从 MySQL 到 TiDB：分布式数据库的无缝迁移与实战指南

当你的还在为 MySQL 分库分表的复杂运维头疼时，当你的业务数据量突破千万甚至亿级时，当你需要在保证高可用的同时实现弹性扩展时，一个名为 TiDB 的分布式 SQL 数据库正在悄然改变游戏规则。

本文将带你全面了解 TiDB—— 这个被称为 "MySQL 的分布式版本" 的新兴数据库，从底层架构到实战操作，从性能优化到最佳实践，让你不仅知道 TiDB 是什么，更能明白何时用、怎么用。无论你是数据库管理员、后端开发者还是架构师，读完本文都能掌握 TiDB 的核心知识点，并能在实际项目中灵活应用。

TiDB 是什么：分布式 SQL 的集大成者

TiDB 是由 PingCAP 公司开发的开源分布式 SQL 数据库，它结合了传统关系型数据库的易用性和 NoSQL 数据库的扩展性，旨在解决大规模数据场景下的存储和计算难题。

TiDB 的核心特性可以用 "NewSQL" 来概括：

• 像 MySQL 一样易用：支持 SQL、兼容 MySQL 协议
• 像 NoSQL 一样可扩展：水平扩展，无需分库分表
• 强一致性：支持 ACID 事务
• 高可用性：自动故障转移，无单点故障

如果你熟悉 MySQL，那么使用 TiDB 几乎没有学习成本；如果你正在为数据量增长带来的扩展性问题烦恼，TiDB 可能正是你寻找的解决方案。

TiDB 的核心架构：化繁为简的分布式设计

TiDB 采用了经典的 "计算 - 存储分离" 架构，将整个系统分为三个主要组件：

1. TiDB Server（计算层）

TiDB Server 是 TiDB 的 SQL 处理层，主要负责：

• 接收客户端的 SQL 请求
• SQL 解析、优化和执行
• 与存储层交互获取数据
• 维护会话状态

TiDB Server 是无状态的，这意味着你可以通过简单地增加 TiDB Server 节点来线性扩展计算能力。

2. PD Server（元数据层）

PD（Placement Driver）是 TiDB 的大脑，主要负责：

• 管理集群元数据
• 分配和调度数据分片（Region）
• 监控 TiKV 集群状态
• 选举 TiKV 的 Raft Leader

PD 采用 Raft 协议保证自身的高可用，通常部署奇数个节点（3 个或 5 个）。

3. TiKV Server（存储层）

TiKV 是 TiDB 的分布式存储引擎，基于 RocksDB 实现，主要负责：

• 数据的持久化存储
• 通过 Raft 协议保证数据一致性和高可用
• 按 Range 划分数据（Region）
• 提供分布式事务支持

TiKV 将数据按照 Key-Value 的形式存储，表中的一行数据会被编码为一个 Key-Value 对。

TiDB 的核心概念：理解分布式存储的基石

要真正掌握 TiDB，必须理解以下几个核心概念：

1. Region：数据的基本单位

TiKV 将数据按照 Key 的范围划分为多个 Region，每个 Region 的大小通常在 64MB 到 128MB 之间。可以把 Region 理解为 TiDB 中的 "数据分片"。

Region 具有以下特性：

• 每个 Region 由多个副本（通常 3 个），通过 Raft 协议保证一致性
• 每个 Region 有一个 Leader 副本，负责处理读写请求
• PD 负责 Region 的分裂和合并，以及副本的调度

2. Raft 协议：数据一致性的保障

TiKV 使用 Raft 协议来保证 Region 副本之间的数据一致性：

Raft 协议的核心流程：

• 客户端的所有读写请求都由 Leader 处理
• Leader 将修改操作记录为日志，并复制到所有 Follower
• 当大多数 Follower 确认收到日志后，Leader 提交日志并应用修改
• 如果 Leader 故障，Follower 会重新选举新的 Leader

3. 分布式事务：ACID 的分布式实现

TiDB 支持分布式事务，采用 Percolator 模型实现，保证 ACID 特性：

Percolator 模型的核心步骤：

1. 选择一个主键作为 "协调者"（Primary Key）
2. 对所有涉及的键进行预写（Pre-write），锁定这些键
3. 如果所有预写都成功，提交主键
4. 异步提交其他键（Secondary Key）

