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💡 NovaTube 项目引入 ShardingSphere 实现分库分表实践

随着用户量和视频数据的不断增长，NovaTube 平台面临着单表数据量过大、热点访问集中、数据库写入性能瓶颈等问题。为了支撑平台的持续增长，我们引入了 ShardingSphere-JDBC 组件，对核心表（如用户表、视频表）进行 分库分表改造，提升数据库的可扩展性和高并发处理能力。

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一、🤔 为什么要分库分表？

在单库单表的结构下：

• 用户表：用户数超过千万时，单表查询/写入变慢；
• 视频表：视频数海量增长时，分页、推荐、索引命中率降低；
• 数据库连接数、IO 等资源逐渐成为瓶颈；
• 高并发访问易出现数据库锁竞争、主从延迟等问题。

因此，我们决定使用 ShardingSphere 对数据进行水平切分（Sharding），按规则将数据分散到多个表/库中。

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二、🔧 技术选型与架构集成

✅ 技术选型

• 组件名称：ShardingSphere-JDBC
• 模式：客户端嵌入式中间件，无需独立部署 Proxy
• 配合使用：Spring Boot + MyBatis + Druid

🏗️ 架构位置

[Controller]↓
[Service] ↓
[MyBatis Mapper]↓
[ShardingSphere JDBC] ← 分片规则配置↓
[多数据源：user_db_0, user_db_1 ...] 

ShardingSphere-JDBC 在 JDBC 层接管 SQL 解析与路由，开发者仍使用原始 Mapper 和 SQL，无需改动业务逻辑。

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三、📚 分库分表实战

📁 数据库结构

• 用户库：user_db_0、user_db_1
• 每库包含分表：user_0、user_1
• 规则：按用户ID取模分片，如：user_id % 2

CREATE DATABASE user_db_0;
CREATE DATABASE user_db_1;CREATE TABLE user_0 (...);
CREATE TABLE user_1 (...);

🧩 配置文件（application.yml）

spring:shardingsphere:datasource:names: ds0, ds1ds0:url: jdbc:mysql://localhost:3306/user_db_0username: rootpassword: rootds1:url: jdbc:mysql://localhost:3306/user_db_1username: rootpassword: rootrules:sharding:tables:user:actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user_$->{0..1}table-strategy:standard:sharding-column: user_idsharding-algorithm-name: user-table-inlinedatabase-strategy:standard:sharding-column: user_idsharding-algorithm-name: user-db-inlinesharding-algorithms:user-db-inline:type: INLINEprops:algorithm-expression: ds${user_id % 2}user-table-inline:type: INLINEprops:algorithm-expression: user_${user_id % 2}props:sql-show: true

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四、🛠️ 编码实践

Entity

public class User {private Long userId;private String username;private String email;...
}

Mapper（MyBatis）

@Mapper
public interface UserMapper {@Insert("INSERT INTO user (user_id, username, email) VALUES (#{userId}, #{username}, #{email})")void insertUser(User user);@Select("SELECT * FROM user WHERE user_id = #{userId}")User selectById(Long userId);
}

🌟 注意：ShardingSphere 会根据 user_id 自动路由到正确的库和表，SQL 无需指定库表名。

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五、✨ 实施效果与优势

👍 引入 ShardingSphere 后的优势

问题	引入后改善
单表数据量大	水平拆分，减轻单表压力
热点写入冲突	数据分散到不同表并发写入
SQL 性能下降	路由精准、分页优化
扩展性差	可横向扩容数据库节点

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六、📈 后续优化方向

• ✅ 支持视频表 video 的分库分表（按视频ID或上传者ID分片）
• ✅ 引入 分布式主键（如雪花算法） 确保分片唯一性
• ✅ 考虑热点用户/视频的访问模式，设计合理分片键（如 Hash+Range 结合）
• ✅ 配合缓存（Redis）缓解热点查询压力

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七、🔚 总结

在 NovaTube 项目中引入 ShardingSphere-JDBC 分库分表方案，实现了对用户数据的高效水平拆分，极大缓解了数据量带来的性能压力，为后续平台用户量增长奠定了技术基础。

ShardingSphere 提供了“对开发透明、对数据库友好”的分布式数据中间层解决方案，是高并发、高数据量系统架构中不可或缺的一环。

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