Spring Boot 2.2.7+Mybatis Plus+Druid+shardingsphere 整合
目录
- Spring Boot 2.2.7+Mybatis Plus+Druid+shardingsphere 整合
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- 相关网站
- 任务说明
- SQL举例
- 依赖坐标
- YML配置
- Java关键代码
- 运行
- 其他
Spring Boot 2.2.7+Mybatis Plus+Druid+shardingsphere 整合
没啥好说的，领导叫我水平分表，将业务订单数据水平分表，减少一个表中的数据量，加快数据查询。
除了shardingsphere外，其他3项都是项目中已经整合了的技术。写这篇文章主要是为了记录shardingsphere整合其他3项技术的过程。
shardingsphere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。使用上来说，在你的客户端通过解析你的sql来判断你访问的某个表x是不是已经分成了形如x_1、x_2、x_3这种命名规则的表。
相关网站
shardingsphere
Druid
任务说明
这里只列出关键信息：
- 需要拆分的表原名为task_info，拆分后的表名为task_info_202001、task_info_202002、task_info_202003……task_info_202012。可见，分开后的表分别保存原表不同月份的数据。
- task_info有对应的订单结果表task_result，同样需要按月拆分。task_result中task_id_关联task_info的id_，但我没在数据库里做外键关联。
- 为了将这几张表在逻辑上认作一张表，那它们之间必然有相同列。可以是单列，比如说主键那一列。也可以是多列，具体看需求。其他列可相同可不同，但是为了一致性，最好定为一样的。
- 分片的那一列我定为主键id，注解有32位。其中前8位是随机的，中间18位取用shardingsphere的SnowflakeShardingKeyGenerator算出来的值，最后6位为年月，如“202005”，可以通过最后这6位来定位是哪张表。
SQL举例
CREATE TABLE `task_info_202001` (
`id_` char(32) NOT NULL COMMENT '无业务意义主键',
`content_` json NOT NULL COMMENT '订单内容',
`create_date_` datetime(6) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '创建时间',
`update_date_` datetime(3) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(3) ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP(3) COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id_`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='任务表';
CREATE TABLE `task_result_202001` (
`id_` char(32) NOT NULL,
`task_id_` char(32) DEFAULT NULL COMMENT '任务ID',
`error_code_` varchar(8) DEFAULT NULL COMMENT '业务错误码',
`message_` text COMMENT '响应消息',
`result_` json DEFAULT NULL COMMENT '业务处理结果（数据）',
`create_date_` datetime(6) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6) COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id_`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='任务处理结果表';
其他月份更改表名即可。
依赖坐标
springboot 选2.2.7的版本，2.3.0还存在一些问题。
<parent>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parentartifactId>
<version>2.2.7.RELEASEversion>
<relativePath/>
parent>
其他的一些选择：
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.bootgroupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starterartifactId>
<version>2.1.2version>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidougroupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
<version>3.3.1version>
dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starterartifactId>
<version>4.1.0version>
dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibabagroupId>
<artifactId>druid-spring-boot-starterartifactId>
<version>1.1.22version>
dependency>
YML配置
spring:
shardingsphere:
datasource:
names: ds0
ds0:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://****
username: *******
password: *******
filters: stat
maxActive: 20
initialSize: 1
maxWait: 1000
minIdle: 1
timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
minEvictableIdleTimeMillis: 300000
validationQuery: select 1 from dual
testWhileIdle: true
testOnBorrow: false
testOnReturn: false
poolPreparedStatements: true
maxOpenPreparedStatements: 20
sharding:
tables:
task_info:
#由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持inline表达式。缺省表示使用已知数据源与逻辑表名称生成数据节点，用于广播表（即每个库中都需要一个同样的表用于关联查询，多为字典表）或只分库不分表且所有库的表结构完全一致的情况
actual-data-nodes: ds0.task_info_$->{2020}$->{['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10','11','12']}
#用于单分片键的标准分片场景
table-strategy:
complex:
sharding-columns: id_,create_date_
#复合分片算法类名称。该类需实现ComplexKeysShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器
algorithmClassName: com.example.privatebatistest.config.MonthTableComplexShardingAlgorithm
task_result:
actual-data-nodes: ds0.task_result_$->{2020}$->{['01','02','03','04','05','06','07','08','09','10','11','12']}
