java

关注公众号 jb51net

关闭
首页 > 软件编程 > java > SpringBoot 分库分表

SpringBoot 快速实现分库分表的2种方式

作者：程序员小富

本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成，以及在 Springboot 环境下通过JAVA编码和Yml配置两种方式快速实现分库分表功能，感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧

本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章，本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成，以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。

本文案例demo地址

一、什么是 ShardingSphere？

shardingsphere 是一款开源的分布式关系型数据库中间件，为 Apache 的顶级项目。其前身是 sharding-jdbc 和 sharding-proxy 的两个独立项目，后来在 2018 年合并成了一个项目，并正式更名为 ShardingSphere。

其中 sharding-jdbc 为整个生态中最为经典和成熟的框架，最早接触分库分表的人应该都知道它，是学习分库分表的最佳入门工具。

如今的 ShardingSphere 已经不再是单纯代指某个框架，而是一个完整的技术生态圈，由三款开源的分布式数据库中间件 sharding-jdbc、sharding-proxy 和 sharding-sidecar 所构成。前两者问世较早，功能较为成熟，是目前广泛应用的两个分布式数据库中间件，因此在后续的文章中，我们将重点介绍它们的特点和使用方法。

二、为什么选 ShardingSphere？

为了回答这个问题，我整理了市面上常见的分库分表工具，包括 ShardingSphere、Cobar、Mycat、TDDL、MySQL Fabric 等，并从多个角度对它们进行了简单的比较。

Cobar

Cobar 是阿里巴巴开源的一款基于MySQL的分布式数据库中间件，提供了分库分表、读写分离和事务管理等功能。它采用轮询算法和哈希算法来进行数据分片，支持分布式分表，但是不支持单库分多表。

它以 Proxy 方式提供服务，在阿里内部被广泛使用已开源，配置比较容易，无需依赖其他东西，只需要有Java环境即可。兼容市面上几乎所有的 ORM 框架，仅支持 MySQL 数据库，且事务支持方面比较麻烦。

MyCAT

Mycat 是社区爱好者在阿里 Cobar 基础上进行二次开发的，也是一款比较经典的分库分表工具。它以 Proxy 方式提供服务，支持分库分表、读写分离、SQL路由、数据分片等功能。

兼容市面上几乎所有的 ORM 框架，包括 Hibernate、MyBatis和 JPA等都兼容，不过，美中不足的是它仅支持 MySQL数据库，目前社区的活跃度相对较低。

TDDL

TDDL 是阿里巴巴集团开源的一款分库分表解决方案，可以自动将SQL路由到相应的库表上。它采用了垂直切分和水平切分两种方式来进行分表分库，并且支持多数据源和读写分离功能。

TDDL 是基于 Java 开发的，支持 MySQL、Oracle 和 SQL Server 数据库，并且可以与市面上 Hibernate、MyBatis等 ORM 框架集成。

不过，TDDL仅支持一些阿里巴巴内部的工具和框架的集成，对于外部公司来说可能相对有些局限性。同时，其文档和社区活跃度相比 ShardingSphere 来说稍显不足。

Mysql Fabric

MySQL Fabric是 MySQL 官方提供的一款分库分表解决方案，同时也支持 MySQL其他功能，如高可用、负载均衡等。它采用了管理节点和代理节点的架构，其中管理节点负责实时管理分片信息，代理节点则负责接收并处理客户端的读写请求。

它仅支持 MySQL 数据库，并且可以与市面上 Hibernate、MyBatis 等 ORM 框架集成。MySQL Fabric 的文档相对来说比较简略，而且由于是官方提供的解决方案，其社区活跃度也相对较低。

ShardingSphere

ShardingSphere 成员中的 sharding-jdbc 以 JAR 包的形式下提供分库分表、读写分离、分布式事务等功能，但仅支持 Java 应用，在应用扩展上存在局限性。

