efcore分表分库原理解析
ShardingCore
ShardingCore 易用、简单、高性能、普适性，是一款扩展针对efcore生态下的分表分库的扩展解决方案,支持efcore2+的所有版本,支持efcore2+的所有数据库、支持自定义路由、动态路由、高性能分页、读写分离的一款组件，如果你喜欢这组件或者这个组件对你有帮助请点击下发star让更多的.neter可以看到使用
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经过了3个星期再次发一篇博客来介绍本框架的实现原理通过本篇文章可以有助于您阅读源码和提出宝贵意见。之前通过两篇文章简单的介绍了sharding-core的核心聚合原理(ShardingCore 如何呈现“完美”分表)和高性能分页原理实现(ShardingCore是如何针对分表下的分页进行优化的),这两篇文章主要是针对分表分库下数据获取的一个解决方案的思路并不涉及到太多efcore(.net)的知识。
通过关系图我们可以看到目前一个shardingdbcontext下主要是以entity作为媒介通过两个虚拟表和虚拟数据源为桥梁来实现一对多的关系映射
首先先说下经过了3个星期目前本框架已经具有了3个星期前不具备的一些功能，主要是有以下几个功能上的改进和添加
分库支持
之前的框架仅支持分表,思路是先将分表做到相对完成度比较高后在实现分库,毕竟分表对于大部分用户而言使用场景更高,目前已经实现针对数据对象实现了分库的实现，当然您还是可以在分库的基础上在实现分表,这两者是不冲突的
services.AddShardingDbContext<DefaultShardingDbContext, DefaultDbContext>(
o =>
o.UseSqlServer("Data Source=localhost;Initial Catalog=ShardingCoreDBxx0;Integrated Security=True;")
).Begin(o =>
{
o.CreateShardingTableOnStart = true;
o.EnsureCreatedWithOutShardingTable = true;
})
.AddShardingQuery((conStr, builder) => builder.UseSqlServer(conStr).UseLoggerFactory(efLogger)
.UseQueryTrackingBehavior(QueryTrackingBehavior.NoTracking))
.AddShardingTransaction((connection, builder) =>
builder.UseSqlServer(connection).UseLoggerFactory(efLogger))
.AddDefaultDataSource("ds0","Data Source=localhost;Initial Catalog=ShardingCoreDBxx0;Integrated Security=True;")
.AddShardingDataSource(sp =>//添加额外两个数据源一共3个库
{
return new Dictionary<string, string>()
{
{"ds1", "Data Source=localhost;Initial Catalog=ShardingCoreDBxx1;Integrated Security=True;"},
{"ds2", "Data Source=localhost;Initial Catalog=ShardingCoreDBxx2;Integrated Security=True;"},
};
}).AddShardingDataSourceRoute(o =>
{
o.AddShardingDatabaseRoute<SysUserModVirtualDataSourceRoute>();
}).End();
支持code-first
相信很多使用efcore的用户其实是更加喜欢脱离数据库开发，在开发的时候不进行数据库层面的操作而只专注于代码的业务编写来保证高效性,配合efcore的fluent api 可以做到很完美的开发时候不关注数据库,效率拉满 Migrations
//创建迁移sqlgenerator
/// <summary>
/// https://github.com/Coldairarrow/EFCore.Sharding/blob/master/src/EFCore.Sharding.SqlServer/ShardingSqlServerMigrationsSqlGenerator.cs
/// </summary>
public class ShardingSqlServerMigrationsSqlGenerator<TShardingDbContext> : SqlServerMigrationsSqlGenerator where TShardingDbContext:DbContext,IShardingDbContext
{
public ShardingSqlServerMigrationsSqlGenerator(MigrationsSqlGeneratorDependencies dependencies, IRelationalAnnotationProvider migrationsAnnotations) : base(dependencies, migrationsAnnotations)
{
}
protected override void Generate(
MigrationOperation operation,
IModel model,
MigrationCommandListBuilder builder)
{
var oldCmds = builder.GetCommandList().ToList();
base.Generate(operation, model, builder);
var newCmds = builder.GetCommandList().ToList();
var addCmds = newCmds.Where(x => !oldCmds.Contains(x)).ToList();
MigrationHelper.Generate<TShardingDbContext>(operation, builder, Dependencies.SqlGenerationHelper, addCmds);
}
}
