一、背景与挑战：亿级交易系统的数据瓶颈

转转作为国内领先的二手交易平台，日订单量突破千万级，交易系统需处理海量用户请求与数据操作。随着业务规模指数级增长，传统单体数据库架构逐渐暴露出三大核心痛点：

1. 性能瓶颈：单库单表数据量超5000万条后，查询响应时间显著下降，TPS（每秒事务数）难以突破3000。
2. 扩展性受限：垂直拆分（按业务分库）虽缓解部分压力，但核心交易表仍面临水平扩展难题。
3. 运维复杂度高：分库分表后需手动维护路由规则、分布式事务一致性等问题，人力成本激增。

二、技术选型：为何选择Apache ShardingSphere？

经过多轮技术评估，转转最终选定Apache ShardingSphere作为数据分片中间件，核心考量因素包括：

1. 透明化分片能力：通过JDBC驱动层拦截SQL，实现应用无感知的分库分表，兼容MySQL/PostgreSQL等主流数据库。
2. 分布式事务支持：集成XA、Seata等方案，解决跨库事务一致性难题。
3. 灵活扩展性：支持动态扩展分片节点，无需重启服务。
4. 生态完善性：与Spring Boot、MyBatis等框架深度集成，降低接入成本。

三、落地实践：从架构设计到性能调优

1. 分库分表策略设计

针对交易系统核心表（如订单表、支付流水表），采用用户ID哈希+时间范围的复合分片策略：

// ShardingSphere配置示例（YAML格式）
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..15}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: user_id
              algorithm-expression: t_order_$->{user_id % 16}
          database-strategy:
            inline:
              sharding-column: create_time
              algorithm-expression: ds$->{create_time.toLocalDate().getDayOfMonth() % 2}

策略优势：

• 用户ID哈希保证单用户数据集中，减少跨库查询。
• 时间范围分片便于历史数据归档，提升查询效率。

2. 分布式事务优化

针对支付场景，采用Seata AT模式实现跨库事务一致性：

@GlobalTransactional
public void createOrder(Order order) {
    // 插入订单表（库A）
    orderMapper.insert(order);
    // 更新库存表（库B）
    inventoryMapper.decreaseStock(order.getProductId(), order.getQuantity());
}

优化点：

• 调整Seata Server并发线程数至200，提升事务处理能力。
• 对非关键业务（如日志记录）采用最终一致性方案，减少同步阻塞。

3. 性能调优实战

通过以下手段将系统TPS从2800提升至6500：

1. SQL优化：
   • 禁止跨库JOIN，改为应用层二次查询。
   • 对分片键使用等值查询，避免全分片路由。
2. 连接池配置：

   druid:
     max-active: 200
     initial-size: 50
     time-between-eviction-runs-millis: 60000

3. 读写分离：配置主从库延迟阈值≤50ms，确保数据强一致性场景走主库。

四、运维监控体系构建

1. 可视化监控：集成Prometheus+Grafana，实时展示分片连接数、慢查询TOP10等指标。
2. 动态扩容：通过ShardingSphere-Proxy的Admin Console在线添加分片节点，实现零停机扩容。
3. 故障演练：定期模拟分片节点宕机，验证自动切换与数据恢复能力。

五、实践成果与经验总结

1. 量化收益

• 查询响应时间：P99从1.2s降至350ms。
• 存储成本：通过冷热数据分离，节省30%硬件投入。
• 运维效率：自动化分片管理减少70%人工操作。

2. 避坑指南

1. 分片键选择：避免使用自增ID作为分片键，易导致数据倾斜。
2. 全局表设计：对字典表等小表采用广播表策略，减少跨库查询。
3. 版本兼容性：ShardingSphere 5.x对Spring Cloud Alibaba兼容性更优，建议升级。

六、未来演进方向

1. 云原生适配：探索ShardingSphere与Kubernetes的Operator集成，实现自动化弹性伸缩。
2. AI预测分片：基于历史流量数据，动态调整分片策略。
3. 多模数据处理：支持时序数据、文档数据的统一分片管理。

结语：Apache ShardingSphere在转转亿级交易系统的成功落地，验证了其作为企业级数据分片中间件的成熟度。通过合理的策略设计、深度性能调优与完善的运维体系，系统成功突破数据瓶颈，为业务高速增长提供坚实支撑。对于同类高并发场景，建议从分片策略验证、事务方案选型、监控体系搭建三个维度逐步推进。