ShardingSphere-JDBC实战

一、环境准备

1.数据库

创建2个库2个表:

  • xdclass_shop_order_0
    • product_order_0
    • product_order_1
    • ad_config
    • product_order_item_0
    • product_order_item_1
  • xdclass_shop_order_1
    • product_order_0
    • product_order_1
    • ad_config
    • product_order_item_0
    • product_order_item_1

数据库脚本:

CREATE TABLE `product_order_0` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `out_trade_no` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '订单唯一标识',
  `state` varchar(11) DEFAULT NULL COMMENT 'NEW 未支付订单,PAY已经支付订单,CANCEL超时取消订单',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '订单生成时间',
  `pay_amount` decimal(16,2) DEFAULT NULL COMMENT '订单实际支付价格',
  `nickname` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '昵称',
  `user_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '用户id',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

CREATE TABLE `ad_config` (
  `id` bigint unsigned NOT NULL COMMENT '主键id',
  `config_key` varchar(1024) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '配置key',
  `config_value` varchar(1024) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '配置value',
  `type` varchar(128) COLLATE utf8mb4_bin DEFAULT NULL COMMENT '类型',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

CREATE TABLE `product_order_item_0` (
  `id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `product_order_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '订单号',
  `product_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '产品id',
  `product_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',
  `buy_num` int DEFAULT NULL COMMENT '购买数量',
  `user_id` bigint DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

2.代码工程

1.工程创建

  1. 创建Maven工程,添加相关Maven依赖,
 
        1.8
        11
        11
        2.5.5
        3.4.0
        1.18.16
        4.1.1
        4.12
        1.1.16
        
        true
    
     
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-web
            ${spring.boot.version}
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-test
            ${spring.boot.version}
            test
        
        
        
            com.baomidou
            mybatis-plus-boot-starter
            ${mybatisplus.boot.starter.version}
        
	
        
            mysql
            mysql-connector-java
            8.0.27
        

        
            org.projectlombok
            lombok
            ${lombok.version}
            
        
	
        
            org.apache.shardingsphere
            sharding-jdbc-spring-boot-starter
            ${sharding-jdbc.version}
        
        
            junit
            junit
            ${junit.version}
        
    
    
        
            
                org.springframework.boot
                spring-boot-maven-plugin
                ${spring.boot.version}
                
                    true
                    true
                
            
        
    
  1. 添加数据库配置文件,根据配置文件可知,配置了两个数据库ds0,ds1;
spring.application.name=yb-sharding-jdbc
server.port=8080

logging.level.root=INFO
# 打印执行的数据库以及语句
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

# 数据源 ds0 ds1
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
# 第一个数据库
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/ybe_shop_order0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=*****

# 第二个数据库
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/ybe_shop_order1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=*****

2.广播表介绍和配置实战

  • 指所有的分片数据源中都存在的表,表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致
  • 适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景
  • 例如:字典表、配置表
  1. 添加AdConfigDO实体类和添加ProductOrderDOMapper类
//数据库实体类
@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@TableName("ad_config")
public class AdConfigDO {
    private Long id;
    private String configKey;
    private String configValue;
    private String type;
}

//数据库实体配置类
public interface AdConfigMapper extends BaseMapper {
}
  1. 设置ad_config为广播表,如果需要配置多个用 逗号 (,) 分开;设置id为生成算法为雪花算法。配置文件中添加如下代码,
#配置广播表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=ad_config
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.type=SNOWFLAKE
  1. 添加测试方法
@Test
public void testSaveAdConfig(){
    AdConfigDO adConfigDO = new AdConfigDO();
    adConfigDO.setConfigKey("banner");
    adConfigDO.setConfigValue("ybe.com");
    adConfigDO.setType("ad");
    adConfigMapper.insert(adConfigDO);
}
  1. 执行结果,两个数据库的表都进行了更新。如下图