//添加迁移codefirst的contextfactory基本和starup一样如果是以非命令执行比如 `_context.Database.Migrate()`那么startup也需要添加` .ReplaceService<IMigrationsSqlGenerator, ShardingSqlServerMigrationsSqlGenerator<DefaultShardingTableDbContext>>()`
public class DefaultDesignTimeDbContextFactory: IDesignTimeDbContextFactory<DefaultShardingTableDbContext>
{
static DefaultDesignTimeDbContextFactory()
{
var services = new ServiceCollection();
services.AddShardingDbContext<DefaultShardingTableDbContext, DefaultTableDbContext>(
o =>
o.UseSqlServer("Data Source=localhost;Initial Catalog=ShardingCoreDBMigration;Integrated Security=True;")
.ReplaceService<IMigrationsSqlGenerator, ShardingSqlServerMigrationsSqlGenerator<DefaultShardingTableDbContext>>()//区别替换掉原先的迁移
).Begin(o =>
{
o.CreateShardingTableOnStart = false;
o.EnsureCreatedWithOutShardingTable = false;
o.AutoTrackEntity = true;
})
.AddShardingQuery((conStr, builder) => builder.UseSqlServer(conStr)
.UseQueryTrackingBehavior(QueryTrackingBehavior.NoTracking))
.AddShardingTransaction((connection, builder) =>
builder.UseSqlServer(connection))
.AddDefaultDataSource("ds0",
"Data Source=localhost;Initial Catalog=ShardingCoreDBMigration;Integrated Security=True;")
.AddShardingTableRoute(o =>
{
o.AddShardingTableRoute<ShardingWithModVirtualTableRoute>();
o.AddShardingTableRoute<ShardingWithDateTimeVirtualTableRoute>();
}).End();
services.AddLogging();
var buildServiceProvider = services.BuildServiceProvider();
ShardingContainer.SetServices(buildServiceProvider);
new ShardingBootstrapper(buildServiceProvider).Start();
}
public DefaultShardingTableDbContext CreateDbContext(string[] args)
{
return ShardingContainer.GetService<DefaultShardingTableDbContext>();
}
}
1.初始化添加迁移(Add-Migration EFCoreSharding -Context DefaultShardingTableDbContext -OutputDir Migrations\ShardingMigrations)
2.更新数据库（Update-Database -Context DefaultShardingTableDbContext -Verbose）
3.获取迁移脚本( Script-Migration -Context DefaultShardingTableDbContext)用于生产环境
支持自动追踪
efcore的好用功能之一(自动追踪)开启后可以帮助程序实现更多的功能,虽然之前也是支持的但是就是用体验而言之前的需要手动attach而目前支持了自动化,当然也不可能和efcore原生的100%完美,当然框架默认不开启自动追踪
services.AddShardingDbContext<DefaultShardingTableDbContext, DefaultTableDbContext>(
o =>
o.UseSqlServer("Data Source=localhost;Initial Catalog=ShardingCoreDBMigration;Integrated Security=True;")
.ReplaceService<IMigrationsSqlGenerator,ShardingSqlServerMigrationsSqlGenerator<DefaultShardingTableDbContext>>()
).Begin(o =>
{
o.CreateShardingTableOnStart = false;
o.EnsureCreatedWithOutShardingTable = false;
o.AutoTrackEntity = true;//添加对应代码可以让整个框架进行自动追踪支持
})
.AddShardingQuery((conStr, builder) => builder.UseSqlServer(conStr))
.AddShardingTransaction((connection, builder) =>
builder.UseSqlServer(connection))
.AddDefaultDataSource("ds0",
"Data Source=localhost;Initial Catalog=ShardingCoreDBMigration;Integrated Security=True;")
.AddShardingTableRoute(o =>
{
o.AddShardingTableRoute<ShardingWithModVirtualTableRoute>();
