.Net如何使用分表分庫框架ShardingCore實現多字段分片

# .Net如何使用分表分庫框架ShardingCore實現多字段分片

## 目錄
- [一、分庫分表技術概述](#一分庫分表技術概述)
  - [1.1 什么是分庫分表](#11-什么是分庫分表)
  - [1.2 分庫分表的常見場景](#12-分庫分表的常見場景)
  - [1.3 .NET生態中的分庫分表方案](#13-net生態中的分庫分表方案)
- [二、ShardingCore框架介紹](#二shardingcore框架介紹)
  - [2.1 框架特性與優勢](#21-框架特性與優勢)
  - [2.2 核心架構設計](#22-核心架構設計)
  - [2.3 性能基準測試對比](#23-性能基準測試對比)
- [三、多字段分片方案設計](#三多字段分片方案設計)
  - [3.1 分片算法選型](#31-分片算法選型)
  - [3.2 復合分片策略](#32-復合分片策略)
  - [3.3 路由優化方案](#33-路由優化方案)
- [四、實戰：多字段分片實現](#四實戰多字段分片實現)
  - [4.1 環境準備與配置](#41-環境準備與配置)
  - [4.2 實體與分片規則配置](#42-實體與分片規則配置)
  - [4.3 自定義分片算法實現](#43-自定義分片算法實現)
  - [4.4 動態分片策略示例](#44-動態分片策略示例)
- [五、高級功能與優化](#五高級功能與優化)
  - [5.1 分布式事務處理](#51-分布式事務處理)
  - [5.2 讀寫分離集成](#52-讀寫分離集成)
  - [5.3 分片結果歸并優化](#53-分片結果歸并優化)
- [六、生產環境最佳實踐](#六生產環境最佳實踐)
  - [6.1 數據遷移方案](#61-數據遷移方案)
  - [6.2 監控與運維](#62-監控與運維)
  - [6.3 常見問題排查](#63-常見問題排查)
- [七、總結與展望](#七總結與展望)

## 一、分庫分表技術概述

### 1.1 什么是分庫分表

分庫分表是數據庫水平拆分的兩種主要形式：
- **分庫**：將同一個數據庫中的數據按照特定規則分散到多個數據庫實例
- **分表**：將單表數據按照規則拆分到多個同構數據表中

技術價值體現：
1. 突破單機存儲容量限制（MySQL單表建議不超過2000萬行）
2. 分散查詢壓力，提升IOPS吞吐量
3. 降低單點故障影響范圍

### 1.2 分庫分表的常見場景

#### 典型業務場景
- 電商訂單表：按用戶ID分片+時間維度分表
- 物聯網數據：按設備ID分庫+時間范圍分表
- 社交網絡：按地域分庫+用戶Hash分表

#### 實施指標參考
| 指標            | 分庫分表臨界值       |
|----------------|-------------------|
| 單表數據量      | > 500萬行         |
| 并發TPS        | > 2000            |
| 數據年增長率    | > 200%            |

### 1.3 .NET生態中的分庫分表方案

主流方案對比：

| 框架           | 支持模式       | 事務支持   | 社區活躍度 |
|---------------|--------------|----------|----------|
| ShardingCore   | 客戶端分片     | 柔性事務   | ★★★★☆    |
| MyCat         | 代理層分片     | XA事務    | ★★★☆☆    |
| ShardingSphere | 混合模式       | Seata    | ★★★★★    |