ShardingSphere-JDBC实战插图

ShardingSphere-JDBC实战插图1

3.行表达式分片策略 InlineShardingStrategy

  • 只支持【单分片键】使用Groovy的表达式,提供对SQL语句中的 =和IN 的分片操作支持
  • 可以通过简单的配置使用,无需自定义分片算法,从而避免繁琐的Java代码开发
  1. 添加ProductOrderDO实体类和添加ProductOrderDOMapper类
//数据库实体类
@Data
@TableName("product_order")
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
public class ProductOrderDO {
	// 不设置Mybatis-plus的主键规则,由sharding-jdbc 设置
    private  Long  id;
    private  String outTradeNo;
    private String state;
    private Date createTime;
    private Double payAmount;
    private String nickname;
    private Long userId;
}

//数据库实体配置类
public interface ProductOrderMapper extends BaseMapper {

}
  1. 配置文件添加如下代码,
# 指定product_order表的数据分布情况,配置数据节点,行表达式标识符使用 ${...} 或 $->{...},但前者与 Spring 本身的文件占位符冲突,所以在 Spring 环境中建议使用 $->{...}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.product_order_$->{0..1}

#id生成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.type=SNOWFLAKE
#work_id 的设置
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.props.worker.id=1

#配置分库规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2}

#配置分表规则
#指定product_order表的分片策略,分片策略包括【分片键和分片算法】
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=product_order_$->{id % 2}

由配置文件可知,

​ 设置了product_order为逻辑表,设置了它的真实数据节点为ds$->{0..1}.product_order_$->{0..1},使用了表达式$->{...},它表示实际的物理表为:ds0.product_order_0,ds0.product_order_1,ds1.product_order_0,ds1.product_order_1,总共对应了2个库的2个物理表。

​ 设置了product_order表的id计算方式为雪花算法;

​ 设置了product_order表的分库规则,分库规则为 user_id % 2;也就是说会根据user_id % 2的结果确定是ds0库还是ds1库。

​ 设置了product_order表的分表规则,分表规则为 id % 2;也就是说会根据id % 2的结果确定是product_order_0表还是product_order_1表。

  1. 添加测试方法
@Test
public void testSaveProductOrder(){
    Random random = new Random();
    for (int i = 0 ;i 
  1. 执行结果根据不同的user_id 和 id ,生成的表记录插入到了不同的库和表,如下图可以看到数据分散在了两个不同的数据库,以及不同的表中。

ShardingSphere-JDBC实战插图2

ShardingSphere-JDBC实战插图3

ShardingSphere-JDBC实战插图4

ShardingSphere-JDBC实战插图5

4.标准分片策略StandardShardingStrategy

  • 只支持【单分片键】,提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法
  • PreciseShardingAlgorithm 精准分片 是必选的,用于处理=和IN的分片
  • RangeShardingAlgorithm 范围分片 是可选的,用于处理BETWEEN AND分片
  • 如果不配置RangeShardingAlgorithm,如果SQL中用了BETWEEN AND语法,则将按照全库路由处理,性能下降
  1. 添加分表配置类CustomTablePreciseShardingAlgorithm
public class CustomTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm {
    /**
     * @param collection 数据源集合
     *                    在分库时值为所有分片库的集合 databaseNames
     *                   分表时为对应分片库中所有分片表的集合 tablesNames
     * @param preciseShardingValue 分片属性,包括
     *                                    logicTableName 为逻辑表,
     *                                    columnName 分片健(字段),
     *                                    value 为从 SQL 中解析出的分片健的值
     * @return
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection collection, PreciseShardingValue preciseShardingValue) {
        //循环遍历 数据源,根据算法
        for (String databaseName : collection) {
            String value = preciseShardingValue.getValue() % collection.size() + "";
            //value是0,则进入0库表,1则进入1库表
            if (databaseName.endsWith(value)) {
                return databaseName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }
}
  1. 添加分库配置类CustomDBPreciseShardingAlgorithm
/**
     * @param collection 数据源集合
     *                    在分库时值为所有分片库的集合 databaseNames
     *                   分表时为对应分片库中所有分片表的集合 tablesNames
     * @param preciseShardingValue 分片属性,包括
     *                                    logicTableName 为逻辑表,
     *                                    columnName 分片健(字段),
     *                                    value 为从 SQL 中解析出的分片健的值
     * @return
     */
@Override
public String doSharding(Collection collection, PreciseShardingValue preciseShardingValue) {
    for (String databaseName : collection) {
        String value = preciseShardingValue.getValue() % collection.size() + "";
        //value是0,则进入0库表,1则进入1库表
        if (databaseName.endsWith(value)) {
            return databaseName;
        }
    }
    throw new IllegalArgumentException();
}
  1. 添加分表范围配置类CustomRangeShardingAlgorithm
public class CustomRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm {
    /**
     * @param collection 数据源集合
     *                    在分库时值为所有分片库的集合 databaseNames
     *                   分表时为对应分片库中所有分片表的集合 tablesNames
     * @param rangeShardingValue 分片属性,包括
     *                                    logicTableName 为逻辑表,
     *                                    columnName 分片健(字段),
     *                                    value 为从 SQL 中解析出的分片健的值
     * @return
     */
    @Override
    public Collection doSharding(Collection collection, RangeShardingValue rangeShardingValue) {
        Set result = new LinkedHashSet();
        // between 起始值
        Long lower = rangeShardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();
        // between 结束值
        Long upper = rangeShardingValue.getValueRange().upperEndpoint();
        // 循环范围计算分库逻辑
        for (long i = lower; i 
  1. 配置文件添加图下代码,
# 分库分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.ybe.algorithm.CustomDBPreciseShardingAlgorithm
#精准水平分表下,增加一个范围分片
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.range-algorithm-class-name=com.ybe.algorithm.CustomRangeShardingAlgorithm

