Sharding-JDBC实战：5大模块拆解分库分表痛点

系统在短短半年里出现了明显失速：订单表记录从300万冲到780万，查询延时从原来的200毫秒飙到1.5秒，数据库连接池频繁被耗尽，个别交易直接超时失败。用户量突破500万，订单每月以约80万条的速度在累加，原来的单库架构显然撑不住了。

出问题之后，先做了应急级别的排查：慢查询、索引分析、连接池配置都看过，没发现单一故障点。进一步分析发现，这是典型的数据膨胀导致的性能瓶颈。MySQL这种基于B+树索引的存储结构，当单表行数跨过500万时，索引层级变深，查询成本明显上升；到了1000万行，哪怕再优化索引，扫描代价也难以避免。结论很直接：不得不思考将数据水平切分，分库分表成为现实路径。

技术选型上，团队倾向于无侵入、低开销的方案。最后选了Sharding-JDBC，主要缘由是它以Jar包方式嵌入应用端，不需要独立部署代理层。好处有两点：一是性能损耗小，实际观测低于7%；二是没有额外代理服务，少了一个单点故障来源。对比一下类似工具：MyCat作为独立中间件，部署成服务，额外开销和运维成本都高，性能损耗大约在20%到30%；Sharding-Proxy也要跑独立进程，性能损耗在15%到25%。另外，语言支持上，Sharding-JDBC只支持Java，适合以Java为主的团队；如果多语言混合，像Sharding-Proxy会更合适。分布式事务方面，Sharding-JDBC支持XA/BASE等方案，可配合业务做一致性控制。

把Sharding-JDBC落地的细节说清楚：项目基于Spring Boot 2.7.18，集成了Sharding-JDBC 5.1.1。按计划把订单表拆为2库4表，并且做了读写分离。代码层面主要改动不大：实体类、Mapper接口、以及一套回归测试用于校验分片路由是否正确。部署时把配置写在应用里，运行时通过中间件路由决定SQL去哪个库哪个表。以一个简单的查询为例：SELECT * FROM t_order WHERE order_id = 12345 AND user_id = 678。中间件收到SQL后来，会先解析路由规则，定位目标物理表，然后把SQL发到对应的数据源去执行，最后把结果汇总返回给应用。架构上分为路由层、执行层和结果聚合层，逻辑清晰，故障面也比较小。

实践中遇到几个典型问题，必须逐条解决。第一，跨库事务的全局一致性问题。场景很常见：创建订单写到A库，扣库存写到B库，如果中间某一步失败，会出现残留数据。解决思路有几种：一是使用分布式事务协议（XA、2PC），风险是性能和复杂度都上来；二是采用最终一致性模式，把操作拆成本地事务+补偿流程；三是用专门的分布式事务框架（像Seata）来做协调。Sharding-JDBC本身支持XA/BASE，但有时更推荐把核心业务拆成弱耦合的步骤，减少跨库同步点。说白了，技术能帮一部分，业务设计更重大。

第二，表设计导致的跨库JOIN。用户表按user_id分片，订单表按order_id分片，查询“某用户的订单列表”会变成跨库关联。能用的策略不少，得根据表大小和查询模式来选：

– 绑定表：把父子表按同一个分片键切分（列如order和order_item都按order_id），关联查询在单个分片内完成，最简单也最快。

– 广播表：小表（字典、配置）走全库复制，查询时无需跨库join，但适用对象必须超级小。

– 冗余字段：在订单里冗余存用户关键信息，读多写少的场景可以接受，写更新成本增加。

– 应用层聚合：把多库查询结果拿回应用侧合并，适合复杂多表但并发不高的场景，工作量和延迟都较大。

第三，数据迁移要避免停机。实际做法是双写迁移：新逻辑同时写老表和新分片表，验证一段时间后异步回填历史数据，最后切换读路径。关键点是保证同步过程中不丢数据，回填要有幂等性检查，切换要有回滚方案。别小看这个步骤，出问题直接影响业务可用。

第四，分页和大偏移问题。原来的分页写法LIMIT 100000, 20在分片环境下会被改写成LIMIT 0, 100020，这会把许多不必要的数据拉到应用层，带宽和IO成本飙升。能做的优化包括：用基于主键的keyset分页（last_id+limit），或者先在每个分片上按条件查出ID，再聚合ID后按ID拉取具体记录，避免大offset在单库上滚动。

第五，分片键选择不当导致全表扫描。列如按order_id分片，但查询条件只有user_id，这种情况下路由无法定位到具体分片，只能广播到所有分片做扫描。应对方法是尽量让常用查询包含分片键，或者通过业务侧路由把查询拆成定向的多次查询并聚合结果。必要时可以通过建立额外索引或冗余字段来减少跨分片扫描。

连接层的调优也不能忽视。连接池配置直接影响吞吐量和稳定性。生产环境中常用的参数参考值如下：maximumPoolSize在20到50之间，按CPU核心数*2再加有效磁盘数来估算；minimumIdle维持在5到15，约为max的30%；connectionTimeout设为3000毫秒，避免长时间阻塞请求；maxLifetime设为1800000毫秒（30分钟），低于数据库的wait_timeout。合适的连接数能避免频繁创建连接和池耗尽的问题。

分片算法的选择也要跟场景匹配。常见有取模（mod）、范围（range）和哈希（hash）：

– 取模：分布均匀，查询定位快，但扩容麻烦，需要数据迁移。适合用户ID、订单ID这种固定散列键。

– 范围：按时间或ID范围分片，扩容相对容易，便于做按时间归档，但可能造成数据倾斜。

– 哈希：分布均匀，扩容复杂度中等，适合高并发读写场景。

在百万级到千万级数据测试下，取模分片的查询延迟比范围分片可低15%到20%，但范围分片能更方便做时间窗归档。

缓存配合能带来明显缓解。用三级缓存协同（本地缓存+分布式缓存+DB）能把热点命中率从大约50%提升到接近80%，从而显著降低数据库负载。热点策略要细化到业务维度，过期和一致性策略也要设计好。

在实际落地过程中，Sharding-JDBC的无侵入特性让改造成本下降不少。对Java团队来说，把分片逻辑放到应用里，开发能直接看到路由配置，调试也更方便。它作为Apache项目在持续迭代，分布式事务和数据治理相关的功能还在加强。顺便说一句，技术是工具，业务侧的拆分和约束往往决定最后的成败，这点别忽视。

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