上文《快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC (必修课)》中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念,还搭建了一个简单的数据分片案例,但实际开发场景中要远比这复杂的多,我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >、<、between and、in等,来选择对应数据分片策略。

  往下开展前先做个答疑,前两天有个小伙伴私下问了个问题说:

  如果我一部分表做了分库分表,另一部分未做分库分表的表怎么处理?怎么才能正常访问?

  这是一个比较典型的问题,我们知道分库分表是针对某些数据量持续大幅增长的表,比如用户表、订单表等,而不是一刀切将全部表都做分片。那么不分片的表和分片的表如何划分,一般有两种解决方案。

  严格划分功能库,分片的库与不分片的库剥离开,业务代码中按需切换数据源访问

  设置默认数据源,以 Sharding-JDBC 为例,不给未分片表设置分片规则,它们就不会执行,因为找不到路由规则,这时我们设置一个默认数据源,在找不到规则时一律访问默认库。

  # 配置数据源 ds-0

  spring.shardingsphere.datasource.ds-0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

  spring.shardingsphere.datasource.ds-0.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver

  spring.shardingsphere.datasource.ds-0.url=jdbc:mysql://47.94.6.5:3306/ds-0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT

  spring.shardingsphere.datasource.ds-0.username=root

  spring.shardingsphere.datasource.ds-0.password=root

  # 默认数据源,未分片的表默认执行库

  spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=ds-0

  这篇我们针对具体的SQL使用场景,实践一下4种分片策略的用法,开始前先做点准备工作。

  标准分片策略

  复合分片策略

  行表达式分片策略

  Hint分片策略

  准备工作

  先创建两个数据库 ds-0、ds-1,两个库中分别建表 t_order_0、t_order_1、t_order_2 、t_order_item_0、t_order_item_1、t_order_item_2 6张表,下边实操看看如何在不同场景下应用 sharding-jdbc 的 4种分片策略。

  t_order_n 表结构如下:

  CREATE TABLE `t_order_0` (

  `order_id` bigint(200) NOT NULL,

  `order_no` varchar(100) DEFAULT NULL,

  `user_id` bigint(200) NOT NULL,

  `create_name` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,

  PRIMARY KEY (`order_id`)

  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

  t_order_item_n 表结构如下:

  CREATE TABLE `t_order_item_0` (

  `item_id` bigint(100) NOT NULL,

  `order_id` bigint(200) NOT NULL,

  `order_no` varchar(200) NOT NULL,

  `item_name` varchar(50) DEFAULT NULL,

  `price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,

  PRIMARY KEY (`item_id`)

  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

  分片策略分为分表策略和分库策略,它们实现分片算法的方式基本相同,不同是一个对库ds-0、ds-1,一个对表 t_order_0 ··· t_order_n 等做处理。

  标准分片策略

  使用场景:SQL 语句中有>,>=, <=,<,=,IN 和 BETWEEN AND 操作符,都可以应用此分片策略。

  标准分片策略(StandardShardingStrategy),它只支持对单个分片健(字段)为依据的分库分表,并提供了两种分片算法 PreciseShardingAlgorithm(精准分片)和 RangeShardingAlgorithm(范围分片)。

  在使用标准分片策略时,精准分片算法是必须实现的算法,用于 SQL 含有 = 和 IN 的分片处理;范围分片算法是非必选的,用于处理含有 BETWEEN AND 的分片处理。

  一旦我们没配置范围分片算法,而 SQL 中又用到 BETWEEN AND 或者 like等,那么 SQL 将按全库、表路由的方式逐一执行,查询性能会很差需要特别注意。

  接下来自定义实现 精准分片算法 和 范围分片算法。

  1、精准分片算法

  1.1 精准分库算法

  实现自定义精准分库、分表算法的方式大致相同,都要实现 PreciseShardingAlgorithm 接口,并重写 doSharding() 方法,只是配置稍有不同,而且它只是个空方法,得我们自行处理分库、分表逻辑。其他分片策略亦如此。

