2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 
sharding-sphere
简介
Sharding-Sphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar这3款相互独立的产品组成。他们均提供标准化的数据分片、读写分离、柔性事务和数据治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。
官网
http://shardingjdbc.io/
Github
https://github.com/sharding-sphere
三大核心模块分别是Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar。
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。
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。 目前先提供MySQL版本，它可以使用任何兼容MySQL协议的访问客户端(如：MySQL Command Client, MySQL Workbench等)操作数据，对DBA更加友好。
Sharding-Sidecar
定位为Kubernetes或Mesos的云原生数据库代理，以DaemonSet的形式代理所有对数据库的访问。 通过无中心、零侵入的方案提供与数据库交互的的啮合层，即Database Mesh，又可称数据网格。
sharding-sphere-example
在Github上分别有三个项目，分别是sharding-sphere、sharding-sphere-doc和sharding-sphere-example。从字面就可以看出每个项目是做什么的。
既然是要入门，那就clone下sharding-sphere-example这个项目。
1、克隆项目
在命令行执行git clone https://github.com/sharding-sphere/sharding-sphere-example.git
完成后，就可以看到sharding-sphere-example项目，导入intellij idea中。
2、编译项目
进入项目根目录下，编译项目。
我这边下载的项目sharding-sphere.version是3.0.0.M2-SNAPSHOT，编译的时候一直报该版本找不到，无法下载，去中央仓库也没有找到。
想着可能要本地编译打包，所以就换成了3.0.0.M1版本，编译通过。
3、配置数据源
因为是本机测试，所以在本地配置mysql数据库。
4、编写数据分片代码
sharding-sphere-example项目中有基于不同场景包括spring-boot、jpa、mybatis的具体分库分表的实例代码。
本文主要结合sharding-sphere官方文档给出的数据分片代码讲解如何实现分库分表的。
测试类ShardingDataSource（自建测试类，来源http://shardingsphere.io/document/current/cn/manual/sharding-jdbc/usage/sharding/）
package practice;
import io.shardingsphere.core.api.ShardingDataSourceFactory;
import io.shardingsphere.core.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import io.shardingsphere.core.api.config.TableRuleConfiguration;
import io.shardingsphere.core.api.config.strategy.InlineShardingStrategyConfiguration;
import io.shardingsphere.example.jdbc.fixture.DataRepository;
import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ShardingDataSource {
public static void main(String[] args) throws SQLException {
ShardingDataSource shardingDataSource = new ShardingDataSource();
DataSource dataSource = shardingDataSource.sharding();
new DataRepository(dataSource).demo();
}
public DataSource sharding() throws SQLException {
// 配置真实数据源
Map dataSourceMap = new HashMap<>();
// 配置第一个数据源
BasicDataSource dataSource1 = new BasicDataSource();
dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds0");
dataSource1.setUsername("root");
dataSource1.setPassword("root");
dataSourceMap.put("ds0", dataSource1);
// 配置第二个数据源
BasicDataSource dataSource2 = new BasicDataSource();
dataSource2.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
dataSource2.setUrl("jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/ds1");
dataSource2.setUsername("root");
dataSource2.setPassword("root");
dataSourceMap.put("ds1", dataSource2);
// 配置Order表规则
TableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration();
orderTableRuleConfig.setLogicTable("t_order");
orderTableRuleConfig.setActualDataNodes("ds${0..1}.t_order${0..1}");
// 配置分库 + 分表策略
orderTableRuleConfig.setDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id", "ds${user_id % 2}"));
orderTableRuleConfig.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order${order_id % 2}"));
orderTableRuleConfig.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("order_item_id", "t_order_item${order_item_id % 2}"));
// 配置分片规则
ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(orderTableRuleConfig);
// 配置order_item表规则...
TableRuleConfiguration orderItemTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration();
orderItemTableRuleConfig.setLogicTable("t_order_item");
orderItemTableRuleConfig.setActualDataNodes("ds${0..1}.t_order_item${0..1}");
shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(orderItemTableRuleConfig);
// 获取数据源对象
return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfig, new ConcurrentHashMap(), new Properties());
}
}
注意
1、代码中类似"ds0..1.torder0..1.torder{0..1}"成为行表达式，形如"expression或expression或->{ expression }"。该表达式可用于配置数据节点和配置分片算法。
${begin..end}表示范围区间，即表示从begin到end个
${[unit1, unit2, unit_x]}表示枚举值
2、orderTableRuleConfig.setActualDataNodes("ds0..1.torder0..1.torder{0..1}");
这里表示的是使用行表达式配置数据节点即数据库分别是ds0、ds1,表分别是t_order0、t_order1。
该表达的等价组合是：ds0.t_order0, ds0.t_order1, ds1.t_order0, ds1.t_order1。
3、orderTableRuleConfig.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order${order_id % 2}"));
这里表示的是使用行表达式配置分片算法。该行表示针对t_order表中的元素按照order_id模2将不同的元素放进不同的表中。
比如order_id=5，5%2=1，则放入t_order1中
order_id=6, 6%2=0, 则放入t_order0中
4、除此以外还要一些类似"逻辑表"这样的概念，可以到官方文档自行查询。
工具类DataRespository(该类来源sharding-sphere-example项目)
/*
* Copyright 2016-2018 shardingsphere.io.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* you may not use this file except in compliance with the License.
