当当分库分表（一）

1、概述

当单表的记录条数达到千万级别后，就要考虑使用分库分表技术框架了。本文介绍当当分库分表技术框架Sharding-JDBC，主页http://shardingjdbc.io。下载1.5.4.1源码，https://github.com/shardingjdbc/sharding-jdbc/releases。

2、开发环境

win7、JDK1.7、IntelliJ IDEA 2017.2.5。

3、sharding-jdbc-example-mybatis

File-Open...，选择sharding-jdbc-1.5.4.1下的sharding-jdbc-example，先从sharding-jdbc-example-mybatis项目开始，如图01。

3.1 准备工作

修改shardingContext.xml里访问MySQL的用户名和密码，我的密码是：123456。

根据mysql.sql，在ds_0和ds_1里分别建表：t_order_0、t_order_1、t_order_item_0、t_order_item_1。本例不涉及t_order_item_0、t_order_item_1。

要认真看看shardingContext.xml里的内容，并和传统Web应用里的数据源配置做下对比。通俗地讲，id为"transactionManager"的bean引用了数据源"shardingDataSource"，而后者根据某种算法，依据user_id的值选择真正的数据源"ds_0"或"ds_1"。之后，再根据某种算法，依据order_id的值选择插入到t_order_0或t_order_1。

上面提到的两种算法就是shardingContext.xml里的SingleKeyModuloDatabaseShardingAlgorithm.java（以下简称01类）和SingleKeyModuloTableShardingAlgorithm.java（以下简称02类）。对上述两类中的三个核心方法添加方法参数打印语句，先感性认识再理性理解！

public final class SingleKeyModuloDatabaseShardingAlgorithm implements SingleKeyDatabaseShardingAlgorithm {
    
    @Override
    public String doEqualSharding(final Collection availableTargetNames, final ShardingValue shardingValue) {
        System.out.println("###### 01 doEqualSharding(),availableTargetNames=" + availableTargetNames + ",shardingValue=" + shardingValue);
        for (String each : availableTargetNames) {
            if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 2 + "")) {
                System.out.println("###### 01 doEqualSharding(),命中=" + each);
                return each;
            }
        }
        throw new UnsupportedOperationException();
    }
    
    @Override
    public Collection doInSharding(final Collection availableTargetNames, final ShardingValue shardingValue) {
        System.out.println("###### 01 doInSharding(),availableTargetNames=" + availableTargetNames + ",shardingValue=" + shardingValue);
        Collection result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
        Collection values = shardingValue.getValues();
        for (Integer value : values) {
            for (String each : availableTargetNames) {
                if (each.endsWith(value % 2 + "")) {
                    result.add(each);
                }
            }
        }
        System.out.println("###### 01 doInSharding(),命中=" + result);
        return result;
    }
    
    @Override
    public Collection doBetweenSharding(final Collection availableTargetNames, final ShardingValue shardingValue) {
        System.out.println("###### 01 doBetweenSharding(),availableTargetNames=" + availableTargetNames + ",shardingValue=" + shardingValue);
        Collection result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
        Range range = shardingValue.getValueRange();
        for (Integer value = range.lowerEndpoint(); value <= range.upperEndpoint(); value++) {
            for (String each : availableTargetNames) {
                if (each.endsWith(value % 2 + "")) {
                    result.add(each);
                }
            }
        }
        System.out.println("###### 01 doBetweenSharding(),命中=" + result);
        return result;
    }
}

public final class SingleKeyModuloTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm {
    
    @Override
    public String doEqualSharding(final Collection availableTargetNames, final ShardingValue shardingValue) {
        System.out.println("###### 02 doEqualSharding(),availableTargetNames=" + availableTargetNames + ",shardingValue=" + shardingValue);
        for (String each : availableTargetNames) {
            if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 2 + "")) {
                System.out.println("###### 02 doEqualSharding(),命中=" + each);
                return each;
            }
        }
        throw new UnsupportedOperationException();
    }
    