  SELECT * FROM t_order where order_id = 1 or order_id in (1,2,3);

  下边我们实现精准分库策略,通过对分片健 order_id 取模的方式(怎么实现看自己喜欢)计算出 SQL 该路由到哪个库,计算出的分片库信息会存放在分片上下文中,方便后续分表中使用。

  /**

  * @author xiaofu 公众号【程序员内点事】

  * @description 自定义标准分库策略

  * @date 2020/10/30 13:48

  */

  public class MyDBPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm {

  @Override

  public String doSharding(Collection databaseNames, PreciseShardingValue shardingValue) {

  /**

  * databaseNames 所有分片库的集合

  * shardingValue 为分片属性,其中 logicTableName 为逻辑表,columnName 分片健(字段),value 为从 SQL 中解析出的分片健的值

  */

  for (String databaseName : databaseNames) {

  String value = shardingValue.getValue() % databaseNames.size() + "";

  if (databaseName.endsWith(value)) {

  return databaseName;

  }

  }

  throw new IllegalArgumentException();

  }

  }

  其中 Collection 参数在几种分片策略中使用一致,在分库时值为所有分片库的集合 databaseNames,分表时为对应分片库中所有分片表的集合 tablesNames;PreciseShardingValue 为分片属性,其中 logicTableName 为逻辑表,columnName 分片健(字段),value 为从 SQL 中解析出的分片健的值。

  

sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略,还蛮简单的-LMLPHP

  而 application.properties 配置文件中只需修改分库策略名 database-strategy 为标准模式 standard,分片算法 standard.precise-algorithm-class-name 为自定义的精准分库算法类路径。

  ### 分库策略

  # 分库分片健

  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.sharding-column=order_id

  # 分库分片算法

  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBPreciseShardingAlgorithm

  1.2 精准分表算法

  精准分表算法同样实现 PreciseShardingAlgorithm 接口,并重写 doSharding() 方法。

  /**

  * @author xiaofu 公众号【程序员内点事】

  * @description 自定义标准分表策略

  * @date 2020/10/30 13:48

  */

  public class MyTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm {

  @Override

  public String doSharding(Collection tableNames, PreciseShardingValue shardingValue) {

  /**

  * tableNames 对应分片库中所有分片表的集合

  * shardingValue 为分片属性,其中 logicTableName 为逻辑表,columnName 分片健(字段),value 为从 SQL 中解析出的分片健的值

  */

  for (String tableName : tableNames) {

  /**

  * 取模算法,分片健 % 表数量

  */

  String value = shardingValue.getValue() % tableNames.size() + "";

  if (tableName.endsWith(value)) {

  return tableName;

  }

  }

  throw new IllegalArgumentException();

  }

  }

  分表时 Collection 参数为上边计算出的分片库,对应的所有分片表的集合 tablesNames;PreciseShardingValue 为分片属性,其中 logicTableName 为逻辑表,columnName 分片健(字段),value 为从 SQL 中解析出的分片健的值。

  

sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略,还蛮简单的-LMLPHP

  application.properties 配置文件也只需修改分表策略名 database-strategy 为标准模式 standard,分片算法 standard.precise-algorithm-class-name 为自定义的精准分表算法类路径。

  # 分表策略

  # 分表分片健

  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=order_id

  # 分表算法

  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.tableAlgorithm.MyTablePreciseShardingAlgorithm

  看到这不难发现,自定义分库和分表算法的实现基本是一样的,所以后边我们只演示分库即可

  2、范围分片算法

  使用场景:当我们 SQL中的分片健字段用到 BETWEEN AND操作符会使用到此算法,会根据 SQL中给出的分片健值范围值处理分库、分表逻辑。

  SELECT * FROM t_order where order_id BETWEEN 1 AND 100;

