一、背景

最近在看 Sharding-JDBC方面的内容，此处简略记录一下应用Sharding-JDBC中的复合分片键来实现分表的办法。

二、需要

假如咱们有一张订单表customer_order，为了避免单表数据量太大，须要进行分表操作。

此处须要分为3个表 customer_order_0、customer_order_1和customer_order_2

1、对于客户端操作而言

1、同一个客户的订单，须要放到同一个表中。

2、依据订单号，须要晓得这个订单在哪个中。

2、对于经营端操作而言

因为订单的数据量比拟大，咱们能够将一些须要作为搜寻条件的数据保留到elasticsearch中，将订单的残缺数据保留到hive中。Mysql数据库中的数据能够通过阿里开源的canal来同步到es中，这步操作略。

三、分片算法

因为同一个客户的订单分到同一个表，那么客户id(customerId)须要作为一个分片键。

因为须要依据订单id(orderId)确定到那一个表，所有客户id的分片信息须要糅合到订单id中，所以订单id也须要作为一个分片键。

因而在Sharding-JDBC中而言，这是一个复合分片算法。

1、客户id和订单id的生成规定

客户id: 应用雪花算法生成

订单id: 应用雪花算法生成 + 客户id的后2位

2、确定数据落在那个表中

截取客户id后2位。
将后2位和3做取模操作，获取到表的后缀。
1. 和3做取模操作，是因为需要中须要分为3个表。
将 customer_order_ 和上一步表的后缀拼接起来，就失去了一个实在表。

3、举例说明

1、客户id确定数据表

客户id	截取后2位	和3做取模操作	确定表
1397073528150429696	96	96 % 3 = 0	customer_order_0
1397073798557208576	76	76 % 3 = 1	customer_order_1
1397074377929003008	08	8 % 3 = 2	customer_order_2

2、订单id确定数据表

订单id	截取后2位（等价于客户id的后2位）	和3做取模操作	确定表
139707353565823385696	96	96 % 3 = 0	customer_order_0
139707379855720857876	76	76 % 3 = 1	customer_order_1
139707437792900301008	08	8 % 3 = 2	customer_order_2

四、实现步骤

1、建表语句

create table customer_order_0(    id int auto_increment,    order_id decimal(21) null,    customer_id bigint null,    saller_id bigint null,    product_name varchar(300) null,    constraint customer_order_pk        primary key (id))comment '优惠券订单' engine = innodb character set = utf8;create table customer_order_1(    id int auto_increment,    order_id decimal(21) null,    customer_id bigint null,    saller_id bigint null,    product_name varchar(300) null,    constraint customer_order_pk        primary key (id))comment '优惠券订单' engine = innodb character set = utf8;comment '优惠券订单' engine = innodb character set = utf8;create table customer_order_2(    id int auto_increment,    order_id decimal(21) null,    customer_id bigint null,    saller_id bigint null,    product_name varchar(300) null,    constraint customer_order_pk        primary key (id))comment '优惠券订单' engine = innodb character set = utf8;

2、引入Sharding-JDBC的jar包

<dependency>  <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>  <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>  <version>4.1.1</version></dependency><!-- 为了生成id --><dependency>  <groupId>cn.hutool</groupId>  <artifactId>hutool-all</artifactId>  <version>5.6.5</version></dependency>

