Sharding-JDBC 使用入门和基本配置

高玉珑 2019-03-21 浏览量:334


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一、什么是Sharding-JDBC

Sharding-JDBC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。

二、Sharding-JDBC能做什么

  • 分库 & 分表

  • 读写分离

  • 分布式主键

  • 分布式事务

三、适用项目框架

Sharding-JDBC适用于:

  • 任何基于Java的ORM框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。

  • 基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。

  • 支持任意实现JDBC规范的数据库,目前支持MySQL,Oracle,SQLServer和PostgreSQL。

四、Maven依赖




五、读写分离

5.1 数据源配置

先配置数据源

也可以配置读写分离

以下配置是ds0ds1两个数据库的主和从一共四个数据源。

parentDs 是数据源公共的配置,抽出去以免写重复代码。









5.2 读写分离配置

只配置主从不配置分库分表的情况如下,如果要配置分库分表则不需要下面这个配置。

master-data-source-name 是主数据源ID

slave-data-source-names 是从数据源ID


5.3 读写分离和分库分表一起配置

如果读写分离和分库分表一起使用的话把主从路由配置到 shardingdata-source下就可以了。

sharding:master-slave-rule 的 id 就是配置出来的逻辑的数据源的名称,如果多个从的话还可以通过配置strategy-ref来配置负载均衡。

master-data-source 配置的是主库数据源ID 。

slave-data-source 配置的是从库数据源ID,多个以逗号分开。



六、数据分片

6.1 分片支持

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是必选的,用于处理=和IN的分片;RangeShardingAlgorithm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。

6.2 分片配置

标准分片配置


DemoUserStandardStrategy标准分片要实现 PreciseShardingAlgorithm 接口,doSharding的两个参数一个是所有数据源的cllection.另一个参数是执行SQL时传过来的分片的值。

/**
* 根据ID取
* 标准分片策略
* 用于处理=和IN的分片
* @author yulonggao
* @date 2019/1/31 14:35
*/
@Slf4j
public class DemoUserStandardStrategy implements PreciseShardingAlgorithm

强制分片


生成分部式ID的配置,生成主键的类要实现KeyGenerator接口。

七、分布式事务

把下面这行代码配置在spring里,shardingTransaction.xml 是jar包里边带的。

文件的源码只有两行配置:

<bean id="transactionManager"
     class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
   

使用注解配置事务要同时使用ShardingTransactionType和Transactional两个注解。

/**
* 注意:@ShardingTransactionType需要同Spring的@Transactional配套使用,事务才会生效。
* @param param
* @return
*/
@ShardingTransactionType(TransactionType.XA)
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public int addParam(DemoParam param) {
log.info("addParam-param={}", param);
return demoParamDao.addParam(param);
}

7.1 支持程度

完全支持非跨库事务,例如:仅分表或分库但是路由的结果在单库中。

完全支持因逻辑异常导致的跨库事务。例如:同一事务中跨两个库更新,更新完毕后,抛出空指针,则两个库的内容都能回滚。

支持数据库字段约束造成的回滚。

不支持因网络、硬件异常导致的跨库事务。例如:同一事务中跨两个库更新,更新完毕后、未提交之前,第一个库死机,则只有第二个库数据提交。

八、其他问题

关于order by 排序,如果排序的字段不在查询结果中,生成的SQL也会被带上,但结果不返回给你。

九、参考文档

https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/manual/sharding-jdbc/usage/sharding/

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