springboot分库分表项目实战

对于Spring Boot分库分表的项目实战，你可以按照以下步骤进行：

1. 配置数据源：在Spring Boot项目的配置文件中，添加多个数据源配置，用于连接不同的数据库。可以使用Spring Boot提供的多数据源配置，或者自己实现多数据源的Bean。

2. 配置分库分表策略：选择合适的分库分表策略，常见的有垂直分库、水平分库、垂直分表、水平分表等。根据具体业务需求，配置相应的分库分表规则。

3. 使用分库分表中间件：引入适合的分库分表中间件，如ShardingSphere、MyCAT等。根据中间件的文档和配置方式，进行相应的配置，使得中间件能够根据配置的规则将数据进行分库分表。

4. 数据访问层设计：在数据访问层（DAO）中，需要根据具体的业务需求，按照分库分表规则进行查询和操作。可以使用中间件提供的API或者自行编写相关代码。

5. 单元测试和压力测试：在开发过程中，务必编写相应的单元测试用例，验证分库分表的功能是否正常。同时，进行压力测试，模拟多种并发情况下的数据库访问，查看系统的性能是否满足需求。

6. 监控和调优：在项目上线后，需要进行系统的监控和性能调优。监控数据库的负载情况，根据实际情况进行调整分库分表的配置和规则，以保证系统的稳定性和性能。

以上是Spring Boot分库分表的一个简单实战流程，具体的实现方式会根据业务需求和技术栈的不同而有所差异。希望对你有所帮助！如果有其他问题，请随时提问。

相关问题

springboot分库分表实战

在Spring Boot中实现分库分表可以通过一些开源的框架和工具来实现，例如ShardingSphere、MyBatis-Plus等。下面以ShardingSphere为例，介绍一下在Spring Boot中的分库分表实战。

首先，引入ShardingSphere的相关依赖。可以通过Maven或Gradle将ShardingSphere的依赖添加到项目中。

然后，在配置文件中配置数据源和数据源的规则。可以使用YAML或properties格式的配置文件。以下是一个简单的示例：

shardingsphere:
  datasource:
    names: ds0, ds1
    ds0:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
      username: root
      password: password
      driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    ds1:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
      username: root
      password: password
      driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
  rules:
    replica-query:
      data-sources:
        pr_ds_0:
          primary-data-source-name: ds0
          replica-data-source-names: ds1
        pr_ds_1:
          primary-data-source-name: ds1
          replica-data-source-names: ds0
      load-balancer-name: round-robin

在上面的配置中，`names`指定了数据源的名称，`url`、`username`和`password`指定了数据库连接信息，`rules`定义了分库分表的规则。

接下来，创建数据源和数据源规则的配置类。可以使用`@ConfigurationProperties`注解将配置文件中的属性注入到配置类中，例如：

@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "shardingsphere")
public class ShardingSphereConfig {
    private Map<String, DataSourceProperties> datasource;
    private Rules rules;
    // getters and setters
}

在上面的示例中，`datasource`对应了配置文件中的`datasource`属性，`rules`对应了配置文件中的`rules`属性。

然后，使用ShardingSphere提供的API来创建数据源和数据源规则。可以使用`ShardingDataSourceFactory.createDataSource()`方法创建数据源，例如：

@Bean
public DataSource dataSource(ShardingSphereConfig config) throws SQLException {
    Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
    for (Map.Entry<String, DataSourceProperties> entry : config.getDatasource().entrySet()) {
        DataSourceProperties properties = entry.getValue();
        DataSource dataSource = createDataSource(properties);
        dataSourceMap.put(entry.getKey(), dataSource);
    }
    return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, config.getRules());
}

private DataSource createDataSource(DataSourceProperties properties) {
    // create and configure a DataSource based on the properties
    // return the created DataSource
}

在上面的示例中，通过循环遍历配置文件中的数据源属性，调用`createDataSource()`方法创建数据源，并将数据源添加到`dataSourceMap`中。

最后，在需要使用分库分表的地方使用创建的数据源。可以通过Spring Boot的自动装配机制来注入数据源，例如：

@Autowired
private DataSource dataSource;

通过以上的步骤，就可以在Spring Boot中实现分库分表了。当然，具体的分库分表规则和实现方式会根据实际需求而有所不同，上述只是一个简单的示例，供参考。

shardingjdbc分库分表实战

ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件，它的前身是ShardingJDBC。ShardingSphere提供了分库分表、读写分离、分布式事务等功能，支持的数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。

下面将介绍ShardingSphere的分库分表实战：

1. 引入依赖

在pom.xml文件中引入ShardingSphere的相关依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.0.0-alpha</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.0.0-alpha</version>
</dependency>

2. 配置数据源和分片规则

在application.yml文件中配置数据源和分片规则：

spring:
  datasource:
    name: ds
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
    username: root
    password: root

sharding:
  tables:
    user:
      actualDataNodes: ds.user${0..1}
      tableStrategy:
        inline:
          shardingColumn: id
          algorithmExpression: user${id % 2}
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake
    order:
      actualDataNodes: ds.order${0..1}
      tableStrategy:
        inline:
          shardingColumn: id
          algorithmExpression: order${id % 2}
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake

  default-key-generator:
    type: SNOWFLAKE
    column: id

上述配置中，我们定义了两个表user和order，分别分成两个库，每个库有两张表，使用id字段来进行分片。其中，key-generator用于生成分布式唯一ID，这里使用的是snowflake算法。

3. 配置数据源和事务管理器

在SpringBoot的启动类中配置数据源和事务管理器：

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.example.mapper")
@EnableTransactionManagement
@Import(ShardingDataSourceAutoConfiguration.class)
public class Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }

    @Bean
    public DataSource dataSource() throws SQLException {
        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), createShardingRuleConfiguration(), new Properties());
    }

    private Map<String, DataSource> createDataSourceMap() {
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false");
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("root");
        dataSourceMap.put("ds", dataSource);
        return dataSourceMap;
    }

    private ShardingRuleConfiguration createShardingRuleConfiguration() {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getUserTableRuleConfiguration());
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getOrderTableRuleConfiguration());
        return shardingRuleConfig;
    }

    private TableRuleConfiguration getUserTableRuleConfiguration() {
        TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration("user", "ds.user${0..1}");
        result.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("id", "user${id % 2}"));
        result.setKeyGenerateStrategyConfig(new KeyGenerateStrategyConfiguration("id", "snowflake"));
        return result;
    }

    private TableRuleConfiguration getOrderTableRuleConfiguration() {
        TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration("order", "ds.order${0..1}");
        result.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("id", "order${id % 2}"));
        result.setKeyGenerateStrategyConfig(new KeyGenerateStrategyConfiguration("id", "snowflake"));
        return result;
    }

    @Bean
    public PlatformTransactionManager txManager(final DataSource dataSource) {
        return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
    }
}

4. 编写业务代码

在业务代码中，我们可以使用分片后的数据源来进行CRUD操作，例如：

@Service
@Transactional
public class UserService {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public Long insert(User user) {
        userMapper.insert(user);
        return user.getId();
    }

    public void delete(Long id) {
        userMapper.deleteByPrimaryKey(id);
    }

    public User select(Long id) {
        return userMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }

    public void update(User user) {
        userMapper.updateByPrimaryKey(user);
    }
}

在这个例子中，我们使用了@Transactional注解来开启事务，使用了UserMapper来进行CRUD操作。

以上就是ShardingSphere分库分表的实战介绍。