TiDB vs MySQL：为什么需要迁移？

虽然 TiDB 兼容 MySQL 协议，但两者在设计理念和适用场景上有很大差异：

特性	MySQL	TiDB
架构	单体架构	分布式架构（计算 - 存储分离）
扩展性	垂直扩展为主，水平扩展需分库分表	原生支持水平扩展
高可用	需借助外部工具（MGR、主从复制）	内置高可用，自动故障转移
事务	单机事务	分布式事务（ACID）
存储引擎	InnoDB 等	基于 RocksDB 的 TiKV
适合数据量	GB 到 TB 级	TB 到 PB 级
运维复杂度	中（分库分表后变高）	低（自动管理）

当你的业务面临以下挑战时，可能是时候考虑 TiDB 了：

• 数据量快速增长，单机 MySQL 难以承载
• 分库分表带来的运维复杂度越来越高
• 对高可用和灾备有严格要求
• 需要弹性扩展能力以应对业务波动
• 存在跨节点的复杂查询需求

环境搭建：从零开始部署 TiDB 集群

下面我们将一步步部署一个本地 TiDB 测试集群。

1. 安装 TiUP（TiDB 的包管理工具）

# 下载并安装TiUP
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf https://tiup-mirrors.pingcap.com/install.sh | sh# 重新加载环境变量
source .bash_profile# 确认安装成功
tiup --version

2. 部署本地测试集群

# 部署一个包含1个TiDB、1个PD和3个TiKV的集群
tiup playground v7.5.0 --db 1 --pd 1 --kv 3# 查看集群状态
tiup status

启动成功后，你将看到类似以下的输出：

CLUSTER START SUCCESSFULLY, Enjoy it ^-^
To connect TiDB: mysql --host 127.0.0.1 --port 4000 -u root

3. 连接 TiDB 集群

# 使用MySQL客户端连接TiDB
mysql -h 127.0.0.1 -P 4000 -u root

4. 访问 TiDB Dashboard

TiDB 提供了一个可视化的管理界面 Dashboard，默认地址为：
http://127.0.0.1:2379/dashboard

通过 Dashboard，你可以监控集群状态、查看慢查询、分析性能等。

数据库设计：TiDB 中的表结构最佳实践

虽然 TiDB 兼容 MySQL 的表结构设计，但为了充分发挥 TiDB 的性能，需要遵循一些特定的最佳实践。

1. 数据库和表的创建

-- 创建数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ecommerce CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;
USE ecommerce;-- 创建商品表（优化设计）
CREATE TABLE `product` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品ID',`category_id` bigint NOT NULL COMMENT '分类ID',`name` varchar(255) NOT NULL COMMENT '商品名称',`price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '商品价格',`stock` int NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '库存数量',`sales` int NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '销售数量',`status` tinyint NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '状态：0-下架，1-上架',`created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',`updated_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',PRIMARY KEY (`id`) /*T![clustered_index] CLUSTERED */,KEY `idx_category_id` (`category_id`),KEY `idx_status_sales` (`status`,`sales`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='商品表';-- 创建订单表（优化设计）
CREATE TABLE `order` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',`order_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '订单编号',`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户ID',`total_amount` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单总金额',`status` tinyint NOT NULL COMMENT '状态：0-待支付，1-已支付，2-已取消，3-已完成',`payment_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '支付时间',`created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',`updated_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',PRIMARY KEY (`id`) /*T![clustered_index] CLUSTERED */,UNIQUE KEY `uk_order_no` (`order_no`),KEY `idx_user_id_created_at` (`user_id`,`created_at`),KEY `idx_status_created_at` (`status`,`created_at`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='订单表';-- 创建订单项表（优化设计）
CREATE TABLE `order_item` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单项ID',`order_id` bigint NOT NULL COMMENT '订单ID',`product_id` bigint NOT NULL COMMENT '商品ID',`quantity` int NOT NULL COMMENT '购买数量',`price` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '购买单价',`created_at` datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',PRIMARY KEY (`id`) /*T![clustered_index] CLUSTERED */,KEY `idx_order_id` (`order_id`),KEY `idx_product_id` (`product_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='订单项表';

