apache/sharding-proxy5.0 分库分表 教程 详解

apache/sharding-proxy 分库分表

https://shardingsphere.apache.org/document/current/en/overview/ (官方文档)

sharding主要有三种接入方式

1. Sharding-JDBC：通过程序代码实现Sharding的介入，只是多种数据库。但是使用微服务需要多服务配置。
2. Sharding-proxy：通过官方提供的程序，相当于中间件实现。当做Mysql/PostgreSQL下载或通过docker在本地启动。
3. Sharding-Sidecar：更注重于服务网格化。

1.apache/sharding-proxy

1. 去官方文档选择需要下载的文件
   

2. 连接mysql的话需要在lib文件夹中添加mysql连接jar

链接：https://pan.baidu.com/s/11iuw7N_XyTmuuqmRaJhOFA
提取码：flmd

3. 修改conf/server.yaml文件
   

   authentication:
     users:
       root:
         password: root
       sharding:
         password: sharding 
         authorizedSchemas: sharding_db
   
   props:
     max-connections-size-per-query: 1
     acceptor-size: 16  # The default value is available processors count * 2.
     executor-size: 16  # Infinite by default.
     proxy-frontend-flush-threshold: 128  # The default value is 128.
       # LOCAL: Proxy will run with LOCAL transaction.
       # XA: Proxy will run with XA transaction.
       # BASE: Proxy will run with B.A.S.E transaction.
     proxy-transaction-type: LOCAL
     proxy-opentracing-enabled: false
     proxy-hint-enabled: false
     query-with-cipher-column: true
     sql-show: false
     check-table-metadata-enabled: false
   

4. 修改conf/config-sharding.yaml文件

#sharding数据库名
schemaName: sharding_db

#需要分库分表的数据库信息
dataSourceCommon:
  username: root
  password: root
  connectionTimeoutMilliseconds: 30000
  idleTimeoutMilliseconds: 60000
  maxLifetimeMilliseconds: 1800000
  maxPoolSize: 50
  minPoolSize: 1
  maintenanceIntervalMilliseconds: 30000

#需要分库分表的连接方式（需要创建好两个库，表不用创建）
dataSources:
  ds_0:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
  ds_1:
    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false

#分库分表规则
rules:
- !SHARDING
#数据库表
  tables:
  #表名
    t_order:
            #数据节点 ：数据库名.表名
      actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
      #分表策略
      tableStrategy:
      #策略
        standard:
        #列名
          shardingColumn: order_id
          #分表算法名称（在下边有定义）
          shardingAlgorithmName: t_order_inline
          #主键生成策略
      keyGenerateStrategy:
      #列名
        column: order_id
        #生成算法名称（雪花算法）
        keyGeneratorName: snowflake
        #绑定表
  bindingTables:
    - t_order
    #分库策略
  defaultDatabaseStrategy:
  #标准
    standard:
    #列名
      shardingColumn: user_id
       #分库算法名称（在下边有定义）
      shardingAlgorithmName: database_inline
  defaultTableStrategy:
    none:
#算法定义
  shardingAlgorithms:
  #算法名称
    database_inline:
    #类型
      type: INLINE
      props:
      #分库算法表达（ds_${拿user_id取余2就可得到0101}）随之进入该库
        algorithm-expression: ds_${user_id % 2}
    t_order_inline:
      type: INLINE
      props:
       #分表算法表达（t_order_${拿order_id取余2就可得到0101}）随之进入该表
        algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
#主键生成器
  keyGenerators:
    snowflake:
      type: SNOWFLAKE
      props:
        worker-id: 123

6. 启动Sharding-proxy

7. 通过nacvat连接（版本有可能导致连接不上）
   

8. 根据文件的表名定义进行表创建定义

   • CREATE TABLE if not EXISTS  t_order (order_id BIGINT NOT NULL,user_id INT NOT NULL,status VARCHAR(50),PRIMARY KEY (order_id))
     

   • 创建语句执行后代理库中会多出一张表
     

   • 随之在配置文件配置好的两个库中就会生成表
     

   • 使用insert语句进行测试

     使用user_id为奇数的值进行测试

     INSERT INTO t_order( `user_id`, `status`) VALUES ( 1, '1');
     

     ​ 由于在配置文件设置了主键为雪花算法生成，所以主键会自动生成

     ​ 主键是随机生成的我们无法判断在哪个库，但是分表的策略是根据user_id，而user_id为奇数。所以数据肯定被分到了后缀为奇数的表中。

   

   生成的主键ID为奇数，所以分库的应该也是奇数库

   使用user_id为偶数的值进行测试

   INSERT INTO t_order( `user_id`, `status`) VALUES ( 2, '1');
   

成功！！！！