ShardingSphere数据分片之分表操作

1、概述

Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统， 可以将任意数据库转换为分布式数据库，并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。

Apache ShardingSphere 设计哲学为 Database Plus，旨在构建异构数据库上层的标准和生态。 它关注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的数据库。 它站在数据库的上层视角，关注它们之间的协作多于数据库自身。

ShardingShpere的两个核心模块：

1. ShardingSphere-JDBC：ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。
2. ShardingSphere-Proxy：ShardingSphere-Proxy 定位为透明化的数据库代理端，通过实现数据库二进制协议，对异构语言提供支持。

在开发中实现分库分表的操作，我们一般使用的ShardingSphere-JDBC这个模块。

具体详情请参考官网：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/
说实话，看这个官网需要一定的编码功底，懂的都懂。😄

ShardingSphere的分库分表操作的逻辑图：

开发者配置了分库分表策略后，我们只需要操作逻辑表名就可以了。

2、数据分片带来的优缺点

数据分片主要是用来解决海量的数据访问的问题，将数据库采用垂直拆分或者水平拆分的方式将海量、复杂的数据分布到不同的数据库、数据表中，以此来实现专库专用、提高访问性能。

优点：

1. 提高可扩展性：通过将数据拆分成多个小型数据库，每个数据库仅处理一部分数据，可以在数据增长时动态地添加新的分片，从而提高整个系统的可扩展性。
2. 提升性能：分片后的每个小型数据库只处理部分数据，减轻了单个节点的压力，从而提升了整个系统的性能。

缺点：

1. 复杂性增加：数据分片意味着需要更多的数据库来存储和管理数据，这增加了系统的复杂性。同时，对于每个查询，可能需要跨多个数据库进行查找，增加了查询的复杂性。
2. 并发控制：在分布式系统中，并发控制是一个重要的问题。如果多个节点同时更新同一片数据，就可能导致数据不一致的问题。因此，需要采用并发控制技术来保证数据的正确性。
3. 数据迁移和恢复：当新增或删除分片时，需要进行数据迁移和恢复。这个过程可能会导致数据的不一致或丢失。因此，需要设计合理的迁移和恢复策略来保证数据的正确性。

我们所使用ShardingSphere组件，通过配置Yaml文件来降低我们的编码复杂度。并发控制何数据迁移与恢复都是需要其他的方式来解决。

3、ShardingSphere分表操作

ShardingSphere的分库分表操作都是基于ShardingSphere-JDBC这个模块来实现。在当前开发中一般都需要和Springboot进行整合，而且只要是流行的框架、组件，SpringBoot一般都会有一个集成的依赖。

3.1、依赖

当前JDK已经到了21，当然我这里使用的还是JDK17，因为JDK21对于SpringBoot 3.1 以下的版本都不友好，会出现一个错误，所以今年刚出的JDK21可以作为爱好先了解，毕竟刚出来很多东西都还需要完善。

<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId><version>5.1.1</version>
</dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId><version>2.7.14</version>
</dependency><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId><version>3.5.4.1</version>
</dependency>

3.2、操作方式一：Yaml文件配置

在引入了ShardingSphere-JDBC模块后，可以通过YAML文件配置的方式轻松的配置分表操作。

spring:shardingsphere:props:sql-show: true # 是否展示ShardingSphere的SQL日志datasource: # 配置数据源ds0:username: rootpassword: 123456url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql_test?serverTimezone=Asia/Shanghaitype: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 这个参数是必须要有的，否则会报错。driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Drivernames: ds0 # 所有数据源的名称，用逗号隔开rules: # ShardingSphere规则sharding:sharding-algorithms: # 分片算法配置table-inline: # 分片算法名称，自定义的名称type: INLINE # 分片算法类型props: # 分片算法属性配置algorithm-expression: test_$->{id % 2} # 分片规则指定语句tables: # 分片表配置logic_table_name: # 自定义的逻辑表名称actual-data-nodes: ds0.test_0, ds0.test_1 # 真实的表名称，数据源.表名称，多个表之间用逗号隔开，也支持表达式：ds0.test_$->{0..1}table-strategy: # 表分片策略standard: # 标准分片策略sharding-column: id # 分片的列名sharding-algorithm-name: table-inline # 分片算法mode:type: Memory # 运行模式类型。可选配置：内存模式 Memory、单机模式 Standalone、集群模式 Clusterrepository:type: JDBC

