ShardingSphere jdbc集成多数据源的实现步骤

目录

• 集成sharding jdbc
• 1. 引入依赖
• 2. 配置分表规则
• 问题
• 集成多数据源
• 1. 引入依赖
• 2. 多数据源配置
• 3. 增加多数据源配置
• 4. 使用
• 总结

最近有个项目的几张表，数量级在千万以上，技术栈是SpringBoot+Mybatis-plus+MySQL。如果使用单表，在进行查询操作，非常耗时，经过一番调研，决定使用分表中间件：ShardingSphere。

ShardingSphere今年4月份成为了 Apache 软件基金会的顶级项目，目前支持数据分片、读写分离、多数据副本、数据加密、影子库压测等功能，同时兼容多种数据库，通过可插拔架构，理想情况下，可以做到对业务代码无感知。

ShardingSphere下有两款成熟的产品：sharding jdbc和sharding proxy

• sharding jdbc：可理解为增强版的 JDBC 驱动；
• sharding proxy：透明化的数据库代理端，可以看做是一个虚拟的数据库服务。

集成sharding jdbc

仅是集成sharding jdbc还是很简单的，为了更好的理解，这里以订单表为例。

1. 引入依赖

  4.1.0




  org.apache.shardingsphere
  sharding-jdbc-spring-boot-starter
  ${sharding-sphere.version}

2. 配置分表规则

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: sharding-order-system
      sharding-order-system:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/order_system?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8&useTimezone=true
        username: root
        password: root
    props:
      # 日志显示SQL
      sql.show: true
    sharding:
      tables:
        # 订单表 分表：20
        order:
          # 真实表 order_0
          actualDataNodes: sharding-order-system.order_$->{0..19}
          # 分库策略
          databaseStrategy:
            none:
          # 分表策略
          tableStrategy:
            inline:
              shardingColumn: order_key
              # 分片算法行表达式，需符合groovy语法 '& Integer.MAX_VALUE' 位运算使hash值为正数
              algorithmExpression: order_$->{(order_key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % 20}

问题

上面虽然完成了对订单表（order）的分表，但是sharding jdbc对一些语法不支持，官方的文档里说的比较笼统，如下图：

像insert into ... select这些语法是不支持的，**而且对于没有涉及到分表的语句，也有同样的限制。**例如，项目里有个SQL：insert into user_temp select * from user;在集成了sharding jdbc后，即使user表没有配置分表，执行该SQL也会报错。

官方的问答中提到，使用多数据源分别处理分片和不分片的情况，对分表的SQL使用sharding jdbc数据源，对不涉及到分表的SQL，使用普通数据源。

集成多数据源

我们项目中使用到了baomidou团队开源的mybatis-plus，其团队还开源了一个多数据源的组件：dynamic-datasource-spring-boot-starter，集成后，使用@DS注解就可以切换数据源，非常方便。

1. 引入依赖

  com.baomidou
  dynamic-datasource-spring-boot-starter
  3.1.1

2. 多数据源配置

核心思路是将sharding jdbc数据源，加入到多数据源中。

/**
 * 动态数据源配置：
 *
 * 使用{@link com.baomidou.dynamic.datasource.annotation.DS}注解，切换数据源
 *
 * @DS(DataSourceConfiguration.SHARDING_DATA_SOURCE_NAME)
 *
 * @author songyinyin
 * @date 2020/7/27 15:19
 */
@Configuration
@AutoConfigureBefore({DynamicDataSourceAutoConfiguration.class,
        SpringBootConfiguration.class})
public class DataSourceConfiguration {
	/**
     * 分表数据源名称
     */
    private static final String SHARDING_DATA_SOURCE_NAME = "gits_sharding";
	/**
     * 动态数据源配置项
     */
    @Autowired
    private DynamicDataSourceProperties properties;

