太强了！这款轻量级的数据库中间件完美解决了Spring Boot 中分库分表问题
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原创 | Java 2020 超神之路，很肝~
中文详细注释的开源项目
RPC 框架 Dubbo 源码解析
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消息中间件 RocketMQ 源码解析
数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析
作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析
分布式事务中间件 TCC-Transaction 源码解析
Eureka 和 Hystrix 源码解析
Java
“摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Spring-Boot/sharding-datasource/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
1. 概述
2. 分库分表
3. 读写分离
666. 彩蛋
“本文在提供完整代码示例，可见 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 的 lab-18 目录。
原创不易，给点个 Star 嘿，一起冲鸭！
1. 概述
因为市面上已经非常不错的分库分表的资料，所以艿艿就不在尴尬的瞎哔哔一些内容。推荐阅读两个资料：
《Apache ShardingSphere 官方文档》
“
ShardingSphere 是目前最好用的数据库中间件之一，很多时候，我们使用它来实现分库分表，或者读写分离。
当然，它不仅仅能够提供上述两个功能，也能提供分布式事务、数据库治理。
《为什么几乎所有的开源数据库中间件都是国内公司开源的？并且几乎都停止了更新？》
“
这个是知乎上的一个讨论，适合我们来吃瓜，看看各路大神对这块的想法。
生命不息，吃瓜不止。
目前，国内使用比较多的分库分表的中间件，主要有：
Apache ShardingSphere
Mycat
个人比较推荐使用 ShardingSphere ，主要有几个原因：
在京东、当当等大型互联网公司落地使用，并且已经提供的有 100+ 企业的成功案例。
“
关于 100+ 案例，并不是指的 100+ 公司采用，而是登记给 ShardingSphere 团队的公司数。实际肯定远超这个数字，毕竟大多数团队采用的话，都没去主动登记。
社区强大，已经进入 Apache 孵化。并且有京东全职的开发团队，也有总共 88+ contributors 。
功能完善，不仅仅提供分库分表、读写分离，也提供分布式事务、数据库治理等功能。
代码质量非常高。项目负责人 张亮 简直是个代码质量狂魔！
“
之前学习 Sharding-JDBC 时，尝试写过一套源码解析文章。代码简直易读到爆炸。
亮哥自己也在某次采访中，提到如下内容：以工匠精神去雕琢细节。开放出去的源代码会在一定的范围内引起共鸣。一个值得研读开源项目，其代码必须经过雕琢，让其规范、一致、优雅、易懂，尽量将细节做到极致。通过代码质量给予使用者信心。
所以呢，非常推荐胖友尝试去阅读下 ShardingSphere 。
可能会有胖友会提到 Mycat ，为什么不推荐使用它？???? 默默不评价。如果在选型中考虑 Mycat 的话，推荐可以看看 dble 项目。
本文，我们会使用 ShardingSphere 的子项目 Sharding-JDBC 完成分库分表和读写分离的功能，会提供两个示例。如果胖友对 Sharding-JDBC 不是很了解，推荐先去阅读下 《Apache ShardingSphere 官方文档 —— 概览》 ，很简短。
2. 分库分表
“示例代码对应仓库：lab-18-sharding-datasource-01 。
本小节，我们会使用 Sharding-JDBC 实现分库分表的功能。我们会将 orders 订单表，拆分到 2 个库，每个库 4 个订单表，一共 8 个表。库表的情况如下：
lab18_orders_0 库
├── orders_0
└── orders_2
└── orders_4
└── orders_6
lab18_orders_1 库
├── orders_1
└── orders_3
└── orders_5
└── orders_7
偶数后缀的表，在
lab18_orders_0库下。奇数后缀的表，在
lab18_orders_1库下。
我们使用订单表上的 user_id 用户编号，进行分库分表的规则：
首先，按照
index = user_id % 2计算，将记录路由到lab18_orders_${index}库。然后，按照
index = user_id % 8计算，将记录路由到orders_${index}表。
举个例子：
| 用户编号 | 库 | 表 |
|---|---|---|
| 1 | lab18_orders_1 |
orders_1 |
| 2 | lab18_orders_0 |
orders_2 |
| 3 | lab18_orders_1 |
orders_3 |
| 4 | lab18_orders_0 |
orders_4 |
| 5 | lab18_orders_1 |
orders_5 |
| 6 | lab18_orders_0 |
orders_6 |
| 7 | lab18_orders_1 |
orders_7 |
| 8 | lab18_orders_0 |
orders_8 |
考虑到部分表不需要分库分表，例如说 order_config 订单配置表，所以我们会配置路由到 lab18_orders_0 库下。
具体 orders 和 order_config 两个表的创建语句，我们在 TODO 提供。
因为本文重心在于提供示例。胖友可以碰到不理解的地方，看看如下文档：
《ShardingSphere > 概念 & 功能 > 数据分片》
《ShardingSphere > 用户手册 > Sharding-JDBC > 使用手册 > 数据分片》
《ShardingSphere > 用户手册 > Sharding-JDBC > 配置手册》
2.1 引入依赖
在 pom.xml 文件中，引入相关依赖。
org.springframework.boot
spring-boot-starter-parent
2.1.3.RELEASE
4.0.0
lab-18-sharding-datasource-01
org.springframework.boot
spring-boot-starter-jdbc
mysql
mysql-connector-java
5.1.48
org.mybatis.spring.boot
mybatis-spring-boot-starter
2.1.1
org.apache.shardingsphere
sharding-jdbc-spring-boot-starter
4.0.0-RC2
org.springframework
spring-aspects
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
具体每个依赖的作用，胖友自己认真看下艿艿添加的所有注释噢。
2.2 Application
创建 Application.java 类，代码如下：
// Application.java
@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = "cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper")
public class Application {
}
添加
@MapperScan注解，cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper包路径下，就是我们 Mapper 接口所在的包路径。
2.3 应用配置文件
在 resources 目录下，创建 application.yaml 配置文件。配置如下：
spring:
# ShardingSphere 配置项
shardingsphere:
datasource:
