分库设计思路
- 确定分片策略：
- 范围分片：根据某个字段的值范围进行分片，例如按用户的ID范围。
- 哈希分片：使用哈希函数将某个字段的值映射到不同的分片上，例如按用户的ID哈希值。
- 列表分片：将数据按某种列表或集合的方式分片，例如按地域或业务类型分片。
- 数据一致性：
- 确保分库后的数据一致性，特别是在跨库操作时。
- 使用分布式事务（如两阶段提交）或最终一致性模型（如基于消息队列的补偿机制）。
- 负载均衡：
- 使用负载均衡器将请求分发到不同的数据库实例上。
- 监控各个数据库实例的负载情况，动态调整分片策略。
- 索引设计：
- 为每个分片设计合适的索引，以提高查询效率。
- 确保分片键（用于分片的字段）被索引，以便快速定位数据。
- 应用层处理：
- 应用程序需要处理分片逻辑，包括决定数据存储在哪个分片上、如何跨分片查询等。
实现无障碍切换库
- 抽象数据访问层：
- 设计一个抽象的数据访问层（DAL），将具体的数据库操作封装起来。
- 通过依赖注入（DI）或其他方式实现动态切换数据库实例。
- 路由逻辑：
- 实现路由逻辑来决定数据应该存储在哪个分片上。
- 可以根据分片键计算出目标分片，并返回相应的数据库连接。
- 配置管理：
- 使用配置文件或数据库来管理分片信息和数据库连接字符串。
- 动态读取配置信息，确保应用程序在运行时可以访问最新的分片信息。
- 数据库连接池：
- 为每个分片维护一个数据库连接池。
- 使用连接池来管理数据库连接，提高连接的复用性和性能。
- 跨分片查询：
- 设计跨分片查询的机制，例如使用并行查询、合并结果等。
- 可以使用ORM框架（如Entity Framework Core）的分片支持或自行实现分片查询。
- 迁移和扩展：
- 设计数据迁移和扩展的策略，确保在增加或减少分片时数据能够平滑迁移。
- 使用工具或脚本来自动化数据迁移过程。
- 监控和日志：
- 实现监控和日志系统，跟踪分片的性能和状态。
- 在出现问题时能够快速定位和解决。