2. TiDB 表设计的关键差异

1. 聚簇索引（CLUSTERED INDEX）：

   • TiDB 默认将主键作为聚簇索引，数据按照主键的顺序存储
   • 这与 MySQL 的 InnoDB 引擎类似，但 TiDB 不支持非主键的聚簇索引

2. 索引设计：

   • 二级索引会存储主键信息，通过主键查找实际数据
   • 联合索引的顺序非常重要，应将过滤性强的字段放在前面

3. 自增 ID：

   • TiDB 的自增 ID 是分布式生成的，可能存在间隙
   • 对于高并发场景，建议使用雪花算法生成 ID

3. 分区表设计

TiDB 支持分区表，可以按照范围、列表或哈希进行分区：

-- 按时间范围分区的订单表
CREATE TABLE `order_history` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',`order_no` varchar(64) NOT NULL COMMENT '订单编号',`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户ID',`total_amount` decimal(10,2) NOT NULL COMMENT '订单总金额',`status` tinyint NOT NULL COMMENT '状态',`created_at` datetime NOT NULL COMMENT '创建时间',PRIMARY KEY (`id`,`created_at`) /*T![clustered_index] CLUSTERED */,UNIQUE KEY `uk_order_no` (`order_no`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(created_at)) (PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-02-01')),PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-03-01')),PARTITION p202303 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-04-01')),PARTITION p202304 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-05-01')),PARTITION p202305 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-06-01')),PARTITION p202306 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2023-07-01')),PARTITION pfuture VALUES LESS THAN MAXVALUE
) COMMENT='历史订单表';

分区表的优势：

• 提高查询性能，只扫描相关分区
• 方便数据管理，如按分区删除历史数据
• 均衡数据分布，避免单一 Region 过大

数据迁移：从 MySQL 到 TiDB 的无缝过渡

将数据从 MySQL 迁移到 TiDB 有多种方式，这里我们介绍两种常用方法：使用 TiDB Lightning 和使用 Dumpling+Lightning。

1. 使用 TiDB Lightning 迁移全量数据

TiDB Lightning 是一个快速导入大量数据到 TiDB 的工具，支持从 SQL 文件或 CSV 文件导入。

# 安装TiDB Lightning
tiup install lightning# 从MySQL导出数据
mysqldump -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -p --databases ecommerce > ecommerce.sql# 创建配置文件 lightning.toml
cat > lightning.toml << EOF
[lightning]
# 日志级别
log-level = "info"
# 并发数，根据CPU核心数调整
region-concurrency = 16
# 检查点目录
checkpoint-dir = "./checkpoint"[tikv-importer]
# 使用Local后端模式
backend = "local"
# 本地临时存储目录，需要较大的空间
sorted-kv-dir = "./sorted-kv"[mydumper]
# 数据来源目录
data-source-dir = "./ecommerce.sql"[tidb]
# 目标TiDB地址
host = "127.0.0.1"
port = 4000
user = "root"
password = ""
# 目标数据库名称
db-name = "ecommerce"
EOF# 执行导入
tiup lightning -config lightning.toml

2. 使用 Dumpling+Lightning 迁移（推荐）

Dumpling 是 TiDB 生态中的数据导出工具，比 mysqldump 更高效：

# 安装Dumpling
tiup install dumpling# 从MySQL导出数据
tiup dumpling -h 127.0.0.1 -P 3306 -u root -p -B ecommerce -f 'ecommerce.*' -o ./ecommerce_data# 使用Lightning导入（配置文件同上，只需修改data-source-dir）
tiup lightning -config lightning.toml

3. 增量数据同步

对于需要保持 MySQL 和 TiDB 数据同步的场景，可以使用 TiCDC：

# 安装TiCDC
tiup install cdc# 创建同步任务
tiup cdc cli changefeed create --server=http://127.0.0.1:8300 \--sink-uri="mysql://root@tcp(127.0.0.1:4000)/ecommerce" \--changefeed-id="mysql-to-tidb"

Java 实战：Spring Boot 集成 TiDB

TiDB 兼容 MySQL 协议，因此与 Java 应用的集成方式和 MySQL 基本相同。下面我们将实现一个 Spring Boot 应用连接 TiDB。

1. 项目依赖

<!-- pom.xml -->
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.2.0</version><relativePath/></parent><groupId>com.example</groupId><artifactId>tidb-demo</artifactId><version>0.0.1-SNAPSHOT</version><name>tidb-demo</name><description>Demo project for Spring Boot with TiDB</description><properties><java.version>17</java.version></properties><dependencies><!-- Spring Boot Starter --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><!-- 数据库 --><dependency><groupId>com.mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-j</artifactId><version>8.3.0</version></dependency><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.5.5</version></dependency><!-- 工具类 --><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><version>1.18.30</version><optional>true</optional></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-validation</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba.fastjson2</groupId><artifactId>fastjson2</artifactId><version>2.0.45</version></dependency><dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>33.1.0-jre</version></dependency><!-- Swagger3 --><dependency><groupId>org.springdoc</groupId><artifactId>springdoc-openapi-starter-webmvc-ui</artifactId><version>2.2.0</version></dependency><!-- 测试 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><configuration><excludes><exclude><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></exclude></excludes></configuration></plugin></plugins></build>
</project>

