ShardingSphere-初见

概述
MySql完成主从复制
- 优点
- Replication 的原理
实战
MySql分区、分表和分库的原理
ShardingJdbc的分库和分表
ShardingSphere - 分布式主键配置
ShardingSphere - 分库分表 - 年月案例
ShardingJdbc的事务管理
规范

有关于其他扩展可以看这篇文章：MySql分区、分表和分库

概述

官网：http://shardingsphere.apache.org/index_zh.html
下载地址：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/downloads/
快速入门：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/quick-start/shardingsphere-jdbc-quick-start/

以下来自官网的原话：
Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能，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 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。关系型数据库当今依然占有巨大市场份额，是企业核心系统的基石，未来也难于撼动，我们更加注重在原有基础上提供增量，而非颠覆。

Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于可插拔架构，项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式进行扩展。目前，数据分片、读写分离、数据加密、影子库压测等功能，以及 MySQL、PostgreSQL、SQLServer、Oracle 等 SQL 与协议的支持，均通过插件的方式织入项目。开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。Apache ShardingSphere 目前已提供数十个 SPI 作为系统的扩展点，仍在不断增加中。

ShardingSphere 已于2020年4月16日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。

认识shardingjdbc

定位为轻量级 Java 框架，在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。

适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC。

支持任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP 等。
支持任意实现 JDBC 规范的数据库，目前支持 MySQL，Oracle，SQLServer，PostgreSQL 以及任何遵循 SQL92 标准的数据库。

shardingjdbc功能架构图

认识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。目前提供 MySQL 和 PostgreSQL 版本，它可以使用任何兼容 MySQL/PostgreSQL 协议的访问客户端(如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat 等)操作数据，对 DBA 更加友好。

向应用程序完全透明，可直接当做 MySQL/PostgreSQL 使用。
适用于任何兼容 MySQL/PostgreSQL 协议的的客户端。

三个组件的比较

Sharding-Jdbc	Sharding-Proxy	Sharding-Sidecar
数据库	任意	MYSQL	MYSQL
连接消耗数	高	低	低
异构语言	仅Java	任意	任意
性能	损耗低	损耗高	损耗低
中心化	是	否	是
静态入口	无	有	无

ShardingJdbc混合架构

ShardingSphere-JDBC 采用无中心化架构，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP（连接事务处理）应用；ShardingSphere-Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持，适用于 OLAP（连接数据分析）应用以及对分片数据库进行管理和运维的场景。

Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere-JDBC 和 ShardingSphere-Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应用系统，使得架构师更加自由地调整适合与当前业务的最佳系统架构。

ShardingShpere的功能清单

功能列表
- 数据分片
- 分库 & 分表
- 读写分离
- 分片策略定制化
- 无中心化分布式主键
分布式事务
- 标准化事务接口
- XA 强一致事务
- 柔性事务
- 数据库治理
分布式治理
- 弹性伸缩
- 可视化链路追踪
- 数据加密

ShardingSphere数据分片内核剖析

ShardingSphere 的 3 个产品的数据分片主要流程是完全一致的。核心由 SQL 解析 => 执行器优化 => SQL 路由 => SQL 改写 => SQL 执行 => 结果归并的流程组成。

然后一些准备工作，Linux安装MySQL，MySql完成主从复制。

MySql完成主从复制

主从复制（也称 AB 复制）允许将来自一个MySQL数据库服务器（主服务器）的数据复制到一个或多个MySQL数据库服务器（从服务器）。

复制是异步的从站不需要永久连接以接收来自主站的更新。

优点

横向扩展解决方案：在多个从站之间分配负载以提高性能。在此环境中，所有写入和更新都必须在主服务器上进行。但是，读取可以在一个或多个从设备上进行。该模型可以提高写入性能（因为主设备专用于更新），同时显着提高了越来越多的从设备的读取速度。
数据安全性：因为数据被复制到从站，并且从站可以暂停复制过程，所以可以在从站上运行备份服务而不会破坏相应的主数据。
分析：可以在主服务器上创建实时数据，而信息分析可以在从服务器上进行，而不会影响主服务器的性能。
远程数据分发：您可以使用复制为远程站点创建数据的本地副本，而无需永久访问主服务器。