# 所有数据源的名字
names: ds-orders-0, ds-orders-1
# 订单 orders 数据源配置 00
ds-orders-0:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/lab18_orders_0?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
# 订单 orders 数据源配置 01
ds-orders-1:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/lab18_orders_1?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
# 分片规则
sharding:
tables:
# orders 表配置
orders:
actualDataNodes: ds-orders-0.orders_$->{[0,2,4,6]}, ds-orders-1.orders_$->{[1,3,5,7]} # 映射到 ds-orders-0 和 ds-orders-1 数据源的 orders 表们
key-generator: # 主键生成策略
column: id
type: SNOWFLAKE
database-strategy:
inline:
algorithm-expression: ds-orders-$->{user_id % 2}
sharding-column: user_id
table-strategy:
inline:
algorithm-expression: orders_$->{user_id % 8}
sharding-column: user_id
# order_config 表配置
order_config:
actualDataNodes: ds-orders-0.order_config # 仅映射到 ds-orders-0 数据源的 order_config 表
# 拓展属性配置
props:
sql:
show: true # 打印 SQL
# mybatis 配置内容
mybatis:
config-location: classpath:mybatis-config.xml # 配置 MyBatis 配置文件路径
mapper-locations: classpath:mapper/*.xml # 配置 Mapper XML 地址
type-aliases-package: cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.dataobject # 配置数据库实体包路径
在
mybatis配置项下，设置mybatis-spring-boot-starter自动化配置 MyBatis 需要的参数。在
spring.shardingsphere配置项下，设置sharding-jdbc-spring-boot-starter自动化配置 Sharding-JDBC 需要的参数。比较复杂，我们一个一个来看。
spring.shardingsphere.datasource 配置项，我们配置了 ds-orders-0 和 ds-orders-1 两个数据源，分别对应 lab18_orders_0 和 lab18_orders_1 两个数据库。
spring.shardingsphere.sharding 配置项，我们配置了 orders 和 order_config 逻辑表 。
“逻辑表 ：水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数拆分为 10 张表，分别是
t_order_0到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。真实表 ：在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的
t_order_0到t_order_9。数据节点 ：数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成，例：
ds_0.t_order_0。
orders配置项，设置orders逻辑表，使用分库分表的规则。-
actualDataNodes：对应的数据节点，使用的是行表达式 。这里的意思是，ds-orders-0.orders_0,ds-orders-0.orders_2,ds-orders-0.orders_4,ds-orders-0.orders_6,ds-orders-1.orders_1,ds-orders-1.orders_3,ds-orders-1.orders_5,ds-orders-1.orders_7。key-generator：主键生成策略。这里采用分布式主键 SNOWFLAKE 方案。更多可以看 《 ShardingSphere > 概念 & 功能 > 数据分片 > 其他功能 > 分布式主键》 文档。database-strategy：按照index = user_id % 2分库，路由到ds-orders-${index}数据源（库）。table-strategy：index = user_id % 8分表，路由到orders_${index}数据表。
order_config配置项，设置order_config逻辑表，不使用分库分表。-
actualDataNodes：对应的数据节点，只对应数据源（库）为ds-orders-0的order_config表。
spring.shardingsphere.props 配置项，设置拓展属性配置。
sql.show：设置打印 SQL 。因为我们编写的 SQL 会被 Sharding-JDBC 进行处理，实际执行的可能不是我们编写的，通过打印，方便我们观察和理解。
2.4 MyBatis 配置文件
在 resources 目录下，创建 mybatis-config.xml 配置文件。配置如下：
因为在数据库中的表的字段，我们是使用下划线风格，而数据库实体的字段使用驼峰风格，所以通过 mapUnderscoreToCamelCase = true 来自动转换。
2.5 实体类
在 cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.dataobject 包路径下，创建本小节的实体。
2.5.1 OrderDO
创建 OrderDO.java 类。代码如下：
// OrderDO.java
/**
* 订单 DO
*/
public class OrderDO {
/**
* 订单编号
*/
private Long id;
/**
* 用户编号
*/
private Integer userId;
// ... 省略 setting/getting 方法
}
在 lab18_orders_0 数据库下，创建 orders_0、orders_2、orders_4、orders_6 数据表。SQL 如下：
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for orders_0
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_0`;
CREATE TABLE `orders_0` (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
`user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';
-- ----------------------------
-- Table structure for orders_2
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_2`;
CREATE TABLE `orders_2` (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
`user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';
-- ----------------------------
-- Table structure for orders_4