2. 配置文件

# application.yml
spring:datasource:url: jdbc:mysql://127.0.0.1:4000/ecommerce?useSSL=false&serverTimezone=UTC&allowPublicKeyRetrieval=trueusername: rootpassword:driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverhikari:maximum-pool-size: 20minimum-idle: 5idle-timeout: 300000connection-timeout: 20000mybatis-plus:mapper-locations: classpath:mapper/*.xmltype-aliases-package: com.example.tidbdemo.entityconfiguration:map-underscore-to-camel-case: truelog-impl: org.apache.ibatis.logging.slf4j.Slf4jImplspringdoc:api-docs:path: /api-docsswagger-ui:path: /swagger-ui.htmloperationsSorter: methodlogging:level:com.example.tidbdemo: infoorg.springframework.jdbc.core: debug

3. 实体类

package com.example.tidbdemo.entity;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import lombok.Data;/*** 商品表实体类** @author ken*/
@Data
@TableName("product")
public class Product {/*** 商品ID*/@TableId(type = IdType.AUTO)private Long id;/*** 分类ID*/@TableField("category_id")private Long categoryId;/*** 商品名称*/@TableField("name")private String name;/*** 商品价格*/@TableField("price")private BigDecimal price;/*** 库存数量*/@TableField("stock")private Integer stock;/*** 销售数量*/@TableField("sales")private Integer sales;/*** 状态：0-下架，1-上架*/@TableField("status")private Integer status;/*** 创建时间*/@TableField("created_at")private LocalDateTime createdAt;/*** 更新时间*/@TableField("updated_at")private LocalDateTime updatedAt;
}

package com.example.tidbdemo.entity;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import lombok.Data;/*** 订单表实体类** @author ken*/
@Data
@TableName("order")
public class Order {/*** 订单ID*/@TableId(type = IdType.AUTO)private Long id;/*** 订单编号*/@TableField("order_no")private String orderNo;/*** 用户ID*/@TableField("user_id")private Long userId;/*** 订单总金额*/@TableField("total_amount")private BigDecimal totalAmount;/*** 状态：0-待支付，1-已支付，2-已取消，3-已完成*/@TableField("status")private Integer status;/*** 支付时间*/@TableField("payment_time")private LocalDateTime paymentTime;/*** 创建时间*/@TableField("created_at")private LocalDateTime createdAt;/*** 更新时间*/@TableField("updated_at")private LocalDateTime updatedAt;
}

package com.example.tidbdemo.entity;import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import lombok.Data;/*** 订单项表实体类** @author ken*/
@Data
@TableName("order_item")
public class OrderItem {/*** 订单项ID*/@TableId(type = IdType.AUTO)private Long id;/*** 订单ID*/@TableField("order_id")private Long orderId;/*** 商品ID*/@TableField("product_id")private Long productId;/*** 购买数量*/@TableField("quantity")private Integer quantity;/*** 购买单价*/@TableField("price")private BigDecimal price;/*** 创建时间*/@TableField("created_at")private LocalDateTime createdAt;
}

4. Mapper 接口

package com.example.tidbdemo.mapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.tidbdemo.entity.Product;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;/*** 商品Mapper接口** @author ken*/
@Mapper
public interface ProductMapper extends BaseMapper<Product> {/*** 扣减库存（带乐观锁）** @param id 商品ID* @param quantity 扣减数量* @param version 版本号（用于乐观锁）* @return 影响的行数*/int deductStock(@Param("id") Long id, @Param("quantity") Integer quantity, @Param("version") Integer version);
}

package com.example.tidbdemo.mapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.tidbdemo.entity.Order;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;/*** 订单Mapper接口** @author ken*/
@Mapper
public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> {
}

package com.example.tidbdemo.mapper;import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.tidbdemo.entity.OrderItem;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;/*** 订单项Mapper接口** @author ken*/
@Mapper
public interface OrderItemMapper extends BaseMapper<OrderItem> {
}

