Spring Boot中整合Sharding-JDBC单库分表示例

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Spring Boot中整合Sharding-JDBC单库分表示例

技术小能手 2018-09-10 14:24:53 浏览7272
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在我《Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析》书中都是通过XML方式配置。

今天给大家演示的是单库中分表的操作,如果用XML方式配置,那么就是下面的配置:


<!-- 数据源 -->
<bean id="ds_0" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" primary="true">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
<property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?characterEncoding=utf-8" />
<property name="username" value="root" />
<property name="password" value="123456" />
</bean>


<!-- algorithm-class="com.fangjia.sharding.UserSingleKeyTableShardingAlgorithm" -->
<!-- user_0,user_1,user_2,user_3 -->
<rdb:strategy id="userTableStrategy" sharding-columns="id" algorithm-expression="user_${id.longValue() % 4}"/>

<rdb:data-source id="dataSource">
<rdb:sharding-rule data-sources="ds_0">
<rdb:table-rules>
<rdb:table-rule logic-table="user" actual-tables="user_${0..3}" table-strategy="userTableStrategy"/>
</rdb:table-rules>
<rdb:default-database-strategy sharding-columns="none" algorithm-class="com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.database.NoneDatabaseShardingAlgorithm"/>
</rdb:sharding-rule>
</rdb:data-source>

我们将user表分成了4个,分别是user_0,user_1,user_2,user_3,通过id取模的方式决定数据落在哪张表上面。

如果用Spring Boot方式配置自然就简单多了,如下:


sharding.jdbc.datasource.names=ds_master
# 数据源
sharding.jdbc.datasource.ds_master.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds_master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds_master.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?characterEncoding=utf-8
sharding.jdbc.datasource.ds_master.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds_master.password=123456
# 分表配置
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds_master.user_${0..3}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column=id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.inline.algorithm-expression=user_${id.longValue() % 4}
● actual-data-nodes:真实数据节点,由数据源名 + 表名组成,以小数点分隔。多个表以逗号分隔,支持inline表达式。
● table-strategy.inline.sharding-column:分片字段配置

● table-strategy.inline.algorithm-expression:分片算法表达式

自定义分片算法

在1.x版本中,单分片算法是通过实现SingleKeyTableShardingAlgorithm,示例代码如下:


import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashSet;

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.table.SingleKeyTableShardingAlgorithm;
import com.google.common.collect.Range;

public class UserSingleKeyTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm<Long> {

public String doEqualSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
for (String each : availableTargetNames) {
System.out.println(each+"\t"+shardingValue.getValue()+"\t"+shardingValue.getValue() % 4 );
if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 4 + "")) {
return each;
}
}
throw new IllegalArgumentException();
}

public Collection<String> doInSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
for (Long value : shardingValue.getValues()) {
for (String tableName : availableTargetNames) {
if (tableName.endsWith(value % 4 + "")) {
result.add(tableName);
}
}
}
return result;
}

public Collection<String> doBetweenSharding(Collection<String> availableTargetNames,
ShardingValue<Long> shardingValue) {
Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
Range<Long> range = (Range<Long>) shardingValue.getValueRange();
for (Long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
for (String each : availableTargetNames) {
if (each.endsWith(i % 4 + "")) {
result.add(each);
}
}
}
return result;
}

}

我们这边引入的Spring Boot Starter包是2.x的版本,在这个版本中,分片算法的接口有调整,我们需要用到标准分片策略StandardShardingStrategy。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。

StandardShardingStrategy只支持单分片键,提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。

PreciseShardingAlgorithm是必选的,用于处理=和IN的分片。RangeShardingAlgorithm是可选的,用于处理BETWEEN AND分片,如果不配置RangeShardingAlgorithm,SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。

自定义一个单分片算法:


import java.util.Collection;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.PreciseShardingValue;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
/**
* 自定义分片算法
*
* @author yinjihuan
*
*/
public class MyPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {

@Override
public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
for (String tableName : availableTargetNames) {
if (tableName.endsWith(shardingValue.getValue() % 4 + "")) {
return tableName;
}
}
throw new IllegalArgumentException();
}

}

使用需要修改我们之前的配置:


sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds_master.user_${0..3}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.standard.sharding-column=id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.fangjia.sharding.MyPreciseShardingAlgorithm

源码参考:
https://github.com/yinjihuan/spring-cloud/tree/master/fangjia-sjdbc-sharding-table-springboot

参考代码中测试的代码也写好了,在Controller中,启动后通过调用接口的方式测试数据的添加和查询。


原文发布时间为:2018-09-10

本文作者:尹吉欢

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