在YAML文件中通过rules.sharding.sharding-algorithms属性来配置数据分片的分片方式，比如说test_$->{id % 2}，这个就是按照奇偶的方式对数据进行划分数据。

在rules.sharding.sharding-algorithms.type参数主要用于指定分片算法的类型。以下是一些常见的 type 选项：

参数名称	参数描述
inline	行表达式分片算法。该算法允许你使用行表达式来定义分片规则，适用于简单的分片场景。
hint	Hint 分片算法。该算法允许你使用 Hint 来指定分片规则，适用于一些特殊的分片场景。
mod_sharding	取模分片算法。根据指定的分片数量进行取模运算来进行分片，例如 user_id % 8
range_sharding	范围分片算法。允许你定义一个范围来进行分片，适用于范围查询等场景。
hash_sharding	哈希分片算法。根据指定的哈希算法进行分片，适用于一些需要一致性哈希的场景。

rules.sharding.tables.<logic_table_name>.table-strategy参数用来配置表分片的策略，可配置的属性如下：

1、standard：标准分片策略。

参数名称	参数描述
sharding-column	分片列名称
precise-algorithm-class-name	精确分片算法类名称，用于 = 和 IN 查询。
range-algorithm-class-name	范围分片算法类名称，用于 BETWEEN 查询。

2、complex：复合分片策略。

参数名称	参数描述
sharding-columns	分片列名称列表，多个列以逗号分隔。
algorithm-class-name	复合分片算法类名称。

3、inline：行表达式分片策略。

参数名称	参数描述
sharding-column	分片列名称。
algorithm-expression	分片算法行表达式，例如：${column} % 2。

4、hint：Hint 分片策略。

参数名称	参数描述
algorithm-class-name	Hint分片算法类名称。

3.3、操作方式二：自定义分片算法

使用YAML文件的配置只能用于简单的分表配置，像test_0，test_1这种简单的，而像某些表名不同的复杂分表操作就不方便使用YAML的配置方式了，此时就需要使用自定义分片策略。

3.3.1、实现StandardShardingAlgorithm接口

自定义分表策略需要实现StandardShardingAlgorithm接口。通过doSharding方法来返回要操作的真实表名。

public class TestShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Integer> {private static Object[] TABLE_NAME_LIST = null;/*** 实现精确分片* @param collection yaml中定义的真实的表名列表* @param preciseShardingValue 分片的信息*      1、getColumnName(): 获取分片策略中的sharding-column参数的值*      2、getValue(): sharding-column参数所对应类的值* @return 真正需要执行的表名*/@Overridepublic String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Integer> preciseShardingValue) {if(TABLE_NAME_LIST == null){TABLE_NAME_LIST = collection.toArray();}int index = preciseShardingValue.getValue() % TABLE_NAME_LIST.length;return (String) TABLE_NAME_LIST[index];}// 实现范围分片@Overridepublic Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Integer> rangeShardingValue) {return collection;}@Overridepublic void init() {// 进行初始化的配置}// 分片策略的 key@Overridepublic String getType() {return "TestShardingAlgorithm";}
}

在单体系统中，doSharding和getType两个方法是必须要编写的，ShardingSphere会根据这两个方法来调用分表策略。

我们也可以使用这种方式来实现动态分表策略，将需要分表的表名存放在一张表中，每次的操作都会进行数据库的访问来确定需要操作的表。存储媒介不光是数据库，还可以是Nacos、Zookeeper等。

3.3.2、配置Yaml文件

spring:shardingsphere:props:sql-show: truedatasource:ds0:username: rootpassword: 123456url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/mysql_test?serverTimezone=Asia/Shanghaitype: com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Drivernames: ds0rules:sharding:sharding-algorithms:table-inline:type: TestShardingAlgorithmprops:algorithm-class-name: com.tt.shardingpheredemo.config.TestShardingAlgorithmtables:t_user:actual-data-nodes: ds0.test_0, ds0.test_1# 分表策略table-strategy:standard:sharding-column: idsharding-algorithm-name: table-inlinemode:type: Memoryrepository:type: JDBCmain:banner-mode: off

