海量聊天消息處理：ShardingJDBC分庫分表、ClickHouse冷熱數據分離、ES復合查詢方案、Flink實時計算與SpringCloud集成
一、背景介紹
每天有2000萬條聊天消息，一年下來幾千萬億海量數據。為應對這種規模的數據存儲和處理需求，本文將從以下幾個方面提供解決方案：
- 使用ShardingJDBC技術進行合理的分庫分表策略存放MySQL。
- 結合大數據同步ClickHouse實現冷熱數據分離。
- 結合ElasticSearch提供多種復合查詢方案。
- 結合Flink進行實時計算并提供代碼示例。
- 結合SpringCloud給出集成方案并提供代碼示例。
二、ShardingJDBC分庫分表策略
1. 分庫分表策略
假設我們有以下的業務場景：
- 每天新增2000萬條聊天記錄。
- 每張表存儲約500萬條數據。
- 每個數據庫最多存儲4張表。
基于此，我們可以設計如下的分庫分表策略：
// 每個數據庫包含4張表
// 數據庫名：chat_db_0, chat_db_1, ..., chat_db_n
// 表名：chat_message_0, chat_message_1, ..., chat_message_3// 分庫規則：根據用戶ID的hash值對數據庫數量取模
// 分表規則：根據時間戳對表數量取模
2. 建表語句
CREATE TABLE `chat_message` (`id` BIGINT(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主鍵',`user_id` BIGINT(20) NOT NULL COMMENT '用戶ID',`message` VARCHAR(500) NOT NULL COMMENT '消息內容',`send_time` DATETIME NOT NULL COMMENT '發送時間',PRIMARY KEY (`id`),UNIQUE KEY `uk_user_send_time` (`user_id`, `send_time`),INDEX `idx_send_time` (`send_time`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='聊天消息表';// 分區配置
ALTER TABLE `chat_message`
PARTITION BY RANGE (YEAR(send_time)) (PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025),PARTITION p2025 VALUES LESS THAN (2026)
);
三、ClickHouse冷熱數據分離
為了實現冷熱數據分離，我們可以將最近7天內的數據定義為熱數據，存儲在內存中；超過7天的數據定義為冷數據，存儲在磁盤中。
// ClickHouse建表語句
CREATE TABLE chat_message_clickhouse
(id UInt64,user_id UInt64,message String,send_time DateTime
) ENGINE = MergeTree()
ORDER BY (user_id, send_time)
PARTITION BY toYYYYMM(send_time);// 冷熱數據分離策略
// 使用ReplicatedMergeTree引擎，將熱數據存儲在內存中，冷數據存儲在磁盤上。
四、ES復合查詢方案
以下是幾種復合查詢方案：
1. Bool Query
{"query": {"bool": {"must": [{ "match": { "message": "hello" } },{ "range": { "send_time": { "gte": "now-7d/d", "lte": "now/d" } } }]}}
}
2. Nested Query
{"query": {"nested": {"path": "user","query": {"bool": {"must": [{ "match": { "user.name": "John" } },{ "range": { "user.age": { "gte": 18 } } }]}}}}
}
五、Flink實時計算方案
1. 實時計算代碼示例
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;public class ChatMessageProcessor {public static void main(String[] args) throws Exception {// 創建執行環境final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 讀取聊天消息流DataStreaminputStream = env.socketTextStream("localhost", 9999);// 實時處理聊天消息DataStreamprocessedStream = inputStream.map(new MapFunction() {@Overridepublic String map(String value) throws Exception {return "Processed: " + value;}});// 輸出處理結果processedStream.print();// 啟動任務env.execute("Chat Message Processor");}
}六、SpringCloud集成方案
1. SpringCloud集成代碼示例
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ChatServiceApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(ChatServiceApplication.class, args);}
}@RestController
@RequestMapping("/chat")
public class ChatController {@GetMapping("/message")public String getMessage() {return "Hello, this is a chat message!";}
}
七、Nacos配置方案
# application.yml
spring:cloud:nacos:discovery:server-addr: localhost:8848config:server-addr: localhost:8848file-extension: yaml
八、Maven依賴
org.apache.shardingspheresharding-jdbc-core4.1.1mysqlmysql-connector-java8.0.26ru.yandex.clickhouseclickhouse-jdbc0.3.2org.elasticsearch.clientelasticsearch-rest-high-level-client7.10.2org.apache.flinkflink-streaming-java_2.111.12.0org.springframework.cloudspring-cloud-starter-netflix-eureka-client2.2.5.RELEASEcom.alibaba.cloudspring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery2.2.3.RELEASE九、總結
本文詳細介紹了如何使用ShardingJDBC進行分庫分表、ClickHouse冷熱數據分離、Elasticsearch復合查詢、Flink實時計算以及SpringCloud集成等技術來處理海量聊天消息數據。希望這些方案能為你的項目提供參考。