o.AddShardingTableRoute<ShardingWithDateTimeVirtualTableRoute>();
}).End();
单次查询核心线程数控制
说人话就是本次查询路由坐落到10张表，之前的做法是开启10个线程并行查询10次后获取到对应的迭代器，目前添加了核心查询线程数控制，如果您设置了5，本次查询路由到10张表，会议开始开启5个线程，后续每完成一个开启一个新新线程，并且支持超时时间，可以保证在一定时间内执行完成，完不成就超时，防止查询坐落的表过多而一次性大量开启线程从而导致程序消耗过多资源
.Begin(o =>
{
o.CreateShardingTableOnStart = true;
o.EnsureCreatedWithOutShardingTable = true;
o.AutoTrackEntity = true;
o.ParallelQueryMaxThreadCount = 10;//并发查询线程数
o.ParallelQueryTimeOut=TimeSpan.FromSeconds(10);//查询并发等待超时时间
}
读写分离延迟处理
框架目前支持全局定义和局部定义是否启用读写分离，如果您开启了读写分离那么数据库和数据库之间的数据同步延迟会是一个很严重的问题他会让你没办法很好的查询到刚修改的数据，而sharding-core为这个场景提供了手动切换是否使用writeonly字符串；用来保证消除读写分离时带来的延迟，而造成数据处理上的异常。而且程序也提供了读写分离策略除了随机和轮询外额外有一个配置可以配置读写分离真正执行是依据dbcontext还是每次都是最新的,每次都是最新的会有一个问题,你明明分页count出来是10条可能查询只返回了9条或者其他数据,所以再次基础上进行了设置是否按dbcontext就是说同一个dbcontext是一样的链接,dbcontext默认是scope就是说一次请求下面是一样的当然也可以设置成每次都是最新的具体自行考虑根据业务
以上一些功能的添加和优化是之前sharding-core版本所不具备的,其他功能也在不断的完善中。
接下来我将来讲解下sharding-core的实现原理如何让efcore实现sharding功能，并且完美的无感知使用dbcontext。
ShardingDbContext的扩展
在sharding-core中核心api接口依然是通过dbcontext的继承来实现的,首先是拦截sql,总的有两条路可以走1.通过efcore提供的拦截器拦截sql配合antlr4实现对sql语句的分析和从新分裂出对应的语句来进行查询最后通过多个datareader进行流式聚合。2.通过拦截iqueryable的lambda表达式来分裂成多个ienumerator进行聚合，在这里我选择了后者因为相比表达式的解析字符串的解析更加吃力而且本人也不是很熟悉antlr4所以选择了后者。那么如何进行拦截的,这个熟悉linq的同学肯定都知道一个iqueryable都会有一个对应的provider这两个是一对的，又得益于efcore的开放型设计通过替换两个核心接口来实现IDbSetSource和 IQueryCompiler,下面就简单说下这两个接口在efcore中的作用
IDbSetSource
用于针对efcore的dbcontext.set<entity>()和dbset<entity>()进行拦截和api重构具体是现代吗ShardingDbSetSource
IQueryCompiler
efcore核心查询编译,用于对表达式进行编译后缓存起来，所有的查询都会通过IQueryCompiler核心接口,那么通过自己实现这两个接口接管对应的表达式后对表达式进行分析就可以获取到对应的where子句,在通过将表达式进行路由后并行请求流式聚合返回对应的IEnumerator或者IAsyncEnumerator就可以实现无感知使用sharding-core，感觉和使用efcore一毛一样。具体实现代码ShardingQueryCompiler
AtcualDbContext扩展
用过efcore的都应该知道目前efcore的机制就是一个对象一张表,在这个机制下面如果你想实现上图的功能只能创建多个dbcontext然后让对应的dbcontext的对象映射到对应的表里面而不是固定的Entitiy对应table，那么如何让对应的对象Entity对应table1和table2和table3呢？
//dbcontext下的这个方法在dbcontext被创建后第一次调用Model属性会被加载如果缓存已存在那么不会被多次加载
protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder)
{
base.OnModelCreating(modelBuilder);
}
说人话就是我可以再这边通过modelBuilder获取我自己想要的对象但是如果我把Entity映射到了table1那么这个dbcontext就会被缓存起来entity-table1这个关系也会被缓存起来没办法改变了，那么是否有办法可以解决这个机制呢有两个efcore的接口可以帮助我们实现这个功能，这个在博客园很多大神都已经实现过了具体是 IModelCacheKeyFactory和 IModelCustomizer
IModelCacheKeyFactory
用于将efcore的模型缓存进行判断是否和之前的模型缓存一致具体实现ShardingModelCacheKeyFactory
public class ShardingModelCacheKeyFactory : IModelCacheKeyFactory
{
public object Create(DbContext context)
{
if (context is IShardingTableDbContext shardingTableDbContext&&!string.IsNullOrWhiteSpace(shardingTableDbContext.RouteTail.GetRouteTailIdentity()))
{
return $"{context.GetType()}_{shardingTableDbContext.RouteTail.GetRouteTailIdentity()}";
}
else
{
return context.GetType();
}
}
}
IModelCustomizer
这个接口是efcore开放出来在模型缓存结构定义完成后初始化缓存前可以使用的接口,就是说我们并不需要在OnModelCreating方法中使用或者说不需要再次地方进行修改可以在IModelCustomizer接口内部实现，具体代码ShardingModelCustomizer
