ShardingSphere-JDBC初探

发布时间：2024年01月07日

引言

为什么使用分库分表？

数据量太大单表放不下，并且公司不希望切换产品，可选的方案不多，ShardingSphere就是不错的选择。

切换产品指的是换成es、clickhouse、hbase这种支持大数据，试想一下切换产品对整个项目的改动有多恐怖

注意：分库分表并不是为了提升性能！！！

数据在单表就能容纳的情况根本没必要分库分表，反而带来一系列问题，比如分布式事务、分片策略等

在什么情况下需要分库分表？

参考阿里巴巴的开发手册，单表数据量达到500w，或者单表数据容量达到2G（就是ibd文件大小达到两个G），这种情况就可以考虑分库分表。还可能和服务器的性能与CPU核数有关，这个考量的标准笔者就不清楚了，欢迎有经验的小伙伴分享。

一些中小的公司不建议分库分表，如果本身的技术深度不够，hold不住的话不如不用

思考日均两千万数据的情况要如何设计？

这里提供一种思路，对于一些实时性要求比较高的场景，比如说电商下单操作，可能需要随时查看订单状态，这部分数据就可以保存在实时性较好的库里面，比如MySQL、Oracle，另外实时性要求不高的场景，完全可以把数据转存到es、clickhouse、hbase等大数据组件中去，存进去后续想怎么玩都可以

思考在上一篇总结的多数据源场景下，如何在不依赖分布式事务组件的情况下支持分布式事务？

仍然提供一种思路，在dynamic-datasource的基础上做扩展，苞米豆提供的这个组件底层也是使用了Spring提供的AbstractRoutingDataSource（jdbc包下的），通过这个类来管理数据源，实现的思路就是获取到所管理的全部数据源，这样就可以拿到所有的连接，拿到连接以后就可以提交或者回滚，按照需求进行编排。这种思路笔者还没有真正的代码落实，后续如果实际落实了再提供具体实现。

接下来本篇文章的学习重点就是ShardingSphere，早期的时候是叫ShardingJdbc，实际上ShardingJdbc是ShardingSphere内部提供的一个服务，ShardingSphere的目标是要做一个生态，而不是一个简单的JDBC分库分表工具，从官网文档可以看出，ShardingSphere是想把一些周边的组件（MySQL、zk、Oracle等）作为其生态的一个支撑（目标很宏大），具体的看官网详细介绍。

ShardingSphere提供的产品

ShardingSphere-JDBC（灵活的胖子）

官方描述：ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务

ShardingSphere-Proxy（呆板的管家）

官方描述：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。

	ShardingSphere-JDBC	ShardingSphere-Proxy
数据库	`任意`	MySQL/PostgreSQL
连接消耗数	`高`	低
异构语言	`仅 Java`	任意
性能	`损耗低`	损耗略高
无中心化	`是`	否
静态入口	`无`	有

官方建议的部署方式：

对于应用来说，建议使用ShardingSphere-JDBC来做分库分表的业务开发
对于运维或者管理来说，建议部署一套同样的ShardingSphere-Proxy来做运维和基础数据的管理
这两个产品之间配置一个GovernanceCenter配置中心（或者nacos、zk、etcd统一管理）

这样可以形成一整个分库分表的生态

ShardingSphere-JDBC做了哪些事

简单理解：屏蔽了底层分库分表的细节，让应用像访问单库单表一样操作业务逻辑

（ShardingSphere-JDBC 伪装成一个数据库，应用程序把它当作MySQL进行连接使用）

根据ShardingSphere提供的策略，可以定制分库分表的规则，这里的策略是为sql语句服务的。

注意：

1、定制了分片策略以后，会导致某些sql不可用（不符合策略，还有一些复杂的）

2、ShardingSphere不负责分片表的创建，分片表也就是真实表需要手动创建好

3、ShardingSphere不关心真实表是否存在，也不关心sql是否能正确执行，其真正要做的是，当用户针对逻辑表操作时，底层会根据用户定制的策略，生成操作真实表的sql，当然也会根据策略定位到具体的库

ShardingSphere快速使用

单库分片等值操作

准备工作：

1、引入依赖，这里为了方便测试引入一些其他的依赖

<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
	<version>2.5.9</version>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
	<version>2.5.9</version>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>mysql</groupId>
	<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
	<version>8.0.27</version>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>com.alibaba</groupId>
	<artifactId>druid</artifactId>
	<version>1.1.7</version>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>com.baomidou</groupId>
	<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
	<version>3.2.0</version>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
	<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
	<version>4.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>junit</groupId>
	<artifactId>junit</artifactId>
	<version>4.13.1</version>
	<scope>test</scope>
</dependency>

<dependency>
	<groupId>org.springframework.boot</groupId>
	<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
	<version>2.6.13</version>
</dependency>

2、创建测试的实体类和mapper

public class Course
{
    private Long cid;
//    private Long id;

    private String cname;
    private Long userId;
    private String cstatus;
 	... ...   
}

public interface CourseMapper extends BaseMapper<Course> {

}

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.sharding.demo.mapper")
public class ShardingJDBCApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ShardingJDBCApplication.class,args);
    }
}