    @Override
    public Collection doInSharding(final Collection availableTargetNames, final ShardingValue shardingValue) {
        System.out.println("###### 02 doInSharding(),availableTargetNames=" + availableTargetNames + ",shardingValue=" + shardingValue);
        Collection result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
        Collection values = shardingValue.getValues();
        for (Long value : values) {
            for (String each : availableTargetNames) {
                if (each.endsWith(value % 2 + "")) {
                    result.add(each);
                }
            }
        }
        System.out.println("###### 02 doInSharding(),命中=" + result);
        return result;
    }
    
    @Override
    public Collection doBetweenSharding(final Collection availableTargetNames, final ShardingValue shardingValue) {
        System.out.println("###### 02 doBetweenSharding(),availableTargetNames=" + availableTargetNames + ",shardingValue=" + shardingValue);
        Collection result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
        Range range = shardingValue.getValueRange();
        for (Long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
            for (String each : availableTargetNames) {
                if (each.endsWith(i % 2 + "")) {
                    result.add(each);
                }
            }
        }
        System.out.println("###### 02 doBetweenSharding(),命中=" + result);
        return result;
    }
}

3.2 执行Main类中的main()方法

分析Dao操作与对应的日志输出。

orderService.clear();不涉及上述两个算法。

orderService.fooService();

###### 01 doEqualSharding(),availableTargetNames=[ds_0, ds_1],shardingValue=ShardingValue(logicTableName=t_order, columnName=user_id, value=10, values=[], valueRange=null)
###### 01 doEqualSharding(),命中=ds_0
###### 02 doEqualSharding(),availableTargetNames=[t_order_1, t_order_0],shardingValue=ShardingValue(logicTableName=t_order, columnName=order_id, value=149948054085042176, values=[], valueRange=null)
###### 02 doEqualSharding(),命中=t_order_0
Generated key1 of order_id:149948054085042176
###### 01 doEqualSharding(),availableTargetNames=[ds_0, ds_1],shardingValue=ShardingValue(logicTableName=t_order, columnName=user_id, value=11, values=[], valueRange=null)
###### 01 doEqualSharding(),命中=ds_1
###### 02 doEqualSharding(),availableTargetNames=[t_order_1, t_order_0],shardingValue=ShardingValue(logicTableName=t_order, columnName=order_id, value=149948054353477632, values=[], valueRange=null)
###### 02 doEqualSharding(),命中=t_order_0
Generated key2 of order_id:149948054353477632
###### 01 doInSharding(),availableTargetNames=[ds_0, ds_1],shardingValue=ShardingValue(logicTableName=t_order, columnName=user_id, value=null, values=[10, 11], valueRange=null)
###### 01 doInSharding(),命中=[ds_0, ds_1]

通俗地讲，当执行INSERT INTO t_order (user_id, status) VALUES...时：
1、根据01类的doEqualSharding()方法，命中了数据源ds_0。其中，可供选择的数据源名称为：ds_0, ds_1。逻辑表名为t_order。分库列为user_id，其值为10。
2、根据02类的doEqualSharding()方法，命中了表t_order_0。其中，可供选择的表名称为t_order_1, t_order_0。逻辑表名为t_order。分表列为order_id，其值为149948054085042176。

第二个INSERT与第一个类似。

当执行UPDATE t_order SET status = 'UPDATED' WHERE user_id in(...)时：
1、根据01类的doInSharding()方法（注意：不是doEqualSharding()方法了），命中了数据源ds_0, ds_1。其中，可供选择的数据源名称为：ds_0, ds_1。逻辑表名为t_order。分片列为user_id，其值的集合为[10, 11]。
2、因为不涉及分片列为oder_id，未使用到02类。

orderService.select();不涉及上述两个算法。

orderService.fooServiceWithFailure();等同于orderService.fooService();

逻辑表，是相对于物理表而言的。因为Sharding-JDBC的存在，站在MyBatis映射文件的角度来说，它根本不知道有ds_0、ds_1、t_order_0、t_order_1等的存在，只知道t_order，仿佛在操作单数据源似的。

3.3 再回头看看shardingContext.xml