本文探讨了在高并发环境下，如何通过整合SpringBoot框架与ShardingSphere数据库中间件，有效优化库存扣减场景。文章重点分析了订单创建与库存扣减操作的原子性需求，即这两个操作必须作为一个不可分割的整体执行，以避免库存超卖或欠卖的问题。通过引入ShardingSphere的分布式事务管理功能，确保了跨多个数据库操作的一致性，从而保障了事务的完整性。这种技术方案不仅提升了系统的稳定性和可靠性，还为应对大规模并发场景提供了有力支持。
本文探讨了在若依ruoyicloud框架下，如何自定义分表配置以集成ShardingSphere-JDBC-Core-Spring-Boot-Starter。ShardingSphere-JDBC-Core-Spring-Boot-Starter是专为Spring Boot项目设计的启动器，旨在简化ShardingSphere-JDBC的集成与配置。除了引入ShardingSphere-JDBC依赖外，还需包含Spring Boot相关依赖。本文基于若依框架的多数据源分片算法进行调整和优化，提供详细的配置步骤。
本文将详细介绍如何在ShardingSphere-jdbc 5.5.0版本与Spring Boot的结合使用中进行基础配置，并分享实战经验。特别指出，在ShardingSphere 5.5.0版本中，SM4算法被移除，但用户可以通过扩展SPI接口 `org.apache.shardingsphere.encrypt.spi.EncryptAlgorithm` 并添加SM4算法的实现代码来解决这一问题。
本文将探讨如何使用SpringBoot框架整合ShardingSphere，实现多线程环境下分批插入10000条数据，并进行分库分表操作。ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件解决方案，由三个独立的组件组成：Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和计划中的Sharding-Sidecar。这些组件共同提供数据分片、分布式事务处理和数据库治理功能，适用于多种应用场景，包括Java同构、异构语言、容器化和云原生环境。ShardingSphere的核心目标是作为关系型数据库的中间件，优化分布式场景下的关系型数据库资源利用，而非创建一个全新的关系型数据库系统。
达佛基础管理平台（Daffodil-cloud）是一款采用Spring Cloud微服务架构设计的系统，其核心优势在于提供清晰且易于理解的代码结构以及优雅的用户界面。平台不仅支持多数据源之间的动态切换，还集成了ShardingSphere数据库分片技术，为开发者提供了灵活的数据处理方案。本文将通过具体的代码示例，详细阐述如何利用这些特性来优化应用程序的性能与可维护性。
