淘宝返利app多数据源设计：基于MyCat的分库分表与读写分离-平芜编程栈

淘宝返利app多数据源设计：基于MyCat的分库分表与读写分离

大家好，我是省赚客APP研发者阿宝！

在省赚客这类高并发返利应用中，用户订单、佣金记录、推广关系等核心数据量增长迅猛。单库单表在日均百万级订单下已出现性能瓶颈。为保障系统稳定性和扩展性，我们采用MyCat作为中间件，实现分库分表 + 读写分离的多数据源架构，支撑当前千万级用户规模下的高效数据访问。

整体架构设计

系统部署4个MySQL实例（2主2从），通过MyCat逻辑库rebate_db对外提供统一入口：

写操作：路由至主库（dn1_master,dn2_master）；
读操作：负载均衡至从库（dn1_slave,dn2_slave）；
分片规则：按用户ID哈希分片，确保同一用户数据落在同一库。

MyCat配置文件关键部分如下：

<!-- schema.xml --><schemaname="rebate_db"checkSQLschema="false"sqlMaxLimit="100"><tablename="user_order"dataNode="dn1,dn2"rule="user_id_mod"/><tablename="commission_record"dataNode="dn1,dn2"rule="user_id_mod"/></schema><dataNodename="dn1"dataHost="host1"database="rebate_01"/><dataNodename="dn2"dataHost="host2"database="rebate_02"/><dataHostname="host1"maxCon="1000"minCon="10"balance="1"><writeHosthost="master"url="192.168.1.10:3306"user="root"password="xxx"><readHosthost="slave"url="192.168.1.11:3306"user="root"password="xxx"/></writeHost></dataHost>

分片规则定义在rule.xml：

<tableRulename="user_id_mod"><rule><columns>user_id</columns><algorithm>mod-long</algorithm></rule></tableRule><functionname="mod-long"class="io.mycat.route.function.PartitionByMod"><propertyname="count">2</property></function>

Java应用连接配置

Spring Boot项目通过JDBC URL直连MyCat（端口8066），无需感知底层分片：

# application.ymlspring:datasource:url:jdbc:mysql://mycat.juwatech.cn:8066/rebate_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8username:app_userpassword:secure_passworddriver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driver

业务代码保持透明，例如订单创建：

packagejuwatech.cn.order.mapper;importorg.apache.ibatis.annotations.Insert;importorg.apache.ibatis.annotations.Mapper;importorg.apache.ibatis.annotations.Options;@MapperpublicinterfaceUserOrderMapper{@Insert("INSERT INTO user_order (user_id, order_no, amount, status) VALUES (#{userId}, #{orderNo}, #{amount}, #{status})")@Options(useGeneratedKeys=true,keyProperty="id")intinsert(UserOrderorder);}

MyCat根据user_id自动路由到dn1或dn2，开发者无需编写分库逻辑。

强制走主库场景处理

对于“下单后立即查询”等强一致性场景，需强制读主库。MyCat支持注解式路由：

packagejuwatech.cn.order.service;importorg.springframework.stereotype.Service;importorg.springframework.transaction.annotation.Transactional;@ServicepublicclassOrderQueryService{@Transactional(readOnly=false)publicUserOrdercreateAndQuery(StringuserId,StringorderNo){// 插入订单（写主库）orderMapper.insert(newUserOrder(userId,orderNo,100L,"PENDING"));// 强制读主库：MyCat注解 /*balance*/ 或 /*master*/returnorderMapper.selectByOrderNoWithHint(orderNo);}}

对应Mapper方法：

@Select("/*master*/ SELECT * FROM user_order WHERE order_no = #{orderNo}")UserOrderselectByOrderNoWithHint(StringorderNo);

该注释将绕过读写分离，直接查询主库，避免主从延迟导致查不到数据。

全局自增ID生成

由于分库后MySQL自增主键不再全局唯一，我们采用Snowflake算法生成分布式ID：

packagejuwatech.cn.common.id;@ComponentpublicclassSnowflakeIdGenerator{privatefinalSnowflakesnowflake=IdUtil.createSnowflake(1,1);publiclongnextId(){returnsnowflake.nextId();}}

在实体插入前赋值：

UserOrderorder=newUserOrder();order.setId(idGenerator.nextId());order.setUserId(userId);orderMapper.insert(order);

跨分片查询优化

对于运营后台的全局统计需求（如“昨日总佣金”），避免全表扫描。我们采用以下策略：

冗余汇总表：每日凌晨通过Flink聚合写入daily_commission_summary（不分片）；
异步导出：大数据量查询走离线数仓，不压在线库。

示例汇总任务：

@Scheduled(cron="0 0 2 * * ?")publicvoidaggregateDailyCommission(){List<CommissionSummary>summaries=commissionMapper.sumByDate(LocalDate.now().minusDays(1));summaryMapper.batchInsert(summaries);// 写入非分片表}

监控与故障切换

MyCat提供JDBC连接池监控和心跳检测。当主库宕机时，自动切换至备用主库（需配合MHA或Orchestrator）。我们还通过Prometheus采集MyCat指标：

# mycat_exporter配置metrics_path:/actuator/prometheusstatic_configs:-targets:['mycat-metrics:9104']

关键告警项包括：连接池耗尽、SQL执行超时、主从延迟>5s。

上线后，系统写入TPS提升3倍，复杂查询响应时间从2s降至200ms以内，有效支撑大促期间流量洪峰。

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