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Spring Boot中整合Sharding-JDBC单库分表示例
阅读量:6458 次
发布时间:2019-06-23

本文共 4496 字,大约阅读时间需要 14 分钟。

本文是Sharding-JDBC采用Spring Boot Starter方式配置第二篇,第一篇是读写分离讲解,请参考:

在我《Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析》书中都是通过XML方式配置。今天给大家演示的是单库中分表的操作,如果用XML方式配置,那么就是下面的配置:

复制代码

我们将user表分成了4个,分别是user_0,user_1,user_2,user_3,通过id取模的方式决定数据落在哪张表上面。

如果用Spring Boot方式配置自然就简单多了,如下:

sharding.jdbc.datasource.names=ds_master# 数据源sharding.jdbc.datasource.ds_master.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcesharding.jdbc.datasource.ds_master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driversharding.jdbc.datasource.ds_master.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?characterEncoding=utf-8sharding.jdbc.datasource.ds_master.username=rootsharding.jdbc.datasource.ds_master.password=123456# 分表配置sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds_master.user_${0..3}sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column=idsharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.inline.algorithm-expression=user_${id.longValue() % 4}复制代码
  • actual-data-nodes:真实数据节点,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。
  • table-strategy.inline.sharding-column:分片字段配置
  • table-strategy.inline.algorithm-expression:分片算法表达式

自定义分片算法

在1.x版本中,单分片算法是通过实现SingleKeyTableShardingAlgorithm,示例代码如下:

import java.util.Collection;import java.util.LinkedHashSet;import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.table.SingleKeyTableShardingAlgorithm;import com.google.common.collect.Range;public class UserSingleKeyTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm
{ public String doEqualSharding(Collection
availableTargetNames, ShardingValue
shardingValue) { for (String each : availableTargetNames) { System.out.println(each+"\t"+shardingValue.getValue()+"\t"+shardingValue.getValue() % 4 ); if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 4 + "")) { return each; } } throw new IllegalArgumentException(); } public Collection
doInSharding(Collection
availableTargetNames, ShardingValue
shardingValue) { Collection
result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size()); for (Long value : shardingValue.getValues()) { for (String tableName : availableTargetNames) { if (tableName.endsWith(value % 4 + "")) { result.add(tableName); } } } return result; } public Collection
doBetweenSharding(Collection
availableTargetNames, ShardingValue
shardingValue) { Collection
result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size()); Range
range = (Range
) shardingValue.getValueRange(); for (Long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) { for (String each : availableTargetNames) { if (each.endsWith(i % 4 + "")) { result.add(each); } } } return result; }}复制代码

我们这边引入的Spring Boot Starter包是2.x的版本,在这个版本中,分片算法的接口有调整,我们需要用到标准分片策略StandardShardingStrategy。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。

自定义一个单分片算法

import java.util.Collection;import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.PreciseShardingValue;import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;/** * 自定义分片算法 *  * @author yinjihuan * */public class MyPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm
{ @Override public String doSharding(Collection
availableTargetNames, PreciseShardingValue
shardingValue) { for (String tableName : availableTargetNames) { if (tableName.endsWith(shardingValue.getValue() % 4 + "")) { return tableName; } } throw new IllegalArgumentException(); }}复制代码

使用需要修改我们之前的配置

sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds_master.user_${0..3}sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.standard.sharding-column=idsharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.fangjia.sharding.MyPreciseShardingAlgorithm复制代码

源码参考:

参考代码中测试的代码也写好了,在Controller中,启动后通过调用接口的方式测试数据的添加和查询。

另外Sharding-Sphere 3.0.0.M3也发布了,新版本看点:

1.XA分布式事务

2.数据库治理模块增强

3.API部分调整

4.修复M2Bug

项目地址:

一个这么优秀的框架,这么靠谱的研发团队,大家赶紧学起来呀!

转载地址:http://niizo.baihongyu.com/

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