背景
微服务项目中通常包含各种服务。其中一项服务与存储用户相关的数据有关。我们使用Spring Boot作为后端，使用MySQL数据库。
目标
随着用户基数的增长，服务性能受到了影响，延迟也上升了。由于只有一个数据库和一张表，许多查询和更新由于锁异常返回错误。此外，随着数据库的规模不断扩大，性能进一步下降。因此，需要一种解决方案来处理不断增长的用户基数。
解决方案
表格分片
第一种方法是在单个数据库中创建多个类似的表，并使用user_id作为分片键。
我们在user_id列出现的任何地方创建了每个表的10个副本。因此，代码中需要进行两个更改。第一个更改是获取用户请求中的user_id。第二个更改是替换由Hibernate生成的查询中的表名。
关于第一个更改，获取user_id很容易，因为我们已经在请求标头中获取了user_id。
对于第二个更改，我们扩展了Hibernate的EmptyInterceptor类，并覆盖了onPrepareStatement方法，该方法在准备SQL字符串时调用。该方法有一个字符串参数，即SQL语句。该SQL语句中也包含表名。因此，这里根据请求头中存在的user_id用所需的表名替换表名。例如，如果user_id为77。我们取它10的模得到7，并将表名user_profile替换为user_profile_7，因为我们已经在数据库中创建了10个副本。以下是扩展EmptyInterceptor类的代码。如果您使用的是spring boot 3，则EmptyInterceptor已经弃用，你可以使用StatementInspector接口，并覆盖inspect方法，并将逻辑从onPrepareStatement方法移动到inspect方法中。
public class DynamicTableNameSharding extends EmptyInterceptor {
@Override
public String onPrepareStatement(String sql) {
// 替换表名
if (Boolean.parseBoolean(DatabaseEnvironment.TABLE_SHARDING_ENABLED.label)) {
for (String tableName : SHARDED_TABLES) {
if(sql.contains(tableName)) {
ServletRequestAttributes attr = (ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes();
String shardingNumber = getSharding(attr);
sql = sql.replace(tableName, tableName + shardingNumber);
// 这里不要使用break，因为一条查询可以包含多个表，因此需要更改所有已启用分片的表的名称
}
}
}
return super.onPrepareStatement(sql);
}
}
在上述函数中，SHARDED_TABLES是已启用分片的表的列表。getSharding方法根据请求头中传递的用户ID返回分片号。由于在单个查询中存在多个表（例如连接或复杂逻辑），因此我们使用for循环来正确替换查询中出现的所有表。
我们还通过扩展DefaultVisitListener类，在某些操作中使用了JOOQ。
数据库分片
虽然通过表格分片提升了一定性能，但还有进一步改进的空间，我们进一步对数据库进行分片。与创建表副本类似，我们创建10个数据库服务器/实例的副本，每个服务器都有10个表的副本。总共有100个表副本。
因此，同时保持10个数据库服务器运行也需要路由查询到正确的数据库。
首先，在的Spring Boot应用程序中创建了10个数据源，每个数据源都有不同的数据库URL。现在，我们需要一种方法将数据库连接路由到正确的数据源。因此，我们使用了AbstractRoutingDataSource，它是一个路由getConnection()调用到其中一个多个目标数据源的抽象DataSource实现，这个目标数据源基于一个查找键。然后，我们重写了这个方法determineCurrentLookupKey。
因此，这个方法返回一个键，用于标识我们已定义的10个数据源中的一个特定数据源。因此，我们也更改了一些用于确定表和数据库的逻辑。我们使用个位数字标识数据库服务器，使用十位数来标识表。例如，用户ID为447将被路由到第7个数据库服务器及该服务器上的第4个表副本。因此，我们在10个数据库服务器上有100个表，这大大提高了性能。
结论
在这个例子中，我们既使用了表分片又使用了数据库分片。除此以外，我们可以进一步提高性能，方法是在单个服务器中增加更多的数据库，可能总共有1000个表的副本。