因此，ShardingSphere 推出了独立的中间件 sharding-proxy，它基于 MySQL协议实现了透明的分片和多数据源功能，支持各种语言和框架的应用程序使用，对接的应用程序几乎无需更改代码，分库分表配置可在代理服务中进行管理。

除了支持 MySQL，ShardingSphere还可以支持 PostgreSQL、SQLServer、Oracle等多种主流数据库，并且可以很好地与 Hibernate、MyBatis、JPA等 ORM 框架集成。重要的是，ShardingSphere的开源社区非常活跃。

如果在使用中出现问题，用户可以在 GitHub 上提交PR并得到快速响应和解决，这为用户提供了足够的安全感。

产品比较

通过对上述的 5 个分库分表工具进行比较，我们不难发现，就整体性能、功能丰富度以及社区支持等方面来看，ShardingSphere 在众多产品中优势还是比较突出的。下边用各个产品的主要指标整理了一个表格，看着更加直观一点。

三、ShardingSphere 成员

ShardingSphere 的主要组成成员为sharding-jdbc、sharding-proxy，它们是实现分库分表的两种不同模式：

sharding-jdbc

它是一款轻量级Java框架，提供了基于 JDBC 的分库分表功能，为客户端直连模式。使用sharding-jdbc，开发者可以通过简单的配置实现数据的分片，同时无需修改原有的SQL语句。支持多种分片策略和算法，并且可以与各种主流的ORM框架无缝集成。

sharding-proxy

它是基于 MySQL 协议的代理服务，提供了透明的分库分表功能。使用 sharding-proxy 开发者可以将分片逻辑从应用程序中解耦出来，无需修改应用代码就能实现分片功能，还支持多数据源和读写分离等高级特性，并且可以作为独立的服务运行。

四、快速实现

我们先使用sharding-jdbc来快速实现分库分表。相比于 sharding-proxy，sharding-jdbc 适用于简单的应用场景，不需要额外的环境搭建等。下边主要基于 SpringBoot 的两种方式来实现分库分表，一种是通过YML配置方式，另一种则是通过纯Java编码方式（不可并存）。在后续章节中，我们会单独详细介绍如何使用sharding-proxy以及其它高级特性。

ShardingSphere 官网地址：https://shardingsphere.apache.org/

准备工作

在开始实现之前，需要对数据库和表的拆分规则进行明确。以对t_order表进行分库分表拆分为例，具体地，我们将 t_order 表拆分到两个数据库中，分别为db1和db2，每个数据库又将该表拆分为三张表，分别为t_order_1、t_order_2和t_order_3。

db0
├── t_order_0
├── t_order_1
└── t_order_2
db1
├── t_order_0
├── t_order_1
└── t_order_2

JAR包引入

引入必要的 JAR 包，其中最重要的是shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter和mysql-connector-java这两个。为了保证功能的全面性和兼容性，以及避免因低版本包导致的不必要错误和调试工作，我选择的包版本都较高。

shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 是 ShardingSphere 框架的核心组件，提供了对 JDBC 的分库分表支持；而 mysql-connector-java 则是 MySQL JDBC 驱动程序的实现，用于连接MySQL数据库。除此之外，我使用了JPA作为持久化工具还引入了相应的依赖包。

<!-- jpa持久化工具 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    <version>2.7.6</version>
</dependency>
<!-- 必须引入的包 mysql -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.31</version>
</dependency>
<!-- 必须引入的包 ShardingSphere -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.2.0</version>
</dependency>

YML配置

我个人是比较推荐使用YML配置方式来实现 sharding-jdbc 分库分表的，使用YML配置方式不仅可以让分库分表的实现更加简单、高效、可维护，也更符合 SpringBoot的开发规范。

