Sharding-JDBC 快速入门（水平分表）

时间：2020-05-02 18:39:54 阅读：381 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：postgresq shm utf8mb4 如何 template 表达式 otc tables code

介绍：

　　Sharding-JDBC，定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

　　Sharding-JDBC的核心功能为数据分片和读写分离，通过 Sharding-JDBC，应用可以透明的使用 jdbc 访问已经分库分表、读写分离的多个数据源，而不用关心数据源的数量以及数据如何分布。

　　适用于任何基于 Java 的ORM框架，如： Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。

　　基于任何第三方的数据库连接池，如： DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。

　　支持任意实现 JDBC 规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。

　　使用Sharding-Jdbc前需要人工对数据库进行分库分表，在应用程序中加入Sharding-Jdbc的Jar包，应用程序通过Sharding-Jdbc操作分库分表后的数据库和数据表，由于Sharding-Jdbc是对Jdbc驱动的增强，使用Sharding-Jdbc就像使用Jdbc驱动一样，在应用程序中是无需指定具体要操作的分库和分表的。

快速入门：

　　1.需求说明

　　　　人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这两张表是订单表拆分后的表，通过Sharding-Jdbc向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为奇数的进入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过Sharding-Jdbc 查询数据，根据 SQL语句的内容从t_order_1或t_order_2查询数据。

　　2.创建数据库，创建表

CREATE DATABASE `order_db` CHARACTER SET ‘utf8mb4‘;

USE order_db;

DROP TABLE IF EXISTS `t_order_1` ;

CREATE TABLE `t_order_1` (
  `order_id` BIGINT (20) NOT NULL COMMENT ‘订单id‘,
  `price` DECIMAL (10, 2) NOT NULL COMMENT ‘订单价格‘,
  `user_id` BIGINT (20) NOT NULL COMMENT ‘下单用户id‘,
  `status` VARCHAR (50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT ‘订单状态‘,
  PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = DYNAMIC ;

DROP TABLE IF EXISTS `t_order_2` ;

CREATE TABLE `t_order_2` (
  `order_id` BIGINT (20) NOT NULL COMMENT ‘订单id‘,
  `price` DECIMAL (10, 2) NOT NULL COMMENT ‘订单价格‘,
  `user_id` BIGINT (20) NOT NULL COMMENT ‘下单用户id‘,
  `status` VARCHAR (50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT ‘订单状态‘,
  PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE
) ENGINE = INNODB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = DYNAMIC ;

　　3.创建springboot工程，引入maven依赖

<!-- sharding-jdbc和SpringBoot整合的Jar包 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.0.0-RC1</version>
</dependency>

　　　　具体spring boot相关依赖及配置省略.......

　　4.分片规则配置

#sharding-jdbc分片规则配置
#数据源
spring.shardingsphere.datasource.names = m1

spring.shardingsphere.datasource.m1.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url = jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m1.username = root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password = root

# 指定t_order表的数据分布情况，配置数据节点 m1.t_order_1,m1.t_order_2
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes = m1.t_order_$->{1..2}

# 指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE(雪花算法)
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column = order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type = SNOWFLAKE

# 指定t_order表的分片策略，分片策略包括分片键和分片算法　　{order_id % 2 + 1}：计算出的值要么为1，要么为2，根据结果选择使用哪张表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression = t_order_$->{order_id % 2 + 1}

# 打开sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show = true

　　　　1. 首先定义数据源m1，并对m1进行实际的参数配置。
　　　　2.指定t_order表的数据分布情况，他分布在 m1.t_order_1，m1.t_order_2
　　　　3.指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE，SNOWFLAKE是一种分布式自增算法，保证id全局唯一
　　　　4.定义t_order分片策略，order_id为偶数的数据落在t_order_1，为奇数的落在t_order_2，分表策略的表达式为 t_order_$->{order_id % 2 + 1}