table-strategy:
standard:
sharding-column: task_id_
precise-algorithm-class-name: com.example.mybatistest.config.MonthTableShardingAlgorithm
binding-tables:
- task_info,task_result
default-data-source-name: ds0
defaultTableStrategy: #默认表分片策略，同分库策略
none:
props:
sql:
show: true
executor:
size: 8
server:
port: 10489
mybatis:
configuration:
log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl
cache-enabled: true
logging:
level:
root: info
ShardingSphere-SQL: debug
这里注意几点问题：
- names: ds0必须要配，多个数据源用逗号分隔。
- binding-tables的配置是为了同步task_info和task_result的变化，即限制如
task_info_202001 left join task_result_202001同月份关联查询，而不出现如task_info_202001 left join task_result_202002这种没有意义的关联查询。- table-strategy只能5选1，不能混合多种配置。否则初始化报错。
关于这些参数都有什么意义，可以参考这里
我将数据分片部分摘抄下来，防止这个网址失效：
dataSources: #数据源配置，可配置多个data_source_name
, logic_table_name2, ...>
- , logic_table_name4, ...>
- , logic_table_name_y, ...>
broadcastTables: #广播表规则列表
- table_name1
- table_name2
- table_name_x
defaultDataSourceName: #未配置分片规则的表将通过默认数据源定位
defaultDatabaseStrategy: #默认数据库分片策略，同分库策略
defaultTableStrategy: #默认表分片策略，同分库策略
defaultKeyGenerator: #默认的主键生成算法 如果没有设置,默认为SNOWFLAKE算法
type: #默认自增列值生成器类型，缺省将使用org.apache.shardingsphere.core.keygen.generator.impl.SnowflakeKeyGenerator。可使用用户自定义的列值生成器或选择内置类型：SNOWFLAKE/UUID
props:
Java关键代码
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首先在
@SpringBootApplication存在的主类上配置@SpringBootApplication(exclude = { DruidDataSourceAutoConfigure.class, DataSourceAutoConfiguration.class, }) @MapperScan("com.example.mybatistest.mapper") public class MybatistestApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MybatistestApplication.class, args); } }解释一下， 排除DruidDataSourceAutoConfigure.class是为了防止出现如下错误：
*************************** APPLICATION FAILED TO START *************************** Description: Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to determine a suitable driver class Action: Consider the following: If you want an embedded database (H2, HSQL or Derby), please put it on the classpath. If you have database settings to be loaded from a particular profile you may need to activate it (no profiles are currently active).因为DruidDataSourceAutoConfigure默认用了SpringBoot顶级的配置，如下：
spring: datasource: url:如果不存在，Druid会启动不成功。我们需要排除它。不过别担心，shardingsphere会帮助我们完成Druid的生成，在前面的配置中可见。
另外一个MapperScan是用来扫描Mybatis的mapper，这是MyBatis的常规玩法。 -
配置中我们用到了一个算法，用来对task_result精确分片：
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm; import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import java.util.Collection; public class MonthTableShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<String> { @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<String> shardingValue) { // 根据配置的分表规则生成目标表的后缀 String tableExt = shardingValue.getValue().substring(26); for (String availableTableName : availableTargetNames) { if (availableTableName.endsWith(tableExt)) { // 匹配成功返回正确表名 return availableTableName; } } return null; } }以上代码利用查询时的shardingColumn的取值，判断正确的表名，返回给上层做决策。
-
另外一个复杂点的复合分片算法，是为了更好地处理 task_info 表的 id_ 和 create_date_ 字段：
import com.google.common.collect.Range; import org.apache.shardingsphere.api.sharding.complex.ComplexKeysShardingAlgorithm; import org.apache.shardingsphere.api.sharding.complex.ComplexKeysShardingValue; import org.springframework.util.ObjectUtils; import java.sql.Timestamp; import java.time.LocalDate; import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.util.Collection; import java.util.HashSet; import java.util.Map; import java.util.Set; public class MonthTableComplexShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Comparable<?>> { private final static DateTimeFormatter createDateDf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); private final static DateTimeFormatter targetNamesDateDf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyyMMdd"); @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ComplexKeysShardingValue<Comparable<?