5. Service 层

package com.example.tidbdemo.service;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.example.tidbdemo.entity.Product;/*** 商品服务接口** @author ken*/
public interface ProductService extends IService<Product> {/*** 根据ID查询商品** @param id 商品ID* @return 商品信息*/Product getById(Long id);/*** 扣减库存** @param id 商品ID* @param quantity 扣减数量* @return 是否成功*/boolean deductStock(Long id, Integer quantity);
}

package com.example.tidbdemo.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.example.tidbdemo.entity.Product;
import com.example.tidbdemo.mapper.ProductMapper;
import com.example.tidbdemo.service.ProductService;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.ObjectUtils;/*** 商品服务实现类** @author ken*/
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class ProductServiceImpl extends ServiceImpl<ProductMapper, Product> implements ProductService {private final ProductMapper productMapper;@Overridepublic Product getById(Long id) {if (ObjectUtils.isEmpty(id)) {log.error("商品ID不能为空");return null;}return productMapper.selectById(id);}@Override@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public boolean deductStock(Long id, Integer quantity) {log.info("开始扣减库存，商品ID: {}, 数量: {}", id, quantity);// 参数校验if (ObjectUtils.isEmpty(id)) {log.error("商品ID不能为空");return false;}if (quantity == null || quantity <= 0) {log.error("扣减数量必须大于0");return false;}// 查询商品Product product = getById(id);if (ObjectUtils.isEmpty(product)) {log.error("商品不存在，ID: {}", id);return false;}// 检查库存if (product.getStock() < quantity) {log.error("库存不足，商品ID: {}, 可用库存: {}, 需扣减: {}", id, product.getStock(), quantity);return false;}// 扣减库存（使用乐观锁避免并发问题）int affectedRows = productMapper.deductStock(id, quantity, product.getVersion());if (affectedRows <= 0) {log.error("库存扣减失败，可能存在并发修改，商品ID: {}", id);return false;}log.info("库存扣减成功，商品ID: {}, 扣减数量: {}", id, quantity);return true;}
}

package com.example.tidbdemo.service;import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.IService;
import com.example.tidbdemo.entity.Order;
import com.example.tidbdemo.vo.CreateOrderVO;/*** 订单服务接口** @author ken*/
public interface OrderService extends IService<Order> {/*** 创建订单** @param createOrderVO 创建订单参数* @return 订单ID*/Long createOrder(CreateOrderVO createOrderVO);/*** 更新订单状态** @param orderId 订单ID* @param status 状态* @return 是否成功*/boolean updateOrderStatus(Long orderId, Integer status);
}