Replication 的原理

前提是作为主服务器角色的数据库服务器必须开启二进制日志

主服务器上面的任何修改都会通过自己的 I/O tread(I/O 线程)保存在二进制日志 Binary log 里面。

从服务器上面也启动一个 I/O thread，通过配置好的用户名和密码, 连接到主服务器上面请求读取二进制日志，然后把读取到的二进制日志写到本地的一个Realy log（中继日志）里面。
从服务器上面同时开启一个 SQL thread 定时检查 Realy log(这个文件也是二进制的)，如果发现有更新立即把更新的内容在本机的数据库上面执行一遍。每个从服务器都会收到主服务器二进制日志的全部内容的副本。
从服务器设备负责决定应该执行二进制日志中的哪些语句。除非另行指定，否则主从二进制日志中的所有事件都在从站上执行。如果需要，您可以将从服务器配置为仅处理一些特定数据库或表的事件。

具体的配置

Master节点配置/etc/my.cnf

> vim /etc/my.cnf
[mysqld]
## 同一局域网内注意要唯一
server-id=100  
## 开启二进制日志功能，可以随便取（关键）
log-bin=mysql-bin
## 复制过滤：不需要备份的数据库，不输出（mysql库一般不同步）
binlog-ignore-db=mysql
## 为每个session 分配的内存，在事务过程中用来存储二进制日志的缓存
binlog_cache_size=1M
## 主从复制的格式（mixed,statement,row，默认格式是statement）
binlog_format=mixed

Slave节点配置/etc/my.cnf (slave节点执行)

> vim /etc/my.cnf
[mysqld]
## 设置server_id,注意要唯一
server-id=102
## 开启二进制日志功能，以备Slave作为其它Slave的Master时使用
log-bin=mysql-slave-bin
## relay_log配置中继日志
relay_log=edu-mysql-relay-bin
##复制过滤：不需要备份的数据库，不输出（mysql库一般不同步）
binlog-ignore-db=mysql
## 如果需要同步函数或者存储过程
log_bin_trust_function_creators=true
## 为每个session 分配的内存，在事务过程中用来存储二进制日志的缓存
binlog_cache_size=1M
## 主从复制的格式（mixed,statement,row，默认格式是statement）
binlog_format=mixed
## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。
## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062

在master服务器授权slave服务器可以同步权限(master节点执行)

mysql > mysql -uroot -pmaster的密码
# 授予slave服务器可以同步master服务
mysql > grant replication slave, replication client on *.* to 'root'@'slave服务的ip' identified by 'slave服务器的密码';
mysql > flush privileges;
# 查看MySQL现在有哪些用户及对应的IP权限(可以不执行，只是一个查看)
mysql > select user,host from mysql.user;

实战

步骤

新建一个springboot工程
引入相关sharding依赖、ssm依赖、数据库驱动
定义配置application.yml
定义entity、mapper、controller
访问测试查看效果

引入相关sharding依赖、ssm依赖、数据库驱动

 <properties>
     <java.version>1.8</java.version>
     <sharding-sphere.version>4.0.0-RC1</sharding-sphere.version>
 </properties>
 <!-- 依赖web -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<!-- 依赖mybatis和mysql驱动 -->
<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.1.4</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<!--依赖lombok-->
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>
<!--依赖sharding-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-core-common</artifactId>
    <version>${sharding-sphere.version}</version>
</dependency>
<!--依赖数据源druid-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.21</version>
</dependency>

Maven版本管理

定义配置application.yml

server:
  port: 8085
spring:
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    # 参数配置，显示sql
    props:
      sql:
        show: true
    # 配置数据源
    datasource:
      # 给每个数据源取别名，下面的ds1,ds2,ds3任意取名字
      names: ds1,ds2,ds3
      # 给master-ds1每个数据源配置数据库连接信息
      ds1:
        # 配置druid数据源
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://47.115.94.78:3306/ljt-sharding-db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT
        username: root
        password: root
        maxPoolSize: 100
        minPoolSize: 5
      # 配置ds2-slave
      ds2:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://114.215.145.201:3306/ljt-sharding-db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT
        username: root
        password: root
        maxPoolSize: 100
        minPoolSize: 5
      # 配置ds3-slave
      ds3:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://114.215.145.201:3306/ljt-sharding-db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT
        username: root
        password: root
        maxPoolSize: 100
        minPoolSize: 5
    # 配置默认数据源ds1
    sharding:
     # 默认数据源，主要用于写，注意一定要配置读写分离 ,注意：如果不配置，那么就会把三个节点都当做从slave节点，新增，修改和删除会出错。
      default-data-source-name: ds1
    # 配置数据源的读写分离，但是数据库一定要做主从复制
    masterslave:
      # 配置主从名称，可以任意取名字
      name: ms
      # 配置主库master，负责数据的写入
      master-data-source-name: ds1
      # 配置从库slave节点
      slave-data-source-names: ds2,ds3
      # 配置slave节点的负载均衡均衡策略，采用轮询机制
      load-balance-algorithm-type: round_robin
# 整合mybatis的配置XXXXX
mybatis:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.ljt.shardingjdbc.entity

