高并發短信系統設計：基于SharingJDBC的分庫分表、大數據同步與實時計算方案
一、概述
在當今互聯網應用中，短信服務是極為重要的一環。面對每天發送2000萬條短信的需求，我們需要一個能夠處理海量數據（一年下來達到數千萬億級別）并且高效穩定的解決方案。本文將圍繞如何利用SharingJDBC技術進行MySQL數據庫合理分庫分表展開討論，并結合ClickHouse實現冷熱數據分離、Elasticsearch(ES)完成復合查詢以及Flink實現實時計算等功能，最后通過SpringCloud構建微服務架構集成上述所有組件。
二、分庫分表策略及建表語句
為了應對如此龐大的數據量，我們采用ShardingSphere-5.x版本中的SharingJDBC作為分庫分表中間件...
詳細內容省略，包括但不限于：
- 具體分庫分表規則設計
- 創建邏輯表與物理表映射關系
- 定義各表結構信息（如表名、字段名等）
三、冷熱數據分離策略
考慮到歷史數據訪問頻率較低但總量巨大，我們將最近一段時間內的“熱”數據保留在MySQL中以保證快速響應；而較老的“冷”數據則定期遷移至ClickHouse進行長期存儲...
四、復合查詢解決方案
針對復雜的查詢需求，我們可以通過以下幾種方式來優化：
- 使用Elasticsearch存儲索引并執行全文搜索任務
- 利用Logstash或DataX工具將MySQL/ClickHouse的數據同步到ES
五、Flink實時計算
Flink可以用來處理流式數據，支持窗口聚合、事件時間處理等功能。下面是一個簡單的例子說明如何用Flink讀取Kafka消息并寫入ClickHouse...
六、Spring Cloud集成方案
Spring Cloud提供了一整套微服務治理框架，其中包含了服務發現注冊中心Nacos、配置管理Config Server、斷路器Hystrix等組件。我們將通過這些功能點來整合以上提到的所有技術棧...
七、代碼示例
本節將展示部分關鍵代碼片段，涵蓋從SharingJDBC配置開始直至Spring Cloud項目搭建完畢整個流程...
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