2026/1/11 21:55:27
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创建一个Spring Boot项目#xff0c;集成ShardingSphere-JDBC实现数据库水平分片。要求#xff1a;1. 使用Spring Boot 2.7.x#xff1b;2. 配置两个数据源#xff0c;分别对应…快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容创建一个Spring Boot项目集成ShardingSphere-JDBC实现数据库水平分片。要求1. 使用Spring Boot 2.7.x2. 配置两个数据源分别对应分片数据库ds0和ds13. 实现t_order表按order_id字段取模分片4. 包含基本的CRUD接口5. 提供YAML格式的完整配置示例。请使用Kimi-K2模型生成完整可运行代码并添加必要注释说明分片策略。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果最近在做一个需要处理海量订单数据的项目考虑到单表性能瓶颈决定采用ShardingSphere-JDBC实现数据库水平分片。作为第一次接触分库分表的新手本以为配置过程会很复杂但借助AI辅助工具整个集成过程意外地顺畅。下面分享我的实践记录重点说明AI如何帮助规避常见坑点。1. 项目初始化与环境准备通过Spring Initializr创建基础项目选择Spring Boot 2.7.18版本保持与ShardingSphere兼容性添加spring-boot-starter-web和spring-boot-starter-jdbc基础依赖关键步骤使用AI工具直接生成Maven依赖——输入shardingsphere spring boot starter后自动补全了shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter的5.3.2版本避免了手动查找兼容版本2. 数据源与分片规则配置传统方式需要手动编写YAML配置但AI工具通过对话式交互帮助完成了90%的工作明确告知需要两个物理数据源ds0/ds1指定分片表为t_order分片键为order_id选择取模算法MOD作为分片策略生成的配置自动处理了易错细节数据源连接池参数优化避免默认配置性能问题精确的sharding-algorithms定义含表达式提示完整的spring.shardingsphere.props配置项3. 分片策略验证与调试AI生成的配置示例包含注释说明比如分片数必须与实际数据源数量一致取模算法字段需与数据库类型匹配BIGINT对应Long通过AI解释器实时验证输入测试SQL语句查看路由结果是否符合预期发现配置错误时AI能定位到具体行号并给出修正建议4. CRUD接口开发实体类生成描述Order entity with id,userId,amount等字段后自动生成JPA注解Repository接口AI根据分片键order_id智能提示需要避免跨库查询的操作事务处理特别提醒在分片场景下Transactional的注意事项5. 部署与测试本地测试通过后使用InsCode(快马)平台的一键部署功能快速上线演示环境平台自动处理了依赖冲突检查比如不同版本的Spring Boot Starter数据源连接池的云环境适配经验总结AI辅助的核心价值减少查阅文档的时间特别是版本差异部分交互式排错比搜索引擎更高效仍需人工核对的要点分片键的业务合理性AI无法判断业务逻辑分布式事务的最终一致性方案整个项目从零到部署只用了3小时其中AI工具帮助节省了至少60%的配置时间。推荐新手尝试这种AI生成人工校验的开发模式特别是在处理ShardingSphere这类复杂组件时。最近发现InsCode(快马)平台的Kimi-K2模型对Java生态支持特别好像这种需要特定版本匹配的场景直接问AI比翻文档快多了。他们的在线编辑器还能实时检查配置语法错误部署时自动处理环境变量对个人项目特别友好。快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容创建一个Spring Boot项目集成ShardingSphere-JDBC实现数据库水平分片。要求1. 使用Spring Boot 2.7.x2. 配置两个数据源分别对应分片数据库ds0和ds13. 实现t_order表按order_id字段取模分片4. 包含基本的CRUD接口5. 提供YAML格式的完整配置示例。请使用Kimi-K2模型生成完整可运行代码并添加必要注释说明分片策略。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考