定义mapper、controller,entity

//entity
@Data
public class User {
    // 主键
    private Integer id;
    // 昵称
    private String nickname;
    // 密码
    private String password;
    // 性
    private Integer sex;
    // 性
    private String birthday;
}

//mapper
public interface UserMapper {

    @Insert("insert into ksd_user(nickname,password,sex,birthday) values(#{nickname},#{password},#{sex},#{birthday})")
    void addUser(User user);

    @Select("select * from ksd_user")
    List<User> findUsers();
}

//controller
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    @GetMapping("/save")
    public String insert() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan"+ new Random().nextInt());
        user.setPassword("1234567");
        user.setSex(1);
        user.setBirthday("1988-12-03");
        userMapper.addUser(user);
        return "success";
    }
    @GetMapping("/listuser")
    public List<User> listuser() {
        return userMapper.findUsers();
    }
}

Props的其他相关配置

acceptor.size: # accept连接的线程数量,默认为cpu核数2倍
executor.size: #工作线程数量最大，默认值: 无限制
max.connections.size.per.query: # 每个查询可以打开的最大连接数量,默认为1
check.table.metadata.enabled: #是否在启动时检查分表元数据一致性，默认值: false
proxy.frontend.flush.threshold: # proxy的服务时候,对于单个大查询,每多少个网络包返回一次
proxy.transaction.type: # 默认LOCAL,proxy的事务模型 允许LOCAL,XA,BASE三个值,LOCAL无分布式事务,XA则是采用atomikos实现的分布式事务 BASE目前尚未实现
proxy.opentracing.enabled: # 是否启用opentracing
proxy.backend.use.nio: # 是否采用netty的NIO机制连接后端数据库,默认False ,使用epoll机制
proxy.backend.max.connections: # 使用NIO而非epoll的话,proxy后台连接每个netty客户端允许的最大连接数量(注意不是数据库连接限制) 默认为8
proxy.backend.connection.timeout.seconds: #使用nio而非epoll的话,proxy后台连接的超时时间,默认60s

MySql分区、分表和分库的原理

有关于其他扩展可以看这篇文章：MySql分区、分表和分库

ShardingJdbc的分库和分表

分库分表的方式：水平拆分，垂直拆分。

水平拆分：统一个表的数据拆到不同的库不同的表中。可以根据时间、地区、或某个业务键维度，也可以通过hash进行拆分，最后通过路由访问到具体的数据。拆分后的每个表结构保持一致。

垂直拆分：就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样，每个库表都包含部分字段。一般来说，可以根据业务维度进行拆分，如订单表可以拆分为订单、订单支持、订单地址、订单商品、订单扩展等表；也可以，根据数据冷热程度拆分，20%的热点字段拆到一个表，80%的冷字段拆到另外一个表。

逻辑表

逻辑表是指：水平拆分的数据库或者数据表的相同路基和数据结构表的总称。比如用户数据根据用户id%2拆分为2个表，分别是：user0和user1。他们的逻辑表名是：user。

在shardingjdbc中的定义方式如下：

spring:
  shardingsphere:
    sharding:
      tables:
        # ksd_user 逻辑表名
        user:

分库分表数据节点 - actual-data-nodes

 tables:
        # user 逻辑表名
        user:
          # 数据节点：多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 相同表
          actual-data-nodes: ds$->{0..2}.user$->{0..1}
           # 数据节点：多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 不同表
          actual-data-nodes: ds0.user$->{0..1},ds1.user$->{2..4}
          # 指定单数据源的配置方式
          actual-data-nodes: ds0.user$->{0..4}
          # 全部手动指定
          actual-data-nodes: ds0.user0,ds1.user0,ds0.user1,ds1.user1,

