详解数据库分片,大幅提升Spring Boot查询MySQL性能

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了详解数据库分片,大幅提升Spring Boot查询MySQL性能。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

背景

微服务项目中通常包含各种服务。其中一项服务与存储用户相关的数据有关。我们使用Spring Boot作为后端,使用MySQL数据库。

目标

随着用户基数的增长,服务性能受到了影响,延迟也上升了。由于只有一个数据库和一张表,许多查询和更新由于锁异常返回错误。此外,随着数据库的规模不断扩大,性能进一步下降。因此,需要一种解决方案来处理不断增长的用户基数。

解决方案

表格分片

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第一种方法是在单个数据库中创建多个类似的表,并使用user_id作为分片键。

我们在user_id列出现的任何地方创建了每个表的10个副本。因此,代码中需要进行两个更改。第一个更改是获取用户请求中的user_id。第二个更改是替换由Hibernate生成的查询中的表名。

关于第一个更改,获取user_id很容易,因为我们已经在请求标头中获取了user_id。

对于第二个更改,我们扩展了Hibernate的EmptyInterceptor类,并覆盖了onPrepareStatement方法,该方法在准备SQL字符串时调用。该方法有一个字符串参数,即SQL语句。该SQL语句中也包含表名。因此,这里根据请求头中存在的user_id用所需的表名替换表名。例如,如果user_id为77。我们取它10的模得到7,并将表名user_profile替换为user_profile_7,因为我们已经在数据库中创建了10个副本。以下是扩展EmptyInterceptor类的代码。如果您使用的是spring boot 3,则EmptyInterceptor已经弃用,你可以使用StatementInspector接口,并覆盖inspect方法,并将逻辑从onPrepareStatement方法移动到inspect方法中。

public class DynamicTableNameSharding extends EmptyInterceptor {
    @Override
    public String onPrepareStatement(String sql) {
        // 替换表名
        if (Boolean.parseBoolean(DatabaseEnvironment.TABLE_SHARDING_ENABLED.label)) {
            for (String tableName : SHARDED_TABLES) {
                if(sql.contains(tableName)) {
                    ServletRequestAttributes attr = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
                    String shardingNumber = getSharding(attr);
                    sql = sql.replace(tableName, tableName + shardingNumber);
                    // 这里不要使用break,因为一条查询可以包含多个表,因此需要更改所有已启用分片的表的名称
                }
            }
        }
        return super.onPrepareStatement(sql);
    }
}

在上述函数中,SHARDED_TABLES是已启用分片的表的列表。getSharding方法根据请求头中传递的用户ID返回分片号。由于在单个查询中存在多个表(例如连接或复杂逻辑),因此我们使用for循环来正确替换查询中出现的所有表。

我们还通过扩展DefaultVisitListener类,在某些操作中使用了JOOQ。

数据库分片

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虽然通过表格分片提升了一定性能,但还有进一步改进的空间,我们进一步对数据库进行分片。与创建表副本类似,我们创建10个数据库服务器/实例的副本,每个服务器都有10个表的副本。总共有100个表副本。

因此,同时保持10个数据库服务器运行也需要路由查询到正确的数据库。

首先,在的Spring Boot应用程序中创建了10个数据源,每个数据源都有不同的数据库URL。现在,我们需要一种方法将数据库连接路由到正确的数据源。因此,我们使用了AbstractRoutingDataSource,它是一个路由getConnection()调用到其中一个多个目标数据源的抽象DataSource实现,这个目标数据源基于一个查找键。然后,我们重写了这个方法determineCurrentLookupKey。

因此,这个方法返回一个键,用于标识我们已定义的10个数据源中的一个特定数据源。因此,我们也更改了一些用于确定表和数据库的逻辑。我们使用个位数字标识数据库服务器,使用十位数来标识表。例如,用户ID为447将被路由到第7个数据库服务器及该服务器上的第4个表副本。因此,我们在10个数据库服务器上有100个表,这大大提高了性能。

结论

在这个例子中,我们既使用了表分片又使用了数据库分片。除此以外,我们可以进一步提高性能,方法是在单个服务器中增加更多的数据库,可能总共有1000个表的副本。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-792154.html

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