>> shardingValue) { Set<String> finalTargetNames = new HashSet<>(); //拿到逻辑表名的长度，比如task_info的长度，加上1个下划线的长度，方便后面获取最后的年月 int tablePrefixLength = shardingValue.getLogicTableName().length() + 1; if (shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap().size() > 0) { /** * 以下是对精确分片的处理，比如= 或者 in */ Map<String, Collection<Comparable<?>>> shardingValuesMap = shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap(); for (String availableTargetName : availableTargetNames) { LocalDate targetNamesDt = getLocalDateFromTableName(tablePrefixLength, availableTargetName); if (!ObjectUtils.isEmpty(shardingValuesMap.get("create_date_"))) { if (shardingValuesMap.get("create_date_").size() > 0) { Collection<Comparable<?>> createDateStr = shardingValuesMap.get("create_date_"); for (Comparable<?> date : createDateStr) { if (date instanceof Timestamp) { LocalDate timestamp = ((Timestamp) date).toLocalDateTime().toLocalDate(); if (isSameMonth(timestamp, targetNamesDt)) { finalTargetNames.add(availableTargetName); } } } } } else if (!ObjectUtils.isEmpty(shardingValuesMap.get("id_"))) { if (shardingValuesMap.get("id_").size() > 0) { Collection<Comparable<?>> idStr = shardingValuesMap.get("id_"); for (Comparable<?> id : idStr) { if (id instanceof String) { String tableExt = ((String) id).substring(26); if (availableTargetName.endsWith(tableExt)) { finalTargetNames.add(availableTargetName); } } } } } } } else if (shardingValue.getColumnNameAndRangeValuesMap().size() > 0) { /** * 以下是对范围分片的处理，比如>、<等 * 这里主要处理create_date_，通过create_date_来确认是那些表 */ Map<String, Range<Comparable<?>>> rangeValuesMap = shardingValue.getColumnNameAndRangeValuesMap(); Range<Comparable<?>> createDate = rangeValuesMap.get("create_date_"); //2020-05-19 00:00:00 LocalDate lowerEndpointDt = null, upperEndpointDt = null; if (createDate.hasLowerBound()) { lowerEndpointDt = LocalDateTime.parse((String) createDate.lowerEndpoint(), createDateDf).toLocalDate(); } if (createDate.hasUpperBound()) { upperEndpointDt = LocalDateTime.parse((String) createDate.upperEndpoint(), createDateDf).toLocalDate(); } Set<String> lowerSet = new HashSet<>(); Set<String> upperSet = new HashSet<>(); for (String availableTargetName : availableTargetNames) { //例如202002 LocalDate targetNamesDt = getLocalDateFromTableName(tablePrefixLength, availableTargetName); if (lowerEndpointDt != null && (targetNamesDt.isAfter(lowerEndpointDt) || isSameMonth(lowerEndpointDt, targetNamesDt) ) ) { lowerSet.add(availableTargetName); } if (upperEndpointDt != null && (targetNamesDt.isBefore(upperEndpointDt) || (isSameMonth(upperEndpointDt, targetNamesDt)) ) ) { upperSet.add(availableTargetName); } } lowerSet.retainAll(upperSet); finalTargetNames = lowerSet; } return finalTargetNames; } /** * 是否是同一个月 * @param date 待比较日期 * @param targetDate 目标日期 * @return 真为是同一个月 */ private boolean isSameMonth(LocalDate date, LocalDate targetDate) { return targetDate.getYear() == date.getYear() && targetDate.getMonthValue() == date.getMonthValue(); } /** * * @param tablePrefixLength 表名前面相同部分的前缀长度 * @param availableTargetName 可用表名 * @return */ private LocalDate getLocalDateFromTableName(int tablePrefixLength, String availableTargetName) { String targetNamesDateStr = availableTargetName.substring(tablePrefixLength); return LocalDate.parse(targetNamesDateStr + "01", targetNamesDateDf); } } -
Id生成算法如下，主要为给新增数据添加ID：