自定义分片策略的引入需要修改rules.sharding.sharding-algorithms参数中的type和props.algorithm-class-name两个参数。
type参数的值一定要是自定义策略类中的getType()返回值。

3.3.3、配置分片类载入文件

当我们完成上述的操作后，按照逻辑来说是没问题了的，但是，世事有例外😏，启动项目的时候直接报错：

No implementation class load from SPI `org.apache.shardingsphere.sharding.spi.ShardingAlgorithm` with type `TestShardingAlgorithm`.

如果type这个参数不是和getType()方法的值一致，也会报这个错误。

报这个错误的原因是TestShardingAlgorithm这个类没有被加载进程序，ShardingSphere的底层基于Java SPI机制。

我们不妨来看看StandardShardingAlgorithm其他的实现类是如何实现的。

StandardShardingAlgorithm的实现类还是不少的，其中就有上面说的几种分片策略。

在ShardingSphere的源码中，我们看到这几种分片策略都不是通过SpringBoot的注入方式来加载入项目的，而是通过SPI机制来加载入项目，在源码中有一个org.apache.shardingsphere.sharding.spi.ShardingAlgorithm文件，这个文件存放着ShardingSphere所提供的分片策略方式。

#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information regarding copyright ownership.
# The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
# (the "License"); you may not use this file except in compliance with
# the License.  You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
#org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.inline.InlineShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.mod.ModShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.mod.HashModShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.range.VolumeBasedRangeShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.range.BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.datetime.AutoIntervalShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.datetime.IntervalShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.classbased.ClassBasedShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.complex.ComplexInlineShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.hint.HintInlineShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.cosid.CosIdModShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.cosid.CosIdIntervalShardingAlgorithm
org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.sharding.cosid.CosIdSnowflakeIntervalShardingAlgorithm

所以我们想要使用自定义的分片策略，那么就要使用源码中的方式将自定义的分片策略类加载入系统，使用Spring Boot的@Component方式是没有用的。

我们需要在项目的resources目录下创建一个同名的properties文件，来存放自定义的分片策略类的全限定名。

org.apache.shardingsphere.sharding.spi.ShardingAlgorithm文件一定要在META_INF.services目录下，因为源码中的文件就在这个目录下。

3.4、测试

3.4.1、实体类配置

因为系统中集成了Mybatis-plus这个组件，所以在编码上也会轻松很多，Dao层、Service层都和日常开发一样的，唯一不同的就是Entity上。

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@TableName(value = "logic_table_name")
public class Test{@TableId(type = IdType.AUTO)private int id;private String testName;private int abc;}

实体类的主要不同就在于@TableName的value值。
value值不再指向的是数据库中的真实表名，而是指向ShardingSphere配置中的逻辑表名。

3.4.2、数据库

两张表：test_1和test_1。

CREATE TABLE `test_0` (`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,`test_name` varchar(255) NOT NULL,`abc` int NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;CREATE TABLE `test_1` (`id` int NOT NULL AUTO_INCREMENT,`test_name` varchar(255) NOT NULL,`abc` int NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=10 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

3.4.3、测试结果

本次测试采用奇偶分片策略，分片键为id。

test_0表中存放了id为偶数的数据，test_1表中存放了id为奇数的数据。

4、总结

ShardingSphere虽然支持市面上大部分的分库分表方式，也是市面上当前最火的分库分表组件之一，但是：

• ShardingSphere的配置相对复杂，需要用户具备一定的数据库和中间件知识。配置过程中需要考虑分片键的选择、分片算法的设计、数据的迁移等因素，这些都需要用户进行深入的思考和规划。
• 学习成本高：由于ShardingSphere是一个相对复杂的系统，用户需要花费一定的时间和精力来学习它的原理、配置和使用方法。这对于一些新手来说可能是一个挑战。