面试官: ShardingSphere 学一下吧

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• 一、ShardingSphere简介
• 二、Sharding-JDBC
  • 2.1 Sharding-JDBC实现水平分表
  • 2.2 Sharding-JDBC实现水平分库
  • 2.3 Sharding-JDBC操作公共表
  • 2.4 Sharding-JDBC实现读写分离
• 三、Sharding-Proxy

学习之前先了解下分库分表概念：https://spiritmark.blog.csdn.net/article/details/109524713

一、ShardingSphere简介

在数据库设计时候考虑垂直分库和垂直分表。随着数据库数据量增加，不要马上考虑做水平切分，首先考虑缓存处理，读写分离，使 用索引等等方式，如果这些方式不能根本解决问题了，再考虑做水平分库和水平分表。

分库分表导致的问题：

• 跨节点连接查询问题（分页、排序）
• 多数据源管理问题

Apache 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 JDBC、 Proxy和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够混合部署配合使用的产品组成。 它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、云原生等各种多样化的应用场景。

Apache ShardingSphere定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场 景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。 它通过关注不变，进而抓住事物本质。关系型数据库当今依然占有巨大市场，是各个公司核心业务的基石，未来也难于撼动，我们目前阶段更加关注在原有基础上的增量，而非颠覆。

二、Sharding-JDBC

Sharding-JDBC 是轻量级的 java 框架，是增强版的 JDBC 驱动，简化对分库分表之后数据相关操作。

新建项目并添加依赖：

<parent>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-parentartifactId>
    <version>2.2.1.RELEASEversion>
parent>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starterartifactId>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibabagroupId>
        <artifactId>druid-spring-boot-starterartifactId>
        <version>1.1.20version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysqlgroupId>
        <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starterartifactId>
        <version>4.0.0-RC1version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.baomidougroupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
        <version>3.0.5version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombokgroupId>
        <artifactId>lombokartifactId>
    dependency>
dependencies>

2.1 Sharding-JDBC实现水平分表

① 按照水平分表的方式，创建数据库和数据库表

水平分表规则：如果添加 cid是偶数把数据添加 course_1，如果是奇数添加到 course_2

CREATE TABLE `course_1`  (
  `cid` bigint(16) NOT NULL,
  `cname` varchar(255) ,
  `userId` bigint(16),
  `cstatus` varchar(16) ,
  PRIMARY KEY (`cid`)
)

② 编写实体和 Mapper 类

@Data
public class Course {
    private Long cid;
    private String cname;
    private Long userId;
    private String cstatus;
}

@Repository
public interface CourseMapper extends BaseMapper<Course> {

}

③ 详细配置文件

spring:
  main:

    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:

      names: m1
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
    sharding:
      tables:
        course:

          actual-data-nodes: m1.course_$->{1..2}

          key-generator:
            column: cid
            type: SNOWFLAKE

          table-strategy:
            inline:
              shardingcolumn: cid
              algorithm-expression: course_$->{cid%2+1}
    props:
      sql:
        show: true

mybatis-plus:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: false

④ 测试

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ShardingSphereTestApplication {

    @Autowired
    CourseMapper courseMapper;

    @Test
    public void addCourse() {
        for (int i = 1; i  10; i++) {
            Course course = new Course();
            course.setCname("java" + i);
            course.setUserId(100L);
            course.setCstatus("Normal" + i);
            courseMapper.insert(course);
        }
    }

    @Test
    public void queryCourse() {
        QueryWrapper<Course> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("cid",493001315358605313L);
        Course course = courseMapper.selectOne(wrapper);
        System.out.println(course);

    }
}

2.2 Sharding-JDBC实现水平分库

① 需求分析

② 创建数据库和表

③ 详细配置文件

spring:
  main:

    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:

      names: m1,m2
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db_2?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
      m2:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db_3?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
    sharding:

      tables:
        course:

          actual-data-nodes: m$->{1..2}.course_$->{1..2}

          key-generator:
            column: cid
            type: SNOWFLAKE

          database-strategy:
            inline:
              sharding-column: userId
              algorithm-expression: m$->{userId%2+1}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: cid
              algorithm-expression: course_$->{cid%2+1}
    props:
      sql:
        show: true

mybatis-plus:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: false

④ 测试代码

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ShardingSphereTestApplication {

    @Autowired
    CourseMapper courseMapper;

    @Test
    public void addCourse() {
        for (int i = 1; i  20; i++) {
            Course course = new Course();
            course.setCname("java" + i);
            int random = (int) (Math.random() * 10);
            course.setUserId(100L + random);
            course.setCstatus("Normal" + i);
            courseMapper.insert(course);
        }
    }

    @Test
    public void queryCourse() {
        QueryWrapper<Course> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("cid", 493001315358605313L);
        Course course = courseMapper.selectOne(wrapper);
        System.out.println(course);
    }
}

查询实际对应的 SQL：

2.3 Sharding-JDBC操作公共表

公共表 ：

• 存储固定数据的表，表数据很少发生变化，查询时候经常进行关联
• 在每个数据库中创建出相同结构公共表

① 思路分析

② 在对应数据库创建公共表 t_udict，并创建对应实体和 Mapper``

CREATE TABLE `t_udict`  (
  `dict_id` bigint(16) NOT NULL,
  `ustatus` varchar(16) ,
  `uvalue` varchar(255),
  PRIMARY KEY (`dict_id`)
)

③ 详细配置文件

spring:
  main:

    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:

      names: m1,m2
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db_2?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
      m2:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db_3?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
    sharding:

      tables:
        course:

          actual-data-nodes: m$->{1..2}.course_$->{1..2}

          key-generator:
            column: cid
            type: SNOWFLAKE

          database-strategy:
            inline:
              sharding-column: userId
              algorithm-expression: m$->{userId%2+1}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: cid
              algorithm-expression: course_$->{cid%2+1}
        t_udict:
          key-generator:
            column: dict_id
            type: SNOWFLAKE
      broadcast-tables: t_udict

    props:
      sql:
        show: true

mybatis-plus:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: false

④ 进行测试

经测试：数据插入时会在每个库的每张表中插入，删除时也会删除所有数据。

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ShardingSphereTestApplication {

    @Autowired
    UdictMapper udictMapper;

    @Test
    public void addUdict() {
        Udict udict = new Udict();
        udict.setUstatus("a");
        udict.setUvalue("已启用");
        udictMapper.insert(udict);
    }

    @Test
    public void deleteUdict() {
        QueryWrapper<Udict> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("dict_id", 493080009351626753L);
        udictMapper.delete(wrapper);
    }
}

2.4 Sharding-JDBC实现读写分离

为了确保数据库产品的稳定性，很多数据库拥有双机热备功能。也就是，第一台数据库服务器是对外提供增删改业务的生产服务器;第二台数据库服务器主要进行读的操作。

Sharding-JDBC通过 sql语句语义分析，实现读写分离过程，不会做数据同步，数据同步通常数据库集群间会自动同步。

详细配置文件:

spring:
  main:

    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:

      names: m0,s0
      m0:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
      s0:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3307/course_db?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234

    masterslave:
      master-data-source-name: m0
      slave-data-source-names: s0
    props:
      sql:
        show: true

mybatis-plus:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: false

经过测试：增删改操作都是会通过 master数据库，同时 master数据库会同步数据给 slave数据库；查操作都是通过 slave数据库.

三、Sharding-Proxy

Sharding-Proxy定位为 透明化的数据库代理端，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持， 目前仅 MySQL和 PostgreSQL版本。

Sharding-Proxy是独立应用，需要安装服务，进行分库分表或者读写分离配置，启动使用。

Sharding-proxy的使用参考：Sharding-Proxy的基本使用。

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