  自定义范围分片算法需实现 RangeShardingAlgorithm 接口,重写 doSharding() 方法,下边我通过遍历分片健值区间,计算每一个分库、分表逻辑。

  /**

  * @author xinzhifu

  * @description 范围分库算法

  * @date 2020/11/2 12:06

  */

  public class MyDBRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm {

  @Override

  public Collection doSharding(Collection databaseNames, RangeShardingValue rangeShardingValue) {

  Set result = new LinkedHashSet<>();

  // between and 的起始值

  int lower = rangeShardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();

  int upper = rangeShardingValue.getValueRange().upperEndpoint();

  // 循环范围计算分库逻辑

  for (int i = lower; i <= upper; i++) {

  for (String databaseName : databaseNames) {

  if (databaseName.endsWith(i % databaseNames.size() + "")) {

  result.add(databaseName);

  }

  }

  }

  return result;

  }

  }

  和上边的一样 Collection 在分库、分表时分别代表分片库名和表名集合,RangeShardingValue 这里取值方式稍有不同, lowerEndpoint 表示起始值, upperEndpoint 表示截止值。

  

sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略,还蛮简单的-LMLPHP

  在配置上由于范围分片算法和精准分片算法,同在标准分片策略下使用,所以只需添加上 range-algorithm-class-name 自定义范围分片算法类路径即可。

  # 精准分片算法

  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBPreciseShardingAlgorithm

  # 范围分片算法

  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.range-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBRangeShardingAlgorithm

  复合分片策略

  使用场景:SQL 语句中有>,>=, <=,<,=,IN 和 BETWEEN AND 等操作符,不同的是复合分片策略支持对多个分片健操作。

  下面我们实现同时以 order_id、user_id 两个字段作为分片健,自定义复合分片策略。

  SELECT * FROM t_order where user_id =0 and order_id = 1;

  我们先修改一下原配置,complex.sharding-column 切换成 complex.sharding-columns 复数,分片健上再加一个 user_id ,分片策略名变更为 complex ,complex.algorithm-class-name 替换成我们自定义的复合分片算法。

  ### 分库策略

  # order_id,user_id 同时作为分库分片健

  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.complex.sharding-column=order_id,user_id

  # 复合分片算法

  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.complex.algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBComplexKeysShardingAlgorithm

  自定义复合分片策略要实现 ComplexKeysShardingAlgorithm 接口,重新 doSharding()方法。

  /**

  * @author xiaofu 公众号【程序员内点事】

  * @description 自定义复合分库策略

  * @date 2020/10/30 13:48

  */

  public class MyDBComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm {

  @Override

  public Collection doSharding(Collection databaseNames, ComplexKeysShardingValue complexKeysShardingValue) {

  // 得到每个分片健对应的值

  Collection orderIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "order_id");

  Collection userIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "user_id");

  List shardingSuffix = new ArrayList<>();

  // 对两个分片健同时取模的方式分库

  for (Integer userId : userIdValues) {

  for (Integer orderId : orderIdValues) {

  String suffix = userId % 2 + "_" + orderId % 2;

  for (String databaseName : databaseNames) {

  if (databaseName.endsWith(suffix)) {

  shardingSuffix.add(databaseName);

  }

  }

  }

  }

  return shardingSuffix;

  }

  private Collection getShardingValue(ComplexKeysShardingValue shardingValues, final String key) {

  Collection valueSet = new ArrayList<>();

  Map> columnNameAndShardingValuesMap = shardingValues.getColumnNameAndShardingValuesMap();

  if (columnNameAndShardingValuesMap.containsKey(key)) {

  valueSet.addAll(columnNameAndShardingValuesMap.get(key));

  }

  return valueSet;

  }

  }

  Collection 用法还是老样子,由于支持多分片健 ComplexKeysShardingValue 分片属性内用一个分片健为 key,分片健值为 value 的 map来存储分片键属性。

