SpringBoot 整合 ShardingSphere4.1.1实现分库分表功能

更新时间：2023年12月11日 11:17:59 作者：F0urtEEn

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Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成,本文给大家介绍SpringBoot 整合 ShardingSphere4.1.1实现分库分表,感兴趣的朋友一起看看吧

1. inline（行表达式分片策略） - 根据单一分片键进行精确分片
2. standard（标准分片策略） - 根据单一分片键进行精确或者范围分片
3. complex（复合分片策略） - 根据多个分片键进行精确或者范围分片
4. hint策略 - 使用与sql无关的方式进行分片

三、SpringBoot 整合 ShardingSphere4.1.1

1. POM文件引入shardingSphere相关依赖
2. 分表的建表语句
3. yaml配置文件配置sharding分库分表的配置
4. 启动类上移除Druid数据源的自动配置
5. 插入测试数据

四、ShardingSphere实现分布式事务控制

前言

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Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。他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、容器、云原生等各种多样化的应用场景。

一、ShardingSphere4.1.1的spring boot配置

引入Maven依赖

<!-- for spring boot -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.1.1</version>
</dependency>

Spring boot的yaml规则配置

spring:
  shardingsphere:
    enabled: true                    #是否开启sharding
    props:
      sql:
        show: true                  #是否显示sql语句日志
    #多数据源配置
    datasource:
      names: master,slave1,slave2      #自定义真实的数据源名字，多个数据源逗号隔开
      master:                          #主数据源，master来自上方真实数据源取的名字
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/master
        username: demo
        password: 123456
        #xxx:xx                       #数据库连接池的其它属性
      salve1:                         #从数据源，salve1来自上方真实数据源取的名字
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/salve1
        username: demo
        password: 123456
      salve2:                         #从数据源，salve2来自上方真实数据源取的名字
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/salve1
        username: demo
        password: 123456
    #主从节点，读写分离配置 (在不使用数据分片功能，只需要读写分离功能情况下的配置)
    masterslave:
      name: ms                              #自定义一个虚拟数据源名字，用于自动路由下方主从数据源
      master-data-source-name: master       # 指定主数据源
      slave-data-source-names:              # 指定从数据源
        - slave1
        - slave2
      load-balance-algorithm-type: round_robin      #从库负载均衡算法类型，可选值：ROUND_ROBIN，RANDOM
    #数据分片 + 读写分离
    sharding:
      master-slave-rules:                 #在使用数据分片功能情况下，配置读写分离功能
        ds0:                              #自定义一个虚拟数据源名字，用于自动路由下方主从数据源
          masterDataSourceName: master    # 指定主数据源
          slaveDataSourceNames:          # 指定从数据源
            - slave1
            - slave2
          loadBalanceAlgorithmType: round_robin
      binding-tables:
        - t_user                            #指明了分库分表要处理的虚拟表名字
      tables:
        t_user:                             #自定义一个虚拟表名字，后续sql语句中就使用这个表名字，会自动路由到真实的表名
          actualDataNodes: master$->{1..2}.t_user$->{1..10}     #指定真实的数据源.表名，这里表示两个master数据源，10张表t_user
          keyGenerator:                   #主键自动生成策略
            column: uid                   #指定表字段名
            type: SNOWFLAKE               #指定雪花算法
            props:
              worker:                     #指定雪花算法的工作中心
                id: 1
          #分表策略, 可选项有 inline, standard, complex, hint, none
          tableStrategy:
            inline:                           #inline（行表达式分片策略）- 根据单一分片键进行精确分片
              shardingColumn: uid                           #指定分片键（表字段）
              algorithmExpression: t_user$->{uid%2+1}       #指定分片算法，这里是取模算法
            standard:                        #standard（标准分片策略） - 根据单一分片键进行精确或者范围分片
              shardingColumn: uid
              #指定精确分片算法的实现类, 必选项
              preciseAlgorithmClassName: cn.demo.strategy.TablePreciseAlgorithm
              #指定范围分片算法的实现类
              rangeAlgorithmClassName: cn.demo.strategy.TableRangeAlgorithm
            complex:                         #complex（复合分片策略） - 根据多个分片键进行精确或者范围分片
              shardingColumn: uid
              #指定复合分片算法实现类
              algorithmClassName: cn.demo.strategy.TableComplexAlgorithm
            hint:                            #hint策略 - 使用与sql无关的方式进行分片
              #指定hint分片算法实现类
              algorithmClassName: cn.demo.strategy.DbHintAlgorithm
            none:                            #不使用分片策略
          #分库策略, 可选项有 inline, standard, complex, hint, none
          databaseStrategy:
            inline:              #配置跟上方表策略相同
            standard:
            hint:
            none:

二、ShardingSphere的分片策略

inline（行表达式分片策略） - 根据单一分片键进行精确分片
standard（标准分片策略） - 根据单一分片键进行精确或者范围分片
complex（复合分片策略） - 根据多个分片键进行精确或者范围分片
hint策略 - 使用与sql无关的方式进行分片

1. inline（行表达式分片策略） - 根据单一分片键进行精确分片

对应InlineShardingStrategy。使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的=和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: user_$->{u_id % 8} 表示t_user表根据u_id模8，而分成8张表，表名称为user_0到user_7。

#inline 单分片键策略， sql不支持 >, <, between and 
#分表策略配置
table-strategy:
  inline:
    sharding-column: cid   #分片字段
    algorithm-expression: course_$->{cid%2+1}    #分片算法，取模
#分库策略配置
database-strategy:
  inline:
    sharding-column: cid   #分片字段
    algorithm-expression: db_$->{cid%2+1}    #分片算法，取模

2. standard（标准分片策略） - 根据单一分片键进行精确或者范围分片

对应StandardShardingStrategy，支持精确和范围分片，提供对SQL语句中的=，IN，BETWEEN AND、>、<、>=、<=的分片操作支持。

精确分片算法接口： PreciseShardingAlgorithm，必选的，用于处理=和IN的分片

范围分片算法接口： RangeShardingAlgorithm，用于处理BETWEEN AND, >, <, >=, <=分片

#standard 单分片键策略， 支持精确和范围分片
#分表策略配置
table-strategy:
   standard:
     sharding-column: cid   #分片字段
     #指定精确分片算法的实现类, 必选项
     precise-algorithm-class-name: cn.demo.strategy.TablePreciseAlgorithm
     #指定范围分片算法的实现类
     range-algorithm-class-name: cn.demo.strategy.TableRangeAlgorithm
#分库策略配置
database-strategy:
  standard:
    sharding-column: cid
    precise-algorithm-class-name: cn.demo.strategy.DbPreciseAlgorithm
    range-algorithm-class-name: cn.demo.strategy.DbRangeAlgorithm

自定义类实现精确或范围分片算法

注意：集合参数Collection<String> availableTargetNames 表示数据源或者实际表的名字集合，

如果是分表策略就是实际表的名字集合，如果是分库策略就是数据源名字集合

table分表策略

/**
 * standard分片策略的表精确分片算法实现类
 * 实现接口 PreciseShardingAlgorithm<T>， 泛型类T是分片键的字段类型
 */
public class TablePreciseAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     *  精确分片算法：用于处理=和IN的分片
     * @param availableTargetNames - 数据源或者实际表的名字集合
     * @param preciseShardingValue - 包含逻辑表名、分片列和分片列的值
     * @return 返回分片后的实际表名
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
        //获取分片列的值
        Long value = preciseShardingValue.getValue();
        //获得虚拟表名
        String logicTableName = preciseShardingValue.getLogicTableName();
        //实现course_$->{cid%2+1} 取模分片算法
        long index = value % 2 + 1;
        //拼接获得实际表名
        String actualTableName = logicTableName + "_" + index;
        //判断配置的实际表集合中是否有该实际表名
        if(availableTargetNames.contains(actualTableName)) {
            return actualTableName;
        }
        return null;
    }
}