# 分表分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.ybe.algorithm.CustomTablePreciseShardingAlgorithm
  1. 添加测试方法
@Test
public void testRand(){
    Random random = new Random();
    for (int i = 0 ;i ().between("id",1L,1L));
}
  1. 执行结果:1.会根据配置的分库、分表规则进行插入不同的数据库和表;2.范围(between)查询的时候会根据id的范围值查询映射的物理表集合。

5.复合分片算法ComplexShardingStrategy

  • 提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作,支持【多分片键】
  • 由于多分片键之间的关系复杂,Sharding-JDBC并未做过多的封装
  • 而是直接将分片键值组合以及分片操作符交于算法接口,全部由应用开发者实现,提供最大的灵活度
  1. 添加分表配置类CustomComplexKeysShardingAlgorithm
public class CustomComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm {

    @Override
    public Collection doSharding(Collection collection, ComplexKeysShardingValue complexKeysShardingValue) {
        // 得到每个分片健对应的值
        Collection orderIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "id");
        Collection userIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "user_id");

        List shardingSuffix = new ArrayList();
        // 对两个分片健取模的方式
        for (Long userId : userIdValues) {
            for (Long orderId : orderIdValues) {
                String suffix = userId % 2 + "_" + orderId % 2;
                for (String databaseName : collection) {
                    if (databaseName.endsWith(suffix)) {
                        shardingSuffix.add(databaseName);
                    }
                }
            }
        }
        return shardingSuffix;
    }
    /**
     * shardingValue  分片属性,包括
     * logicTableName 为逻辑表,
     * columnNameAndShardingValuesMap 存储多个分片健 包括key-value
     * key:分片key,id和user_id
     * value:分片value,66和99
     *
     * @return shardingValues 集合
     */
    private Collection getShardingValue(ComplexKeysShardingValue shardingValues, final String key) {
        Collection valueSet = new ArrayList();
        Map> columnNameAndShardingValuesMap = shardingValues.getColumnNameAndShardingValuesMap();

        if (columnNameAndShardingValuesMap.containsKey(key)) {
            valueSet.addAll(columnNameAndShardingValuesMap.get(key));
        }
        return valueSet;
    }
  1. 配置文件添加如下代码,多个列的类型必须一样。
# 复合分片算法,order_id,user_id 同时作为分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.complex.sharding-columns=user_id,id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.complex.algorithm-class-name=com.ybe.algorithm.CustomComplexKeysShardingAlgorithm
  1. 添加测试方法
@Test
public void testComplex(){
    productOrderMapper.selectList(new QueryWrapper().eq("id",66L).eq("user_id",99L));
}
  1. 执行结果:1.会根据配置的复合分片算法去查找相关的物理表。