  

sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略,还蛮简单的-LMLPHP

  行表达式分片策略

  行表达式分片策略(InlineShardingStrategy),在配置中使用 Groovy 表达式,提供对 SQL语句中的 = 和 IN 的分片操作支持,它只支持单分片健。

  行表达式分片策略适用于做简单的分片算法,无需自定义分片算法,省去了繁琐的代码开发,是几种分片策略中最为简单的。

  它的配置相当简洁,这种分片策略利用inline.algorithm-expression书写表达式。

  比如:ds-$->{order_id % 2} 表示对 order_id 做取模计算,$ 是个通配符用来承接取模结果,最终计算出分库ds-0 ··· ds-n,整体来说比较简单。

  # 行表达式分片键

  sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=order_id

  # 表达式算法

  sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds-$->{order_id % 2}

  Hint分片策略

  Hint分片策略(HintShardingStrategy)相比于上面几种分片策略稍有不同,这种分片策略无需配置分片健,分片健值也不再从 SQL中解析,而是由外部指定分片信息,让 SQL在指定的分库、分表中执行。ShardingSphere 通过 Hint API实现指定操作,实际上就是把分片规则tablerule 、databaserule由集中配置变成了个性化配置。

  举个例子,如果我们希望订单表t_order用 user_id 做分片健进行分库分表,但是 t_order 表中却没有 user_id 这个字段,这时可以通过 Hint API 在外部手动指定分片健或分片库。

  下边我们这边给一条无分片条件的SQL,看如何指定分片健让它路由到指定库表。

  SELECT * FROM t_order;

  使用 Hint分片策略同样需要自定义,实现 HintShardingAlgorithm 接口并重写 doSharding()方法。

  /**

  * @author xinzhifu

  * @description hit分表算法

  * @date 2020/11/2 12:06

  */

  public class MyTableHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm {

  @Override

  public Collection doSharding(Collection tableNames, HintShardingValue hintShardingValue) {

  Collection result = new ArrayList<>();

  for (String tableName : tableNames) {

  for (String shardingValue : hintShardingValue.getValues()) {

  if (tableName.endsWith(String.valueOf(Long.valueOf(shardingValue) % tableNames.size()))) {

  result.add(tableName);

  }

  }

  }

  return result;

  }

  }

  自定义完算法只实现了一部分,还需要在调用 SQL 前通过 HintManager 指定分库、分表信息。由于每次添加的规则都放在 ThreadLocal 内,所以要先执行 clear() 清除掉上一次的规则,否则会报错;addDatabaseShardingValue 设置分库分片健键值,addTableShardingValue设置分表分片健键值。setMasterRouteOnly 读写分离强制读主库,避免造成主从复制导致的延迟。  郑州人流医院http://www.hnzzxb.com/

  // 清除掉上一次的规则,否则会报错

  HintManager.clear();

  // HintManager API 工具类实例

  HintManager hintManager = HintManager.getInstance();

  // 直接指定对应具体的数据库

  hintManager.addDatabaseShardingValue("ds",0);

  // 设置表的分片健

  hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 0);

  hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 1);

  hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 2);

  // 在读写分离数据库中,Hint 可以强制读主库

  hintManager.setMasterRouteOnly();

  debug 调试看到,我们对 t_order 表设置分表分片健键值,可以在自定义的算法 HintShardingValue 参数中成功拿到。  郑州无痛人流医院http://zztjrlyy.com/

  

sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略,还蛮简单的-LMLPHP

  properties 文件中配置无需再指定分片健,只需自定义的 Hint分片算法类路径即可。

  # Hint分片算法

  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.hint.algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.tableAlgorithm.MyTableHintShardingAlgorithm

  接下来会对 Sharding-JDBC 的功能逐一实现,比如分布式事务、服务管理等,下一篇我们看看《分库分表如何自定义分布式自增主键ID》。

05-27 04:47