一、背景与挑战：亿级交易系统的核心痛点

转转作为国内领先的二手交易平台，日均交易量突破千万级，峰值QPS（每秒查询数）超过5万。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瓶颈：

1. 数据容量瓶颈：单库数据量突破20TB，导致备份恢复耗时超过4小时，存在数据丢失风险。
2. 性能扩展瓶颈：订单表数据量超50亿条，全表扫描响应时间超过3秒，严重影响用户体验。
3. 高可用瓶颈：主从延迟超过500ms，在促销活动期间频繁出现超卖现象。

为解决这些问题，团队在2021年启动了分布式数据库改造项目，最终选择Apache ShardingSphere作为核心解决方案。

二、技术选型：为何选择ShardingSphere？

在技术选型阶段，团队对市面主流方案进行了全面评估：
| 方案 | 优点 | 缺点 |
|———————|———————————————-|———————————————-|
| 传统分库分表 | 实现简单，运维成本低 | 跨库JOIN困难，扩展性受限 |
| MySQL Cluster| 天然分布式，强一致性 | 写入性能差，成本高昂 |
| Vitess | 谷歌背书，生态完善 | 学习曲线陡峭，二次开发困难 |
| ShardingSphere | 中立开源，支持多数据源，灵活扩展 | 需要自行维护分片策略 |

最终选择ShardingSphere的核心原因包括：

1. 透明化分片：通过JDBC驱动实现SQL重写，应用层无需修改代码
2. 分布式事务支持：集成XA/Seata协议，解决跨库事务难题
3. 弹性扩展能力：支持在线分片扩容，业务零中断

三、核心实践：四大关键场景落地

3.1 数据分片策略设计

针对订单表（t_order）的分片设计，团队采用”用户ID+时间”的复合分片策略：

// 分片配置示例
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..3}.t_order_$->{0..15}
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.zhuanzhuan.sharding.UserTimeShardingAlgorithm

分片算法实现逻辑：

public class UserTimeShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
        long userId = shardingValue.getValue();
        int tableIndex = (int) (userId % 16);  // 16张分表
        return "t_order_" + tableIndex;
    }
}

该策略实现效果：

• 查询性能提升300%（单表数据量从50亿降至3亿）
• 写入吞吐量提升150%（并行写入4个分库）

3.2 分布式事务解决方案

在支付场景中，团队采用Seata AT模式实现分布式事务：

@GlobalTransactional
public void completeOrder(Long orderId) {
    // 1. 更新订单状态
    orderDao.updateStatus(orderId, "COMPLETED");
    // 2. 扣减用户余额
    accountDao.decreaseBalance(orderId);
    // 3. 发送消息通知
    messageService.send(orderId);
}

性能优化措施：

1. 异步化提交：将Seata的TC（事务协调器）部署为独立集群
2. 批量提交：合并多个小事务为批量操作
3. 降级策略：超时事务自动降级为最终一致性

实施后效果：

• 事务成功率从92%提升至99.99%
• 平均响应时间从120ms降至35ms

3.3 读写分离与负载均衡

配置示例：

spring.shardingsphere.masterslave.name=ms_ds
spring.shardingsphere.masterslave.master-data-source-name=ds_master
spring.shardingsphere.masterslave.slave-data-source-names=ds_slave0,ds_slave1
spring.shardingsphere.masterslave.load-balance-algorithm-type=round_robin

优化效果：

• 读性能提升200%（从主库读改为轮询从库）
• 主库负载从80%降至30%

3.4 弹性扩容实践

在2022年”618”大促前，团队进行了在线扩容：

1. 添加新分库ds_3
2. 执行ALTER TABLE t_order ADD SHARDING TABLE ds_3.t_order_16 TO ds_3.t_order_31
3. 通过数据迁移工具完成历史数据重分布
4. 动态更新路由规则

整个过程耗时2小时，业务零中断，扩容后系统支撑QPS从5万提升至12万。

四、运维体系构建

为保障系统稳定运行，团队建立了完善的运维体系：

1. 监控告警：集成Prometheus+Grafana，监控100+核心指标
2. 故障演练：每月进行混沌工程测试，验证容灾能力
3. 自动化运维：开发ShardingSphere管理平台，支持一键扩容、分片调整

五、经验总结与建议

5.1 实施建议

1. 渐进式改造：先从读多写少场景切入，逐步扩展到核心交易链路
2. 分片键选择：优先选择业务无关的自然键（如用户ID），避免热点问题
3. 事务边界控制：将大事务拆解为多个小事务，减少分布式事务使用

5.2 未来规划

1. 探索ShardingSphere与云原生数据库的融合
2. 实现AI驱动的智能分片策略
3. 构建多活架构，提升全球业务支撑能力

六、结语

通过两年多的实践，Apache ShardingSphere在转转亿级交易系统中证明了其价值：系统吞吐量提升400%，运维成本降低60%，实现了真正的弹性扩展。这一实践为高并发电商系统提供了可复制的分布式数据库解决方案，值得行业参考借鉴。