3、编写分片算法

package com.huan.study.sharding.algorithm;import org.apache.shardingsphere.api.sharding.complex.ComplexKeysShardingAlgorithm;import org.apache.shardingsphere.api.sharding.complex.ComplexKeysShardingValue;import java.math.BigDecimal;import java.util.ArrayList;import java.util.Collection;import java.util.List;import java.util.Objects;import java.util.stream.Collectors;/** * 复合分片算法 * 依据订单id(orderId)和客户id(customerId)后2位计算 * 订单id 蕴含客户id 的后2位 * 以客户id的后2位来确定是路由到那个表中 * 1、目前解决 = 和 in 操作，其余的操作，比方 >、< 等不反对。 * * @author huan.fu 2021/5/25 - 上午9:48 */public class OrderComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<BigDecimal> {    /**     * 订单id列名     */    private static final String COLUMN_ORDER_ID = "order_id";    /**     * 客户id列名     */    private static final String COLUMN_CUSTOMER_ID = "customer_id";    @Override    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ComplexKeysShardingValue<BigDecimal> shardingValue) {        if (!shardingValue.getColumnNameAndRangeValuesMap().isEmpty()) {            throw new RuntimeException("不反对除了=和in的操作");        }        // 获取订单id        Collection<BigDecimal> orderIds = shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap().getOrDefault(COLUMN_ORDER_ID, new ArrayList<>(1));        // 获取客户id        Collection<BigDecimal> customerIds = shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap().getOrDefault(COLUMN_CUSTOMER_ID, new ArrayList<>(1));        // 整合订单id和客户id        List<String> ids = new ArrayList<>(16);        ids.addAll(ids2String(orderIds));        ids.addAll(ids2String(customerIds));        return ids.stream()                // 截取 订单号或客户id的后2位                .map(id -> id.substring(id.length() - 2))                // 去重                .distinct()                // 转换成int                .map(Integer::new)                // 对可用的表名求余数，获取到实在的表的后缀                .map(idSuffix -> idSuffix % availableTargetNames.size())                // 转换成string                .map(String::valueOf)                // 获取到实在的表                .map(tableSuffix -> availableTargetNames.stream().filter(targetName -> targetName.endsWith(tableSuffix)).findFirst().orElse(null))                .filter(Objects::nonNull)                .collect(Collectors.toList());    }    /**     * 转换成String     */    private List<String> ids2String(Collection<?> ids) {        List<String> result = new ArrayList<>(ids.size());        ids.forEach(id -> result.add(Objects.toString(id)));        return result;    }}

留神⚠️：

1、此处为 订单id和客户id的复合分片算法。

2、因为订单id太长，所以应用了 BigDecimal类型。

3、订单id和客户id的后2位都能够确定数据最终是路由在哪张表中。

4、目前只实现了=和in的操作，不反对范畴操作。

4、分表配置

# 启用 sharding-jdbcspring.shardingsphere.enabled=true# 配置数据源的名字spring.shardingsphere.datasource.names=master# 数据源配置spring.shardingsphere.datasource.master.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcespring.shardingsphere.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.master.jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/temp_work?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnectForPools=true&useSSL=falsespring.shardingsphere.datasource.master.username=rootspring.shardingsphere.datasource.master.password=root# 配置默认数据源为 master,即没有配置分表的数据，应用次数据源spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=master# 数据库中理论的表spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order.actual-data-nodes=master.customer_order_$->{0..2}# 分片列spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order.table-strategy.complex.sharding-columns=order_id,customer_id# 分片算法spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order.table-strategy.complex.algorithm-class-name=com.huan.study.sharding.algorithm.OrderComplexKeysShardingAlgorithm# 显示sqlspring.shardingsphere.props.sql.show=true

spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order: 咱们本人在程序中写sql时，订单表间接应用逻辑表customer_order即可，而不要应用实在的表，比方(customer_order_0等)。

spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order.table-strategy.complex.sharding-columns：指定须要分表的列。

spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order.table-strategy.complex.algorithm-class-name：指定复合分表算法类，指定的类须要有一个无参的构造方法。

5、mapper文件写法

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd"><mapper namespace="com.huan.study.sharding.mappers.CustomerOrderMapper">    <resultMap id="BaseResultMapper" type="com.huan.study.sharding.entity.CustomerOrder">        <id column="id" property="id"/>        <result column="order_id" property="orderId"/>        <result column="customer_id" property="customerId"/>        <result column="saller_id" property="sallerId"/>        <result column="product_name" property="productName"/>    </resultMap>    <insert id="createOrder">        insert into customer_order(order_id,customer_id,saller_id,product_name) values (#{orderId},#{customerId},#{sallerId},#{productName})    </insert>    <select id="findOrder" resultMap="BaseResultMapper">        select * from customer_order where order_id = #{orderId}    </select>    <select id="findCustomerOrders" resultMap="BaseResultMapper">        select * from customer_order where customer_id = #{customerId}    </select></mapper>

须要留神，此处写的是逻辑表(customer_order)，这个表在数据库中是不存在的，是在分表配置时指定的逻辑表。

五、残缺代码

残缺代码： https://gitee.com/huan1993/sp...

git提交commitId： b14c1584b89991e909bd6852b1217872414d9db7

六、参考文档

1、https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/configuration/config-spring-boot/