分库分表，实现弹性伸缩的“秘方”

后端

2024-01-22 21:15:24

分库分表：弹性伸缩的数据库优化方案

数据爆炸，单体数据库捉襟见肘

在数据大爆炸的数字化时代，传统单体数据库架构正面临着严峻挑战。海量数据的涌入和高并发访问需求对数据库的性能和稳定性提出了前所未有的考验。

分库分表，破局之匙

分库分表应运而生，作为一种有效的解决方案，通过水平切分数据，将一个大型数据库拆分成多个小型数据库或表，有效降低数据库压力，提升系统并发能力和吞吐量。

Sharding-JDBC：分库分表的得力助手

市面上众多分库分表技术方案中，Sharding-JDBC脱颖而出，以其易用性、高性能和稳定性备受青睐。通过Sharding-JDBC，开发者可以轻松实现分库分表，无需对应用代码进行大规模改造。

Sharding-JDBC配置详解

实现Sharding-JDBC分库分表，只需几个简单的步骤：

1.引入依赖：

<dependency>
  <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
  <artifactId>shardingsphere-jdbc</artifactId>
  <version>5.3.0</version>
</dependency>

2.数据源配置：

<bean id="dataSource" class="com.zaxxer.hikari.HikariDataSource">
  <property name="driverClassName" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver" />
  <property name="jdbcUrl" value="jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test" />
  <property name="username" value="root" />
  <property name="password" value="password" />
</bean>

3.Sharding规则配置：

<bean id="shardingDataSource" class="com.google.common.base.Preconditions">
  <constructor-arg>
    <bean class="org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.spring.boot.SpringBootShardingRuleConfigurationProperties" />
  </constructor-arg>
</bean>

4.应用程序使用：

@TableSharding(
  logicTable = "t_order",
  actualDataNodes = "ds_${0..1}.t_order_${0..2}",
  databaseStrategy = DefaultDatabaseShardingStrategy.class,
  tableStrategy = DefaultTableShardingStrategy.class
)
public class Order {
  private Long id;
  private Long userId;
  private String orderNo;
}