在 src/main/resources/application.yml 路径文件下添加以下完整的配置，即可实现对t_order表的分库分表，接下来拆解看看每个配置模块都做了些什么。

spring:
  shardingsphere:
    # 数据源配置
    datasource:
      # 数据源名称，多数据源以逗号分隔
      names: db0,db1
      db0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shardingsphere-db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
        username: root
        password: 123456
      db1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shardingsphere-db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
        username: root
        password: 123456
    # 分片规则配置
    rules:
      sharding:
        # 分片算法配置
        sharding-algorithms:
          database-inline:
            # 分片算法类型
            type: INLINE
            props:
              # 分片算法的行表达式（算法自行定义，此处为方便演示效果）
              algorithm-expression: db$->{order_id > 4?1:0}
          table-inline:
            # 分片算法类型
            type: INLINE
            props:
              # 分片算法的行表达式
              algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 4}
        tables:
          # 逻辑表名称
          t_order:
            # 行表达式标识符可以使用 ${...} 或 $->{...}，但前者与 Spring 本身的属性文件占位符冲突，因此在 Spring 环境中使用行表达式标识符建议使用 $->{...}
            actual-data-nodes: db${0..1}.t_order_${0..3}
            # 分库策略
            database-strategy:
              standard:
                # 分片列名称
                sharding-column: order_id
                # 分片算法名称
                sharding-algorithm-name: database-inline
            # 分表策略
            table-strategy:
              standard:
                # 分片列名称
                sharding-column: order_id
                # 分片算法名称
                sharding-algorithm-name: table-inline
    # 属性配置
    props:
      # 展示修改以后的sql语句
      sql-show: true

以下是 shardingsphere 多数据源信息的配置，其中的 names 表示需要连接的数据库别名列表，每添加一个数据库名就需要新增一份对应的数据库连接配置。

spring:
  shardingsphere:
    # 数据源配置
    datasource:
      # 数据源名称，多数据源以逗号分隔
      names: db0,db1
      db0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shardingsphere-db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
        username: root
        password: 123456
      db1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shardingsphere-db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
        username: root
        password: 123456

rules节点下为分片规则的配置，sharding-algorithms 节点为自定义的分片算法模块，分片算法可以在后边配置表的分片规则时被引用，其中：

db$->{order_id % 2} 这种为 Groovy 语言表达式，表示对分片键 order_id 进行取模，根据取模结果计算出db0、db1，分表的表达式同理。

spring:
  shardingsphere:
    # 规则配置
    rules:
      sharding:
        # 分片算法配置
        sharding-algorithms:
          database-inline:
            # 分片算法类型
            type: INLINE
            props:
              # 分片算法的行表达式（算法自行定义，此处为方便演示效果）
              algorithm-expression: db$->{order_id % 2}
          table-inline:
            # 分片算法类型
            type: INLINE
            props:
              # 分片算法的行表达式
              algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 3}

tables节点定义了逻辑表名t_order的分库分表规则。actual-data-nodes 用于设置物理数据节点的数量。

db${0..1}.t_order_${0..3} 表达式意思此逻辑表在不同数据库实例中的分布情况，如果只想单纯的分库或者分表，可以调整表达式，分库db${0..1}、分表t_order_${0..3}。

db0
├── t_order_0
├── t_order_1
└── t_order_2
db1
├── t_order_0
├── t_order_1
└── t_order_2

spring:
  shardingsphere:
    # 规则配置
    rules:
      sharding:
        tables:
          # 逻辑表名称
          t_order:
            # 行表达式标识符可以使用 ${...} 或 $->{...}，但前者与 Spring 本身的属性文件占位符冲突，因此在 Spring 环境中使用行表达式标识符建议使用 $->{...}
            actual-data-nodes: db${0..1}.t_order_${0..3}
            # 分库策略
            database-strategy:
              standard:
                # 分片列名称
                sharding-column: order_id
                # 分片算法名称
                sharding-algorithm-name: database-inline
            # 分表策略
            table-strategy:
              standard:
                # 分片列名称
                sharding-column: order_id
                # 分片算法名称
                sharding-algorithm-name: table-inline