数据分片是最小单元。由数据源名称和数据表组成，比如：ds0.user0。

分库分表的分片策略

数据源分片分为两种：

数据源分片
表分片

这两个是不同维度的分片规则，但是它们额能用的分片策略和规则是一样的。它们由两部分构成：

分片键
分片算法

第一种：none

对应NoneShardingStragey，不分片策略，SQL会被发给所有节点去执行，这个规则没有子项目可以配置。

第二种：inline 行表达时分片策略(核心，必须要掌握)

对应InlineShardingStragey。使用Groovy的表达时，提供对SQL语句种的=和in的分片操作支持，只支持单分片键。对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开放，如：user${分片键（数据表字段）userid % 5} 表示user表根据某字段（userid）模 5。从而分为5张表，表名称为：user0到user4 。如果库也是如此。

server:
  port: 8085
spring:
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    # 参数配置，显示sql
    props:
      sql:
        show: true
    sharding:
      # 默认数据源，主要用于写，注意一定要配置读写分离 ,注意：如果不配置，那么就会把三个节点都当做从slave节点，新增，修改和删除会出错。
      default-data-source-name: ds0
      # 配置分表的规则
      tables:
        # user 逻辑表名
        user:
          # 数据节点：数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N}
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user$->{0..1}
          # 拆分库策略，也就是什么样子的数据放入放到哪个数据库中。
          database-strategy:
            inline:
              sharding-column: sex    # 分片字段（分片键）
              algorithm-expression: ds$->{sex % 2} # 分片算法表达式
          # 拆分表策略，也就是什么样子的数据放入放到哪个数据表中。
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: age    # 分片字段（分片键）
              algorithm-expression: user$->{age % 2} # 分片算法表达式

algorithm-expression行表达式：

${begin..end} 表示区间范围。
${[unit1,unit2,….,unitn]} 表示枚举值。
行表达式种如果出现连续多个${expresssion}或$->{expression}表达式，整个表达时最终的结果将会根据每个子表达式的结果进行笛卡尔组合。

例子

准备两个数据库sharding-db。名字相同，两个数据源ds0和ds1
每个数据库下方user0和user1即可。
数据库规则，性别为偶数的放入ds0库，奇数的放入ds1库。
数据表规则：年龄为偶数的放入user0库，奇数的放入user1库。

server:
  port: 8085
spring:
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    # 参数配置，显示sql
    props:
      sql:
        show: true
    # 配置数据源
    datasource:
      # 给每个数据源取别名，下面的ds1,ds1任意取名字
      names: ds0,ds1
      # 给master-ds1每个数据源配置数据库连接信息
      ds0:
        # 配置druid数据源
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://47.115.94.78:3306/sharding-db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT
        username: root
        password: root
        maxPoolSize: 100
        minPoolSize: 5
      # 配置ds1-slave
      ds1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://114.215.145.201:3306/sharding-db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT
        username: root
        password: root
        maxPoolSize: 100
        minPoolSize: 5
    # 配置默认数据源ds0
    sharding:
      # 默认数据源，主要用于写，注意一定要配置读写分离 ,注意：如果不配置，那么就会把三个节点都当做从slave节点，新增，修改和删除会出错。
      default-data-source-name: ds0
      # 配置分表的规则
      tables:
        # ksd_user 逻辑表名
        user:
          # 数据节点：数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N}
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user$->{0..1}
          # 拆分库策略，也就是什么样子的数据放入放到哪个数据库中。
          database-strategy:
            inline:
              sharding-column: sex    # 分片字段（分片键）
              algorithm-expression: ds$->{sex % 2} # 分片算法表达式
          # 拆分表策略，也就是什么样子的数据放入放到哪个数据表中。
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: age    # 分片字段（分片键）
              algorithm-expression: user$->{age % 2} # 分片算法表达式
# 整合mybatis的配置XXXXX
mybatis:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.ljt.shardingjdbc.entity

第三种：根据实时间日期 - 按照标准规则分库分表

标准分片 - Standard(了解)

对应StrandardShardingStrategy.提供对SQL语句中的=，in和恶between and 的分片操作支持。
StrandardShardingStrategy只支持但分片键。提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。
PreciseShardingAlgorithm是必选的呃，用于处理=和IN的分片
和RangeShardingAlgorithm是可选的，是用于处理Betwwen and分片，如果不配置和RangeShardingAlgorithm,SQL的Between AND 将按照全库路由处理。

