Myqsql使用Sharding-JDBC配置详解1

2023-09-19 43

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简介： Myqsql使用Sharding-JDBC配置详解1

1 需求说明

使用Sharding-JDBC完成对订单表的水平分表，通过快速入门程序的开发，快速体验Sharding-JDBC的使用方法。

人工创建两张表，t_order_1和t_order_2，这两张表是订单表拆分后的表，通过Sharding-Jdbc向订单表插入数据，按照一定的分片规则，主键为偶数的进入t_order_1，另一部分数据进入t_order_2，通过Sharding-Jdbc 查询数据，根据 SQL语句的内容从t_order_1或t_order_2查询数据。

2 环境搭建

2.1 环境说明

操作系统： Win10

数据库： MySQL-5.7.25

JDK ：64位 jdk1.8.0_201

应用框架： spring-boot-2.1.3.RELEASE，Mybatis3.5.0

Sharding-JDBC ：sharding-jdbc-spring-boot-starter-4.0.0-RC1

2.2 创建数据库

创建订单库 order_db

CREATE DATABASE `order_db` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';

在order_db中创建t_order_1、t_order_2表

DROP TABLE IF EXISTS `t_order_1`;
CREATE TABLE `t_order_1`  (
  `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',
  `price` decimal(10, 2) NOT NULL COMMENT '订单价格',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',
  `status` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '订单状态',
  PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
DROP TABLE IF EXISTS `t_order_2`;
CREATE TABLE `t_order_2`  (
  `order_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '订单id',
  `price` decimal(10, 2) NOT NULL COMMENT '订单价格',
  `user_id` bigint(20) NOT NULL COMMENT '下单用户id',
  `status` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT NULL COMMENT '订单状态',
  PRIMARY KEY (`order_id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

2.3.引入maven依赖

引入 sharding-jdbc和SpringBoot整合的Jar包：

<dependency>
  <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
  <artifactId>sharding‐jdbc‐spring‐boot‐starter</artifactId>
  <version>4.0.0‐RC1</version>
</dependency>

具体spring boot相关依赖及配置请参考资料中dbsharding/sharding-jdbc-simple工程，本指引只说明与Sharding-

JDBC相关的内容。

3 编写程序

3.1 分片规则配置

分片规则配置是sharding-jdbc进行对分库分表操作的重要依据，配置内容包括：数据源、主键生成策略、分片策略等。

在application.properties中配置

server.port=56081
spring.application.name = sharding‐jdbc‐simple‐demo
server.servlet.context‐path = /sharding‐jdbc‐simple‐demo
spring.http.encoding.enabled = true
spring.http.encoding.charset = UTF‐8
spring.http.encoding.force = true
spring.main.allow‐bean‐definition‐overriding = true
mybatis.configuration.map‐underscore‐to‐camel‐case = true
# 以下是分片规则配置
# 定义数据源
spring.shardingsphere.datasource.names = m1
spring.shardingsphere.datasource.m1.type = com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver‐class‐name = com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url = jdbc:mysql://localhost:3306/order_db?useUnicode=true
spring.shardingsphere.datasource.m1.username = root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password = root
# 指定t_order表的数据分布情况，配置数据节点
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual‐data‐nodes = m1.t_order_$‐>{1..2}
# 指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key‐generator.column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key‐generator.type=SNOWFLAKE
# 指定t_order表的分片策略，分片策略包括分片键和分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table‐strategy.inline.sharding‐column = order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table‐strategy.inline.algorithm‐expression =
t_order_$‐>{order_id % 2 + 1}
# 打开sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show = true
swagger.enable = true
logging.level.root = info
logging.level.org.springframework.web = info
logging.level.com.itheima.dbsharding  = debug
logging.level.druid.sql = debug

首先定义数据源m1，并对m1进行实际的参数配置。

2.指定t_order表的数据分布情况，他分布在m1.t_order_1，m1.t_order_2

3.指定t_order表的主键生成策略为SNOWFLAKE，SNOWFLAKE是一种分布式自增算法，保证id全局唯一

4.定义t_order分片策略，order_id为偶数的数据落在t_order_1，为奇数的落在t_order_2，分表策略的表达式为t_order_$->{order_id % 2 + 1}

3.2. 数据操作

@Mapper
@Component
public interface OrderDao {
    /**
     * 新增订单
     * @param price 订单价格
     * @param userId 用户id
     * @param status 订单状态
     * @return
     */
    @Insert("insert into t_order(price,user_id,status) value(#{price},#{userId},#{status})")
    int insertOrder(@Param("price") BigDecimal price, @Param("userId")Long userId,
@Param("status")String status);
    /**
     * 根据id列表查询多个订单
     * @param orderIds 订单id列表
     * @return
     */
    @Select({"<script>" +
            "select " +
            " * " +
            " from t_order t" +
            " where t.order_id in " +
            "<foreach collection='orderIds' item='id' open='(' separator=',' close=')'>" +
            " #{id} " +
            "</foreach>"+
            "</script>"})
    List<Map> selectOrderbyIds(@Param("orderIds")List<Long> orderIds);
}

3.3 测试

编写单元测试：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = {ShardingJdbcSimpleDemoBootstrap.class})
public class OrderDaoTest {
    @Autowired
    private OrderDao orderDao;
    @Test
    public void testInsertOrder(){
        for (int i = 0 ; i<10; i++){
            orderDao.insertOrder(new BigDecimal((i+1)*5),1L,"WAIT_PAY");
        }
    }
     @Test
    public void testSelectOrderbyIds(){
        List<Long> ids = new ArrayList<>();
        ids.add(373771636085620736L);
        ids.add(373771635804602369L);
        List<Map> maps = orderDao.selectOrderbyIds(ids);
        System.out.println(maps);
    }
}

执行 testInsertOrder：

通过日志可以发现order_id为奇数的被插入到t_order_2表，为偶数的被插入到t_order_1表，达到预期目标。

执行testSelectOrderbyIds：

通过日志可以发现，根据传入order_id的奇偶不同，sharding-jdbc分别去不同的表检索数据，达到预期目标。

4 流程分析

通过日志分析，Sharding-JDBC在拿到用户要执行的sql之后干了哪些事儿：

（1）解析sql，获取片键值，在本例中是order_id

（2）Sharding-JDBC通过规则配置 t_order_$->{order_id % 2 + 1}，知道了当order_id为偶数时，应该往

t_order_1表插数据，为奇数时，往t_order_2插数据。

（3）于是Sharding-JDBC根据order_id的值改写sql语句，改写后的SQL语句是真实所要执行的SQL语句。

（4）执行改写后的真实sql语句

（5）将所有真正执行sql的结果进行汇总合并，返回。