　　5.持久层

@Mapper
public interface OrderDao {

    /**
     * 插入订单
     * @param price
     * @param userId
     * @param status
     * @return
     */
    @Insert("insert into t_order(price, user_id, status) values(#{price}, #{userId}, #{status})")
    int insertOrder(BigDecimal price, Long userId, String status);

    /**
     * 根据id列表查询订单
     * @param orderIds
     * @return
     */
    @Select("<script>" +
            "select" +
            " * " +
            " from t_order o " +
            " where o.order_id in " +
            " <foreach collection=‘orderIds‘ open=‘(‘ separator=‘,‘ close=‘)‘ item=‘id‘>" +
            " #{id} " +
            " </foreach>" +
            "</script>")
    List<Map> selectOrderbyIds(@Param("orderIds") List<Long> orderIds);
}

　　6.测试

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {ShardingJdbcSimpleBootstrap.class})
public class OrderDaoTest {

    @Autowired
    OrderDao orderDao;

    @Test
    public void testInsertOrder() {
        // for (int i = 1; i <= 20; i++) {
            orderDao.insertOrder(new BigDecimal(21), 1L, "SUCCESS");
        // }
    }

    @Test
    public void testSelectOrderbyIds() {
        List<Long> ids = new ArrayList<>();
        ids.add(463369285373263872L);
        ids.add(463369285301960704L);

        List<Map> maps = orderDao.selectOrderbyIds(ids);
        System.out.println(maps);
    }
}

执行流程：

　　查看日志，Sharding-JDBC在拿到用户要执行的sql之后干了哪些事儿：
　　　　（1）解析sql，获取片键值，在本例中是order_id
　　　　（2）Sharding-JDBC通过规则配置 t_order_$->{order_id % 2 + 1}，知道了当order_id为偶数时，应该往t_order_1表插数据，为奇数时，往t_order_2插数据。
　　　　（3）于是Sharding-JDBC根据order_id的值改写sql语句，改写后的SQL语句是真实所要执行的SQL语句。
　　　　（4）执行改写后的真实sql语句
　　　　（5）将所有真正执行sql的结果进行汇总合并，返回。

Java配置类的方式配置分片规则：

@Configuration
public class ShardingJdbcConfig {

    // 配置分片规则
    // 定义数据源
    Map<String, DataSource> createDataSourceMap() {
        DruidDataSource dataSource1 = new DruidDataSource();
        dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
        dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true");
        dataSource1.setUsername("root");
        dataSource1.setPassword("root");
        Map<String, DataSource> result = new HashMap<>();
        result.put("m1", dataSource1);
        return result;
    }

    // 定义主键生成策略
    private static KeyGeneratorConfiguration getKeyGeneratorConfiguration() {
        KeyGeneratorConfiguration result = new KeyGeneratorConfiguration("SNOWFLAKE", "order_id");
        return result;
    }

    // 定义t_order表的分片策略
    TableRuleConfiguration getOrderTableRuleConfiguration() {
        TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration("t_order", "m1.t_order_$->{1..2}");
        result.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order_$->{order_id % 2 + 1}"));
        result.setKeyGeneratorConfig(getKeyGeneratorConfiguration());

        return result;
    }

    // 定义sharding-Jdbc数据源
    @Bean
    DataSource getShardingDataSource() throws SQLException {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getOrderTableRuleConfiguration());
        //spring.shardingsphere.props.sql.show = true
        Properties properties = new Properties();
        properties.put("sql.show", "true");
        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), shardingRuleConfig, properties);
    }
}

　　由于采用了配置类所以需要屏蔽原来 application.properties 文件中spring.shardingsphere开头的配置信息。
　　需要在SpringBoot启动类中屏蔽使用spring.shardingsphere配置项的类：@SpringBootApplication(exclude = SpringBootConfiguration.class)

Sharding-JDBC 快速入门（水平分表）

标签：postgresq shm utf8mb4 如何 template 表达式 otc tables code

原文地址：https://www.cnblogs.com/roadlandscape/p/12818732.html

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