Spring Cloud マイクロサービスのサブライブラリとサブテーブルの実用的な実装

インターネットの急速な発展とビジネス規模の継続的な拡大に伴い、マイクロサービス アーキテクチャを採用する企業が増えています。 Spring Cloud は、優れたマイクロサービス フレームワークとして、サービスの分割と管理を実装するだけでなく、一連の効率的なソリューションも提供します。データベースとテーブルのシャーディングは、同時実行性が高い場合にシステムの安定性とスケーラビリティを確保するための重要な手段の 1 つです。この記事では、Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャでデータベースとテーブルのシャーディングを実装する方法を紹介します。

1. サブデータベースとサブテーブルの原理

サブデータベースとサブテーブルを実行する前に、まずその原理を理解しましょう。データベースとテーブルのいわゆるシャーディングとは、もともと 1 つのテーブルに格納されていたデータが、複数のデータベースまたは複数のテーブルに分散して格納されることを意味します。これにより、データを異なるデータベースまたはテーブルに分散し、単一のデータベースまたはテーブルに対する過度の負荷を回避し、システムのスケーラビリティとパフォーマンスを向上させることができます。

サブデータベースとサブテーブルの実装方法を見てみましょう。

1. サブデータベース

データを複数のライブラリに分散すると、単一データベースの負担を軽減できます。データベースを分割する場合、異なるデータを異なるデータベースに分散すると同時に、データの一貫性、つまりすべてのデータが何らかの方法で同期されていることを保証する必要があります。

2. テーブル分割

データを複数のテーブルに分散すると、同じデータの分散ストレージが実現し、単一テーブルの負荷が軽減されます。テーブルを分割するときは、データの関連性を確保しながら、同じデータを異なるテーブルに分散する必要があります。

2. サブデータベースとテーブルの実装

Spring Cloud マイクロサービス フレームワークでは、データベース ルーティング、データ ミドルウェア、シャーディング JDBC を通じてサブデータベースとテーブルを実装できます。

1. データベース ルーティング

データベース ルーティングは通常、ビジネス ルールに基づいてデータを別のデータベースにルーティングします。この実装方法は比較的単純ですが、データの動的なスケーリングを実現できません。さらに、アプリケーション層でのデータ ルーティングの必要性により、特定のパフォーマンスの損失が発生します。

2. データ ミドルウェア

データ ミドルウェアは通常、データベースの上位層でデータ ルーティングと負荷分散を実装します。さらに、データ ミドルウェアは、データの分散ストレージと高可用性を実現することもできます。ただし、データ ミドルウェアには追加のハードウェアとソフトウェアのサポートが必要であり、スケーラビリティとコストの問題を考慮する必要があります。

3. Sharding-JDBC

Sharding-JDBC は、データベースとテーブルの透過的なシャーディングを提供するように設計された軽量の Java フレームワークです。データ ソース エージェントのセットといくつかのルール構成を提供することで、データベースとテーブルのシャーディングを実装します。 Sharding-JDBC を使用する場合、元のデータ ソース構成を変更するだけで済み、データベースを操作するコード部分を変更する必要はありません。このようにして、データベースとテーブルの透過的なシャーディングを実現できます。

3. Sharding-JDBC を使用してデータベースとテーブルのシャーディングを実装する

シンプルなマイクロサービス アーキテクチャを例として、Sharding-JDBC を使用してデータベースとテーブルのシャーディングを実装する方法を紹介します。

1. データベースの作成

まず、2 つのデータベース db1 と db2 を作成し、これら 2 つのデータベースに 2 つのテーブル user と order を作成する必要があります。

2. Sharding-JDBC の統合

Sharding-JDBC を Spring Boot プロジェクトに統合するのは非常に簡単で、pom.xml に Sharding-JDBC の依存関係を追加するだけです。同時に、構成ファイルに Sharding-JDBC 関連の構成を追加する必要もあります。

3. シャーディング ルールとシャーディング ルールの設定

Sharding-JDBC では、シャーディング ルールとテーブル シャーディング ルールを設定することでシャーディング機能を実現できます。

• サブデータベース ルール

サブデータベース ルールは主に、ビジネス ルールに基づいてデータをさまざまなデータベースに分散します。シャーディング ルールを実装するときは、次の点に注意する必要があります。

(1) Sharding-JDBC は複数のデータ ソースをサポートできるため、データ ソースごとにデータ ソースを構成する必要があります。

(2) データ ソースの選択戦略を決定するには、標準のサブデータベース戦略クラスを定義する必要があります。

(3) データ ソースの主要な属性とシャードの数を決定するために、シャーディング ルール クラスを定義する必要があります。

• テーブル シャーディング ルール

テーブル シャーディング ルールは主に、同じデータを異なるテーブルに分散します。テーブルパーティショニングルールを実装する場合、次の点に注意する必要があります。

(1) 論理テーブルごとに複数の物理テーブルを構成する必要があります。

(2) データ テーブルの選択戦略を決定するには、標準のテーブル パーティション化戦略クラスを定義する必要があります。

(3) データ テーブルのキー属性を決定するテーブル ルール クラスを定義する必要があります。

4. 概要

サブデータベースとサブテーブルは、同時実行性が高い場合にシステムの安定性とスケーラビリティを確保するための重要な手段の 1 つです。 Spring Cloud マイクロサービス アーキテクチャでは、データベース ルーティング、データ ミドルウェア、Sharding-JDBC を通じてデータベースとテーブルのシャーディングを実装できます。その中でも、Sharding-JDBC は、データベースとテーブルの透過的なシャーディングを提供するように設計された軽量の Java フレームワークです。 Sharding-JDBC を使用すると、データベースとテーブルのシャーディングを簡単かつ効率的に実装でき、システムのスケーラビリティとパフォーマンスが向上します。

以上がSpring Cloud マイクロサービスのサブライブラリとサブテーブルの実用的な実装の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。