定义分片的日期规则配置

server:
  port: 8085
spring:
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    # 参数配置，显示sql
    props:
      sql:
        show: true
    # 配置数据源
    datasource:
      # 给每个数据源取别名，下面的ds1,ds1任意取名字
      names: ds0,ds1
      # 给master-ds1每个数据源配置数据库连接信息
      ds0:
        # 配置druid数据源
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://47.115.94.78:3306/sharding-db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2b8
        username: root
        password: root
        maxPoolSize: 100
        minPoolSize: 5
      # 配置ds1-slave
      ds1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://114.215.145.201:3306/sharding-db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2b8
        username: root
        password: root
        maxPoolSize: 100
        minPoolSize: 5
    # 配置默认数据源ds0
    sharding:
      # 默认数据源，主要用于写，注意一定要配置读写分离 ,注意：如果不配置，那么就会把三个节点都当做从slave节点，新增，修改和删除会出错。
      default-data-source-name: ds0
      # 配置分表的规则
      tables:
        # ksd_user 逻辑表名
        user:
          # 数据节点：数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N}
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user$->{0..1}
          # 拆分库策略，也就是什么样子的数据放入放到哪个数据库中。
          database-strategy:
            standard:
              shardingColumn: birthday
              preciseAlgorithmClassName: com.xuexiangban.shardingjdbc.algorithm.BirthdayAlgorithm
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: age    # 分片字段（分片键）
              algorithm-expression: user$->{age % 2} # 分片算法表达式
# 整合mybatis的配置XXXXX
mybatis:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.ljt.shardingjdbc.entity

定义分片的日期规则

public class BirthdayAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Date> {
    List<Date> dateList = new ArrayList<>();
    {
        Calendar calendar1 = Calendar.getInstance();
        calendar1.set(2020, 1, 1, 0, 0, 0);
        Calendar calendar2 = Calendar.getInstance();
        calendar2.set(2021, 1, 1, 0, 0, 0);
        Calendar calendar3 = Calendar.getInstance();
        calendar3.set(2022, 1, 1, 0, 0, 0);
        dateList.add(calendar1.getTime());
        dateList.add(calendar2.getTime());
        dateList.add(calendar3.getTime());
    }
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Date> preciseShardingValue) {
        // 获取属性数据库的值
        Date date = preciseShardingValue.getValue();
        // 获取数据源的名称信息列表
        Iterator<String> iterator = collection.iterator();
        String target = null;
        for (Date s : dateList) {
            target = iterator.next();
            // 如果数据晚于指定的日期直接返回
            if (date.before(s)) {
                break;
            }
        }
        return target;
    }
}

第四种：ShardingSphere - 符合分片策略（了解）

对应接口：HintShardingStrategy。通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。
对于分片字段非SQL决定，而是由其他外置条件决定的场景，克使用SQL hint灵活的注入分片字段。例如：按照用户登录的时间，主键等进行分库，而数据库中并无此字段。SQL hint支持通过Java API和SQL注解两种方式使用。让后分库分表更加灵活。

第五种：ShardingSphere - hint分片策略（了解）

对应ComplexShardingStrategy。符合分片策略提供对SQL语句中的-，in和between and的分片操作支持。
ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此并未进行过多的封装，而是直接将分片键组合以及分片操作符透传至分片算法，完全由开发者自己实现，提供最大的灵活度。

ShardingSphere - 分布式主键配置

ShardingSphere提供灵活的配置分布式主键生成策略方式。在分片规则配置模块克配置每个表的主键生成策略。默认使用雪花算法。（snowflake）生成64bit的长整型数据。支持两种方式配置

SNOWFLAKE
UUID

spring:
  shardingsphere:
    sharding:
      tables:
        # user 逻辑表名
        user:
          key-generator:
              # 主键的列明，
            column: userid
            type: SNOWFLAKE

ShardingSphere - 分库分表 - 年月案例

策略类

public class YearMonthShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
    private static final String SPLITTER = "_";
    @Override
    public String doSharding(Collection availableTargetNames, PreciseShardingValue shardingValue) {
        String tbName = shardingValue.getLogicTableName() + "_" + shardingValue.getValue();
        System.out.println("Sharding input:" + shardingValue.getValue() + ", output:{}" + tbName);
        return tbName;
    }
}

entity

@Data
public class Order {
    // 主键
    private Long orderid;
    // 订单编号
    private String ordernumber;
    // 用户ID
    private Long userid;
    // 产品id
    private Long productid;
    // 创建时间
    private Date createTime;
}

