利用Sharding-Jdbc实现分表

利用Sharding-Jdbc实现分表

由 匿名 (未验证) 提交于 2018-07-25 15:50:57

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闲来无事，喜欢研究一些自己未接触过的技术~

看到了当当开源的Sharding-JDBC组件，它可以在几乎不修改代码的情况下完成分库分表的实现。摘抄其中一段介绍：

      Sharding-JDBC直接封装JDBC API，可以理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本几乎为零：

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

• 可基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等。

• 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。虽然目前仅支持MySQL，但已有支持Oracle，SQLServer，DB2等数据库的计划。

先做一个最简单的试用，不做分库，仅做分表。选择数据表bead_information，首先复制成三个表：bead_information_0、bead_information_1、bead_information_2

测试实现过程

 前提：已经实现srping+mybatis对单库单表做增删改查的项目。

 1、修改pom.xml增加dependency

        
            com.dangdang
            sharding-jdbc-core
            1.4.2
        
        
            com.dangdang
            sharding-jdbc-config-spring
            1.4.0
            

2、新建一个sharding-jdbc.xml文件，实现分库分表的配置

3、将文件引入spring配置文件中。

      需要修改几个地方，把sqlSessionFactory和transactionManager原来关联的dataSource统一修改为shardingDataSource（这一步作用就是把数据源全部托管给sharding去管理）

 

4、实现分表（分库）逻辑，我们的分表逻辑类需要实现SingleKeyTableShardingAlgorithm接口的三个方法doBetweenSharding、doEqualSharding、doInSharding

（取模除数需要按照自己需求改变，我这里分3个表，所以除以3）

import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashSet;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.table.SingleKeyTableShardingAlgorithm;
import com.google.common.collect.Range;
public class MemberSingleKeyTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm {

    @Override
    public Collection doBetweenSharding(Collection tableNames, ShardingValue shardingValue) {
        Collection result = new LinkedHashSet(tableNames.size());
        Range range = (Range) shardingValue.getValueRange();
        for (Integer i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
            Integer modValue = i % 3;
            String modStr = modValue < 3 ? "" + modValue : modValue.toString();
            for (String each : tableNames) {
                if (each.endsWith(modStr)) {
                    result.add(each);
                }
            }
        }
        return result;
    }
    @Override
    public String doEqualSharding(Collection tableNames, ShardingValue shardingValue) {
        Integer modValue = shardingValue.getValue() % 3;
        String modStr = modValue < 3 ? "" + modValue : modValue.toString();
        for (String each : tableNames) {
            if (each.endsWith(modStr)) {
                return each;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }
    @Override
    public Collection doInSharding(Collection tableNames, ShardingValue shardingValue) {
        Collection result = new LinkedHashSet(tableNames.size());
        for (Integer value : shardingValue.getValues()) {
            Integer modValue = value % 3;
            String modStr = modValue < 3 ? "" + modValue : modValue.toString();
            for (String tableName : tableNames) {
                if (tableName.endsWith(modStr)) {
                    result.add(tableName);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

5、配置完成，可以实现增删改查测试。

 

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