Sharding-JDBC 使用入門和基本配置

做者：高玉瓏

來源：宜信技術學院

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一、什麼是Sharding-JDBC

Sharding-JDBC定位爲輕量級Java框架，在Java的JDBC層提供的額外服務。它使用客戶端直連數據庫，以jar包形式提供服務，無需額外部署和依賴，可理解爲加強版的JDBC驅動，徹底兼容JDBC和各類ORM框架。

二、Sharding-JDBC能作什麼

分庫 & 分表

讀寫分離

分佈式主鍵

分佈式事務

三、適用項目框架

Sharding-JDBC適用於：

• 任何基於Java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC
  Template或直接使用JDBC。
• 基於任何第三方的數據庫鏈接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。
• 支持任意實現JDBC規範的數據庫，目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。

四、Maven依賴

<!-- sharding jdbc 開始-->
<dependency>
 <groupId>io.shardingsphere</groupId>
 <artifactId>sharding-core</artifactId>
 <version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<dependency>
 <groupId>io.shardingsphere</groupId>
 <artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
 <version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<!—若是不配置分佈式事務的話配置上邊兩個就夠了 --> 
<!--分佈式事務引用依賴-->
<dependency>
 <groupId>io.shardingsphere</groupId>
 <artifactId>sharding-transaction-2pc-xa</artifactId>
 <version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<dependency>
 <groupId>io.shardingsphere</groupId>
 <artifactId>sharding-transaction-spring</artifactId>
 <version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<!-- sharding jdbc 結束-->
<!--AspectJ AOP支持 -->
<dependency>
 <groupId>org.aspectj</groupId>
 <artifactId>aspectjweaver</artifactId>
 <version>${aspectjweaver.version}</version>
</dependency>

五、讀寫分離

5.1 數據源配置

先配置數據源

也能夠配置讀寫分離

如下配置是ds0和ds1兩個數據庫的主和從一共四個數據源。

parentDs 是數據源公共的配置，抽出去以避免寫重複代碼。

<!-- ds0的主-->
<bean id="ds0_master" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" parent="parentDs"> 
<property name="driverClassName" value=""/>
 <property name="url" value=""/>
</bean>
<!-- ds0的從-->
<bean id="ds0_slave" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" parent="parentDs">
 <property name="driverClassName" value=""/>
 <property name="url" value="${sharding.connection.url.0}"/>
</bean>
<!-- ds1的主-->
<bean id="ds1_master" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" parent="parentDs">
 <property name="driverClassName" value=""/>
 <property name="url" value="${sharding.connection.url.1}"/>
</bean>
<!-- ds1的從-->
<bean id="ds1_slave" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" parent="parentDs">
 <property name="driverClassName" value=""/>
 <property name="url" value="${sharding.connection.url.1}"/>
</bean>

5.2 讀寫分離配置

只配置主從不配置分庫分表的狀況以下，若是要配置分庫分表則不須要下面這個配置。

master-data-source-name 是主數據源ID

slave-data-source-names 是從數據源ID

<master-slave:data-source id="masterSlaveDataSource" master-data-source-name="ds0_master, ds1_master" slave-data-source-names="ds0_slave, ds1_slave " >
 <master-slave:props>
 <prop key="sql.show">${sql_show}</prop>
 <prop key="executor.size">10</prop>
 <prop key="foo">bar</prop>
 </master-slave:props>
</master-slave:data-source>

5.3 讀寫分離和分庫分表一塊兒配置

若是讀寫分離和分庫分表一塊兒使用的話把主從路由配置到 shardingdata-source下就能夠了。

sharding:master-slave-rule 的 id 就是配置出來的邏輯的數據源的名稱，若是多個從的話還能夠經過配置strategy-ref來配置負載均衡。

master-data-source 配置的是主庫數據源ID 。

slave-data-source 配置的是從庫數據源ID，多個以逗號分開。

<!-- sharding數據源-->
<sharding:data-source id="shardingDataSource">
 <!-- 讀寫分離的話要把全部的主從數據源都寫在這裏-->
 <sharding:sharding-rule
 data-source-names="ds0_master,ds0_slave,ds1_master,ds1_slave ">
 <!-- 讀寫分離的路由 一主一從配置 strategy-ref -->
 <sharding:master-slave-rules>
 <sharding:master-slave-rule id="ds0" master-data-source-name="ds0_master" slave-data-source-names="ds0_slave"/>
 <sharding:master-slave-rule id="ds1" master-data-source-name="ds1_master" slave-data-source-names="ds1_slave"/>
 </sharding:master-slave-rules>
 <!-- 讀寫分離配置 結束-->
 <sharding:table-rules>
 <!— 這裏是分庫分表路由的配置 -->
 </sharding:table-rules>
 <sharding:binding-table-rules>
 <!—- 綁定表的配置 --> 
 </sharding:binding-table-rules>
 </sharding:sharding-rule>
<sharding:props>
 <!-- 顯示SQL -->
 <prop key="sql.show">true</prop>
 </sharding:props>
</sharding:data-source>

六、數據分片

6.1 分片支持

Sharding-JDBC提供了5種分片策略。因爲分片算法和業務實現緊密相關，所以Sharding-JDBC並未提供內置分片算法，而是經過分片策略將各類場景提煉出來，提供更高層級的抽象，並提供接口讓應用開發者自行實現分片算法。

StandardShardingStrategy

標準分片策略。提供對SQL語句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操做支持。StandardShardingStrategy只支持單分片鍵，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm兩個分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必選的，用於處理=和IN的分片；RangeShardingAlgorithm是可選的，用於處理BETWEEN AND分片，若是不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND將按照全庫路由處理。