package com.example.tidbdemo.service.impl;import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.LambdaQueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.example.tidbdemo.entity.Order;
import com.example.tidbdemo.entity.OrderItem;
import com.example.tidbdemo.entity.Product;
import com.example.tidbdemo.mapper.OrderItemMapper;
import com.example.tidbdemo.mapper.OrderMapper;
import com.example.tidbdemo.service.OrderService;
import com.example.tidbdemo.service.ProductService;
import com.example.tidbdemo.vo.CreateOrderVO;
import com.google.common.collect.Lists;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.util.ObjectUtils;import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;
import java.util.UUID;/*** 订单服务实现类** @author ken*/
@Slf4j
@Service
@RequiredArgsConstructor
public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl<OrderMapper, Order> implements OrderService {private final OrderMapper orderMapper;private final OrderItemMapper orderItemMapper;private final ProductService productService;@Override@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public Long createOrder(CreateOrderVO createOrderVO) {log.info("开始创建订单，参数: {}", createOrderVO);// 参数校验if (ObjectUtils.isEmpty(createOrderVO.getUserId())) {throw new IllegalArgumentException("用户ID不能为空");}if (ObjectUtils.isEmpty(createOrderVO.getItems()) || createOrderVO.getItems().isEmpty()) {throw new IllegalArgumentException("订单项不能为空");}// 1. 生成订单编号String orderNo = generateOrderNo();// 2. 计算总金额，检查并扣减库存BigDecimal totalAmount = BigDecimal.ZERO;List<OrderItem> orderItems = Lists.newArrayList();for (CreateOrderVO.OrderItemVO itemVO : createOrderVO.getItems()) {// 查询商品Product product = productService.getById(itemVO.getProductId());if (ObjectUtils.isEmpty(product)) {throw new RuntimeException("商品不存在，ID: " + itemVO.getProductId());}// 检查库存if (product.getStock() < itemVO.getQuantity()) {throw new RuntimeException("商品库存不足，ID: " + itemVO.getProductId());}// 扣减库存boolean deductResult = productService.deductStock(itemVO.getProductId(), itemVO.getQuantity());if (!deductResult) {throw new RuntimeException("商品库存扣减失败，ID: " + itemVO.getProductId());}// 计算金额BigDecimal itemAmount = product.getPrice().multiply(new BigDecimal(itemVO.getQuantity()));totalAmount = totalAmount.add(itemAmount);// 创建订单项OrderItem orderItem = new OrderItem();orderItem.setProductId(itemVO.getProductId());orderItem.setQuantity(itemVO.getQuantity());orderItem.setPrice(product.getPrice());orderItem.setCreatedAt(LocalDateTime.now());orderItems.add(orderItem);}// 3. 创建订单Order order = new Order();order.setOrderNo(orderNo);order.setUserId(createOrderVO.getUserId());order.setTotalAmount(totalAmount);order.setStatus(0); // 0-待支付order.setCreatedAt(LocalDateTime.now());order.setUpdatedAt(LocalDateTime.now());orderMapper.insert(order);log.info("订单创建成功，ID: {}", order.getId());// 4. 创建订单项for (OrderItem item : orderItems) {item.setOrderId(order.getId());orderItemMapper.insert(item);}log.info("订单项创建成功，数量: {}", orderItems.size());return order.getId();}@Override@Transactional(rollbackFor = Exception.class)public boolean updateOrderStatus(Long orderId, Integer status) {log.info("更新订单状态，订单ID: {}, 状态: {}", orderId, status);// 参数校验if (ObjectUtils.isEmpty(orderId)) {log.error("订单ID不能为空");return false;}if (ObjectUtils.isEmpty(status)) {log.error("状态不能为空");return false;}// 查询订单Order order = getById(orderId);if (ObjectUtils.isEmpty(order)) {log.error("订单不存在，ID: {}", orderId);return false;}// 更新状态Order updateOrder = new Order();updateOrder.setId(orderId);updateOrder.setStatus(status);updateOrder.setUpdatedAt(LocalDateTime.now());// 如果是支付状态，更新支付时间if (status == 1) {updateOrder.setPaymentTime(LocalDateTime.now());}int affectedRows = orderMapper.updateById(updateOrder);if (affectedRows <= 0) {log.error("订单状态更新失败，ID: {}", orderId);return false;}log.info("订单状态更新成功，ID: {}, 状态: {}", orderId, status);return true;}/*** 生成订单编号** @return 订单编号*/private String generateOrderNo() {// 订单编号规则：时间戳 + 随机数return System.currentTimeMillis() + "-" + UUID.randomUUID().toString().substring(0, 8);}
}

6. Controller 层

package com.example.tidbdemo.controller;import com.example.tidbdemo.entity.Product;
import com.example.tidbdemo.service.ProductService;
import com.example.tidbdemo.vo.CommonResult;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Parameter;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;/*** 商品控制器** @author ken*/
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/api/products")
@RequiredArgsConstructor
@Tag(name = "商品管理", description = "商品相关接口")
public class ProductController {private final ProductService productService;/*** 根据ID查询商品** @param id 商品ID* @return 商品信息*/@GetMapping("/{id}")@Operation(summary = "查询商品", description = "根据ID查询商品详情")public CommonResult<Product> getProductById(@Parameter(description = "商品ID", required = true) @PathVariable Long id) {Product product = productService.getById(id);return CommonResult.success(product);}/*** 创建商品** @param product 商品信息* @return 创建结果*/@PostMapping@Operation(summary = "创建商品", description = "创建新商品")public CommonResult<Long> createProduct(@RequestBody Product product) {boolean success = productService.save(product);if (success) {return CommonResult.success(product.getId());} else {return CommonResult.failed("创建商品失败");}}
}