3、添加配置文件，先实现最简单的一种

spring.shardingsphere.datasource.names=m0

spring.shardingsphere.datasource.m0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/coursedb?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.m0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m0.password=123666

#字段中间的course是一个逻辑表名，可自定义；$->{}是固定的写法，大括号里面是Grovvy表达式；这里的含义是m0.course_1和m0.course_2这样两个真实表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m0.course_$->{1..2}

spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
#键生成的算法，shardingsphere内部支持了雪花算法，也可以是UUID
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE
#可选项
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.props.worker.id=1

spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid
#表分片策略，cid取模2再加一。cid递增的情况下可以保证均匀的把数据保存到1号表和2号表中
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid%2+1}

表分片策略inline的这种方式，适合一些等值操作的sql，这种策略使用范围查询会报错：

Inline strategy cannot support this type sharding:RangeRouteValue

测试结果：

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class ShardingTest {

    @Resource
    CourseMapper courseMapper;

    @Test
    public void test()
    {
        for(int i=0;i < 10; ++i){
            Course course = new Course();
//            course.setCid(Long.valueOf(i+"")); //cid使用了雪花算法
            course.setCname("gao");
            course.setCstatus("ojbk");
            course.setUserId(100L);
            courseMapper.insert(course);
        }
    }
}

从测试结果可以看出，分片策略已经成功了，cid奇数的存在一张表，偶数的存另一张表

多库分片等值操作

在上面简单分片的基础上，升级为多库：

#修改
spring.shardingsphere.datasource.names=m0,m1

spring.shardingsphere.datasource.m0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/coursedb?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.m0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m0.password=123666

#新增
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://localhost:3306/coursedb2?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=123666

#修改
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m$->{0..1}.course_$->{1..2}

spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.props.worker.id=1

#新增库策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.inline.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->{cid%2}

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}

上面这种简单修改，测试时会发现问题：表分片策略算出偶数的数据都插入m0库的1表里面，基数的数据都插入m1库的2表里面，也就是数据分配不均匀

所以优化分片策略的算法：course_$->{(cid%4).intdiv(2)+1}

分析：当前有两个库，每个库有两个分片，也就是一共4个分片。所以取模4均分数据；每个库只有两个分片，所以除2。取模后得到的结果是0-3，除2后结果为0或1，因为表分片是从1开始的，所以最后加一

业务上也有这种算法：course_$->{((cid+1)%4).intdiv(2)+1}

个人理解先加1是可以打乱顺序，使数据更随机，试想原本分给4号表的数据加一后就分给了1号表。（如果库1负责表1和表2，库2负责表3和表4，这种情况下递增的数据使用这种写法可以一定程度上增加随机性）

多库分片范围操作

基于上面提到的inline这种策略不支持范围查询，那么要怎么解决呢？

ShardingSphere同样提供了支持范围的标准策略，修改配置文件：

#新增打印SQL，调试方便
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

spring.shardingsphere.datasource.names=m0,m1

spring.shardingsphere.datasource.m0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/coursedb?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.m0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m0.password=123666

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://localhost:3306/coursedb2?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=123666


spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m$->{0..1}.course_$->{1..2}

spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.props.worker.id=1

#新增
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.standard.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.standard.range-algorithm-class-name=com.sharding.demo.algorithm.MyRangeDBAlgorithm
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.standard..precise-algorithm-class-name=com.sharding.demo.algorithm.MyPreciseDBAlgorithm

#新增
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.standard.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.standard.range-algorithm-class-name=com.sharding.demo.algorithm.MyRangeAlgorithm
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.sharding.demo.algorithm.MyPreciseAlgorithm

注意：使用standard这种方式，需要配置范围策略和精确策略（库策略和表策略都需要）

自定义策略的简单实现：

//表策略-范围，getLogicTableName获得逻辑表名，lowerEndpoint为输入范围的下限 根据需求定制..
public class MyRangeAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) {
        Long lowerEndpoint = rangeShardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();
        Long upperEndpoint = rangeShardingValue.getValueRange().upperEndpoint();
        System.out.println(lowerEndpoint + " : " + upperEndpoint);
        return Arrays.asList(rangeShardingValue.getLogicTableName() + "_1", rangeShardingValue.getLogicTableName() + "_2");
    }
}
//表策略-精确，支持等值查找和in查找
public class MyPreciseAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {

        //course_$->{cid%2+1}
        BigInteger value = BigInteger.valueOf(preciseShardingValue.getValue());
        BigInteger sharding = value.mod(BigInteger.valueOf(2L)).add(BigInteger.valueOf(1L));
        String key = preciseShardingValue.getLogicTableName() + "_" + sharding;
        if (collection.contains(key)) {
            return key;
        }
        throw new UnsupportedOperationException("not support key " + key + " please check");
    }
}
//库策略-范围，返回可用的表
public class MyRangeDBAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) {
        Long lowerEndpoint = rangeShardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();
        Long upperEndpoint = rangeShardingValue.getValueRange().upperEndpoint();
        System.out.println(lowerEndpoint + " : " + upperEndpoint);
        return collection;
    }
}
//库策略-精确
public class MyPreciseDBAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {

