本文从实际情况出发，解决生产中单表数据过大，和数据被拖库导致的问题，并进行的解决方案。本案例使用的框架为轻量型的jfinal，分表+数据库脱敏，均采用了Apache的shardingsphere。

首先我们要先明确这样一个业务场景，如果生产上某个表的数据在100w+，那么sql语句进行表操作，还不会出现什么瓶颈问题，如果数据量再增加到500w+，可以通过索引，备份等方式，减少数据库的单表压力。如果继续增加到1000w。或者单表一天的数据量就能达到1000w。那么建议索引就无法在解决在这个问题。这时候，我们就需要通过分表的操作，来降低单表的压力。

实现思路：

1. 上面我们已经知道了问题所在，下面来分析一下解决方案。既然单个表无法满足生产上是数据量，那么就需要创建多个表。而如何将多个表进行关联起来，我们就需要用到分表组件：ShardingSphere中的sharding-jdbc模块。

解决方案：（全部代码会在文末全部提供）

1.首先，我们数据库中只有一张表 t_blog。假设这张表的数据量已经达到的1000w的级别。接下来我们在创建8张表，表名为t_blog_x，这8张表的结构和原来的完全一样，这8张表我们把它称为真实表，而原来的t_blog表，我们称为逻辑表。

2.创建好表之后，接下来进行代码部分实现。主要核心的class有下列三个。HashPreciseShardingAlgorithm为分表策略。ShardingCacheKit为缓存分表结果（可有可无）。ShardingDruidPlugin分表数据源配置。

3.紧接着，我们需要在配置文件中，配置之分表内容。

# 主数据源
master.jdbcUrl = jdbc:mysql://localhost/jfinal_demo?characterEncoding=utf8&useSSL=false&zeroDateTimeBehavior=convertToNull
master.user = root
master.password =123456## 分表规则 ：对t_blog进分表，分表规则为根据id进行分表,共分为8张真实表
sharding = t_blog:8:iddevMode = true

4.在项目的主函数中配置分表代码。

	/*** 配置插件*/public void configPlugin(Plugins me) {// 配置 druid 数据库连接池插件Map<String,DruidPlugin> dataSourceMap = new HashMap<String, DruidPlugin>();DruidPlugin masterPlugin = new DruidPlugin(p.get("master.jdbcUrl"), p.get("master.user"), p.get("master.password").trim());dataSourceMap.put("jf_master",masterPlugin);// 配置分表规则ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfiguration = new ShardingRuleConfiguration();shardingRuleConfiguration.setDefaultDataSourceName("jf_master");shardingRuleConfiguration.setEncryptRuleConfig(getOrderEncryptRuleConfiguration());List<TableRuleConfiguration> tableRuleConfigurations = new LinkedList<>();// 读取分表配置，生成分表规则String sharding = p.get("sharding");String [] rule = sharding.split(":");if(!Objects.isNull(rule)){// 1. 获得真实表数目int num = Integer.parseInt(rule[1]);// 2.// 获得逻辑表名String tableName = rule[0];// 3.// 分表字段String shardingColumn = rule[2];ShardingCacheKit.me().setCache(tableName,num);// 4.分表规则和生成分表表达式TableRuleConfiguration tableRuleConfiguration =new TableRuleConfiguration(tableName,"jf_master." + tableName + "_${0.. " + (num -1 ) +"}");// 5.配置分表策略StandardShardingStrategyConfiguration shardingStrategyConfiguration =new StandardShardingStrategyConfiguration(shardingColumn,new HashPreciseShardingAlgorithm());tableRuleConfiguration.setTableShardingStrategyConfig(shardingStrategyConfiguration);// 6. 加入策略tableRuleConfigurations.add(tableRuleConfiguration);shardingRuleConfiguration.setTableRuleConfigs(tableRuleConfigurations);}Properties props = new Properties();props.setProperty(ShardingPropertiesConstant.SQL_SHOW.getKey(),"true");// 加入分表插件ShardingDruidPlugin shardingDruidPlugin = new ShardingDruidPlugin(shardingRuleConfiguration,dataSourceMap,props);me.add(shardingDruidPlugin);// 配置ActiveRecord插件ActiveRecordPlugin arp = new ActiveRecordPlugin(shardingDruidPlugin);// 所有映射在 MappingKit 中自动化搞定_MappingKit.mapping(arp);me.add(arp);// 配置缓存插件me.add(new EhCachePlugin());}

5.然后启动项目进行测试，在这里我写了一个简单的save方法，接口返回uuid和该数据存在的真实表表名。

6. 接口调用两次后，我们可以看到，两次的数据保存在了不同的表中。

7.接下来我们配置数据库脱敏。

	/*** 脱敏配置* @return*/private static EncryptRuleConfiguration getOrderEncryptRuleConfiguration() {EncryptRuleConfiguration encryptRuleConfiguration = new EncryptRuleConfiguration();Properties properties = new Properties();// 设置算法的密钥properties.setProperty("aes.key.value", "123456");// 将逻辑表t_blog的content列进行脱敏，算法采用AESEncryptorRuleConfiguration encryptorRuleConfiguration =new EncryptorRuleConfiguration("AES", "t_blog.content", properties);encryptRuleConfiguration.getEncryptorRuleConfigs().put("user_encryptor", encryptorRuleConfiguration);return encryptRuleConfiguration;}

8.两次数据库中的内容如下

该项目源码地址：
GitHub项目地址

参考文档：

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shardingsphere官方网站

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