package com.example.tidbdemo.controller;import com.example.tidbdemo.service.OrderService;
import com.example.tidbdemo.vo.CommonResult;
import com.example.tidbdemo.vo.CreateOrderVO;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Operation;
import io.swagger.v3.oas.annotations.Parameter;
import io.swagger.v3.oas.annotations.tags.Tag;
import lombok.RequiredArgsConstructor;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;/*** 订单控制器** @author ken*/
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/api/orders")
@RequiredArgsConstructor
@Tag(name = "订单管理", description = "订单相关接口")
public class OrderController {private final OrderService orderService;/*** 创建订单** @param createOrderVO 创建订单参数* @return 订单ID*/@PostMapping@Operation(summary = "创建订单", description = "创建新订单")public CommonResult<Long> createOrder(@RequestBody CreateOrderVO createOrderVO) {Long orderId = orderService.createOrder(createOrderVO);return CommonResult.success(orderId);}/*** 更新订单状态** @param orderId 订单ID* @param status 状态* @return 更新结果*/@PutMapping("/{orderId}/status")@Operation(summary = "更新订单状态", description = "更新订单状态")public CommonResult<Boolean> updateOrderStatus(@Parameter(description = "订单ID", required = true) @PathVariable Long orderId,@Parameter(description = "状态：0-待支付，1-已支付，2-已取消，3-已完成", required = true) @RequestParam Integer status) {boolean success = orderService.updateOrderStatus(orderId, status);return CommonResult.success(success);}
}

7. 通用 VO 和结果类

package com.example.tidbdemo.vo;import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;
import java.util.List;/*** 创建订单请求VO** @author ken*/
@Data
@Schema(description = "创建订单请求参数")
public class CreateOrderVO {/*** 用户ID*/@Schema(description = "用户ID", required = true)private Long userId;/*** 订单项列表*/@Schema(description = "订单项列表", required = true)private List<OrderItemVO> items;/*** 订单项VO*/@Data@Schema(description = "订单项参数")public static class OrderItemVO {/*** 商品ID*/@Schema(description = "商品ID", required = true)private Long productId;/*** 购买数量*/@Schema(description = "购买数量", required = true, minimum = "1")private Integer quantity;}
}

package com.example.tidbdemo.vo;import io.swagger.v3.oas.annotations.media.Schema;
import lombok.Data;/*** 通用返回结果** @author ken*/
@Data
@Schema(description = "通用返回结果")
public class CommonResult<T> {/*** 成功状态码*/public static final int SUCCESS_CODE = 200;/*** 失败状态码*/public static final int FAIL_CODE = 500;/*** 状态码*/@Schema(description = "状态码：200-成功，500-失败")private int code;/*** 消息*/@Schema(description = "返回消息")private String message;/*** 数据*/@Schema(description = "返回数据")private T data;/*** 成功返回** @param data 数据* @param <T> 数据类型* @return 通用返回结果*/public static <T> CommonResult<T> success(T data) {CommonResult<T> result = new CommonResult<>();result.setCode(SUCCESS_CODE);result.setMessage("操作成功");result.setData(data);return result;}/*** 失败返回** @param message 失败消息* @param <T> 数据类型* @return 通用返回结果*/public static <T> CommonResult<T> failed(String message) {CommonResult<T> result = new CommonResult<>();result.setCode(FAIL_CODE);result.setMessage(message);result.setData(null);return result;}
}

8. 启动类

package com.example.tidbdemo;import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;/*** TiDB demo启动类** @author ken*/
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.example.tidbdemo.mapper")
public class TidbDemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(TidbDemoApplication.class, args);}
}

性能优化：让 TiDB 发挥最佳性能

TiDB 的性能优化涉及多个方面，从表设计到查询优化，再到集群配置，都有可以优化的空间。

1. 表设计优化

1. 主键选择：

   • 尽量使用自增 ID 作为主键，避免使用 UUID 等随机值
   • 主键应具有单调性，便于 Region 分裂和数据均衡

2. 索引优化：

   • 只为频繁查询的字段创建索引
   • 合理设计联合索引，将过滤性强的字段放在前面
   • 避免创建过多索引，索引会影响写入性能

3. 分区表使用：

   • 对于大表（千万级以上），建议使用分区表
   • 按时间或业务维度进行分区，使查询只涉及部分分区

2. SQL 查询优化

1. 避免全表扫描：
   • 确保查询条件包含索引字段
   • 使用EXPLAIN分析查询计划，查看是否使用了索引

-- 分析查询计划
EXPLAIN SELECT * FROM `order` WHERE user_id = 123 AND created_at > '2023-01-01';

