActualDataNodes("ds${0..9}.t_order_${0..9}");

// 数据库的分片策略
DatabaseRuleConfiguration databaseRuleConfiguration = new DatabaseRuleConfiguration();
databaseRuleConfiguration.setDefaultDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_id", "t_order"));

// 创建ShardingDataSource
ShardingRule shardingRule = ShardingRule.builder()
    .addTableRule(orderTableRule)
    .addDatabaseRule(databaseRuleConfiguration)
    .build();

shardingDataSource.setShardingRule(shardingRule);