ShardingSphere-JDBC實戰-有解無憂

一、環境準備

1.資料庫

創建2個庫2個表：

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

資料庫腳本：

CREATE TABLE `product_order_0` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `out_trade_no` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '訂單唯一標識',
  `state` varchar(11) DEFAULT NULL COMMENT 'NEW 未支付訂單,PAY已經支付訂單,CANCEL超時取消訂單',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '訂單生成時間',
  `pay_amount` decimal(16,2) DEFAULT NULL COMMENT '訂單實際支付價格',
  `nickname` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '昵稱',
  `user_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '用戶id',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

CREATE TABLE `ad_config` (
  `id` bigint unsigned NOT NULL COMMENT '主鍵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 '型別',
  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 '訂單號',
  `product_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '產品id',
  `product_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT '商品名稱',
  `buy_num` int DEFAULT NULL COMMENT '購買數量',
  `user_id` bigint DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin;

2.代碼工程

1.工程創建

創建Maven工程，添加相關Maven依賴，

 <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
        <spring.boot.version>2.5.5</spring.boot.version>
        <mybatisplus.boot.starter.version>3.4.0</mybatisplus.boot.starter.version>
        <lombok.version>1.18.16</lombok.version>
        <sharding-jdbc.version>4.1.1</sharding-jdbc.version>
        <junit.version>4.12</junit.version>
        <druid.version>1.1.16</druid.version>
        <!--跳過單元測驗-->
        <skipTests>true</skipTests>
    </properties>
     <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <version>${spring.boot.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <version>${spring.boot.version}</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!--mybatis plus和springboot整合-->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>${mybatisplus.boot.starter.version}</version>
        </dependency>
	<!-- mysql資料庫 -->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>8.0.27</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>${lombok.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>
	<!-- shardingshpere-jdbc-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${sharding-jdbc.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>${junit.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <version>${spring.boot.version}</version>
                <configuration>
                    <fork>true</fork>
                    <addResources>true</addResources>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

添加資料庫組態檔，根據組態檔可知，配置了兩個資料庫ds0,ds1；

spring.application.name=yb-sharding-jdbc
server.port=8080

logging.level.root=INFO
# 列印執行的資料庫以及陳述句
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

# 資料源 ds0 ds1
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
# 第一個資料庫
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=*****

# 第二個資料庫
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.廣播表介紹和配置實戰

指所有的分片資料源中都存在的表，表結構和表中的資料在每個資料庫中均完全一致
適用于資料量不大且需要與海量資料的表進行關聯查詢的場景
例如：字典表、配置表

添加AdConfigDO物體類和添加ProductOrderDOMapper類

//資料庫物體類
@Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@TableName("ad_config")
public class AdConfigDO {
    private Long id;
    private String configKey;
    private String configValue;
    private String type;
}

//資料庫物體配置類
public interface AdConfigMapper extends BaseMapper<AdConfigDO> {
}

設定ad_config為廣播表，如果需要配置多個用逗號 (,) 分開；設定id為生成演算法為雪花演算法，組態檔中添加如下代碼，

#配置廣播表
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

添加測驗方法

@Test
public void testSaveAdConfig(){
    AdConfigDO adConfigDO = new AdConfigDO();
    adConfigDO.setConfigKey("banner");
    adConfigDO.setConfigValue("ybe.com");
    adConfigDO.setType("ad");
    adConfigMapper.insert(adConfigDO);
}

執行結果，兩個資料庫的表都進行了更新，如下圖

3.行運算式分片策略 InlineShardingStrategy

只支持【單分片鍵】使用Groovy的運算式，提供對SQL陳述句中的 =和IN 的分片操作支持
可以通過簡單的配置使用，無需自定義分片演算法，從而避免繁瑣的Java代碼開發

添加ProductOrderDO物體類和添加ProductOrderDOMapper類

//資料庫物體類
@Data
@TableName("product_order")
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
public class ProductOrderDO {
	// 不設定Mybatis-plus的主鍵規則，由sharding-jdbc 設定
    private  Long  id;
    private  String outTradeNo;
    private String state;
    private Date createTime;
    private Double payAmount;
    private String nickname;
    private Long userId;
}

//資料庫物體配置類
public interface ProductOrderMapper extends BaseMapper<ProductOrderDO> {

}

組態檔添加如下代碼，

# 指定product_order表的資料分布情況，配置資料節點,行運算式識別符號使用 ${...} 或 $->{...}，但前者與 Spring 本身的檔案占位符沖突，所以在 Spring 環境中建議使用 $->{...}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds$->{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 的設定
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.props.worker.id=1

#配置分庫規則
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}

#配置分表規則
#指定product_order表的分片策略，分片策略包括【分片鍵和分片演算法】
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}

由組態檔可知，

? 設定了product_order為邏輯表，設定了它的真實資料節點為ds$->{0..1}.product_order_$->{0..1}，使用了運算式$->{...}，它表示實際的物理表為：ds0.product_order_0，ds0.product_order_1，ds1.product_order_0，ds1.product_order_1，總共對應了2個庫的2個物理表，