Mapper

@Mapper
@Repository
public interface UserOrderMapper {
    @Insert("insert into user_order(ordernumber,userid,create_time,yearmonth) values(#{ordernumber},#{userid},#{createTime},#{yearmonth})")
    @Options(useGeneratedKeys = true,keyColumn = "orderid",keyProperty = "orderid")
    void addUserOrder(UserOrder userOrder);
}

配置

server:
  port: 8085
spring:
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    # 参数配置，显示sql
    props:
      sql:
        show: true
    # 配置数据源
    datasource:
      # 给每个数据源取别名，下面的ds1,ds1任意取名字
      names: ds0,ds1
      # 给master-ds1每个数据源配置数据库连接信息
      ds0:
        # 配置druid数据源
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://47.115.94.78:3306/order_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2b8
        username: root
        password: root
        maxPoolSize: 100
        minPoolSize: 5
      # 配置ds1-slave
      ds1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://114.215.145.201:3306/order_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2b8
        username: root
        password: root
        maxPoolSize: 100
        minPoolSize: 5
    # 配置默认数据源ds0
    sharding:
      # 默认数据源，主要用于写，注意一定要配置读写分离 ,注意：如果不配置，那么就会把三个节点都当做从slave节点，新增，修改和删除会出错。
      default-data-source-name: ds0
      # 配置分表的规则
      tables:
        # ksd_user 逻辑表名
        ksd_user:
          key-generator:
            column: id
            type: SNOWFLAKE
          # 数据节点：数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N}
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user$->{0..1}
          # 拆分库策略，也就是什么样子的数据放入放到哪个数据库中。
          database-strategy:
            standard:
              shardingColumn: birthday
              preciseAlgorithmClassName: com.ljt.shardingjdbc.algorithm.BirthdayAlgorithm
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: age    # 分片字段（分片键）
              algorithm-expression: ksd_user$->{age % 2} # 分片算法表达式
        ksd_order:
          # 数据节点：数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N}
          actual-data-nodes: ds0.order$->{0..1}
          key-generator:
            column: orderid
            type: SNOWFLAKE
          # 拆分库策略，也就是什么样子的数据放入放到哪个数据库中。
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: orderid    # 分片字段（分片键）
              algorithm-expression: order$->{orderid % 2} # 分片算法表达式
        ksd_user_order:
          # 数据节点：数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N}
          actual-data-nodes: ds0.user_order_$->{2021..2022}${(1..3).collect{t ->t.toString().padLeft(2,'0')} }
          key-generator:
            column: orderid
            type: SNOWFLAKE
          # 拆分库策略，也就是什么样子的数据放入放到哪个数据库中。
          table-strategy:
#            inline:
#              shardingColumn: yearmonth
#              algorithmExpression: ksd_user_order_$->{yearmonth}
            standard:
              shardingColumn: yearmonth
              preciseAlgorithmClassName: com.ljt.shardingjdbc.algorithm.YearMonthShardingAlgorithm
# 整合mybatis的配置XXXXX
mybatis:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.ljt.shardingjdbc.entity

test

@SpringBootTest
class ShardingJdbcApplicationTests {
    @Autowired
    private UserOrderService userOrderService;
    @Test
    void contextLoads() throws Exception {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("1234567");
        user.setSex(1);
        user.setAge(2);
        user.setBirthday(new Date());
        Order order = new Order();
        order.setCreateTime(new Date());
        order.setOrdernumber("133455678");
        order.setProductid(1234L);
        userOrderService.saveUserOrder(user, order);
    }
    @Autowired
    private UserOrderMapper userOrderMapper;
    @Test
    public void orderyearMaster() {
        UserOrder userOrder = new UserOrder();
        userOrder.setOrderid(10000L);
        userOrder.setCreateTime(new Date());
        userOrder.setOrdernumber("133455678");
        userOrder.setYearmonth("202103");
        userOrder.setUserid(1L);
        userOrderMapper.addUserOrder(userOrder);
    }
}

ShardingJdbc的事务管理

官方地址：https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/features/transaction/function/base-transaction-seata/

https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/usage/transaction/

本地事务

在不开启任何分布式事务管理器的前提下，让每个数据节点各自管理自己的事务。它们之间没有协调以及通信的能力，也并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。本地事务在性能方面无任何损耗，但在强一致性以及最终一致性方面则力不从心。

俩阶段提交

XA协议最早的分布式事务模型是由X/Open国际联盟提出的X/Open Distributed Transaction Processing（DTP）模型，简称XA协议。

