ZKmall開源商城作為基于 Spring Cloud 的高性能電商平臺，其持久層通過 MyBatis Plus 實現了多項深度優化，涵蓋分庫分表、緩存策略、分頁性能、多租戶隔離等核心場景。以下是具體實踐總結：
一、分庫分表與插件集成優化
1. 分庫分表策略
- ?ShardingSphere 集成：通過?
DynamicTableNameInnerInterceptor?動態路由表名，實現訂單表按月分表（如?t_order_202304），結合?ShardingSphere?配置數據源分片規則。 - ?分片算法優化：基于用戶 ID 的哈希取模分庫（如?
ds${user_id % 2}），訂單 ID 哈希分表，避免數據傾斜。
yaml
# ShardingSphere 分片規則（application-sharding.yml）
spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order:actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}databaseStrategy: inline(shardingColumn=user_id, algorithm-expression=ds${user_id % 2})tableStrategy: inline(shardingColumn=order_id, algorithm-expression=t_order_${order_id % 2})2. 插件鏈式加載
- ?插件優先級管理：按順序加載多租戶插件→分頁插件→數據權限插件，確保 SQL 改寫邏輯正確性。
- ?多租戶隔離：通過?
TenantLineInnerInterceptor?自動注入租戶 ID（tenant_id），實現數據物理隔離。
二、分頁性能深度優化
1. 分頁插件調優
- ?物理分頁替代邏輯分頁：采用 MyBatis Plus 的?
PaginationInnerInterceptor，自動生成數據庫方言分頁 SQL（如 MySQL 的?LIMIT），避免內存分頁壓力。 - ?深度分頁優化：針對百萬級訂單數據，使用基于主鍵 ID 的游標分頁（
WHERE id > #{lastId} LIMIT #{size}），替代?OFFSET?分頁，降低全表掃描開銷。
2. 分段查詢與索引優化
- ?熱點數據分段：將高頻訪問的訂單數據拆分為多個虛擬段（如?
order_segment_1~order_segment_10），通過哈希路由分散鎖競爭，實測 QPS 提升 8 倍。 - ?聯合索引覆蓋：為分頁查詢字段（如?
user_id + create_time）建立聯合索引，減少回表查詢。
三、緩存與二級存儲策略
1. 二級緩存配置
- ?Redis 集成：在 Mapper XML 中配置?
<cache type="org.mybatis.caches.redis.RedisCache">，結合 LRU 淘汰策略與 10 分鐘刷新間隔，降低數據庫負載。 - ?熱點數據預加載：通過?
@CacheRefresh?注解異步刷新高頻訪問數據（如商品詳情），結合 TTL 策略保障數據一致性。
2. 批量操作優化
- ?JDBC 批量插入：使用 MyBatis Plus 的?
saveBatch?方法，結合?rewriteBatchedStatements=true?參數，提升批量插入效率（實測 10 萬條數據插入耗時減少 65%）。
四、代碼生成與自動化工具
1. 代碼生成器應用
- ?模塊化代碼生成：基于 MyBatis Plus 的代碼生成器，自動生成 Entity、Mapper、Service 層代碼，支持自定義模板（如 DTO、VO 轉換邏輯），開發效率提升 40%。
- ?Lombok 集成：通過?
@Data?與?@Builder?注解簡化實體類，減少冗余代碼。
2. 動態 SQL 與條件構造器
- ?LambdaQueryWrapper：使用鏈式條件構造器動態拼接查詢條件（如?
eq(User::getName, "Tom").ge(User::getAge, 18)），避免 SQL 注入風險。 - ?注解式動態 SQL：通過?
@SelectProvider?實現復雜查詢邏輯的動態生成（如多維度訂單統計）。
五、高并發場景實踐
1. 分布式鎖與事務
- ?Redis 鎖集成：在庫存扣減場景中，結合 Redisson 的?
RLock?實現分布式鎖，防止超賣。 - ?Seata 分布式事務：通過?
@GlobalTransactional?注解保障跨服務事務一致性（如創建訂單→扣減庫存→生成支付單）。
2. 慢 SQL 監控與治理
- ?P6Spy 日志分析：集成 SQL 監控插件，記錄執行耗時與參數詳情，定位慢查詢（如超過 500ms 的訂單統計 SQL）。
- ?Prometheus 可視化：通過?
actuator?端點暴露指標，結合 Grafana 監控緩存命中率與鎖競爭情況。
演進方向
ZKmall開源商城 通過 MyBatis Plus 的插件擴展、緩存分層、分頁算法優化等策略，在萬級 QPS 場景下實現了毫秒級響應。未來計劃：
- ?AOT 預編譯支持：ZKmall開源商城結合 Spring Boot 3 的 AOT 模式，預生成 MyBatis Mapper 代理類，減少運行時反射開銷
。
- ?向量化查詢：針對商品搜索場景，探索基于 ClickHouse 的向量化分頁插件，提升億級數據檢索效率。
ZKmall開源商城官網：https://ceres.zkthink.com/zkmall-pc/
ZKmall源碼地址：https://gitee.com/zkmall/b2c