        // m$->{cid%2}
        BigInteger value = BigInteger.valueOf(preciseShardingValue.getValue());
        BigInteger sharding = value.mod(BigInteger.valueOf(2L));
        String key = "m" + sharding;
        if (collection.contains(key)) {
            return key;
        }
        throw new UnsupportedOperationException("not support key " + key + " please check");
    }
}

多条件查询（复杂查询）

思考：在使用范围查询的基础上，还需要查询其他等值字段，这种情况standard是否支持？

使用ShardingSphere提供的complex方式实现，修改配置文件：

# 打印SQL
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

spring.shardingsphere.datasource.names=m0,m1

spring.shardingsphere.datasource.m0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/coursedb?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.m0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m0.password=123666

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://localhost:3306/coursedb2?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=123666

spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m$->{0..1}.course_$->{1..2}

spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.props.worker.id=1
#新增
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.complex.sharding-columns=cid,user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.complex.algorithm-class-name=com.sharding.demo.algorithm.MyComplexDBAlgorithm
#新增
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.complex.sharding-columns=cid,user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.complex.algorithm-class-name=com.sharding.demo.algorithm.MyComplexAlgorithm

添加Complex的算法实现：、

//表策略
public class MyComplexAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ComplexKeysShardingValue<Long> complexKeysShardingValue) {
        //select * from cid where cid in (xxx,xxx,xxx) and user_id between {lowerEndpoint} and {upperEndpoint};
        Collection<Long> cidCol = complexKeysShardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap().get("cid");
        Range<Long> userIdRange = complexKeysShardingValue.getColumnNameAndRangeValuesMap().get("user_id");
        Long lowerEndpoint = userIdRange.lowerEndpoint();
        Long upperEndpoint = userIdRange.upperEndpoint();

        List<String> list = new ArrayList<>();
        for (Long cid : cidCol) {
            String targetTable = complexKeysShardingValue.getLogicTableName() + "_" + (cid%2+1);
            if(availableTargetNames.contains(targetTable)){
                list.add(targetTable);
            }
        }
        return list;
    }
}
//库策略
public class MyComplexDBAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ComplexKeysShardingValue<Long> complexKeysShardingValue) {

        return availableTargetNames;
    }
}

注意：需要关注的重点是，如何获取到分区键、查询条件字段及范围、逻辑表名，真实表列表等，具体的算法实现可以发挥你的聪明才智，怎样编排都可以

不需要分片键的hint算法

同样修改配置文件：

# 打印SQL
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

spring.shardingsphere.datasource.names=m0,m1

spring.shardingsphere.datasource.m0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/coursedb?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.m0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m0.password=123666

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://localhost:3306/coursedb2?serverTimezone=UTC
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=123666

spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m$->{0..1}.course_$->{1..2}

spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.hint.algorithm-class-name=com.sharding.demo.algorithm.MyHintDBAlgorithm
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.hint.algorithm-class-name=com.sharding.demo.algorithm.MyHintAlgorithm

新增策略算法类：

//表策略
public class MyHintAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, HintShardingValue<Long> hintShardingValue) {
        //hintShardingValue的值通过HintManager设置
        String key = "course_" + hintShardingValue.getValues().toArray()[0];
        if (collection.contains(key))
        {
            return Collections.singletonList(key);
        }
        throw new UnsupportedOperationException("not support key " + key + " please check");
    }
}
//库策略
public class MyHintDBAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, HintShardingValue<Long> hintShardingValue) {

        return collection;
    }
}

测试代码：

@Test
public void list()
{
    QueryWrapper<Course> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
    // queryWrapper.eq("cid", 7L);
    // queryWrapper.between("cid", 949780868333834240L, 949780869441130496L);
    // queryWrapper.in("cid", 949780868333834240L, 949780869441130496L);
    // queryWrapper.between("user_id", 99L, 101L);

    HintManager instance = HintManager.getInstance();
    instance.addTableShardingValue("course", "1");

    List<Course> courses = courseMapper.selectList(queryWrapper);
    courses.forEach(course -> System.out.println(course));
}

思考：hint这种方式是不是和之前总结的多数据源动态切换很像，dynamic-datasource其实也是一种hint策略

ShardingSphere的hint策略能不能用作切换数据源呢？

答案肯定是能的，但是这样做显然有些大材小用了

总结

企业中ShardingSphere使用的也很谨慎，需要团队对其中的策略有很好的把控，把控不好就不要用了

一个应用中肯定会有精确查询、范围查询、或者多条件查询

使用分库分表之后，对查询条件必然是有限制的，数据库逻辑必然会影响到上层的应用

所以一旦用了ShardingSphere-JDBC，必须要了解你的数据有哪些操作，然后针对最影响性能的操作做优化

好处：可以不用切换产品，单表存不下数据可以用这种方案解决

思考：扩容可以使用哪些策略？

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_58482311/article/details/135396741
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