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_4`;
CREATE TABLE `orders_4` (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
`user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';
-- ----------------------------
-- Table structure for orders_6
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_6`;
CREATE TABLE `orders_6` (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
`user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
在 lab18_orders_1 数据库下，创建 orders_1、orders_3、orders_5、orders_7 数据表。SQL 如下：
SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;
-- ----------------------------
-- Table structure for orders_1
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_1`;
CREATE TABLE `orders_1` (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
`user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=400675304294580226 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';
-- ----------------------------
-- Table structure for orders_3
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_3`;
CREATE TABLE `orders_3` (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
`user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';
-- ----------------------------
-- Table structure for orders_5
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_5`;
CREATE TABLE `orders_5` (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
`user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';
-- ----------------------------
-- Table structure for orders_7
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_7`;
CREATE TABLE `orders_7` (
`id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
`user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;
2.5.2 OrderConfigDO
创建 OrderConfigDO.java 类。代码如下：
// OrderConfigDO.java
/**
* 订单配置 DO
*/
public class OrderConfigDO {
/**
* 编号
*/
private Integer id;
/**
* 支付超时时间
*
* 单位：分钟
*/
private Integer payTimeout;
// ... 省略 setting/getting 方法
}
在 lab18_orders_0 数据库下，创建 orders_0 数据表。SQL 如下：
-- ----------------------------
-- Table structure for order_config
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `order_config`;
CREATE TABLE `order_config` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
`pay_timeout` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '支付超时时间;单位：分钟',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单配置表';
2.6 Mapper
在 cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper 包路径下，创建相应的 Mapper 接口。
2.6.1 OrderMapper
创建 OrderMapper.java 类。代码如下：
// OrderMapper.java
@Repository
public interface OrderMapper {
OrderDO selectById(@Param("id") Integer id);
List selectListByUserId(@Param("userId") Integer userId);
void insert(OrderDO order);
}
在 resources/mapper 路径下，创建 OrderMapper.xml 接口。代码如下：
id, user_id
SELECT
SELECT
INSERT INTO orders (
user_id
) VALUES (
#{userId}
)
2.6.2 OrderConfigMapper
创建 OrderConfigMapper.java 类。代码如下：
// OrderConfigMapper.java
@Repository
public interface OrderConfigMapper {
OrderConfigDO selectById(@Param("id") Integer id);
}
在 resources/mapper 路径下，创建 OrderConfigMapper.xml 接口。代码如下：
id, pay_timeout
SELECT
2.7 简单测试
2.7.1 OrderConfigMapperTest
创建 OrderConfigMapperTest 测试类，我们来测试一下简单的 OrderConfigMapper 的每个操作。代码如下：
// OrderConfigMapperTest.java
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderConfigMapperTest {
@Autowired
private OrderConfigMapper orderConfigMapper;
@Test
public void testSelectById() {
OrderConfigDO orderConfig = orderConfigMapper.selectById(1);
System.out.println(orderConfig);
}
}
#testSelectByI() 测试方法
执行日志如下：
// Logic SQL
2019-11-11 20:21:48.845 INFO 32393 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Logic SQL: SELECT
id, pay_timeout
FROM order_config
WHERE id = ?
