分库分表(3)——ShardingJDBC实践

一、ShardingSphere产品介绍

Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。

• 一套开源的分布式数据库中间件解决方案。
• 有三个产品：JDBC、Proxy、Sidecar。

三者的区别如下：

本文重点介绍ShardingJDBC这个组件，该组件从应用层面解决了读写分离、分库分表、分布式事务等一系列问题。

1.ShardingJDBC介绍

ShardingJDBC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。

• 适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC。
• 支持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，PostgreSQL 以及任何遵循 SQL92 标准的数据库。

二、代码实践

实现功能

通过ShardingJDBC分布分表的功能，能够对一个数据库中的分片表进行读写操作。

开发环境

spring-boot-boot-starter 2.2.11.RELEASE、mybatis-plus-boot-starter 3.0.5、sharding-jdbc-spring-boot-starter 4.0.0-RC1

实现步骤

（1）配置pom依赖。

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.2.11.RELEASE</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.yangnk</groupId>
<artifactId>ShardingJDBCDemo</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>ShardingJDBCDemo</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties><java.version>1.8</java.version></properties>
<dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId><version>1.1.20</version></dependency><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>4.0.0-RC1</version></dependency><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.0.5</version></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency>
</dependencies>

（2）配置文件application.properties，主要配置数据源、主键生成策略、分表策略等。

# sharding-jdbc 水平分表策略
# 配置数据源，给数据源起别名
spring.shardingsphere.datasource.names=m1# 一个实体类对应两张表，覆盖
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true# 配置数据源的具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名，密码
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://42.192.46.163:3306/test?serverTimezone=UTC&useSSL=false&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=777777# 指定course表分布的情况，配置表在哪个数据库里，表的名称都是什么 m1.course_1,m1.course_2
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m1.course_$->{1..2}# 指定 course 表里面主键 cid 的生成策略 SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE# 配置分表策略    约定 cid 值偶数添加到 course_1 表，如果 cid 是奇数添加到 course_2 表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid % 2 + 1}# 打开 sql 输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=truespring.shardingsphere.mode.type=Standalone
spring.shardingsphere.mode.repository.type=File
spring.shardingsphere.mode.overwrite=true
orithms.course_tbl_alg.props.algorithm-expression=course_$->{cid%2+1}

配置中用到的Groovy表达式。 比如 m$->${0..1}.course_$->{1..2} 和 course_$->{cid%2+1} 。这是ShardingSphere支持的Groovy表达式，在后面会大量接触到这样的表达式。这个表达式中，$->{}部分为动态部分，大括号内的就是Groovy语句。 两个点，表示一个数据组的起点和终点。m$->${0..1}表示m0和m1两个字符串集合。course_$->{1..2}表示course_1和course_2集合。 course_$->{cid%2+1} 表示根据cid的值进行计算，计算的结果再拼凑上course_前缀。

（3）通过MyBatis-plus+MyBatisX插件根据表关系生成Mapper、domain、Service文件，其最后的代码目录为：

创建course表的分片表course_1和course_2，其sql脚本如下：

CREATE TABLE `course_1` (`cid` bigint NOT NULL,`cname` varchar(50) COLLATE utf8mb4_cs_0900_ai_ci NOT NULL,`user_id` bigint NOT NULL,`status` varchar(10) COLLATE utf8mb4_cs_0900_ai_ci NOT NULL,PRIMARY KEY (`cid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_cs_0900_ai_ci;CREATE TABLE `course_2` (`cid` bigint NOT NULL,`cname` varchar(50) COLLATE utf8mb4_cs_0900_ai_ci NOT NULL,`user_id` bigint NOT NULL,`status` varchar(10) COLLATE utf8mb4_cs_0900_ai_ci NOT NULL,PRIMARY KEY (`cid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_cs_0900_ai_ci;

通过创建单元测试类来进行分布分表功能验证，最终的效果是在course_1和course_2表中都有对应记录生成。

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.yangnk.shardingjdbcdemo.domain.Course;
import com.yangnk.shardingjdbcdemo.mapper.CourseMapper;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import javax.annotation.Resource;
import java.util.List;@SpringBootTest
public class ShardingJdbcDemoApplicationTest {@Resourceprivate CourseMapper courseMapper;@Testpublic void addCourse() {for (int i = 0; i < 100; i++) {Course course = new Course();//cid由我们设置的策略，雪花算法进行生成course.setCname("Java");course.setUser_id(100L);course.setStatus("Normal");courseMapper.insert(course);}}@Testpublic void queryCourse() {QueryWrapper<Course> wrapper = new QueryWrapper<Course>();wrapper.eq("cid",1L);List<Course> courses = courseMapper.selectList(wrapper);courses.forEach(course -> System.out.println(course));}
} 

参考资料

1. 为什么要分库分表：https://www.cnblogs.com/donleo123/p/17295667.html

2. 使用 ShardingSphere 实操MySQL分库分表实战：https://segmentfault.com/a/1190000038241298

3. 2-ShardingJDBC分库分表实战指南：https://note.youdao.com/ynoteshare/index.html?id=96778e1d8e6349062b4e2548e518c03f&type=note&_time=1696850841023

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