/**
 * standard分片策略的范围分片算法实现类
 * 实现接口 PreciseShardingAlgorithm<T>， 泛型类T是分片键的字段类型
 */
public class TableRangeAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     *  范围分片算法：用于处理BETWEEN AND, >, <, >=, <=分片
     * @param availableTargetNames - 数据源或者实际表的名字集合
     * @param shardingValue - 分片值
     * @return 返回分片后的实际表名
     */
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<Long> shardingValue) {
        //实现范围查询 cid between 200 and 300 中的上限和下限值
        Range<Long> valueRange = shardingValue.getValueRange();
        Long lower = valueRange.lowerEndpoint();   //下限值200
        Long upper = valueRange.upperEndpoint();   //上限值200
        //下面自行实现逻辑判断分片后的实际表名，这里就不具体实现了
        return availableTargetNames;
    }
}

DB分库策略

/**
 * standard分片策略的表精确分片算法实现类
 * 实现接口 PreciseShardingAlgorithm<T>， 泛型类T是分片键的字段类型
 */
public class DbPreciseAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     *  精确分片算法：用于处理=和IN的分片
     * @param availableTargetNames - 数据源或者实际表的名字集合
     * @param preciseShardingValue - 包含逻辑表名、分片列和分片列的值
     * @return 返回数据源名字
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
        //获取配置的所有数据源名字集合
        System.out.println("===> names: "+availableTargetNames);
        return null;
    }
}

3. complex（复合分片策略） - 根据多个分片键进行精确或者范围分片

对应ComplexKeysShardingAlgorithm，用于处理使用多键作为分片键进行分片的场景，包含多个分片键的逻辑较复杂，需要应用开发者自行处理其中的逻辑，需要配合ComplexShardingStrategy使用。

复合分片算法接口： ComplexKeysShardingAlgorithm

#complex 多个分片键策略， 支持精确和范围分片
#分表策略配置
table-strategy:
   complex:
     sharding-column: cid, user_id   #分片字段, 可以指定多个
     algorithm-class-name: cn.demo.strategy.TableComplexAlgorithm
#分库策略配置
database-strategy:
  complex:
    sharding-column: cid, user_id   #分片字段, 可以指定多个
    algorithm-class-name: cn.demo.strategy.DbComplexAlgorithm

/**
 * complex 多个分片键的分片策略
 * 实现接口 PreciseShardingAlgorithm<T>， 泛型类T是分片键的字段类型
 */
public class TableComplexAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     * complex 多个分片键的分片算法
     *
     * @param availableTargetNames - 数据源或者实际表的名字集合
     * @param shardingValue - 含逻辑表名、分片列和分片列的值
     * @return 返回实际表名集合
     */
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ComplexKeysShardingValue<Long> shardingValue) {
        Collection<String> result = new ArrayList<>();
        String logicTableName = shardingValue.getLogicTableName();
        //shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap
        //获得分片列名和分片值的对应map
        Map<String, Collection<Long>> mp1 = shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap();
        //shardingValue.getColumnNameAndRangeValuesMap
        //获得分片列名和分片范围值的对应map
        Map<String, Range<Long>> mp2 = shardingValue.getColumnNameAndRangeValuesMap();
        return availableTargetNames;
    }
}

对于两个分片键的场景，可以采用基因法

在电商场景中，使用订单 ID 和买家 ID 查询数据的问题。在这个场景中，我们选择使用订单 ID 作为分片键是一个没有异议的选择。那么此时，我们通过 APP 来查询自己的订单时，查询条件变为了分片键之外的买家 ID，默认情况下，查询语句中不带有分片键会导致全路由情况。面对这样的情况，应如何设计一个高效的分片策略？

大厂常常使用的方案是基因法，即将买家 ID 融入到订单 ID 中，作为订单 ID 后缀。这样，指定买家的所有订单就会与其订单在同一分片内了，如下图所示

4. hint策略 - 使用与sql无关的方式进行分片

对应HintShardingStrategy。通过Hint指定分片值而非从SQL中提取分片值的方式进行分片的策略

hint分片算法接口： HintShardingAlgorithm

#hint 片键策略
#分表策略配置
table-strategy:
   hint:
     algorithm-class-name: cn.demo.strategy.TableHintAlgorithm
 