import com.baomidou.mybatisplus.core.incrementer.IdentifierGenerator; import org.apache.shardingsphere.core.strategy.keygen.SnowflakeShardingKeyGenerator; import org.apache.shardingsphere.spi.keygen.ShardingKeyGenerator; import java.util.Date; import java.util.Properties; import java.util.Random; public final class ShardingIdGenerator implements ShardingKeyGenerator, IdentifierGenerator { private final static SnowflakeShardingKeyGenerator snowflakeShardingKeyGenerator; static { snowflakeShardingKeyGenerator = new SnowflakeShardingKeyGenerator(); } private static long getRandom(long n) { long min = 1, max = 9; for (int i = 1; i < n; i++) { min *= 10; max *= 10; } return (((long) (new Random().nextDouble() * (max - min)))) + min; } @Override public Comparable<?> generateKey() { Comparable<?> key = snowflakeShardingKeyGenerator.generateKey(); String date = DateFormatUtil.format(new Date(), "yyyyMM"); return String.valueOf(getRandom(8)) + key + date; } @Override public String getType() { return "DATEFLAKE"; } @Override public Properties getProperties() { return snowflakeShardingKeyGenerator.getProperties(); } @Override public void setProperties(Properties properties) { snowflakeShardingKeyGenerator.setProperties(properties); } @Override public Number nextId(Object entity) { return 1; } @Override public String nextUUID(Object entity) { return (String) generateKey(); } } -
TaskInfo：
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*; import lombok.Data; @Data @TableName("task_info") public class TaskInfo { /** * 表ID */ @TableId(value = "id_", type = IdType.ASSIGN_UUID) private String id; …… } -
TaskResult：
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.*; import lombok.Data; @Data @TableName("task_result") public class TaskResult { @TableId(value = "id_", type = IdType.ASSIGN_UUID) private String id; @TableField("task_id_") private String taskId; …… } -
其他代码如Mapper、Service、Controller等可以自己实现，这些东西和平常使用上不会有变化。
public interface TaskInfoMapper extends BaseMapper<TaskInfo> { /** ** 查询 : 根据state状态查询用户列表，分页显示 *
* * @param page 分页对象,xml中可以从里面进行取值,传递参数 Page 即自动分页,必须放在第一位(你可以继承Page实现自己的分页对象) * @return 分页对象 */ @Select("select i.id_ as id, " + " i.content_ as content " + " from task_info i " + " left join task_result r on i.id_ = r.task_id_ ${ew.customSqlSegment} " + " order by i.create_date_ desc ") Page<Map<String, Object>> findTaskByCondition(@Param(Constants.WRAPPER) Wrapper<Map<String, Object>> wrapper, Page<?> page); @Insert("insert into task_info (content_) values (#{content})") int insertX(TaskInfo taskInfo); }可以看到 task_info 和 task_result 并不需要我们刻意加上_202005这样的后缀。在
org.apache.shardingsphere.sharding.route.engine.ShardingRouteDecorator#decorate方法中有详细的从逻辑表到真实表路由规则。可以对源码位置进行调试即可理清一些逻辑。 -
MyBatis需要分页插件，已经自己写的IdentifierGenerator生成数据库ID：
@EnableTransactionManagement @Configuration @MapperScan("com.example.privatebatistest.mapper") public class MybatisPlusConfig { /** * 将shardingsphere的id生成器拿过来用 * 如果不想这样子 * 请使用SPI独立注入到shardingsphere * @return */ @Bean public IdentifierGenerator idGenerator() { return new ShardingIdGenerator(); } @Bean public PaginationInterceptor paginationInterceptor() { PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor(); // 设置请求的页面大于最大页后操作， true调回到首页，false 继续请求 默认false paginationInterceptor.setOverflow(false); // 设置最大单页限制数量，默认 500 条，-1 不受限制 paginationInterceptor.setLimit(500); // 开启 count 的 join 优化,只针对部分 left join paginationInterceptor.setCountSqlParser(new JsqlParserCountOptimize(true)); return paginationInterceptor; } } -
如果想让
ShardingIdGenerator只在shardingsphere中使用，那么需要按官方提供的 Service Provider Interface (SPI)1 去完成配置操作。
操作为：在resources目录下创建META-INF目录，接着在META-INF目录下创建services目录，然后在services目录中创建名为org.apache.shardingsphere.spi.keygen.ShardingKeyGenerator文件，内容为com.example.privatebatistest.util.ShardingIdGenerator。这个内容指向ShardingIdGenerator完整类路径。配合配置文件完成注入到shardingsphere中的任务。
如图所示：
以上代码虽然挺多的，但是有几个是MyBatis需要的类，ShardingSphere的主要功能都在配置中完成。
运行
在控制台会有如下输出：
那么配置就完成了。
其他
草草写完，还有待完善。如遇到问题请各位大神锤锤小弟我，不吝赐教，感谢。
https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/features/spi/ ↩︎