? 設定了product_order表的id計算方式為雪花演算法；

? 設定了product_order表的分庫規則，分庫規則為 user_id % 2；也就是說會根據user_id % 2的結果確定是ds0庫還是ds1庫，

? 設定了product_order表的分表規則，分表規則為 id % 2；也就是說會根據id % 2的結果確定是product_order_0表還是product_order_1表，

添加測驗方法

@Test
public void testSaveProductOrder(){
    Random random = new Random();
    for (int i = 0 ;i < 10 ; i++){
        // id是由配置的雪花演算法生成
        ProductOrderDO productOrderDO = new ProductOrderDO();
        productOrderDO.setCreateTime(new Date());
        productOrderDO.setNickname("ybe:"+i);
        productOrderDO.setOutTradeNo(UUID.randomUUID().toString().substring(0,32));
        productOrderDO.setPayAmount(100.00);
        productOrderDO.setState("PAY");
        // 隨機生成UserId
        productOrderDO.setUserId(Long.valueOf(random.nextInt(50)));
        productOrderMapper.insert(productOrderDO);
    }
}

執行結果根據不同的user_id 和 id ，生成的表記錄插入到了不同的庫和表，如下圖可以看到資料分散在了兩個不同的資料庫，以及不同的表中，

4.標準分片策略StandardShardingStrategy

只支持【單分片鍵】，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm兩個分片演算法
PreciseShardingAlgorithm 精準分片是必選的，用于處理=和IN的分片
RangeShardingAlgorithm 范圍分片是可選的，用于處理BETWEEN AND分片
如果不配置RangeShardingAlgorithm，如果SQL中用了BETWEEN AND語法，則將按照全庫路由處理，性能下降

添加分表配置類CustomTablePreciseShardingAlgorithm

public class CustomTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     * @param collection 資料源集合
     *                    在分庫時值為所有分片庫的集合 databaseNames
     *                   分表時為對應分片庫中所有分片表的集合 tablesNames
     * @param preciseShardingValue 分片屬性，包括
     *                                    logicTableName 為邏輯表，
     *                                    columnName 分片健（欄位），
     *                                    value 為從 SQL 中決議出的分片健的值
     * @return
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
        //回圈遍歷 資料源，根據演算法
        for (String databaseName : collection) {
            String value = https://www.cnblogs.com/yuanbeier/archive/2022/08/14/preciseShardingValue.getValue() % collection.size() +"";
            //value是0，則進入0庫表，1則進入1庫表
            if (databaseName.endsWith(value)) {
                return databaseName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }
}

添加分庫配置類CustomDBPreciseShardingAlgorithm

/**
     * @param collection 資料源集合
     *                    在分庫時值為所有分片庫的集合 databaseNames
     *                   分表時為對應分片庫中所有分片表的集合 tablesNames
     * @param preciseShardingValue 分片屬性，包括
     *                                    logicTableName 為邏輯表，
     *                                    columnName 分片健（欄位），
     *                                    value 為從 SQL 中決議出的分片健的值
     * @return
     */
@Override
public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
    for (String databaseName : collection) {
        String value = https://www.cnblogs.com/yuanbeier/archive/2022/08/14/preciseShardingValue.getValue() % collection.size() +"";
        //value是0，則進入0庫表，1則進入1庫表
        if (databaseName.endsWith(value)) {
            return databaseName;
        }
    }
    throw new IllegalArgumentException();
}

添加分表范圍配置類CustomRangeShardingAlgorithm

public class CustomRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     * @param collection 資料源集合
     *                    在分庫時值為所有分片庫的集合 databaseNames
     *                   分表時為對應分片庫中所有分片表的集合 tablesNames
     * @param rangeShardingValue 分片屬性，包括
     *                                    logicTableName 為邏輯表，
     *                                    columnName 分片健（欄位），
     *                                    value 為從 SQL 中決議出的分片健的值
     * @return
     */
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) {
        Set<String> result = new LinkedHashSet<>();
        // between 起始值
        Long lower = rangeShardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();
        // between 結束值
        Long upper = rangeShardingValue.getValueRange().upperEndpoint();
        // 回圈范圍計算分庫邏輯
        for (long i = lower; i <= upper; i++) {
            for (String databaseName : collection) {
                if (databaseName.endsWith(i % collection.size() + "")) {
                    result.add(databaseName);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

組態檔添加圖下代碼，

# 分庫分片演算法
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
#精準水平分表下，增加一個范圍分片
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

添加測驗方法

@Test
public void testRand(){
    Random random = new Random();
    for (int i = 0 ;i < 10 ; i++){
        ProductOrderDO productOrderDO = new ProductOrderDO();
        productOrderDO.setCreateTime(new Date());
        productOrderDO.setNickname("ybe:"+i);
        productOrderDO.setOutTradeNo(UUID.randomUUID().toString().substring(0,32));
        productOrderDO.setPayAmount(100.00);
        productOrderDO.setState("PAY");
        productOrderDO.setUserId(Long.valueOf(random.nextInt(50)));
        productOrderMapper.insert(productOrderDO);
    }
    productOrderMapper.selectList(new QueryWrapper<ProductOrderDO>().between("id",1L,1L));
}