    /**
     * shardingjdbc有四种数据源，需要根据业务注入不同的数据源
     *
     * 
1. 未使用分片, 脱敏的名称(默认): shardingDataSource;
     * 
2. 主从数据源: masterSlaveDataSource;
     * 
3. 脱敏数据源：encryptDataSource;
     * 
4. 影子数据源：shadowDataSource
     *
     */
    @Lazy
    @Resource(name = "shardingDataSource")
    AbstractDataSourceAdapter shardingDataSource;

    @Bean
    public DynamicDataSourceProvider dynamicDataSourceProvider() {
        Map datasourceMap = properties.getDatasource();
        return new AbstractDataSourceProvider() {
            @Override
            public Map loadDataSources() {
                Map dataSourceMap = createDataSourceMap(datasourceMap);
                // 将 shardingjdbc 管理的数据源也交给动态数据源管理
                dataSourceMap.put(SHARDING_DATA_SOURCE_NAME, shardingDataSource);
                return dataSourceMap;
            }
        };
    }

    /**
     * 将动态数据源设置为首选的
     * 当spring存在多个数据源时, 自动注入的是首选的对象
     * 设置为主要的数据源之后，就可以支持shardingjdbc原生的配置方式了
     *
     * @return
     */
    @Primary
    @Bean
    public DataSource dataSource(DynamicDataSourceProvider dynamicDataSourceProvider) {
        DynamicRoutingDataSource dataSource = new DynamicRoutingDataSource();
        dataSource.setPrimary(properties.getPrimary());
        dataSource.setStrict(properties.getStrict());
        dataSource.setStrategy(properties.getStrategy());
        dataSource.setProvider(dynamicDataSourceProvider);
        dataSource.setP6spy(properties.getP6spy());
        dataSource.setSeata(properties.getSeata());
        return dataSource;
    }
}

sharding jdbc有四种数据源：

1. 未使用分片, 脱敏的名称(默认):shardingDataSource;
2. 主从数据源: masterSlaveDataSource;
3. 脱敏数据源：encryptDataSource;
4. 影子数据源：shadowDataSource

需要需要根据不同的场景，注入不同的数据源，本文以分表举例，所以将shardingDataSource放到了多数据源（dataSourceMap）中。

3. 增加多数据源配置

在第2步，我们指定了shardingsphere数据源的名称为：gits_sharding

spring:
  datasource:
    # 动态数据源配置
    dynamic:
      datasource:
        master:
          type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
          driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
          url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/gits?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true
          username: root
          password: root
      # 指定默认数据源名称
      primary: master
  # 分表配置
  shardingsphere:
    datasource:
      names: sharding-order-system
      sharding-order-system:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://172.20.20.19:3306/order_system?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8&useTimezone=true
        username: root
        password: root
    props:
      # 日志显示SQL
      sql.show: true
    sharding:
      tables:
        # 订单表 分表：20
        order:
          # 真实表 order_0
          actualDataNodes: sharding-order-system.order_$->{0..19}
          # 分库策略
          databaseStrategy:
            none:
          # 分表策略
          tableStrategy:
            inline:
              shardingColumn: order_key
              # 分片算法行表达式，需符合groovy语法 '& Integer.MAX_VALUE' 位运算使hash值为正数
              algorithmExpression: order_$->{(order_key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % 20}

这里将默认数据源指定为了普通数据源。

4. 使用

在需要分表的service方法上加上@DS("gits_sharding")，即可切换为sharding jdbc数据源。

@Service
@Slf4j
public class OrderServiceImpl extends OrderService {

    @Override
    @DS("gits_sharding")
    public List getOrderByUser(OrderQueryDTO dto) throws Exception {
        // 省略若干业务代码
        ...
    }
}

总结

sharding jdbc虽然是Apache的顶级项目，但也不是对有所SQL兼容，使用多数据源 + sharding jdbc则能跳过很多sharding jdbc的不足。

到此这篇关于ShardingSphere jdbc集成多数据源的实现步骤的文章就介绍到这了,更多相关ShardingSphere jdbc多数据源内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！