// Actual SQL
2019-11-11 20:21:48.845 INFO 32393 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-0 ::: SELECT
id, pay_timeout
FROM order_config
WHERE id = ? ::: [1]
Logic SQL ：逻辑 SQL 日志，就是我们编写的。
Actual SQL ：物理 SQL 日志，实际 Sharding-JDBC 向数据库真正发起的日志。
-
在这里，我们可以看到
ds-orders-0，表名该物理 SQL ，是路由到ds-orders-0数据源执行。同时，查询的是
order_config表。符合我们配置的
order_config逻辑表，不使用分库分表，对应的数据节点仅有ds-orders-0.order_config。
2.7.2 OrderMapperTest
创建 OrderMapperTest 测试类，我们来测试一下简单的 OrderMapper 的每个操作。代码如下：
// OrderMapperTest.java
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderMapperTest {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Test
public void testSelectById() {
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
@Test
public void testSelectListByUserId() {
List orders = orderMapper.selectListByUserId(1);
System.out.println(orders.size());
}
@Test
public void testInsert() {
OrderDO order = new OrderDO();
order.setUserId(1);
orderMapper.insert(order);
}
}
① #testSelectByI() 测试方法
执行日志如下：
// Logic SQL
2019-11-11 21:41:15.053 INFO 33184 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Logic SQL: SELECT
id, user_id
FROM orders
WHERE id = ?
// Actual SQL
2019-11-11 21:41:15.054 INFO 33184 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-0 ::: SELECT
id, user_id
FROM orders_0
WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054 INFO 33184 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-0 ::: SELECT
id, user_id
FROM orders_2
WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054 INFO 33184 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-0 ::: SELECT
id, user_id
FROM orders_4
WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054 INFO 33184 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-0 ::: SELECT
id, user_id
FROM orders_6
WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054 INFO 33184 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-1 ::: SELECT
id, user_id
FROM orders_1
WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054 INFO 33184 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-1 ::: SELECT
id, user_id
FROM orders_3
WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054 INFO 33184 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-1 ::: SELECT
id, user_id
FROM orders_5
WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054 INFO 33184 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-1 ::: SELECT
id, user_id
FROM orders_7
WHERE id = ? ::: [1]
明明只有一条 Logic SQL 操作，却发起了 8 条 Actual SQL 操作。这是为什么呢？
我们使用
id = ?作为查询条件，因为 Sharding-JDBC 解析不到我们配置的user_id片键（分库分表字段），作为查询字段，所以只好 全库表路由 ，查询所有对应的数据节点，也就是配置的所有数据库的数据表。这样，在获得所有查询结果后，通过 归并引擎 合并返回最终结果。“
通过将 Actual SQL 在每个数据库的数据表执行，返回的结果都是符合条件的。
这样，和使用 Logic SQL 在逻辑表中执行的结果，实际是一致的。
胖友可以试着想一想噢。如果还是有疑惑，可以给艿艿留言。
那么，一次性发起这么多条 Actual SQL 是不是会顺序执行，导致很慢呢？实际上，Sharding-JDBC 有 执行引擎 ，会并行执行这多条 Actual SQL 操作。所以呢，最终操作时长，由最慢的 Actual SQL 所决定。
虽然说，执行引擎 提供了并行执行 Actual SQL 操作的能力，我们还是推荐尽可能查询的时候，带有片键（分库分表字段）。对 Sharding-JDBC 性能感兴趣的胖友，可以看看 《Sharding-JDBC 性能测试报告》 。
② #testSelectListByUserId() 测试方法
执行日志如下：
// Logic SQL
2019-11-11 22:00:16.640 INFO 33407 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Logic SQL: SELECT
id, user_id
FROM orders
WHERE user_id = ?
