海量聊天消息处理：ShardingJDBC分库分表、ClickHouse冷热数据分离、ES复合查询方案、Flink实时计算与SpringCloud集成
一、背景介绍
每天有2000万条聊天消息，一年下来几千万亿海量数据。为应对这种规模的数据存储和处理需求，本文将从以下几个方面提供解决方案：
- 使用ShardingJDBC技术进行合理的分库分表策略存放MySQL。
- 结合大数据同步ClickHouse实现冷热数据分离。
- 结合ElasticSearch提供多种复合查询方案。
- 结合Flink进行实时计算并提供代码示例。
- 结合SpringCloud给出集成方案并提供代码示例。
二、ShardingJDBC分库分表策略
1. 分库分表策略
假设我们有以下的业务场景：
- 每天新增2000万条聊天记录。
- 每张表存储约500万条数据。
- 每个数据库最多存储4张表。
基于此，我们可以设计如下的分库分表策略：
// 每个数据库包含4张表
// 数据库名：chat_db_0, chat_db_1, ..., chat_db_n
// 表名：chat_message_0, chat_message_1, ..., chat_message_3
// 分库规则：根据用户ID的hash值对数据库数量取模
// 分表规则：根据时间戳对表数量取模2. 建表语句
CREATE TABLE `chat_message` (
`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',
`user_id` BIGINT(20) NOT NULL COMMENT '用户ID',
`message` VARCHAR(500) NOT NULL COMMENT '消息内容',
`send_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '发送时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_user_send_time` (`user_id`, `send_time`),
INDEX `idx_send_time` (`send_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='聊天消息表';
// 分区配置
ALTER TABLE `chat_message`
PARTITION BY RANGE (YEAR(send_time)) (
PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025),
PARTITION p2025 VALUES LESS THAN (2026)
);三、ClickHouse冷热数据分离
为了实现冷热数据分离，我们可以将最近7天内的数据定义为热数据，存储在内存中；超过7天的数据定义为冷数据，存储在磁盘中。
// ClickHouse建表语句
CREATE TABLE chat_message_clickhouse
(
id UInt64,
user_id UInt64,
message String,
send_time DateTime
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (user_id, send_time)
PARTITION BY toYYYYMM(send_time);
// 冷热数据分离策略
// 使用ReplicatedMergeTree引擎，将热数据存储在内存中，冷数据存储在磁盘上。四、ES复合查询方案
以下是几种复合查询方案：
1. Bool Query
{
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "message": "hello" } },
{ "range": { "send_time": { "gte": "now-7d/d", "lte": "now/d" } } }
]
}
}
}2. Nested Query
{
"query": {
"nested": {
"path": "user",
"query": {
"bool": {
"must": [
{ "match": { "user.name": "John" } },
{ "range": { "user.age": { "gte": 18 } } }
]
}
}
}
}
}五、Flink实时计算方案
1. 实时计算代码示例
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
public class ChatMessageProcessor {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建执行环境
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 读取聊天消息流
DataStream
inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);
// 实时处理聊天消息
DataStream
processedStream = inputStream.map(new MapFunction
() {
@Override
public String map(String value) throws Exception {
return "Processed: " + value;
}
});
// 输出处理结果
processedStream.print();
// 启动任务
env.execute("Chat Message Processor");
}
}六、SpringCloud集成方案
1. SpringCloud集成代码示例
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ChatServiceApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(ChatServiceApplication.class, args);
}
}
@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {
@GetMapping("/message")
public String getMessage() {
return "Hello, this is a chat message!";
}
}七、Nacos配置方案
# application.yml
spring:
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
config:
server-addr: localhost:8848
file-extension: yaml八、Maven依赖
org.apache.shardingsphere
sharding-jdbc-core
4.1.1
mysql
mysql-connector-java
8.0.26
ru.yandex.clickhouse
clickhouse-jdbc
0.3.2
org.elasticsearch.client
elasticsearch-rest-high-level-client
7.10.2
org.apache.flink
flink-streaming-java_2.11
1.12.0
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-netflix-eureka-client
2.2.5.RELEASE
com.alibaba.cloud
spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery
2.2.3.RELEASE九、总结
本文详细介绍了如何使用ShardingJDBC进行分库分表、ClickHouse冷热数据分离、Elasticsearch复合查询、Flink实时计算以及SpringCloud集成等技术来处理海量聊天消息数据。希望这些方案能为你的项目提供参考。