Springboot2.x+ShardingSphere实现分库分表的示例代码

Springboot2.x+ShardingSphere实现分库分表的示例代码

之前一篇文章中我们讲了基于mysql8的读写分离(文末有链接)，这次来说说分库分表的实现过程。

概念解析

垂直分片

按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。 在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。 下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案。

垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且，它也并无法真正的解决单点瓶颈。 垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

水平分片

水平分片又称为横向拆分。 相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。 例如：根据主键分片，偶数主键的记录放入0库（或表），奇数主键的记录放入1库（或表），如下图所示。

水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是分库分表的标准解决方案。

开发准备

分库分表常用的组件就是shardingsphere，目前已经是apache顶级项目，这次我们使用springboot2.1.9 + shardingsphere4.0.0-RC2（均为最新版本）来完成分库分表的操作。

假设有一张订单表，我们需要将它分成2个库，每个库三张表，根据id字段取模确定最终数据的位置，数据库环境配置如下：

172.31.0.129

blog

t_order_0

t_order_1

t_order_2

172.31.0.131

blog

t_order_0

t_order_1

t_order_2

三张表的逻辑表为t_order，大家可以根据建表语句准备好其他所有数据表。

DROP TABLE IF EXISTS `t_order_0;

CREATE TABLE `t_order_0` (

`id` bigint(20) NOT NULL,

`name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '名称',

`type` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '类型',

`gmt_create` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

注意，千万不能将主键的生成规则设置成自增长，需要按照一定规则来生成主键，这里使用shardingsphere中的SNOWFLAKE俗称雪花算法来生成主键

代码实现

修改pom.xml,引入相关组件

1.8

3.1.1

4.0.0-RC2

org.springframework.boot

spring-boot-starter-web

org.mybatis.spring.boot

mybatis-spring-boot-starter

2.0.1

mysql

mysql-connector-java

8.0.15

com.baomidou

mybatis-plus-boot-starter

${mybatis-plus.version}

org.apache.shardingsphere

sharding-jdbc-spring-boot-starter

${sharding-sphere.version}

org.apache.shardingsphere

sharding-jdbc-spring-namespace

${sharding-sphere.version}

org.projectlombok

lombok

true

org.springframework.boot

spring-boot-starter-test

test

org.springframework.boot

spring-boot-maven-plugin

配置mysql-plus

@Configuration

@MapperScan("com.github.jianzh5.blog.mapper")

public class MybatisPlusConfig {

/**

* 攻击 SQL 阻断解析器

*/

@Bean

public PaginationInterceptor paginationInterceptor(){

PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor();

List sqlParserList = new ArrayList<>();

sqlParserList.add(new BlockAttackSqlParser());

paginationInterceptor.setSqlParserList(sqlParserList);

return new PaginationInterceptor();

}

/**

* SQL执行效率插件

*/

@Bean

// @Profile({"dev","test"})

public PerformanceInterceptor performanceInterceptor() {

return new PerformanceInterceptor();

}

}

编写实体类Order

@Data

@TableName("t_order")

public class Order {

private Long id;

private String name;

private String type;

private Date gmtCreate;

}

编写DAO层,OrderMapper

/**

* 订单Dao层

*/

public interface OrderMapper extends BaseMapper {

}

编写接口及接口实现

public interface OrderService extends IService {

}

/**

* 订单实现层

* @author jianzh5

* @date 2019/10/15 17:05

*/

@Service

public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl implements OrderService {

}

配置文件（配置说明见备注）

server.port=8080

# 配置ds0 和ds1两个数据源

spring.shardingsphere.datasource.names = ds0,ds1

#ds0 配置

spring.shardingsphere.datasource.ds0.type = com.zaxxer.hikari.HikariDataSource

spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver

spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url = jdbc:mysql://192.168.249.129:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false

spring.shardingsphere.datasource.ds0.username = root

spring.shardingsphere.datasource.ds0.password = 000000

#ds1 配置

spring.shardingsphere.datasource.ds1.type = com.zaxxer.hikari.HikariDataSource

spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver

spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url = jdbc:mysql://192.168.249.131:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false

spring.shardingsphere.datasource.ds1.username = root

spring.shardingsphere.datasource.ds1.password = 000000

# 分库策略 根据id取模确定数据进哪个数据库

spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column = id

spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression = ds$->{id % 2}

# 具体分表策略

# 节点 ds0.t_order_0,ds0.t_order_1,ds1.t_order_0,ds1.t_order_1

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes = ds$->{0..1}.t_order_$->{0..2}

# 分表字段id

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = id

# 分表策略 根据id取模,确定数据最终落在那个表中

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression = t_order_$->{id % 3}

# 使用SNOWFLAKE算法生成主键

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column = id

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type = SNOWFLAKE

#spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=t_order

spring.shardingsphere.props.sql.show = true

编写单元测试，查看结果是否正确

public class OrderServiceImplTest extends BlogApplicationTests {

@Autowired

private OrderService orderService;

@Test

public void testSave(){

for (int i = 0 ; i< 100 ; i++){

Order order = new Order();

order.setName("电脑"+i);

order.setType("办公");

orderService.save(order);

}

}

@Test

public void testGetById(){

long id = 1184489163202789377L;

Order order = orderService.getById(id);

System.out.println(order.toString());

}

}

在数据表中查看数据，确认数据正常插入

至此分库分表开发完成

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