執行結果：1.會根據配置的分庫、分表規則進行插入不同的資料庫和表；2.范圍（between）查詢的時候會根據id的范圍值查詢映射的物理表集合，

5.復合分片演算法ComplexShardingStrategy

提供對SQL陳述句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作，支持【多分片鍵】
由于多分片鍵之間的關系復雜，Sharding-JDBC并未做過多的封裝
而是直接將分片鍵值組合以及分片運算子交于演算法介面，全部由應用開發者實作，提供最大的靈活度

添加分表配置類CustomComplexKeysShardingAlgorithm

public class CustomComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Long> {

    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, ComplexKeysShardingValue<Long> complexKeysShardingValue) {
        // 得到每個分片健對應的值
        Collection<Long> orderIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "id");
        Collection<Long> userIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "user_id");

        List<String> shardingSuffix = new ArrayList<>();
        // 對兩個分片健取模的方式
        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  分片屬性，包括
     * logicTableName 為邏輯表，
     * columnNameAndShardingValuesMap 存盤多個分片健 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<Long> getShardingValue(ComplexKeysShardingValue<Long> shardingValues, final String key) {
        Collection<Long> valueSet = new ArrayList<>();
        Map<String, Collection<Long>> columnNameAndShardingValuesMap = shardingValues.getColumnNameAndShardingValuesMap();

        if (columnNameAndShardingValuesMap.containsKey(key)) {
            valueSet.addAll(columnNameAndShardingValuesMap.get(key));
        }
        return valueSet;
    }

組態檔添加如下代碼，多個列的型別必須一樣，

# 復合分片演算法,order_id,user_id 同時作為分片健
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

添加測驗方法

@Test
public void testComplex(){
    productOrderMapper.selectList(new QueryWrapper<ProductOrderDO>().eq("id",66L).eq("user_id",99L));
}

執行結果：1.會根據配置的復合分片演算法去查找相關的物理表，

6.Hint分片演算法HintShardingStrategy

這種分片策略無需組態檔進行配置分片健，分片健值也不再從 SQL中決議，外部手動指定分片健或分片庫，讓 SQL在指定的分庫、分表中執行
通過Hint代碼指定的方式而非SQL決議的方式分片的策略
Hint策略會繞過SQL決議的，對于這些比較復雜的需要分片的查詢，Hint分片策略性能可能會更好
可以指定sql去某個庫某個表進行執行

添加分表配置類CustomTableHintShardingAlgorithm

public class CustomTableHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, HintShardingValue<Long> hintShardingValue) {
        Collection<String> 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;
    }
}

添加分庫配置類CustomDBHintShardingAlgorithm

public class CustomDBHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Long>
{
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, HintShardingValue<Long> hintShardingValue) {
        Collection<String> 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;
    }
}

組態檔添加如下代碼

# Hint分片演算法
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

添加測驗方法

@Test
public void testHint(){
    // 清除掉歷史的規則
    HintManager.clear();
    //Hint分片策略必須要使用 HintManager工具類
    HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
    // 設定庫的分片健,value用于庫分片取模，
    hintManager.addDatabaseShardingValue("product_order",4L);
    // 設定表的分片健,value用于表分片取模，
    hintManager.addTableShardingValue("product_order", 5L);
    //對應的value只做查詢，不做sql決議
    productOrderMapper.selectList(new QueryWrapper<ProductOrderDO>().eq("id", 66L));
}

執行結果：1.不會決議Sql中的分片鍵，會把hintManager配置的值作為分片鍵，在CustomTableHintShardingAlgorithm分片演算法的中使用，

7.系結表介紹和配置實戰

指分片規則一致的主表和子表
比如product_order表和product_order_item表，均按照order_id分片，則此兩張表互為系結表關系
系結表之間的多表關聯查詢不會出現笛卡爾積關聯，關聯查詢效率將大大提升

添加ProductOrderItemDO物體類和添加ProductOrderDOMapper類

//資料庫物體類
@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;
}

//資料庫物體配置類
public interface ProductOrderItemMapper extends BaseMapper<ProductOrderItemDO> {
}

添加組態檔，設定product_order_item的分表邏輯，設定product_order和product_order_item為廣播表，如果需要配置多個需要配置多行，binding-tables是個陣列，

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【分片鍵和分片演算法】
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}
#配置系結表
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables[0]=product_order,product_order_item

添加測驗方法

@Test
public void testBinding(){
    List<Object> objects = productOrderMapper.listProductOrderDetail();
    System.out.println(objects);
}

執行結果：
- 添加系結表配置之前，可以看到查詢的sql陳述句，主表和子表是笛卡爾積的關聯關系，如下圖，
- 添加系結表配置之后，可以看到查詢的sql陳述句，主表和子表是一一對應的，如下圖，

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