* You may obtain a copy of the License at
*
* http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
*
* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
* See the License for the specific language governing permissions and
* limitations under the License.
*
*/
package io.shardingsphere.example.jdbc.fixture;
import io.shardingsphere.core.api.HintManager;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class DataRepository {
private final DataSource dataSource;
public DataRepository(final DataSource dataSource) {
this.dataSource = dataSource;
}
public void demo() throws SQLException {
createTable();
insertData();
System.out.println("1.Query with EQUAL--------------");
queryWithEqual();
System.out.println("2.Query with IN--------------");
queryWithIn();
System.out.println("3.Query with Hint--------------");
queryWithHint();
System.out.println("4.Drop tables--------------");
dropTable();
System.out.println("5.All done-----------");
}
private void createTable() throws SQLException {
execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_order (order_id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, user_id INT NOT NULL, status VARCHAR(50), PRIMARY KEY (order_id))");
execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS t_order_item (order_item_id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT, order_id BIGINT NOT NULL, user_id INT NOT NULL, PRIMARY KEY (order_item_id))");
}
private void insertData() throws SQLException {
for (int i = 1; i < 10; i++) {
long orderId = insertAndGetGeneratedKey("INSERT INTO t_order (user_id, status) VALUES (10, 'INIT')");
execute(String.format("INSERT INTO t_order_item (order_id, user_id) VALUES (%d, 10)", orderId));
orderId = insertAndGetGeneratedKey("INSERT INTO t_order (user_id, status) VALUES (11, 'INIT')");
execute(String.format("INSERT INTO t_order_item (order_id, user_id) VALUES (%d, 11)", orderId));
}
}
private long insertAndGetGeneratedKey(final String sql) throws SQLException {
long result = -1;
try (
Connection connection = dataSource.getConnection();
Statement statement = connection.createStatement()) {
statement.executeUpdate(sql, Statement.RETURN_GENERATED_KEYS);
try (ResultSet resultSet = statement.getGeneratedKeys()) {
if (resultSet.next()) {
result = resultSet.getLong(1);
}
}
}
return result;
}
private void queryWithEqual() throws SQLException {
String sql = "SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.user_id=?";
try (
Connection connection = dataSource.getConnection();
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sql)) {
preparedStatement.setInt(1, 10);
printQuery(preparedStatement);
}
}
private void queryWithIn() throws SQLException {
String sql = "SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.user_id IN (?, ?)";
try (
Connection connection = dataSource.getConnection();
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sql)) {
preparedStatement.setInt(1, 10);
preparedStatement.setInt(2, 11);
printQuery(preparedStatement);
}
}
private void queryWithHint() throws SQLException {
String sql = "SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id";
try (
HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
Connection connection = dataSource.getConnection();
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(sql)) {
hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", "user_id", 11);
printQuery(preparedStatement);
}
}
private void printQuery(final PreparedStatement preparedStatement) throws SQLException {
try (ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery()) {
while (resultSet.next()) {
System.out.print("order_item_id:" + resultSet.getLong(1) + ", ");
System.out.print("order_id:" + resultSet.getLong(2) + ", ");
System.out.print("user_id:" + resultSet.getInt(3));
System.out.println();
}
}
}
private void dropTable() throws SQLException {
execute("DROP TABLE t_order_item");
execute("DROP TABLE t_order");
}
private void execute(final String sql) throws SQLException {
try (
Connection connection = dataSource.getConnection();
Statement statement = connection.createStatement()) {
statement.execute(sql);
}
}
}注意
1、createTable
该方法会根据配置的数据节点表达式创建分表。这里分别创建t_order和t_order_item两张逻辑表。
2、insertData
该方法同样根据配置的数据分片表达书创建数据
3、queryWithEqual等方法
这些方法是不同的查询场景，有精确查询也有范围查询
4、queryWithHint
该方法比较特殊。
通过解析SQL语句提取分片键列与值并进行分片是Sharding-Sphere对SQL零侵入的实现方式。若SQL语句中没有分片条件，则无法进行分片，需要全路由。
好比queryWithHint这个方法中的"String sql = "SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id";"就没有包含路由信息，即where
条件语句中没有order_id和user_id的信息。
所以该方法中通过强制指定路由信息进行路由。"hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", "user_id", 11);"这里执行user_id为11的条件，通过这个条件也可以推测出是只会路由到ds1库中（11%2=1）。
5、dropTable
该方法用于清理现场，将所有表和表数据清除。
5、执行结果
执行完代码，控制台打印
1.Query with EQUAL--------------
2.Query with IN--------------
3.Query with Hint--------------
4.Drop tables--------------
5.All done-----------执行代码前，只有两个数据库ds0，ds1，执行代码后得到结果如下图所示
小结
sharding-sphere是一天非常强大的分布式数据库中间件解决方法。
有简单易懂的行表达式用于配置数据节点和数据分片算法。
有自己的诸多大杀器，比如强制路由等。
官方文档齐全，实例代码项目case较全，能够在较短时间完成分库分表。
本篇通过一个简单的demo代码，大致了解了sharding-sphere（主要是sharding-jdbc）的基本玩法，后续有时间可以学习下底层的设计和实现原理。