高并发短信系统设计：基于SharingJDBC的分库分表、大数据同步与实时计算方案
高并发短信系统设计：基于SharingJDBC的分库分表、大数据同步与实时计算方案
一、概述
在当今互联网应用中，短信服务是极为重要的一环。面对每天发送2000万条短信的需求，我们需要一个能够处理海量数据（一年下来达到数千万亿级别）并且高效稳定的解决方案。本文将围绕如何利用SharingJDBC技术进行MySQL数据库合理分库分表展开讨论，并结合ClickHouse实现冷热数据分离、Elasticsearch(ES)完成复合查询以及Flink实现实时计算等功能，最后通过SpringCloud构建微服务架构集成上述所有组件。
二、分库分表策略及建表语句
为了应对如此庞大的数据量，我们采用ShardingSphere-5.x版本中的SharingJDBC作为分库分表中间件...
详细内容省略，包括但不限于：
- 具体分库分表规则设计
- 创建逻辑表与物理表映射关系
- 定义各表结构信息（如表名、字段名等）
三、冷热数据分离策略
考虑到历史数据访问频率较低但总量巨大，我们将最近一段时间内的“热”数据保留在MySQL中以保证快速响应；而较老的“冷”数据则定期迁移至ClickHouse进行长期存储...
四、复合查询解决方案
针对复杂的查询需求，我们可以通过以下几种方式来优化：
- 使用Elasticsearch存储索引并执行全文搜索任务
- 利用Logstash或DataX工具将MySQL/ClickHouse的数据同步到ES
五、Flink实时计算
Flink可以用来处理流式数据，支持窗口聚合、事件时间处理等功能。下面是一个简单的例子说明如何用Flink读取Kafka消息并写入ClickHouse...
六、Spring Cloud集成方案
Spring Cloud提供了一整套微服务治理框架，其中包含了服务发现注册中心Nacos、配置管理Config Server、断路器Hystrix等组件。我们将通过这些功能点来整合以上提到的所有技术栈...
七、代码示例
本节将展示部分关键代码片段，涵盖从SharingJDBC配置开始直至Spring Cloud项目搭建完毕整个流程...