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作者：高玉珑来源：宜信技术学院
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1、什么是 Sharding-JDBC
Sharding-JDBC 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。
2、Sharding-JDBC 能做什么
分库 & 分表
读写分离
分布式主键
分布式事务
3、适用项目框架
Sharding-JDBC 适用于：
任何基于 Java 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC。
基于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 和 PostgreSQL。
4、Maven 依赖
<!– sharding jdbc 开始 –>
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-core</artifactId>
<version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
<version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<!—如果不配置分布式事务的话配置上边两个就够了 –>
<!– 分布式事务引用依赖 –>
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-transaction-2pc-xa</artifactId>
<version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-transaction-spring</artifactId>
<version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<!– sharding jdbc 结束 –>
<!–AspectJ AOP 支持 –>
<dependency>
<groupId>org.aspectj</groupId>
<artifactId>aspectjweaver</artifactId>
<version>${aspectjweaver.version}</version>
</dependency>
5、读写分离
5.1 数据源配置
先配置数据源
也可以配置读写分离
以下配置是 ds0 和 ds1 两个数据库的主和从一共四个数据源。
parentDs 是数据源公共的配置，抽出去以免写重复代码。
<!– ds0 的主 –>
<bean id=”ds0_master” class=”com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource” destroy-method=”close” parent=”parentDs”>
<property name=”driverClassName” value=””/>
<property name=”url” value=””/>
</bean>
<!– ds0 的从 –>
<bean id=”ds0_slave” class=”com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource” destroy-method=”close” parent=”parentDs”>
<property name=”driverClassName” value=””/>
<property name=”url” value=”${sharding.connection.url.0}”/>
</bean>
<!– ds1 的主 –>
<bean id=”ds1_master” class=”com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource” destroy-method=”close” parent=”parentDs”>
<property name=”driverClassName” value=””/>
<property name=”url” value=”${sharding.connection.url.1}”/>
</bean>
<!– ds1 的从 –>
<bean id=”ds1_slave” class=”com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource” destroy-method=”close” parent=”parentDs”>
<property name=”driverClassName” value=””/>
<property name=”url” value=”${sharding.connection.url.1}”/>
</bean>
5.2 读写分离配置
只配置主从不配置分库分表的情况如下，如果要配置分库分表则不需要下面这个配置。
master-data-source-name 是主数据源 ID
slave-data-source-names 是从数据源 ID
<master-slave:data-source id=”masterSlaveDataSource” master-data-source-name=”ds0_master, ds1_master” slave-data-source-names=”ds0_slave, ds1_slave ” >
<master-slave:props>
<prop key=”sql.show”>${sql_show}</prop>
<prop key=”executor.size”>10</prop>
<prop key=”foo”>bar</prop>
</master-slave:props>
</master-slave:data-source>
5.3 读写分离和分库分表一起配置
如果读写分离和分库分表一起使用的话把主从路由配置到 shardingdata-source 下就可以了。
sharding:master-slave-rule 的 id 就是配置出来的逻辑的数据源的名称，如果多个从的话还可以通过配置 strategy-ref 来配置负载均衡。
master-data-source 配置的是主库数据源 ID。
slave-data-source 配置的是从库数据源 ID，多个以逗号分开。
<!– sharding 数据源 –>
<sharding:data-source id=”shardingDataSource”>
<!– 读写分离的话要把所有的主从数据源都写在这里 –>
<sharding:sharding-rule
data-source-names=”ds0_master,ds0_slave,ds1_master,ds1_slave “>
<!– 读写分离的路由 一主一从配置 strategy-ref –>
<sharding:master-slave-rules>
<sharding:master-slave-rule id=”ds0″ master-data-source-name=”ds0_master” slave-data-source-names=”ds0_slave”/>
<sharding:master-slave-rule id=”ds1″ master-data-source-name=”ds1_master” slave-data-source-names=”ds1_slave”/>
</sharding:master-slave-rules>
<!– 读写分离配置 结束 –>
<sharding:table-rules>
<!— 这里是分库分表路由的配置 –>
</sharding:table-rules>
<sharding:binding-table-rules>
<!—- 绑定表的配置 –>
</sharding:binding-table-rules>
</sharding:sharding-rule>
<sharding:props>
<!– 显示 SQL –>
<prop key=”sql.show”>true</prop>
</sharding:props>
</sharding:data-source>
6、数据分片
6.1 分片支持
Sharding-JDBC 提供了 5 种分片策略。由于分片算法和业务实现紧密相关，因此 Sharding-JDBC 并未提供内置分片算法，而是通过分片策略将各种场景提炼出来，提供更高层级的抽象，并提供接口让应用开发者自行实现分片算法。
StandardShardingStrategy
标准分片策略。提供对 SQL 语句中的 =, IN 和 BETWEEN AND 的分片操作支持。StandardShardingStrategy 只支持单分片键，提供 PreciseShardingAlgorithm 和 RangeShardingAlgorithm 两个分片算法。PreciseShardingAlgorithm 是必选的，用于处理 = 和 IN 的分片；RangeShardingAlgorithm 是可选的，用于处理 BETWEEN AND 分片，如果不配置 RangeShardingAlgorithm，SQL 中的 BETWEEN AND 将按照全库路由处理。