ShardingCore的優勢：
- 原生EF Core支持
- 無代理層性能損耗
- 靈活的多租戶支持

## 二、ShardingCore框架介紹

### 2.1 框架特性與優勢

核心功能矩陣：
```csharp
// 分片配置示例
services.AddShardingConfigure<MyDbContext>()
    .UseRouteConfig(op =>
    {
        op.AddShardingTableRoute<OrderRoute>();
        op.AddShardingDataSourceRoute<UserRoute>();
    })
    .UseConfig(op =>
    {
        op.ConfigId = "config1";
        op.AddDefaultDataSource("ds0", "Server=.;Database=Demo;UID=sa;PWD=123;");
        op.AddExtraDataSource(sp =>
        {
            var config = sp.GetService<IConfiguration>();
            return new Dictionary<string, string>
            {
                {"ds1", config.GetConnectionString("DB1")},
                {"ds2", config.GetConnectionString("DB2")}
            };
        });
    });

2.2 核心架構設計

組件關系圖：

[應用程序層]
  │
  ├─ [ShardingRuntimeContext]
  │     ├─ 分片路由引擎
  │     ├─ 執行計劃優化器
  │     └─ 結果歸并器
  │
  └─ [物理數據源]
        ├─ DataSource0 (分庫1)
        ├─ DataSource1 (分庫2)
        └─ DataSourceN (分庫N)

2.3 性能基準測試對比

測試環境： - 服務器：8核16G云主機 - 數據庫：MySQL 8.0集群

壓測結果（單位：TPS）：

三、多字段分片方案設計

3.1 分片算法選型

常見算法對比：

3.2 復合分片策略

典型的多字段分片場景：

public class CompositeShardingAlgorithm : IShardingAlgorithm
{
    public IEnumerable<string> GetRouteTables(ShardingContext context)
    {
        var userId = context.ShardingKeyValues["UserId"].ToString();
        var orderTime = (DateTime)context.ShardingKeyValues["CreateTime"];
        
        // 用戶ID取模分庫
        var dbSuffix = Math.Abs(userId.GetHashCode()) % 4;
        
        // 按月分表
        var tableSuffix = orderTime.ToString("yyyyMM");
        
        return new List<string> { $"Order_{dbSuffix}_{tableSuffix}" };
    }
}

3.3 路由優化方案

路由緩存策略：

services.AddShardingConfigure<MyDbContext>()
    .AddRouteCache(op =>
    {
        op.CacheModel = RouteCacheModel.LRU; // 最近最少使用緩存
        op.CacheSize = 1000; // 緩存1000條路由
        op.Enable = true;
    });

四、實戰：多字段分片實現

4.1 環境準備與配置

NuGet包引用：

<PackageReference Include="ShardingCore" Version="6.6.1" />
<PackageReference Include="ShardingCore.EntityFrameworkCore" Version="6.6.1" />

4.2 實體與分片規則配置

分片實體示例：

[ShardingTable("Order_{year}{month}{day}")]
public class Order
{
    [ShardingKey]
    public string OrderId { get; set; }
    
    [ShardingKey]
    public string UserId { get; set; }
    
    public DateTime CreateTime { get; set; }
    // 其他字段...
}

4.3 自定義分片算法實現

多字段分片算法：

public class OrderShardingAlgorithm : AbstractShardingOperatorAlgorithm
{
    public override string ShardingKeyToTail(object shardingKey)
    {
        var order = (Order)shardingKey;
        // 用戶ID后兩位 + 年月日
        return $"{order.UserId.Substring(order.UserId.Length-2)}_" + 
               order.CreateTime.ToString("yyyyMMdd");
    }

    public override List<string> GetTails(DateTime beginTime, DateTime endTime)
    {
        // 實現時間范圍查詢時的分片定位
        var tails = new List<string>();
        for (var date = beginTime; date <= endTime; date = date.AddDays(1))
        {
            tails.Add(date.ToString("yyyyMMdd"));
        }
        return tails;
    }
}

4.4 動態分片策略示例

運行時動態分片：

public class DynamicShardingStrategy : IShardingRouteStrategy
{
    private readonly IHttpContextAccessor _httpContextAccessor;

    public DynamicShardingStrategy(IHttpContextAccessor httpContextAccessor)
    {
        _httpContextAccessor = httpContextAccessor;
    }

    public string GetDataSourceName(object entity)
    {
        // 根據HTTP Header動態選擇數據源
        var tenantId = _httpContextAccessor.HttpContext.Request.Headers["X-Tenant-ID"];
        return $"ds_{tenantId}";
    }
}

五、高級功能與優化

5.1 分布式事務處理

Saga模式實現：

services.AddShardingTransaction((sp, builder) =>
{
    builder.UseSagaTransaction(op =>
    {
        op.RetryCount = 3;
        op.RetryInterval = TimeSpan.FromSeconds(5);
        op.CompensationStrategy = CompensationStrategy.Rollback;
    });
});

5.2 讀寫分離集成

讀寫分離配置：

services.AddShardingConfigure<MyDbContext>()
    .UseReadWriteSeparation(op =>
    {
        op.ReadWriteDefaultPriority = 100;
        op.ReadNodeMaxConn = 50;
        op.ReadNodeMinConn = 5;
        op.AddReadDataSource("read1", "Server=read1;Database=Demo;...", 50);
        op.AddReadDataSource("read2", "Server=read2;Database=Demo;...", 30);
    });

5.3 分片結果歸并優化

并行歸并策略：

services.AddShardingConfigure<MyDbContext>()
    .UseParallelExecute(op =>
    {
        op.MaxQueryConnections = 8; // 最大并行連接數
        op.Enable = true;
    });

六、生產環境最佳實踐

6.1 數據遷移方案

雙寫遷移流程： 1. 初始全量同步 2. 開啟雙寫模式 3. 增量數據校驗 4. 流量切換驗證 5. 下線舊數據源

6.2 監控與運維

關鍵監控指標：

# HELP sharding_query_total Total sharding queries
# TYPE sharding_query_total counter
sharding_query_total{type="success"} 1024
sharding_query_total{type="failure"} 23

# HELP sharding_route_duration Routing time cost
# TYPE sharding_route_duration histogram
sharding_route_duration_bucket{le="0.1"} 812
sharding_route_duration_bucket{le="0.5"} 956

6.3 常見問題排查

熱點問題處理： 1. 監控識別熱點分片 2. 動態調整分片算法 3. 熱點數據緩存 4. 異步隊列削峰

七、總結與展望

技術演進路線

1. 智能分片：基于機器學習預測數據分布
2. 彈性擴縮容：動態調整分片數量
3. 多云支持：跨云廠商的分片部署

最終建議

• 中小規模項目：優先考慮單字段分片
• 復雜業務系統：采用多字段復合分片
• 超大規模場景：結合代理層+客戶端分片混合方案

”`

注：本文為示例框架，實際完整實現需要根據具體業務場景調整。建議通過實際壓力測試驗證分片方案的有效性，推薦使用JMeter或Locust等工具進行基準測試。生產環境部署前務必做好數據備份和回滾方案。