database-strategy 和 table-strategy分别设置了分库和分表策略；

sharding-column表示根据表的哪个列（分片键）进行计算分片路由到哪个库、表中；

sharding-algorithm-name 表示使用哪种分片算法对分片键进行运算处理，这里可以引用刚才自定义的分片算法名称使用。

props节点用于设置其他的属性配置，比如：sql-show表示是否在控制台输出解析改造后真实执行的 SQL语句以便进行调试。

spring:
  shardingsphere:
    # 属性配置
    props:
      # 展示修改以后的sql语句
      sql-show: true

跑个单测在向数据库中插入 10 条数据时，发现数据已经相对均匀地插入到了各个分片中。

JAVA 编码

如果您不想通过 yml 配置文件实现自动装配，也可以使用 ShardingSphere 的 API 实现相同的功能。使用 API 完成分片规则和数据源的配置，优势在于更加灵活、可定制性强的特点，方便进行二次开发和扩展。

下边是纯JAVA编码方式实现分库分表的完整代码。

@Configuration
public class ShardingConfiguration {
    /**
     * 配置分片数据源
     * 公众号：程序员小富
     */
    @Bean
    public DataSource getShardingDataSource() throws SQLException {
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("db0", dataSource1());
        dataSourceMap.put("db1", dataSource2());
        // 分片rules规则配置
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.setShardingAlgorithms(getShardingAlgorithms());
        // 配置 t_order 表分片规则
        ShardingTableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new ShardingTableRuleConfiguration("t_order", "db${0..1}.t_order_${0..2}");
        orderTableRuleConfig.setTableShardingStrategy(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id", "table-inline"));
        orderTableRuleConfig.setDatabaseShardingStrategy(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id", "database-inline"));
        shardingRuleConfig.getTables().add(orderTableRuleConfig);
        // 是否在控制台输出解析改造后真实执行的 SQL
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("sql-show", "true");
        // 创建 ShardingSphere 数据源
        return ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, Collections.singleton(shardingRuleConfig), properties);
    }
    /**
     * 配置数据源1
     * 公众号：程序员小富
     */
    public DataSource dataSource1() {
        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shardingsphere-db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true");
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("123456");
        return dataSource;
    }
    /**
     * 配置数据源2
     * 公众号：程序员小富
     */
    public DataSource dataSource2() {
        HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource();
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        dataSource.setJdbcUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/shardingsphere-db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true");
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("123456");
        return dataSource;
    }
    /**
     * 配置分片算法
     * 公众号：程序员小富
     */
    private Map<String, AlgorithmConfiguration> getShardingAlgorithms() {
        Map<String, AlgorithmConfiguration> shardingAlgorithms = new LinkedHashMap<>();
        // 自定义分库算法
        Properties databaseAlgorithms = new Properties();
        databaseAlgorithms.setProperty("algorithm-expression", "db$->{order_id % 2}");
        shardingAlgorithms.put("database-inline", new AlgorithmConfiguration("INLINE", databaseAlgorithms));
        // 自定义分表算法
        Properties tableAlgorithms = new Properties();
        tableAlgorithms.setProperty("algorithm-expression", "t_order_$->{order_id % 3}");
        shardingAlgorithms.put("table-inline", new AlgorithmConfiguration("INLINE", tableAlgorithms));
        return shardingAlgorithms;
    }
}

ShardingSphere 的分片核心配置类 ShardingRuleConfiguration，它主要用来加载分片规则、分片算法、主键生成规则、绑定表、广播表等核心配置。我们将相关的配置信息 set到配置类，并通过createDataSource创建并覆盖 DataSource，最后注入Bean。

使用Java编码方式只是将 ShardingSphere 预知的加载配置逻辑自己手动实现了一遍，两种实现方式比较下来，还是推荐使用YML配置方式来实现 ShardingSphere的分库分表功能，相比于Java编码，YML配置更加直观和易于理解，开发者可以更加专注于业务逻辑的实现，而不需要过多关注底层技术细节。