基于XA协议实现的分布式事务对业务侵入很小。它最大的优势就是对使用方透明，用户可以像使用本地事务一样使用基于XA协议的分布式事务。 XA协议能够严格保障事务ACID特性。

严格保障事务ACID特性是一把双刃剑。事务执行在过程中需要将所需资源全部锁定，它更加适用于执行时间确定的短事务。对于长事务来说，整个事务进行期间对数据的独占，将导致对热点数据依赖的业务系统并发性能衰退明显。因此，在高并发的性能至上场景中，基于XA协议的分布式事务并不是最佳选择。

柔性事务

如果将实现了ACID的事务要素的事务称为刚性事务的话，那么基于BASE事务要素的事务则称为柔性事务。 BASE是基本可用、柔性状态和最终一致性这三个要素的缩写。

基本可用（Basically Available）保证分布式事务参与方不一定同时在线。
柔性状态（Soft state）则允许系统状态更新有一定的延时，这个延时对客户来说不一定能够察觉。
而最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。

在ACID事务中对隔离性的要求很高，在事务执行过程中，必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求，来换取系统吞吐量的提升。

基于ACID的强一致性事务和基于BASE的最终一致性事务都不是最好的，只有在最适合的场景中才能发挥它们的最大长处。可通过下表详细对比它们之间的区别，以帮助开发者进行技术选型。

导入分布式事务的依赖

 <!--依赖sharding-->
 <dependency>
     <groupId>io.shardingsphere</groupId>
     <artifactId>sharding-transaction-spring-boot-starter</artifactId>
     <version>3.1.0</version>
 </dependency>

@Service
public class UserOrderService {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;
    @ShardingTransactionType(TransactionType.XA)
    @Transactional(rollbackFor = Exception.class)
    public int saveUserOrder(User user, Order order) {
        userMapper.addUser(user);
        order.setUserid(user.getId());
        orderMapper.addOrder(order);
        //int a = 1/0; //测试回滚，统一提交的话，将这行注释掉就行
        return 1;
    }
}

@SpringBootTest
class ShardingJdbcApplicationTests {
    @Autowired
    private UserOrderService userOrderService;
    @Test
    void contextLoads() throws Exception {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("1234567");
        user.setSex(1);
        user.setAge(2);
        user.setBirthday(new Date());
        Order order = new Order();
        order.setCreateTime(new Date());
        order.setOrdernumber("133455678");
        order.setProductid(1234L);
        userOrderService.saveUserOrder(user, order);
    }
}

事务的几种类型比较

本地事务

完全支持非跨库事务，例如：仅分表，或分库但是路由的结果在单库中。
完全支持因逻辑异常导致的跨库事务。例如：同一事务中，跨两个库更新。更新完毕后，抛出空指针，则两个库的内容都能回滚。
不支持因网络、硬件异常导致的跨库事务。例如：同一事务中，跨两个库更新，更新完毕后、未提交之前，第一个库宕机，则只有第二个库数据提交。

两阶段XA事务

支持数据分片后的跨库XA事务
两阶段提交保证操作的原子性和数据的强一致性
服务宕机重启后，提交/回滚中的事务可自动恢复
SPI机制整合主流的XA事务管理器，默认Atomikos，可以选择使用Narayana和Bitronix
同时支持XA和非XA的连接池
提供spring-boot和namespace的接入端

不支持：

服务宕机后，在其它机器上恢复提交/回滚中的数据

Seata柔性事务

完全支持跨库分布式事务
支持RC隔离级别
通过undo快照进行事务回滚
支持服务宕机后的，自动恢复提交中的事务

依赖：

需要额外部署Seata-server服务进行分支事务的协调
ShardingSphere和Seata会对SQL进行重复解析

规范

基础规范

表必须有主键，建议使用整型作为主键
禁止使用外键，表之间的关联性和完整性通过应用层来控制
表在设计之初，应该考虑到大致的数据级，若表记录小于1000W，尽量使用单表，不建议分表。
建议将大字段，访问频率低，或者不需要作为筛选条件的字段拆分到拓展表中，（做好表垂直拆分）
控制单实例表的总数，单个表分表数控制在1024以内。

列设计规范

正确区分tinyint、int、bigint的范围
使用varchar(20)存储手机号，不要使用整数
使用int存储ipv4 不要使用char(15)
涉及金额使用decimal/varchar，并制定精度
不要设计为null的字段，而是用空字符，因为null需要更多的空间，并且使得索引和统计变得更复杂。