#分库策略配置
database-strategy:
  hint:
    algorithm-class-name: cn.demo.strategy.DbHintAlgorithm

public class TableHintAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     * Sharding.
     *
     * <p>sharding value injected by hint, not in SQL.</p>
     *
     * @param availableTargetNames available data sources or tables's names
     * @param shardingValue        sharding value，来自hintManager设置的值
     * @return sharding result for data sources or tables's names
     */
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, HintShardingValue<Long> shardingValue) {
        return null;
    }
}

ShardingSphere使用ThreadLocal管理分片键值进行Hint强制路由。可以通过编程的方式向HintManager中添加分片值，该分片值仅在当前线程内生效。 Hint方式主要使用场景：

1.分片字段不存在SQL中、数据库表结构中，而存在于外部业务逻辑。

2.强制在主库进行某些数据操作。

Hint分片算法需要用户实现HintShardingAlgorithm接口，ShardingSphere在进行Routing时，将会从HintManager中获取分片值进行路由操作。

获取HintManager

HintManager hintManager = HintManager.getInstance();

添加分片键值

使用hintManager.addDatabaseShardingValue来添加数据源分片键值。
使用hintManager.addTableShardingValue来添加表分片键值。

分库不分表情况下，强制路由至某一个分库时，可使用hintManager.setDatabaseShardingValue方式添加分片。通过此方式添加分片键值后，将跳过SQL解析和改写阶段，从而提高整体执行效率。

清除分片键值

分片键值保存在ThreadLocal中，所以需要在操作结束时调用hintManager.close()来清除ThreadLocal中的内容。

代码示例

// Sharding database and table with using hintManager.
        String sql = "SELECT * FROM t_order";
        try (HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
             Connection conn = dataSource.getConnection();
             PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql)) {
            hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", 1);
            hintManager.addTableShardingValue("t_order", 2);
            try (ResultSet rs = preparedStatement.executeQuery()) {
                while (rs.next()) {
                    // ...
                }
            }
        }
// Sharding database without sharding table and routing to only one database with using hintManger.
        String sql = "SELECT * FROM t_order";
        try (HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
             Connection conn = dataSource.getConnection();
             PreparedStatement preparedStatement = conn.prepareStatement(sql)) {
            hintManager.setDatabaseShardingValue(3);
            try (ResultSet rs = preparedStatement.executeQuery()) {
                while (rs.next()) {
                    // ...
                }
            }
        }

三、SpringBoot 整合 ShardingSphere4.1.1

1. POM文件引入shardingSphere相关依赖

 
<!-- mysql驱动 -->
<dependency>
   <groupId>mysql</groupId>
   <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
</dependency>
<!-- mybatis框架 -->
<dependency>
   <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
   <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!-- druid数据源 -->
<dependency>
   <groupId>com.alibaba</groupId>
   <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!-- sharding-jdbc分库分表 -->
<dependency>
   <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
   <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
   <version>4.1.1</version>
</dependency>
<!-- sharding-transaction分布式事务 -->
<dependency>
   <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
   <artifactId>sharding-transaction-xa-core</artifactId>
   <version>4.1.1</version>
</dependency>

2. 分表的建表语句

在course数据库下创建两张表course_1, course_2

-- course.course_1 definition
 
CREATE TABLE `course_1` (
  `cid` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',
  `cname` varchar(100) NOT NULL,
  `user_id` varchar(64) NOT NULL,
  `cstatus` tinyint(4) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`cid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
 
 
-- course.course_2 definition
 
CREATE TABLE `course_2` (
  `cid` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',
  `cname` varchar(100) NOT NULL,
  `user_id` varchar(64) NOT NULL,
  `cstatus` tinyint(4) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`cid`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

3. yaml配置文件配置sharding分库分表的配置

分表yaml配置

#配置分库分表策略
#配置数据源
spring:
  shardingsphere:
    props:
        sql:
          show: true  #显示sql语句日志
    datasource:
      names: m1       #指定一个虚拟数据库名称
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/course?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&nullCatalogMeansCurrent=true&rewriteBatchedStatements=true
        username: test
        password: 123456
#分表配置, 这里使用主键cid 作为分表字段
    sharding:
      tables:
        course:    #指定一个虚拟表名称
          actual-data-nodes: m1.course_$->{1..2}     #实际使用的表节点, 数据库.表名
          key-generator:        #主键自动生成策略
            column: cid        
            type: SNOWFLAKE     #使用雪花ID
            props:
              worker:
                id: 1
          table-strategy:       #分表策略
            inline:             #inline策略
              sharding-column: cid      #分表字段
              algorithm-expression: course_$->{cid%2+1}    #分表算法，求模取余算法