ComplexShardingStrategy
复合分片策略。提供对 SQL 语句中的 =, IN 和 BETWEEN AND 的分片操作支持。ComplexShardingStrategy 支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此 Sharding-JDBC 并未做过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符交于算法接口，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。
InlineShardingStrategy
Inline 表达式分片策略。使用 Groovy 的 Inline 表达式，提供对 SQL 语句中的 = 和 IN 的分片操作支持。InlineShardingStrategy 只支持单分片键，对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的 Java 代码开发，如: tuser${user_id % 8} 表示 t_user 表按照 user_id 按 8 取模分成 8 个表，表名称为 t_user_0 到 t_user_7。
HintShardingStrategy
通过 Hint 而非 SQL 解析的方式分片的策略。
NoneShardingStrategy
不分片的策略。
6.2 分片配置
标准分片配置
<!– 标准分片策略。–>
<bean id=”demoUserStandardStrategy” class=”shard.strategy.DemoUserStandardStrategy”/>
<sharding:standard-strategy id=”shardingDemoUserStandardStrategy”
precise-algorithm-ref=”demoUserStandardStrategy” sharding-column=”id” range-algorithm-ref=””/>
DemoUserStandardStrategy 标准分片要实现 PreciseShardingAlgorithm 接口，doSharding 的两个参数一个是所有数据源的 cllection. 另一个参数是执行 SQL 时传过来的分片的值。
/**
* 根据 ID 取
* 标准分片策略
* 用于处理 = 和 IN 的分片
* @author yulonggao
* @date 2019/1/31 14:35
*/
@Slf4j
public class DemoUserStandardStrategy implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
// 这个里边有异常会被处理掉，然后导致拿不到分片。但出异常一般是业务代码写错了。
// 每条指定分片的操作都会调用此方法，如果是 in 条件查询的话每个值会调用一次此方法，如果是批量插入也是每一条都要调用一次进行分片
log.info(“DemoUserStandardStrategy_preciseShardingValue={}”, preciseShardingValue);
Long suffix = preciseShardingValue.getValue() % 4;
log.info(“suffix={}”, suffix);
final String targetDb = String.valueOf(Math.abs(suffix.intValue()));
String shardingValue = collection.stream().filter(p -> p.endsWith(targetDb)).findFirst().get();
log.info(“preciseShardingValue={},shardingValue={}”, preciseShardingValue, shardingValue);
return shardingValue;
}
}
强制分片
<!– 强制路由分片策略 –>
<bean id=”demoUserHintStrategy” class=”shard.strategy.DemoUserHintStrategy”/>
<!– 强制路由例子使用 –>
<sharding:hint-strategy id=”shardingDemoUserHintStrategy” algorithm-ref=”demoUserHintStrategy”/>
DemoUserHintStrategy 的 Java 如下，强制分片要实现 HintShardingAlgorithm 接口。
/**
* DemoUserHint 强制路由分片策略, 其实可以共用，只是例子
* @author yulonggao
* @date 2019/1/31 14:35
*/
@Slf4j
public class DemoUserHintStrategy implements HintShardingAlgorithm {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue shardingValue) {
//availableTargetNames 这个参数是所有的 dataSource 的集合，shardingValue 是 HintManager 传过来的分片信息
log.info(“DemoUserHintStrategy_availableTargetNames={}”, availableTargetNames);
log.info(“DemoUserHintStrategy_shardingValue={}”, shardingValue);
ListShardingValue listShardingValue = (ListShardingValue) shardingValue;
Collection shardingValueList = listShardingValue.getValues();
// 因为调用的时候分片是直接传的 DataSource 的名称，所以直接返回就可以了，如果传其它值则要加业务逻辑进行分片筛选
// 返回结果只能是 availableTargetNames 里边所包含的
return shardingValueList;
}
}
生成分部式 ID 的配置，生成主键的类要实现 KeyGenerator 接口。
<!—主键生成 –>
<bean id=”keyId” class=”shard.key.DefaultKeyGenerator”/>
Sharding-JDBC 使用入门和基本配置
7、分布式事务
把下面这行代码配置在 spring 里，shardingTransaction.xml 是 jar 包里边带的。
文件的源码只有两行配置：
<bean id=”transactionManager”
class=”org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager”>
<property name=”dataSource” ref=”shardingDataSource”></property>
</bean>
<tx:annotation-driven transaction-manager=”transactionManager”/>
<!– 事务支持 –>
<import resource=”classpath:META-INF/shardingTransaction.xml”/>
使用注解配置事务要同时使用 ShardingTransactionType 和 Transactional 两个注解。
/**
* 注意：@ShardingTransactionType 需要同 Spring 的 @Transactional 配套使用，事务才会生效。
* @param param
* @return
*/
@ShardingTransactionType(TransactionType.XA)
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public int addParam(DemoParam param) {
log.info(“addParam-param={}”, param);
return demoParamDao.addParam(param);
}
7.1 支持程度
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。
支持数据库字段约束造成的回滚。
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，第一个库死机，则只有第二个库数据提交。
8、其他问题
关于 order by 排序，如果排序的字段不在查询结果中，生成的 SQL 也会被带上，但结果不返回给你。
Sharding-JDBC 使用入门和基本配置
9、参考文档
https://shardingsphere.apache…