6.Hint分片算法HintShardingStrategy

  • 这种分片策略无需配置文件进行配置分片健,分片健值也不再从 SQL中解析,外部手动指定分片健或分片库,让 SQL在指定的分库、分表中执行
  • 通过Hint代码指定的方式而非SQL解析的方式分片的策略
  • Hint策略会绕过SQL解析的,对于这些比较复杂的需要分片的查询,Hint分片策略性能可能会更好
  • 可以指定sql去某个库某个表进行执行
  1. 添加分表配置类CustomTableHintShardingAlgorithm
public class CustomTableHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm {
    @Override
    public Collection doSharding(Collection collection, HintShardingValue hintShardingValue) {
        Collection result = new ArrayList();
        for (String tableName : collection) {
            for (Long shardingValue : hintShardingValue.getValues()) {
                if (tableName.endsWith(String.valueOf(shardingValue % collection.size()))) {
                    result.add(tableName);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}
  1. 添加分库配置类CustomDBHintShardingAlgorithm
public class CustomDBHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm
{
    @Override
    public Collection doSharding(Collection collection, HintShardingValue hintShardingValue) {
        Collection result = new ArrayList();
        for (String dbName : collection) {
            for (Long shardingValue : hintShardingValue.getValues()) {
                if (dbName.endsWith(String.valueOf(shardingValue % collection.size()))) {
                    result.add(dbName);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}
  1. 配置文件添加如下代码
# Hint分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.hint.algorithm-class-name=com.ybe.algorithm.CustomTableHintShardingAlgorithm
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.hint.algorithm-class-name=com.ybe.algorithm.CustomDBHintShardingAlgorithm
  1. 添加测试方法
@Test
public void testHint(){
    // 清除掉历史的规则
    HintManager.clear();
    //Hint分片策略必须要使用 HintManager工具类
    HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
    // 设置库的分片健,value用于库分片取模,
    hintManager.addDatabaseShardingValue("product_order",4L);
    // 设置表的分片健,value用于表分片取模,
    hintManager.addTableShardingValue("product_order", 5L);
    //对应的value只做查询,不做sql解析
    productOrderMapper.selectList(new QueryWrapper().eq("id", 66L));
}
  1. 执行结果:1.不会解析Sql中的分片键,会把hintManager配置的值作为分片键,在CustomTableHintShardingAlgorithm分片算法的中使用。

7.绑定表介绍和配置实战

  • 指分片规则一致的主表和子表
  • 比如product_order表和product_order_item表,均按照order_id分片,则此两张表互为绑定表关系
  • 绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联,关联查询效率将大大提升
  1. 添加ProductOrderItemDO实体类和添加ProductOrderDOMapper类
//数据库实体类
@Data
@TableName("product_order_item")
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
public class ProductOrderItemDO {
    private Long id;
    private Long productOrderId;
    private Long productId;
    private String productName;
    private  Integer buyNum;
    private  Long userId;
}

//数据库实体配置类
public interface ProductOrderItemMapper extends BaseMapper {
}
  1. 添加配置文件,设置product_order_item的分表逻辑,设置product_order和product_order_item为广播表,如果需要配置多个需要配置多行,binding-tables是个数组。
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order_item.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.product_order_item_$->{0..1}
# 指定product_order表的分片策略,分片策略包括【分片键和分片算法】
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order_item.table-strategy.inline.sharding-column=product_order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order_item.table-strategy.inline.algorithm-expression=product_order_item_$->{product_order_id % 2}
#配置绑定表
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[0]=product_order,product_order_item
  1. 添加测试方法
@Test
public void testBinding(){
    List objects = productOrderMapper.listProductOrderDetail();
    System.out.println(objects);
}
  1. 执行结果:

    • 添加绑定表配置之前,可以看到查询的sql语句,主表和子表是笛卡尔积的关联关系。如下图,

    ShardingSphere-JDBC实战插图6

    • 添加绑定表配置之后,可以看到查询的sql语句,主表和子表是一一对应的。如下图,

ShardingSphere-JDBC实战插图7

文章来源于互联网:ShardingSphere-JDBC实战

THE END
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