分库yaml配置

#配置分库分表策略
#配置多个数据源
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: m1,m2     #指定多个虚拟数据库名称
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/course1?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&nullCatalogMeansCurrent=true&rewriteBatchedStatements=true
        username: test
        password: 123456
     m2:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/course2?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&nullCatalogMeansCurrent=true&rewriteBatchedStatements=true
        username: test
        password: 123456
#分库分表配置
    sharding:
      tables:
        course:    #指定一个虚拟表名称
          actual-data-nodes: m$->{1..2}.course_$->{1..2}     #m1.course  数据库.表名
          key-generator:        #主键自动生成策略
            column: cid        
            type: SNOWFLAKE     #使用雪花ID
            props:
              worker:
                id: 1
          table-strategy:       #分表策略
            inline:             #inline策略
              sharding-column: cid      #分表字段
              algorithm-expression: course_$->{cid%2+1}    #分表算法，求模取余算法
          database-strategy:     #分库策略
            inline:             #inline策略
              sharding-column: user_id     #分库字段
              algorithm-expression: m$->{user_id % 2 + 1}    #分库算法，求模取余算法

4. 启动类上移除Druid数据源的自动配置

@SpringBootApplication(exclude = DruidDataSourceAutoConfigure.class )
public class ShardingsphereApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ShardingsphereApplication.class, args);
    }
}

5. 插入测试数据

正常使用mapper接口进行数据插入即可

@Service
public class CourseService {
    @Autowired
    private CourseMapper courseMapper;
    @PostConstruct
    private void init() {
        this.insert();
    }
    public void insert() {
        for (int i=1;i<=10;i++) {
            Course c = new Course(null, "汤姆"+i, "tom"+i, 1);
            courseMapper.insert(c);
        }
    }
}

插入结果：

course_1表

course_2表

四、ShardingSphere实现分布式事务控制

引入Maven依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${shardingsphere.version}</version>
</dependency>
<!-- 使用XA事务时，需要引入此模块 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-transaction-xa-core</artifactId>
    <version>${shardingsphere.version}</version>
</dependency>
<!-- 使用BASE事务时，需要引入此模块 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-transaction-base-seata-at</artifactId>
    <version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>

ShardingSphere要实现事务控制需要手动声明一个PlatformTransactionManager事务管理器Bean，否则事务不会生效。还要将ShardingDataSource 数据源注入到事务管理器中。

    /**
     * 事务管理器中注入Sharding数据源 ShardingDataSource
     */
    @Bean
    @Primary
    public PlatformTransactionManager platformTransactionManager(ShardingDataSource shardingDataSource) {
        PlatformTransactionManager manager = new DataSourceTransactionManager(shardingDataSource);
        return  manager;
    }

后续使用注解@EnableTransactionManagement开启事务，注解@Transactional标注在需要事务控制的方法上。

@Transactional
@ShardingTransactionType(TransactionType.XA)  // 支持TransactionType.LOCAL, TransactionType.XA, TransactionType.BASE
public void insert() {
    jdbcTemplate.execute("INSERT INTO t_order (user_id, status) VALUES (?, ?)", (PreparedStatementCallback<Object>) preparedStatement -> {
        preparedStatement.setObject(1, i);
        preparedStatement.setObject(2, "init");
        preparedStatement.executeUpdate();
    });
}

Sharding支持事务类型TransactionType.LOCAL, TransactionType.XA, TransactionType.BASE

本文参考shardingsphere官网网站文档

使用手册 :: ShardingSphere

到此这篇关于SpringBoot 整合 ShardingSphere4.1.1实现分库分表的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot ShardingSphere分库分表内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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