@Getter
@Setter
public final class ShardingRuleConfiguration implements DatabaseRuleConfiguration, DistributedRuleConfiguration {
    // 分表配置配置
    private Collection<ShardingTableRuleConfiguration> tables = new LinkedList<>();
    // 自动分片规则配置
    private Collection<ShardingAutoTableRuleConfiguration> autoTables = new LinkedList<>();
    // 绑定表配置
    private Collection<String> bindingTableGroups = new LinkedList<>();
    // 广播表配置
    private Collection<String> broadcastTables = new LinkedList<>();
    // 默认的分库策略配置
    private ShardingStrategyConfiguration defaultDatabaseShardingStrategy;
    // 默认的分表策略配置
    private ShardingStrategyConfiguration defaultTableShardingStrategy;
    // 主键生成策略配置
    private KeyGenerateStrategyConfiguration defaultKeyGenerateStrategy;
    private ShardingAuditStrategyConfiguration defaultAuditStrategy;
    // 默认的分片键
    private String defaultShardingColumn;
    // 自定义的分片算法
    private Map<String, AlgorithmConfiguration> shardingAlgorithms = new LinkedHashMap<>();
    // 主键生成算法
    private Map<String, AlgorithmConfiguration> keyGenerators = new LinkedHashMap<>();
    private Map<String, AlgorithmConfiguration> auditors = new LinkedHashMap<>();
}

经过查看控制台打印的真实 SQL日志，发现在使用 ShardingSphere 进行数据插入时，其内部实现会先根据分片键 order_id 查询记录是否存在。如果记录不存在，则执行插入操作；如果记录已存在，则进行更新操作。看似只会执行10条插入SQL，但实际上需要执行20条SQL语句，多少会对数据库的性能产生一定的影响。

功能挺简单的，但由于不同版本的 ShardingSphere 的 API 变化较大，网上类似的资料太不靠谱，本来想着借助 GPT 快点实现这段代码，结果差点和它干起来，最后还是扒了扒看了源码完成的。

默认数据源

可能有些小伙伴会有疑问，对于已经设置了分片规则的t_order表可以正常操作数据，如果我们的t_user表没有配置分库分表规则，那么在执行插入操作时会发生什么呢？

仔细看了下官方的技术文档，其实已经回答了小伙伴这个问题，如果只有部分数据库分库分表，是否需要将不分库分表的表也配置在分片规则中？官方回答：不需要。

我们创建一张t_user表，并且不对其进行任何分片规则的配置。在我的印象中没有通过设置 default-data-source-name 默认的数据源，操作未分片的表应该会报错的！

我们向t_user尝试插入一条数据，结果居然成功了？翻了翻库表发现数据只被插在了 db1 库里，说明没有走广播路由。

shardingsphere-jdbc 5.x版本移除了原本的默认数据源配置，自动使用了默认数据源的规则，为验证我多增加了数据源，尝试性的调整了db2、db0、db1的顺序，再次插入数据，这回记录被插在了 db2 库，反复试验初步得出结论。

未分片的表默认会使用第一个数据源作为默认数据源，也就是 datasource.names 第一个。

spring:
  shardingsphere:
    # 数据源配置
    datasource:
      # 数据源名称，多数据源以逗号分隔
      names: db2 , db1 , db0

总结

本期我们对 shardingsphere 做了简单的介绍，并使用 yml 和 Java编码的方式快速实现了分库分表功能，接下来会按照文首的思维导图的功能逐一实现。

下期文章将是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第四篇，《分库分表默认分片策略、广播表、绑定表一网打尽》。

本文案例demo地址

到此这篇关于SpringBoot 2 种方式快速实现分库分表，轻松拿捏！的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot 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！

您可能感兴趣的文章:
阅读全文