인터넷의 급속한 발전과 지속적인 비즈니스 규모의 확장으로 인해 점점 더 많은 기업이 마이크로서비스 아키텍처를 채택하기 시작하고 있습니다. 뛰어난 마이크로서비스 프레임워크인 Spring Cloud는 서비스 분할 및 관리를 구현할 뿐만 아니라 일련의 효율적인 솔루션을 제공합니다. 데이터베이스 및 테이블 샤딩은 동시성이 높은 시대에 시스템 안정성과 확장성을 보장하는 중요한 수단 중 하나입니다. 이 기사에서는 Spring Cloud 마이크로서비스 아키텍처에서 데이터베이스 및 테이블의 샤딩을 구현하는 방법을 소개합니다.
1. 서브 데이터베이스와 서브 테이블의 원리
서브 데이터베이스와 서브 테이블을 수행하기 전에 먼저 그 원리를 이해해 봅시다. 소위 데이터베이스와 테이블의 샤딩이란 원래 하나의 테이블에 저장된 데이터가 여러 데이터베이스 또는 여러 테이블에 분산되어 저장되는 것을 의미합니다. 이를 통해 데이터를 여러 데이터베이스나 테이블에 분산시키고, 단일 데이터베이스나 테이블에 대한 과도한 부담을 피하고, 시스템의 확장성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
서브 데이터베이스와 서브 테이블을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.
데이터를 여러 라이브러리에 분산시키면 단일 데이터베이스의 부담을 줄일 수 있습니다. 데이터베이스를 분할할 때 서로 다른 데이터를 서로 다른 데이터베이스에 분산시키는 동시에 데이터의 일관성을 보장해야 합니다. 즉, 모든 데이터가 어떤 방식으로든 동기화됩니다.
데이터를 여러 테이블에 분산하면 동일한 데이터의 분산 저장을 실현하고 단일 테이블에 대한 부담을 줄일 수 있습니다. 테이블을 분할할 때 데이터의 관련성을 보장하면서 동일한 데이터를 여러 테이블에 분산해야 합니다.
2. 하위 데이터베이스 및 테이블 구현
Spring Cloud 마이크로서비스 프레임워크에서는 데이터베이스 라우팅, 데이터 미들웨어 및 Sharding-JDBC를 통해 하위 데이터베이스 및 테이블을 구현할 수 있습니다.
데이터베이스 라우팅은 일반적으로 비즈니스 규칙에 따라 데이터를 다른 데이터베이스로 라우팅합니다. 이 구현 방법은 비교적 간단하지만 데이터의 동적 확장을 달성할 수 없습니다. 또한 애플리케이션 계층에서 데이터 라우팅이 필요하기 때문에 특정 성능 손실이 발생합니다.
데이터 미들웨어는 일반적으로 데이터베이스의 상위 계층에 데이터 라우팅 및 로드 밸런싱을 구현합니다. 또한 데이터 미들웨어는 분산 스토리지와 데이터의 고가용성을 달성할 수도 있습니다. 그러나 데이터 미들웨어에는 추가적인 하드웨어 및 소프트웨어 지원이 필요하며 확장성과 비용 문제를 고려해야 합니다.
Sharding-JDBC는 데이터베이스와 테이블의 투명한 샤딩을 제공하도록 설계된 경량 Java 프레임워크입니다. 데이터 소스 에이전트 세트와 일부 규칙 구성을 제공하여 데이터베이스 및 테이블 샤딩을 구현합니다. Sharding-JDBC를 사용할 경우 원본 데이터 소스 구성만 수정하면 되고, 데이터베이스를 운영하는 코드 부분은 변경할 필요가 없습니다. 이러한 방식으로 투명한 하위 데이터베이스와 테이블 기능을 구현할 수 있습니다.
3. Sharding-JDBC를 사용하여 데이터베이스 및 테이블 샤딩 구현
간단한 마이크로서비스 아키텍처를 예로 들어 Sharding-JDBC를 사용하여 데이터베이스 및 테이블 샤딩을 구현하는 방법을 소개하겠습니다.
먼저 db1과 db2라는 두 개의 데이터베이스를 생성하고 이 두 데이터베이스에 user 및 order 테이블 두 개를 생성해야 합니다.
Spring Boot 프로젝트에 Sharding-JDBC를 통합하는 것은 매우 간단합니다. pom.xml에 Sharding-JDBC 종속성을 추가하기만 하면 됩니다. 동시에 구성 파일에 Sharding-JDBC 관련 구성도 추가해야 합니다.
Sharding-JDBC에서는 샤딩 규칙 및 샤딩 규칙을 구성하여 샤딩 기능을 구현할 수 있습니다.
하위 데이터베이스 규칙은 주로 비즈니스 규칙에 따라 데이터를 여러 데이터베이스에 분산시킵니다. 샤딩 규칙을 구현할 때 다음 사항에 주의해야 합니다.
(1) Sharding-JDBC는 여러 데이터 소스를 지원할 수 있으며, 각 데이터 소스에 대해 데이터 소스를 구성해야 합니다.
(2) 데이터 소스 선택 전략을 결정하려면 표준 샤딩 전략 클래스를 정의해야 합니다.
(3) 데이터 소스의 주요 속성과 샤드 수를 결정하려면 샤딩 규칙 클래스를 정의해야 합니다.
테이블 분할 규칙은 주로 동일한 데이터를 여러 테이블에 분산시킵니다. 테이블 파티셔닝 규칙을 구현할 때 다음 사항에 주의해야 합니다.
(1) 각 논리적 테이블에 대해 여러 개의 물리적 테이블을 구성해야 합니다.
(2) 데이터 테이블 선택 전략을 결정하려면 표준 테이블 분할 전략 클래스를 정의해야 합니다.
(3) 데이터 테이블의 주요 속성을 결정하려면 하위 테이블 규칙 클래스를 정의해야 합니다.
4. 요약
하위 데이터베이스와 테이블 샤딩은 동시성이 높은 시대에 시스템 안정성과 확장성을 보장하는 중요한 수단 중 하나입니다. Spring Cloud 마이크로서비스 아키텍처에서는 데이터베이스 라우팅, 데이터 미들웨어 및 Sharding-JDBC를 통해 데이터베이스 및 테이블 샤딩을 구현할 수 있습니다. 그 중 Sharding-JDBC는 데이터베이스와 테이블의 투명한 샤딩을 제공하도록 설계된 경량 Java 프레임워크입니다. Sharding-JDBC를 사용하면 데이터베이스와 테이블의 샤딩을 간단하고 효율적으로 구현하여 시스템의 확장성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
위 내용은 Spring Cloud 마이크로서비스 하위 라이브러리 및 하위 테이블의 실제 구현의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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