1. 分页查询优化：
   • 避免使用LIMIT offset, row_count进行深分页
   • 采用 "上一页最后一条记录的 ID" 进行分页

-- 不推荐：深分页效率低
SELECT * FROM `order` WHERE user_id = 123 ORDER BY created_at DESC LIMIT 100000, 10;-- 推荐：基于ID的分页
SELECT * FROM `order` WHERE user_id = 123 AND id < 1000000 ORDER BY created_at DESC LIMIT 10;

1. 避免大事务：

   • 将大事务拆分为多个小事务
   • 长事务会占用锁资源，影响并发性能

2. 批量操作优化：

   • 使用批量插入代替单条插入
   • 批量操作的大小建议控制在 1000 以内

-- 推荐：批量插入
INSERT INTO product (category_id, name, price, stock) VALUES
(1, '商品1', 99.99, 100),
(1, '商品2', 199.99, 50),
(2, '商品3', 299.99, 80);

3. 集群配置优化

1. TiKV 配置：

   • 调整storage.block-cache.capacity设置合适的缓存大小
   • 根据磁盘类型调整raftstore.sync-log（SSD 可设为 false）

2. TiDB 配置：

   • 调整tidb_mem_quota_query设置查询内存限制
   • 根据 CPU 核心数调整performance.max-procs

3. PD 配置：

   • 调整replication.max-replicas设置副本数量（默认 3 个）
   • 根据业务需求调整schedule.leader-schedule-policy

4. 读写分离

TiDB 支持通过 TiDB Server 实现读写分离：

• 可以将读请求路由到只读 TiDB 节点
• 写请求路由到主 TiDB 节点

# 读写分离配置示例
spring:shardingsphere:datasource:names: primary,replicaprimary:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://tidb-primary:4000/ecommerceusername: rootpassword:replica:type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://tidb-replica:4000/ecommerceusername: rootpassword:rules:readwrite-splitting:data-sources:ecommerce:type: Staticprops:write-data-source-name: primaryread-data-source-names: replicaload-balancer-name: round_robinload-balancers:round_robin:type: RoundRobin

最佳实践：TiDB 在生产环境中的经验

1. 集群部署

• 生产环境建议至少部署 3 个 TiDB 节点、3 个 PD 节点和 3 个 TiKV 节点
• TiKV 节点应部署在独立的物理机或虚拟机上，避免资源竞争
• 建议使用 SSD 存储 TiKV 数据，提高 IO 性能

2. 备份与恢复

定期备份 TiDB 集群数据，以防数据丢失：

# 备份整个集群
tiup br backup full --pd "127.0.0.1:2379" --storage "local:///data/backup"# 恢复整个集群
tiup br restore full --pd "127.0.0.1:2379" --storage "local:///data/backup"

3. 监控与告警

• 部署 Prometheus 和 Grafana 监控 TiDB 集群
• 关注关键指标：QPS、延迟、Region 健康状态、磁盘使用率等
• 设置合理的告警阈值，及时发现和解决问题

4. 扩容与缩容

TiDB 支持在线扩容和缩容，不影响业务运行：

# 扩容TiKV节点
tiup cluster scale-out tidb-cluster scale-out.yaml# 缩容TiKV节点
tiup cluster scale-in tidb-cluster --node 192.168.1.10:20160

5. 版本升级

定期升级 TiDB 版本，获取新功能和性能优化：

# 升级集群到指定版本
tiup cluster upgrade tidb-cluster v7.5.0

总结：TiDB 的适用场景与未来展望

TiDB 作为一款优秀的分布式 SQL 数据库，正在被越来越多的企业采用。它的优势在于：

1. 无缝迁移：兼容 MySQL 协议，现有 MySQL 应用几乎无需修改即可迁移
2. 弹性扩展：支持水平扩展，轻松应对数据量增长
3. 高可用性：内置高可用机制，自动故障转移，无单点故障
4. 强一致性：支持分布式事务，保证数据一致性

TiDB 特别适合以下场景：

• 数据量快速增长，单机 MySQL 难以承载
• 需要弹性扩展能力，应对业务波动
• 对高可用和数据一致性有严格要求
• 希望避免分库分表带来的复杂性

当然，TiDB 也有其局限性，如在某些场景下性能可能不如优化良好的单机 MySQL，部署和维护相对复杂等。因此，在选择 TiDB 时，需要根据实际业务场景进行综合评估。