Sharding-jdbc原理和架构

代码模块 

架构原理 

官方文档：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/quick-start/sharding-jdbc-quick-start/

 

分片策略

Sharding-JDBC认为对于分片策略存有两种维度：

• 数据源分片策略（DatabaseShardingStrategy）：数据被分配的目标数据源
• 表分片策略（TableShardingStrategy）：数据被分配的目标表

两种分片策略API完全相同，但是表分片策略是依赖于数据源分片策略的（即：先分库然后才有分表）

 

分片算法

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（精确分库）是必选的，用于处理=和IN的分片。

RangeShardingAlgorithm（范围分库）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。