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Sharding-JDBC 水平分库

时间:2020-06-21 16:25:30      阅读:70      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:gen   source   use   ISE   lan   过多   mybatis   bat   ble   

前面已经介绍过,水平分库是把同一个表的数据按一定规则拆到不同的数据库中,每个库可以放在不同的服务器上。接下来看一下如何使用Sharding-JDBC实现水平分库,咱们继续对快速入门中的例子进行完善。

(1)将原有order_db库拆分为order_db_1order_db_2 

技术图片

 技术图片

(2)分片规则修改

由于数据库拆分了两个,这里需要配置两个数据源。

分库需要配置分库的策略,和分表策略的意义类似,通过分库策略实现数据操作针对分库的数据库进行操作。 

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true

#sharding-jdbc分片规则配置
#数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=m1,m2

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_1?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=123456

spring.shardingsphere.datasource.m2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m2.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m2.url=jdbc:mysql://localhost:3306/order_db_2?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m2.password=123456

# 分库策略,以user_id为分片键,分片策略为user_id % 2 + 1,user_id为偶数操作m1数据源,否则操作m2。
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->{user_id % 2 + 1}

# 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
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
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

分库策略定义方式如下:

#分库策略,如何将一个逻辑表映射到多个数据源
spring.shardingsphere.sharding.tables.<逻辑表名称>.database‐strategy.<分片策略>.<分片策略属性名>= #分片策略属性值
#分表策略,如何将一个逻辑表映射为多个实际表
spring.shardingsphere.sharding.tables.<逻辑表名称>.table‐strategy.<分片策略>.<分片策略属性名>= #分片策略属性值

Sharding-JDBC支持以下几种分片策略:

不管理分库还是分表,策略基本一样。

  • standard:标准分片策略,对应StandardShardingStrategy。提供对SQL语句中的=, INBETWEEN AND分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持单分片键,提供PreciseShardingAlgorithmRangeShardingAlgorithm两个分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必选的,用于处理=IN的分片。RangeShardingAlgorithm是可选的,用于处理BETWEEN AND分片,如果不配置RangeShardingAlgorithmSQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。
  • complex:符合分片策略,对应ComplexShardingStrategy。复合分片策略。提供对SQL语句中的=, INBETWEEN AND的分片操作支持。ComplexShardingStrategy支持多分片键,由于多分片键之间的关系复杂,因此并未进行过多的封装,而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法,完全由应用开发者实现,提供最大的灵活度。
  • inline:行表达式分片策略,对应InlineShardingStrategy。使用Groovy的表达式,提供对SQL语句中的=IN的分片操作支持,只支持单分片键。对于简单的分片算法,可以通过简单的配置使用,从而避免繁琐的Java代码开发,如: t_user_$->{u_id % 8} 表示t_user表根据u_id8,而分成8张表,表名称为 t_user_0 t_user_7
  • hintHint分片策略,对应HintShardingStrategy。通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。对于分片字段SQL决定,而由其他外置条件决定的场景,可使用SQL Hint灵活的注入分片字段。例:内部系统,按照员工登录主键分库,而数据库中并无此字段。SQL Hint支持通过Java APISQL注释(待实现)两种方式使用。
  • none:不分片策略,对应NoneShardingStrategy。不分片的策略。 

目前例子中都使用inline分片策略,若对其他分片策略细节若感兴趣,请查阅官方文档:https://shardingsphere.apache.org 

(3)插入测试

修改testInsertOrder方法,插入数据中包含不同的user_id

@Test
public void testInsertOrder(){
    for (int i = 0 ; i<10; i++){
        orderDao.insertOrder(new BigDecimal((i+1)*5),1L,"WAIT_PAY");
    }
    for (int i = 0 ; i<10; i++){
        orderDao.insertOrder(new BigDecimal((i+1)*10),2L,"WAIT_PAY");
    }
}

执行testInsertOrder:

技术图片

通过日志可以看出,根据user_id的奇偶不同,数据分别落在了不同数据源,达到目标。 

(4)查询测试

调用快速入门的查询接口进行测试:

List<Map> selectOrderbyIds(@Param("orderIds")List<Long> orderIds);

通过日志发现,sharding-jdbcsql路由到m1m2

技术图片

问题分析:

由于查询语句中并没有使用分片键user_id,所以sharding-jdbc将广播路由到每个数据结点。

下边我们在sql中添加分片键进行查询。

OrderDao中定义接口:

@Select({"<script>",
  " select",
  " * ",
  " from t_order t ",
  "where t.order_id in",
  "<foreach collection=‘orderIds‘ item=‘id‘ open=‘(‘ separator=‘,‘ close=‘)‘>",
  "#{id}",
  "</foreach>",
  " and t.user_id = #{userId} ",
  "</script>"
})
List<Map> selectOrderbyUserAndIds(@Param("userId") Integer userId, @Param("orderIds")List<Long> orderIds);

编写测试方法

@Test
public void testSelectOrderbyUserAndIds(){
  List<Long> orderIds = new ArrayList<>();
  orderIds.add(373422416644276224L);
  orderIds.add(373422415830581248L);
  //查询条件中包括分库的键user_id
  int user_id = 1;
  List<Map> orders = orderDao.selectOrderbyUserAndIds(user_id,orderIds);
  JSONArray jsonOrders = new JSONArray(orders);
  System.out.println(jsonOrders);
}

执行testSelectOrderbyUserAndIds:

技术图片

查询条件user_id1,根据分片策略m$->{user_id % 2 + 1}计算得出m2,此sharding-jdbcsql路由到m2,见上图日志。 

 

Sharding-JDBC 水平分库

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原文地址:https://www.cnblogs.com/jwen1994/p/13172091.html

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