// Actual SQL
2019-11-11 22:00:16.640 INFO 33407 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-1 ::: SELECT
id, user_id
FROM orders_1
WHERE user_id = ? ::: [1]
一条 Logic SQL 操作，发起了 1 条 Actual SQL 操作。这是为什么呢？
我们使用
user_id = ?作为查询条件，因为 Sharding-JDBC 解析到我们配置的user_id片键（分库分表字段），作为查询字段，所以可以 标准路由 ，仅查询一个数据节点。这种，是 Sharding-JDBC 最为推荐使用的分片方式。-
分库：
user_id % 2 = 1 % 2 = 1，所以路由到ds-orders-1数据源。分表：
user_id % 8 = 1 % 8 = 1，所以路由到orders_1数据表。两者一结合，只查询
ds-orders-1.orders_1数据节点。
② #testInsert() 测试方法
执行日志如下：
// Logic SQL
2019-11-11 22:05:52.203 INFO 33510 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Logic SQL: INSERT INTO orders (
user_id
) VALUES (
?
)
// Actual SQL
2019-11-11 22:05:52.203 INFO 33510 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Actual SQL: ds-orders-1 ::: INSERT INTO orders_1 (
user_id
, id) VALUES (?, ?) ::: [1, 400772257330233345]
不考虑 广播表 的情况下，插入语句必须带有片键（分库分表字段），否则 执行引擎 不知道插入到哪个数据库的哪个数据表中。毕竟，插入操作必然是单库单表。
我们会发现，Actual SQL 相比 Logic SQL 来说，增加了主键
id为400772257330233345。这是为什么呢？我们配置orders逻辑表，使用 SNOWFLAKE 算法生成分布式主键，而 改写引擎 在发现我们的 Logic SQL 并未设置插入的id主键编号，它会自动生成主键，改写 Logic SQL ，附加id成 Logic SQL 。
至此，我们已经完成了一个 Sharding-JDBC 的简单的分库分表的示例。艿艿建议的话，如果准备应用到项目之前，通读 《ShardingSphere 文档》 。学习不全面，线上两行泪。
3. 读写分离
在 《芋道 Spring Boot 多数据源（读写分离）入门》 的 「9. Sharding-JDBC 读写分离」 小节中，我们已经提供了使用 Sharding-JDBC 实现读写分离的入门示例。
本小节，我们会使用 MyBatis-Plus 替换掉原生 MyBatis ，进一步简化该示例。
当然，即使你没看过上述示例，也不影响本小节的阅读与入门。
可能胖友没有使用过 MyBatis-Plus ，也请放心，一样不会有影响。
3.1 引入依赖
“示例代码对应仓库：lab-18-sharding-datasource-02 。
在 pom.xml 文件中，引入相关依赖。
org.springframework.boot
spring-boot-starter-parent
2.1.3.RELEASE
4.0.0
lab-18-sharding-datasource-02
org.springframework.boot
spring-boot-starter-jdbc
mysql
mysql-connector-java
5.1.48
org.apache.shardingsphere
sharding-jdbc-spring-boot-starter
4.0.0-RC2
com.baomidou
mybatis-plus-boot-starter
3.2.0
org.springframework.boot
spring-boot-starter-test
test
具体每个依赖的作用，胖友自己认真看下艿艿添加的所有注释噢。
3.2 Application
创建 Application.java 类，配置 @MapperScan 注解，扫描对应 Mapper 接口所在的包路径。代码如下：
// Application.java
@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = "cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper")
public class Application {
}
cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper包路径下，就是我们 Mapper 接口所在的包路径。
2.3 应用配置文件
在 resources 目录下，创建 application.yaml 配置文件。配置如下：
spring:
# ShardingSphere 配置项
shardingsphere:
# 数据源配置
datasource:
# 所有数据源的名字
names: ds-master, ds-slave-1, ds-slave-2
# 订单 orders 主库的数据源配置
ds-master:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
# 订单 orders 从库数据源配置
ds-slave-1:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders_01?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
# 订单 orders 从库数据源配置
ds-slave-2:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders_02?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
# 读写分离配置，对应 YamlMasterSlaveRuleConfiguration 配置类
masterslave:
name: ms # 名字，任意，需要保证唯一
master-data-source-name: ds-master # 主库数据源
slave-data-source-names: ds-slave-1, ds-slave-2 # 从库数据源