ComplexShardingStrategy

複合分片策略。提供對SQL語句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操做支持。ComplexShardingStrategy支持多分片鍵，因爲多分片鍵之間的關係複雜，所以Sharding-JDBC並未作過多的封裝，而是直接將分片鍵值組合以及分片操做符交於算法接口，徹底由應用開發者實現，提供最大的靈活度。

InlineShardingStrategy

Inline表達式分片策略。使用Groovy的Inline表達式，提供對SQL語句中的=和IN的分片操做支持。InlineShardingStrategy只支持單分片鍵，對於簡單的分片算法，能夠經過簡單的配置使用，從而避免繁瑣的Java代碼開發，如: tuser${user_id % 8} 表示t_user表按照user_id按8取模分紅8個表，表名稱爲t_user_0到t_user_7。

HintShardingStrategy

經過Hint而非SQL解析的方式分片的策略。

NoneShardingStrategy

不分片的策略。

6.2 分片配置

標準分片配置

<!-- 標準分片策略。-->
<bean id="demoUserStandardStrategy" class="shard.strategy.DemoUserStandardStrategy"/>
<sharding:standard-strategy id="shardingDemoUserStandardStrategy"
 precise-algorithm-ref="demoUserStandardStrategy" sharding-column="id" range-algorithm-ref=""/>

DemoUserStandardStrategy標準分片要實現 PreciseShardingAlgorithm 接口，doSharding的兩個參數一個是全部數據源的cllection.另外一個參數是執行SQL時傳過來的分片的值。

/**
 * 根據ID取
 * 標準分片策略
 * 用於處理=和IN的分片
 * @author yulonggao
 * @date 2019/1/31 14:35
 */
@Slf4j
public class DemoUserStandardStrategy implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
 @Override
 public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
 //這個裏邊有異常會被處理掉，而後致使拿不到分片。但出異常通常是業務代碼寫錯了。
 //每條指定分片的操做都會調用此方法，若是是in 條件查詢的話每一個值會調用一次此方法，若是是批量插入也是每一條都要調用一次進行分片
 log.info("DemoUserStandardStrategy_preciseShardingValue={}", preciseShardingValue);
 Long suffix = preciseShardingValue.getValue() % 4;
 log.info("suffix={}", suffix);
 final String targetDb = String.valueOf(Math.abs(suffix.intValue()));
 String shardingValue = collection.stream().filter(p -> p.endsWith(targetDb)).findFirst().get();
 log.info("preciseShardingValue={},shardingValue={}", preciseShardingValue, shardingValue);
 return shardingValue;
 }
}

強制分片

<!-- 強制路由分片策略-->
<bean id="demoUserHintStrategy" class="shard.strategy.DemoUserHintStrategy"/>
<!-- 強制路由例子使用-->
<sharding:hint-strategy id="shardingDemoUserHintStrategy" algorithm-ref="demoUserHintStrategy"/>
DemoUserHintStrategy 的Java 以下，強制分片要實現HintShardingAlgorithm接口。
/**
 * DemoUserHint強制路由分片策略,其實能夠共用，只是例子
 * @author yulonggao
 * @date 2019/1/31 14:35
 */
@Slf4j
public class DemoUserHintStrategy implements HintShardingAlgorithm {
 @Override
 public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue shardingValue) {
 //availableTargetNames 這個參數是全部的dataSource的集合，shardingValue是HintManager傳過來的分片信息
 log.info("DemoUserHintStrategy_availableTargetNames={}", availableTargetNames);
 log.info("DemoUserHintStrategy_shardingValue={}", shardingValue);
 ListShardingValue listShardingValue = (ListShardingValue) shardingValue;
 Collection shardingValueList = listShardingValue.getValues();
 //由於調用的時候分片是直接傳的 DataSource的名稱，因此直接返回就能夠了，若是傳其它值則要加業務邏輯進行分片篩選
 //返回結果只能是availableTargetNames 裏邊所包含的
 return shardingValueList;
 }
}

生成分部式ID的配置，生成主鍵的類要實現KeyGenerator接口。

<!—主鍵生成 -->
<bean id="keyId" class="shard.key.DefaultKeyGenerator"/>
Sharding-JDBC 使用入門和基本配置

七、分佈式事務

把下面這行代碼配置在spring裏，shardingTransaction.xml 是jar包裏邊帶的。

文件的源碼只有兩行配置：

<bean id="transactionManager"
 class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
 <property name="dataSource" ref="shardingDataSource"></property>
</bean>
<tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager"/>
<!-- 事務支持-->
<import resource="classpath:META-INF/shardingTransaction.xml"/>

使用註解配置事務要同時使用ShardingTransactionType和Transactional兩個註解。

/**
 * 注意：@ShardingTransactionType須要同Spring的@Transactional配套使用，事務纔會生效。
 * @param param
 * @return
 */
@ShardingTransactionType(TransactionType.XA)
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public int addParam(DemoParam param) {
log.info("addParam-param={}", param);
return demoParamDao.addParam(param);
}

7.1 支持程度

徹底支持非跨庫事務，例如：僅分表或分庫可是路由的結果在單庫中。

徹底支持因邏輯異常致使的跨庫事務。例如：同一事務中跨兩個庫更新，更新完畢後，拋出空指針，則兩個庫的內容都能回滾。

支持數據庫字段約束形成的回滾。

不支持因網絡、硬件異常致使的跨庫事務。例如：同一事務中跨兩個庫更新，更新完畢後、未提交以前，第一個庫死機，則只有第二個庫數據提交。

八、其餘問題

關於order by 排序，若是排序的字段不在查詢結果中，生成的SQL也會被帶上，但結果不返回給你。

Sharding-JDBC 使用入門和基本配置

九、參考文檔

https://shardingsphere.apache...

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