索引规范

唯一索引使用uniq_[字段名]来命名
非唯一索引使用idx_[字段名]来命名
不建议在频繁更新的字段上建立索引
非必要不要进行JOIN,如果要进行join查询，被join的字段必须类型相同，并建立索引。
单张表的索引数量建议控制在5个以内，索引过多，不仅会导致插入更新性能下降，还可能导致MYSQL的索引出错和性能下降
组合索引字段数量不建议超过5个，理解组合索引的最左匹配原则，避免重复建设索引。比如你建立了
(x,y,z) 相当于你建立了(x),(x,y),(x,y,z)

SQL规范

禁止使用selet ，只获取必要字段，select 会增加cpu/i0/内存、带宽的消耗。
insert 必须指定字段，禁止使用insert into Table values().指定字段插入，在表结果变更时，能保证对应应用程序无影响。
隐私类型转换会使索引失效，导致全表扫描。（比如：手机号码搜索时未转换成字符串）
禁止在where后面查询列使用内置函数或者表达式，导致不能命中索引，导致全表扫描
禁止负向查询（!=,not like ,no in等）以及%开头的模糊查询，造成不能命中索引，导致全表扫描
避免直接返回大结果集造成内存溢出，可采用分段和游标方式。
返回结果集时尽量使用limit分页显示。
尽量在order by/group by的列上创建索引。
大表扫描尽量放在镜像库上去做
禁止大表join查询和子查询
尽量避免数据库内置函数作为查询条件
应用程序尽量捕获SQL异常

表的垂直拆分

垂直拆分：业务模块拆分、商品库，用户库，订单库
水平拆分：对表进行水平拆分（也就是我们说的：分表）
表进行垂直拆分：表的字段过多，字段使用的频率不一。（可以拆分两个表建立1:1关系）

将一个属性过多的表，一行数据较大的表，将不同的属性分割到不同的数据库表中。以降低单库表的大小。

特点：

每个表的结构不一致
每个表的数量都是全量
表和表之间一定会有一列会进行关联，一般都是主键

原则：

将长度较短，访问频率较高的字段放在一个表中，主表
将长度较长、访问频率比较低的字段放一个表中
将经常访问字段放一个表中。
所有表的并集是全量数据。

如何平滑添加字段

场景：在开发时，有时需要给表加字段，在大数据量且分表的情况下，怎么样平滑添加。
1：直接alter table add column，数据量大时不建议，（会产生写锁）

alter table ksd_user add column api_pay_no varchar(32) not null  comment '用户扩展订单号'alter table ksd_user add column api_pay_no varchar(32) not null unique comment '用户扩展订单号'

2：提前预留字段（不优雅：造成空间浪费，预留多少很难控制，拓展性差）
3：新增一张表，（增加字段），迁移原表数据，在重新命名新表作为原表。
4：放入extinfo（无法使用索引）
5：提前设计，使用key/value方法存储，新增字段时，直接加一个key就好了（优雅）

感谢阅读！

posted @ 2021-10-31 19:28 Ricardo_ML 阅读(349) 评论(0) 编辑收藏举报

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ZWT

慢就是快！

ShardingSphere-初见

概述

认识shardingjdbc

shardingjdbc功能架构图

认识Sharding-Proxy

三个组件的比较

ShardingJdbc混合架构

ShardingShpere的功能清单

ShardingSphere数据分片内核剖析

MySql完成主从复制

优点

Replication 的原理

实战

步骤

引入相关sharding依赖、ssm依赖、数据库驱动

定义配置application.yml

定义mapper、controller,entity

Props的其他相关配置

MySql分区、分表和分库的原理

ShardingJdbc的分库和分表

逻辑表

分库分表数据节点 - actual-data-nodes

分库分表的分片策略

第一种：none

第二种：inline 行表达时分片策略(核心，必须要掌握)

第三种：根据实时间日期 - 按照标准规则分库分表

第四种：ShardingSphere - 符合分片策略（了解）

第五种：ShardingSphere - hint分片策略（了解）

ShardingSphere - 分布式主键配置

ShardingSphere - 分库分表 - 年月案例

ShardingJdbc的事务管理

本地事务

俩阶段提交

柔性事务

事务的几种类型比较

规范

基础规范

列设计规范

索引规范

SQL规范

表的垂直拆分

如何平滑添加字段

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