Praktische Implementierung der Spring Cloud-Microservice-Unterbibliothek und -Untertabelle

Mit der rasanten Entwicklung des Internets und der kontinuierlichen Ausweitung des Geschäftsumfangs beginnen immer mehr Unternehmen, Microservice-Architekturen einzuführen. Als hervorragendes Microservice-Framework implementiert Spring Cloud nicht nur die Aufteilung und Verwaltung von Diensten, sondern bietet auch eine Reihe effizienter Lösungen. Datenbank- und Tabellen-Sharding ist eines der wichtigen Mittel, um Systemstabilität und Skalierbarkeit in Zeiten hoher Parallelität sicherzustellen. In diesem Artikel wird erläutert, wie das Sharding von Datenbanken und Tabellen unter der Spring Cloud-Microservice-Architektur implementiert wird.

1. Das Prinzip der Unterdatenbank und Untertabelle

Bevor wir Unterdatenbank und Untertabelle ausführen, wollen wir zunächst das Prinzip verstehen. Das sogenannte Sharding von Datenbanken und Tabellen bedeutet, dass die ursprünglich in einer Tabelle gespeicherten Daten verteilt und in mehreren Datenbanken oder mehreren Tabellen gespeichert werden. Dadurch können Daten auf verschiedene Datenbanken oder Tabellen verteilt werden, eine übermäßige Belastung einer einzelnen Datenbank oder Tabelle vermieden und die Skalierbarkeit und Leistung des Systems verbessert werden.

Sehen wir uns an, wie man eine Unterdatenbank und eine Untertabelle implementiert.

1. Unterbibliothek

Die Verteilung von Daten auf mehrere Bibliotheken kann die Belastung einer einzelnen Datenbank verringern. Bei der Aufteilung der Datenbank müssen wir unterschiedliche Daten in verschiedene Datenbanken verteilen und gleichzeitig die Konsistenz der Daten sicherstellen, dh alle Daten werden auf irgendeine Weise synchronisiert.

2. Tabellen aufteilen

Verteilen Sie Daten auf mehrere Tabellen, wodurch eine verteilte Speicherung derselben Daten realisiert und der Druck auf eine einzelne Tabelle verringert werden kann. Bei der Aufteilung von Tabellen müssen wir dieselben Daten auf verschiedene Tabellen verteilen und gleichzeitig die Relevanz der Daten sicherstellen.

2. Unterdatenbank und Tabelle implementieren

Im Spring Cloud-Microservice-Framework können wir Unterdatenbank und Tabelle über Datenbankrouting, Daten-Middleware und Sharding-JDBC implementieren.

1. Datenbankrouting

Datenbankrouting leitet Daten normalerweise basierend auf Geschäftsregeln an verschiedene Datenbanken weiter. Diese Implementierungsmethode ist relativ einfach, kann jedoch keine dynamische Skalierung der Daten erreichen. Darüber hinaus kommt es aufgrund der Notwendigkeit des Datenroutings auf der Anwendungsebene zu gewissen Leistungseinbußen.

2. Daten-Middleware

Daten-Middleware implementiert im Allgemeinen Datenrouting und Lastausgleich auf der oberen Ebene der Datenbank. Darüber hinaus kann Daten-Middleware auch eine verteilte Speicherung und eine hohe Datenverfügbarkeit erreichen. Daten-Middleware erfordert jedoch zusätzliche Hardware- und Softwareunterstützung und es müssen Skalierbarkeits- und Kostenaspekte berücksichtigt werden.

3. Sharding-JDBC

Sharding-JDBC ist ein leichtes Java-Framework, das für die transparente Sharding von Datenbanken und Tabellen entwickelt wurde. Es implementiert Datenbank- und Tabellen-Sharding, indem es eine Reihe von Datenquellenagenten und einige Regelkonfigurationen bereitstellt. Bei Verwendung von Sharding-JDBC müssen wir nur die ursprüngliche Datenquellenkonfiguration ändern und den Teil des Codes, der die Datenbank betreibt, nicht ändern. Auf diese Weise kann ein transparentes Sharding von Datenbanken und Tabellen erreicht werden.

3. Verwenden Sie Sharding-JDBC, um Sharding von Datenbanken und Tabellen zu implementieren.

Nehmen wir eine einfache Microservice-Architektur als Beispiel, um vorzustellen, wie Sharding-JDBC verwendet wird, um Sharding von Datenbanken und Tabellen zu implementieren.

1. Datenbank erstellen

Zuerst müssen wir zwei Datenbanken db1 und db2 erstellen und in diesen beiden Datenbanken zwei Tabellen user und order erstellen.

2. Sharding-JDBC integrieren

Die Integration von Sharding-JDBC in ein Spring Boot-Projekt ist sehr einfach. Fügen Sie einfach die Sharding-JDBC-Abhängigkeit in pom.xml hinzu. Gleichzeitig müssen wir der Konfigurationsdatei auch eine Sharding-JDBC-bezogene Konfiguration hinzufügen.

3. Sharding-Regeln und Sharding-Regeln konfigurieren

In Sharding-JDBC können wir die Sharding-Funktion realisieren, indem wir Sharding-Regeln und Sharding-Regeln konfigurieren.

• Unterdatenbankregeln

Unterdatenbankregeln verteilen Daten hauptsächlich auf der Grundlage von Geschäftsregeln in verschiedene Datenbanken. Bei der Implementierung von Sharding-Regeln müssen wir auf die folgenden Punkte achten:

(1) Sharding-JDBC kann mehrere Datenquellen unterstützen und wir müssen für jede Datenquelle eine Datenquelle konfigurieren.

(2) Wir müssen eine Standard-Sharding-Strategieklasse definieren, um die Strategie zur Auswahl der Datenquelle zu bestimmen.

(3) Wir müssen eine Sharding-Regelklasse definieren, um die Schlüsselattribute der Datenquelle und die Anzahl der Shards zu bestimmen.

• Tabellenaufteilungsregeln

Tabellenaufteilungsregeln verteilen hauptsächlich dieselben Daten in verschiedene Tabellen. Bei der Implementierung von Tabellenpartitionierungsregeln müssen wir die folgenden Punkte beachten:

(1) Für jede logische Tabelle müssen mehrere physische Tabellen konfiguriert werden.

(2) Wir müssen eine Standardklasse für die Tabellenaufteilungsstrategie definieren, um die Datentabellenauswahlstrategie zu bestimmen.

(3) Wir müssen eine Untertabellen-Regelklasse definieren, um die Schlüsselattribute der Datentabelle zu bestimmen.

4. Zusammenfassung

Subdatenbank- und Tabellen-Sharding sind eines der wichtigen Mittel, um Systemstabilität und Skalierbarkeit in Zeiten hoher Parallelität sicherzustellen. Unter der Spring Cloud-Microservice-Architektur können wir Datenbank- und Tabellen-Sharding durch Datenbank-Routing, Daten-Middleware und Sharding-JDBC implementieren. Unter anderem ist Sharding-JDBC ein leichtes Java-Framework, das für die transparente Aufteilung von Datenbanken und Tabellen entwickelt wurde. Mit Sharding-JDBC lässt sich das Sharding von Datenbanken und Tabellen einfach und effizient implementieren und so die Skalierbarkeit und Leistung des Systems verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPraktische Implementierung der Spring Cloud-Microservice-Unterbibliothek und -Untertabelle. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!