# 拓展属性配置
props:
sql:
show: true # 打印 SQL
# mybatis-plus 配置内容
mybatis-plus:
configuration:
map-underscore-to-camel-case: true # 虽然默认为 true ，但是还是显示去指定下。
global-config:
db-config:
id-type: none # 虽然 MyBatis Plus 也提供 ID 生成策略，但是还是使用 Sharding-JDBC 的
logic-delete-value: 1 # 逻辑已删除值(默认为 1)
logic-not-delete-value: 0 # 逻辑未删除值(默认为 0)
mapper-locations: classpath*:mapper/*.xml
type-aliases-package: cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.dataobject
Sharding-JDBC 配置项
spring.shardingsphere.datasource配置项下，我们配置了 一个主数据源ds-master、两个从数据源ds-slave-1、ds-slave-2。spring.shardingsphere.masterslave配置项下，配置了读写分离。对于从库来说，Sharding-JDBC 提供了多种负载均衡策略，默认为轮询。因为艿艿本地并未搭建 MySQL 一主多从的环境，所以是通过创建了
test_orders_01、test_orders_02库，手动模拟作为test_orders的从库。
MyBatis-Plus 配合项
mybatis-plus增加了更多配置项，也因此我们无需在配置mybatis-config.xml配置文件。更多的 MyBatis-Plus 配置项，可以看看 MyBatis-Plus 使用配置 。
2.4 OrderDO
在 cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.dataobject 包路径下，创建 OrderDO.java 类，订单 DO 。代码如下：
// OrderDO.java
@TableName(value = "orders")
public class OrderDO {
/**
* 订单编号
*/
private Long id;
/**
* 用户编号
*/
private Integer userId;
// ... 省略 setting/getting 方法
}
增加了
@TableName注解，设置了 OrderDO 对应的表名是orders。毕竟，我们要使用 MyBatis-Plus 给咱自动生成 CRUD 操作。
对应的创建表的 SQL 如下：
-- ----------------------------
-- Table structure for orders
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders`;
CREATE TABLE `orders` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
`user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';
2.5 OrderMapper
在 cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper 包路径下，创建 OrderMapper 接口。代码如下：
// OrderMapper.java
@Repository
public interface OrderMapper extends BaseMapper {
}
继承了
com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper接口，这样常规的 CRUD 操作，MyBatis-Plus 就可以替我们自动生成。一般来说，开发 CRUD 业务的时候，最枯燥的就是要写 CRUD 的常用 SQL ，完全跟不上艿艿的思绪哈。
2.6 简单测试
创建 OrderMapperTest 测试类，我们来测试一下简单的 OrderMapper 的读写操作。代码如下：
// OrderMapperTest.java
@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderMapperTest {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Test
public void testSelectById() { // 测试从库的负载均衡
for (int i = 0; i < 2; i++) {
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
}
@Test
public void testSelectById02() { // 测试强制访问主库
try (HintManager hintManager = HintManager.getInstance()) {
// 设置强制访问主库
hintManager.setMasterRouteOnly();
// 执行查询
OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(order);
}
}
@Test
public void testInsert() { // 插入
OrderDO order = new OrderDO();
order.setUserId(10);
orderMapper.insert(order);
}
}
① #testSelectById() 测试方法
执行日志如下：
// 第 1 次查询
2019-11-11 23:49:27.414 INFO 35306 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Rule Type: master-slave
2019-11-11 23:49:27.414 INFO 35306 --- [ main] ShardingSphere-SQL : SQL: SELECT id,user_id FROM orders WHERE id=? ::: DataSources: ds-slave-1
// 第 2 次查询
2019-11-11 23:49:27.454 INFO 35306 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Rule Type: master-slave
