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分库分表之实战-sharding-JDBC广播表

news 2025/7/9 5:31:28

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前情摘要：

1、数据库性能优化
2、分库分表之优缺点分析
3、分库分表之数据库分片分类
4、分库分表之策略
5、分库分表技术栈讲解-Sharding-JDBC
6、分库分表下的 ID 冲突问题与雪花算法讲解
7、分库分表之实战-sharding-JDBC

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本文章目录

- - Sharding-JDBC广播表深度解析与实战配置指南
  - - 一、广播表核心概念与设计思想
    - 二、适用场景与典型案例
    - 三、Sharding-JDBC配置实战（以Spring Boot为例）
    - 四、避坑指南与最佳实践
    - 五、总结与适用建议

Sharding-JDBC广播表深度解析与实战配置指南

一、广播表核心概念与设计思想

在分布式分库分表场景中，当我们需要处理海量数据时，通常会将大表按规则拆分到多个数据库/表中。但对于一类特殊的表——广播表（Broadcast Table），它有着完全不同的设计逻辑：
定义：
所有分片数据源中都存在的表，其表结构和数据在每个数据库实例中完全一致。就像“广播”一样，数据会同步到所有分片节点，确保任何数据源访问时都能获取到相同的表结构和数据。

核心特性：

数据一致性：所有分片库的表结构、数据完全相同
无分片逻辑：不参与分库分表规则，直接全库复制
关联查询优化：避免跨库关联，提升多表join性能

二、适用场景与典型案例

为什么需要广播表？当我们遇到以下场景时，广播表能发挥关键作用：
典型场景：

字典表/配置表：如性别字典、状态码表、系统参数表等（数据量小但高频访问）
基础信息表：如行政区划表、部门表（数据稳定且需要与业务表频繁关联）
维度表：在数据仓库场景中作为维度表存在

优势对比：
假设订单表按用户分库，若商品表作为普通分片表，订单与商品的关联查询需要跨库路由；而商品表作为广播表时，每个分片库都有完整商品数据，可直接在本地库完成join，省去复杂的跨库关联逻辑。

注意！这些场景不适用：

数据量大且频繁更新的表（全库同步成本高）
业务上需要独立分片的表（如用户表、订单表）

三、Sharding-JDBC配置实战（以Spring Boot为例）

在分库分表之实战-sharding-JDBC基础上

我们需要在数据库ccc_shop_order_0、ccc_shop_order_1中分表新建下表：

CREATE TABLE `ad_config` (`id` bigint unsigned NOT NULL COMMENT '主键id',`config_key` varchar(1024) COLLATE utf8mb4_bin 
DEFAULT NULL COMMENT '配置key',`config_value` varchar(1024) COLLATE utf8mb4_bin 
DEFAULT NULL COMMENT '配置value',`type` varchar(128) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT 
NULL COMMENT '类型',PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 
COLLATE=utf8mb4_bin;

然后新建pojo类：

@Data@EqualsAndHashCode(callSuper = false)@TableName("ad_config")public class AdConfigDO {private Long id;private String configKey;private String configValue;private String type;}

然后在application.properties中添加广播包配置：

spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=ad_config
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.type=SNOWFLAKE

然后再新建对应的Mapper

public interface AdConfigMapper extendsBaseMapper<AdConfigDO> {
}

最后在单元测试类，DbTest中新增单元测试函数

@Testpublic void testSaveAdConfig(){AdConfigDO adConfigDO = new AdConfigDO();adConfigDO.setConfigKey("ad_config_key");adConfigDO.setConfigValue("编程接单找CCC");adConfigDO.setType("ad");adConfigMapper.insert(adConfigDO);}

当前项目目录如下，大家可以对比：
在这里插入图片描述

然后运行该单元函数，查看结果

2025-07-01 15:53:52.221  INFO 5636 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds0 ::: INSERT INTO ad_config  ( id,
config_key,
config_value,
type )  VALUES  (?, ?, ?, ?) ::: [1939955597112029186, ad_config_key, 编程接单找CCC, ad]
2025-07-01 15:53:52.221  INFO 5636 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds1 ::: INSERT INTO ad_config  ( id,
config_key,
config_value,
type )  VALUES  (?, ?, ?, ?) ::: [1939955597112029186, ad_config_key, 编程接单找CCC, ad]

可以看到我们的两个库中的两个表数据都被插入的是相同的数据
在这里插入图片描述

四、避坑指南与最佳实践

字段命名规范
- 严格避免使用SQL关键字（如desc、order、limit），Sharding-JDBC对关键字的兼容性较弱，报错信息可能不明确
- 示例：字段名desc会导致SQL解析错误，应改为description
表结构变更注意事项
- 任何表结构变更（如新增字段）必须同步执行到所有分片库
- 推荐使用版本控制工具（如Liquibase）管理多库DDL变更
性能优化技巧
- 广播表本身无需分片键，建表时可移除分片键相关索引
- 对于极小表（如100条以内），可关闭Sharding-JDBC的优化器逻辑（通过props.sql.optimizer.enable配置）
监控与治理
- 通过ShardingSphere的治理中心（如ZooKeeper）监控广播表同步状态
- 结合APM工具（如SkyWalking）追踪跨库关联性能变化