public class ShardingModelCustomizer<TShardingDbContext> : ModelCustomizer where TShardingDbContext : DbContext, IShardingDbContext
{
private Type _shardingDbContextType => typeof(TShardingDbContext);
public ShardingModelCustomizer(ModelCustomizerDependencies dependencies) : base(dependencies)
{
}
public override void Customize(ModelBuilder modelBuilder, DbContext context)
{
base.Customize(modelBuilder, context);
if (context is IShardingTableDbContext shardingTableDbContext&& shardingTableDbContext.RouteTail.IsShardingTableQuery())
{
var isMultiEntityQuery = shardingTableDbContext.RouteTail.IsMultiEntityQuery();
if (!isMultiEntityQuery)
{
var singleQueryRouteTail = (ISingleQueryRouteTail) shardingTableDbContext.RouteTail;
var tail = singleQueryRouteTail.GetTail();
var virtualTableManager = ShardingContainer.GetService<IVirtualTableManager<TShardingDbContext>>();
var typeMap = virtualTableManager.GetAllVirtualTables().Where(o => o.GetTableAllTails().Contains(tail)).Select(o => o.EntityType).ToHashSet();
//设置分表
var mutableEntityTypes = modelBuilder.Model.GetEntityTypes().Where(o => o.ClrType.IsShardingTable() && typeMap.Contains(o.ClrType));
foreach (var entityType in mutableEntityTypes)
{
MappingToTable(entityType.ClrType, modelBuilder, tail);
}
}
else
{
var multiQueryRouteTail = (IMultiQueryRouteTail) shardingTableDbContext.RouteTail;
var entityTypes = multiQueryRouteTail.GetEntityTypes();
var mutableEntityTypes = modelBuilder.Model.GetEntityTypes().Where(o => o.ClrType.IsShardingTable() && entityTypes.Contains(o.ClrType)).ToArray();
foreach (var entityType in mutableEntityTypes)
{
var queryTail = multiQueryRouteTail.GetEntityTail(entityType.ClrType);
if (queryTail != null)
{
MappingToTable(entityType.ClrType, modelBuilder, queryTail);
}
}
}
}
}
private void MappingToTable(Type clrType, ModelBuilder modelBuilder, string tail)
{
var shardingEntityConfig = ShardingUtil.Parse(clrType);
var shardingEntity = shardingEntityConfig.EntityType;
var tailPrefix = shardingEntityConfig.TailPrefix;
var entity = modelBuilder.Entity(shardingEntity);
var tableName = shardingEntityConfig.VirtualTableName;
if (string.IsNullOrWhiteSpace(tableName))
throw new ArgumentNullException($"{shardingEntity}: not found original table name。");
#if DEBUG
Console.WriteLine($"mapping table :[tableName]-->[{tableName}{tailPrefix}{tail}]");
#endif
entity.ToTable($"{tableName}{tailPrefix}{tail}");
}
}
稍作解析进入后会先判断dbcontext真正执行的那个是否是需要分表的并且判断本次查询涉及到的表示一张还是多张,对此对象在数据库里的映射关系改成分表
到此为止efcore的查询架构已经算是非常清晰了
- 通过替换模型缓存接口和查询编译接口来实现查询编译时拦截sql和模型重建
- 通过类似适配器模式来实现对外dbcontext其实内部有多个dbcontext在进行真正的工作
上述几步让sharding-core在使用上和efcore一样除了配置方面，后续将会出更多的efcore的分表分库实践文章和继续开发完成其他orm的支持,当然这个改动将会非常大也希望各位.neter有喜欢的或者希望了解源码的或者想参与完善的多多支持
下一篇实现如何自定义路由,自定义路由的原理 where left
最后
本人会一致维护该框架,希望为.net生态做一份共享
Gitee Star 助力dotnet 生态 Github Star
QQ群:771630778
个人QQ:326308290(欢迎技术支持提供您宝贵的意见)
个人邮箱:326308290@qq.com