2019-11-11 23:49:27.454 INFO 35306 --- [ main] ShardingSphere-SQL : SQL: SELECT id,user_id FROM orders WHERE id=? ::: DataSources: ds-slave-2
默认情况下，Sharding-JDBC 使用 读写分离 功能时，读取从库。
并且，支持从库的负载均衡，默认采用轮询的算法。所以，我们可以看到第 1 次查询
ds-slave-1数据源，第 2 次查询ds-slave-2数据源。
② #testSelectById02() 测试方法
执行日志如下：
2019-11-11 23:56:09.669 INFO 35430 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Rule Type: master-slave
2019-11-11 23:56:09.669 INFO 35430 --- [ main] ShardingSphere-SQL : SQL: SELECT id,user_id FROM orders WHERE id=? ::: DataSources: ds-master
测试强制访问主库。在一些业务场景下，对数据延迟敏感，所以只能强制读取主库。此时，可以使用 HintManager 强制访问主库。
-
不过要注意，在使用完后，需要去清理下 HintManager （HintManager 是基于线程变量，透传给 Sharding-JDBC 的内部实现），避免污染下次请求，一直强制访问主库。
Sharding-JDBC 比较贴心，HintManager 实现了 AutoCloseable 接口，可以通过 Try-with-resources 机制，自动关闭。
③ #testInsert() 测试方法
2019-11-11 23:57:27.046 INFO 35469 --- [ main] ShardingSphere-SQL : Rule Type: master-slave
2019-11-11 23:57:27.047 INFO 35469 --- [ main] ShardingSphere-SQL : SQL: INSERT INTO orders ( id,
user_id ) VALUES ( ?,
? ) ::: DataSources: ds-master
写入操作时，直接访问主库
ds-master数据源。
2.7 详细测试
在 cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.service 包路径下，创建 OrderService.java 类。代码如下：
// OrderService.java
@Service
public class OrderService {
@Autowired
private OrderMapper orderMapper;
@Transactional
public void add(OrderDO order) {
// <1.1> 这里先假模假样的读取一下。读取从库
OrderDO exists = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(exists);
// <1.2> 插入订单
orderMapper.insert(order);
// <1.3> 这里先假模假样的读取一下。读取主库
exists = orderMapper.selectById(1);
System.out.println(exists);
}
public OrderDO findById(Integer id) {
return orderMapper.selectById(id);
}
}
我们创建了 OrderServiceTest 测试类，可以测试上面编写的两个方法。
在
#add(OrderDO order)方法中，开启事务，插入一条订单记录。-
<1.1>处，往从库发起一次订单查询。在 Sharding-JDBC 的读写分离策略里，默认读取从库。<1.2>处，往主库发起一次订单写入。写入，肯定是操作主库的。<1.3>处，往主库发起一次订单查询。在 Sharding-JDBC 中，读写分离约定：同一线程且同一数据库连接内，如有写入操作，以后的读操作均从主库读取，用于保证数据一致性。
在
#findById(Integer id)方法，往从库发起一次订单查询。
实际场景下，我们会是分库分表 + 读写分离共同使用，所以胖友可以参考 《ShardingSphere > 用户手册 > Sharding-JDBC > 配置手册》 文档，尝试自己实现一个这样的示例。
因为文档提供的是 Properties 的格式，如果胖友想转换成 YAML 格式，可以使用 ToYaml.com 工具。
666. 彩蛋
在 Apache ShardingSphere 中，目前提供了 Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 两种方式，未来会有 Sharding-Sidecar 方式。那么，怎么做选择呢？
在 《Apache ShardingSphere 官方文档 —— 概览》 中，其实已经给出了答案。
“Sharding-JDBC 采用无中心化架构，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用。
Sharding-Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持，适用于 OLAP 应用以及对分片数据库进行管理和运维的场景。
Sharding-JDBC ，相比 Sharding-Proxy 来说，是基于 client 模式，无需经过 proxy 一层的性能损耗，也不用考虑 proxy 的高可用，所以对于 Java 项目来说，更加被推荐。目前，阿里、京东、美团等公司，都采用 client 模式的分库分表中间件。
当然，Sharding-Proxy 也是有其使用的场景。我们可以搭建一个 Sharding-Proxy 服务，然后使用 Navicat 等 MySQL GUI 工具连接该服务，方便查询数据。
另外，因为本文是在使用 Spring Boot 的情况下，分库分表的入门文章，所以 ShardingSphere 提供的其它功能并未去编写，胖友可以自己尝试下。
《Sharding-Proxy》
《Sharding-UI》
《编排治理》
《分布式事务》
《数据脱敏》
推荐阅读：
《芋道 Spring Boot 多数据源（读写分离）入门》 对应 lab-17 。
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