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深入探索Sharding JDBC:分庫分表的利器

原創(chuàng) 精選
數(shù)據(jù)庫
隨著互聯(lián)網(wǎng)應用的不斷發(fā)展和用戶量的不斷增加,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫在應對高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量的場景下面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

作者 | 波哥

審校 | 重樓

隨著互聯(lián)網(wǎng)應用的不斷發(fā)展和用戶量的不斷增加,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫在應對高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量的場景下面臨著巨大的挑戰(zhàn)。為了解決這一問題,分庫分表成為了一個非常流行的方案。分庫分表主流的技術包括MyCat和Sharding JDBC我們來通過一張圖來了解這兩者有什么區(qū)別

從上圖可以看到,MyCat是一個單獨的中間件,讀者朋友們可以把它理解為一個數(shù)據(jù)庫(不過它不是數(shù)據(jù)庫哦,只是對于應用端來說連接使用MyCat和數(shù)據(jù)庫是一樣的,對應用程序來說,不需要關具體是數(shù)據(jù)庫還是MyCat而Sharding JDBC則是整合到應用端的,它運行在應用端和代碼的耦合性相對MyCat來說要更高)。本文筆者將深入探索Sharding JDBC,介紹其核心概念、工作原理以及使用方法,并通過一個示例幫助讀者更好地理解和應用Sharding JDBC。

1. 什么是Sharding JDBC?

Sharding JDBC是一款基于Java的開源中間件,用于簡化分庫分表的操作和管理。它提供了一套統(tǒng)一的接口和封裝,屏蔽了底層數(shù)據(jù)庫的細節(jié),讓開發(fā)者可以像使用單一數(shù)據(jù)庫一樣操作分布式數(shù)據(jù)庫。

2. Sharding JDBC的核心概念

2.1 數(shù)據(jù)庫切片(Sharding)

數(shù)據(jù)庫切片是指將一個大型數(shù)據(jù)庫按照某種規(guī)則拆分成多個較小的數(shù)據(jù)庫實例,每個數(shù)據(jù)庫實例稱為一個切片。切片可以根據(jù)不同的規(guī)則進行拆分,如按照用戶ID、地域等進行劃分。

2.2 分布式表(Sharding Table)

分布式表是指將一個表按照某種規(guī)則拆分成多個子表,每個子表存儲了相同表結構的不同數(shù)據(jù)。通常,分布式表的拆分規(guī)則與數(shù)據(jù)庫切片的規(guī)則相一致。

2.3 數(shù)據(jù)庫路由(Database Sharding)

數(shù)據(jù)庫路由是指根據(jù)某種規(guī)則將數(shù)據(jù)庫的操作路由到對應的數(shù)據(jù)庫切片上。Sharding JDBC提供了路由策略的配置,可以根據(jù)業(yè)務需求進行靈活的配置。

2.4 表路由(Table Sharding)

表路由是指根據(jù)某種規(guī)則將數(shù)據(jù)操作路由到對應的分布式表上。Sharding JDBC同樣提供了靈活的表路由策略配置,支持多種分表策略。

3. Sharding JDBC的工作原理

簡單來說,Sharding JDBC的工作原理可以概括為以下幾個步驟:

  • 客戶端發(fā)起數(shù)據(jù)庫操作請求。
  • Sharding JDBC根據(jù)路由策略解析請求,確定對應的數(shù)據(jù)庫切片和分布式表。
  • Sharding JDBC將請求轉(zhuǎn)發(fā)給對應的數(shù)據(jù)庫切片和分布式表。
  • 數(shù)據(jù)庫切片和分布式表執(zhí)行具體的數(shù)據(jù)庫操作。
  • 結果返回給Sharding JDBC,再由Sharding JDBC返回給客戶端。

Sharding JDBC通過對數(shù)據(jù)庫操作的解析和轉(zhuǎn)發(fā),實現(xiàn)了透明的分庫分表功能,對上層應用透明,使得應用無需關心分布式數(shù)據(jù)庫的復雜性。

4. 如何使用Sharding JDBC?

接下來,我們一起來看下如何使用。使用Sharding JDBC可以分為以下幾個步驟:

4.1 引入Sharding JDBC依賴

在項目的pom.xml文件中引入Sharding JDBC的相關依賴,以及對應的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動依賴。

4.2 配置數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)庫規(guī)則

在配置文件中配置數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)庫規(guī)則,包括數(shù)據(jù)庫連接信息、數(shù)據(jù)庫切片和分布式表的規(guī)則等。

4.3 編寫業(yè)務代碼

編寫業(yè)務代碼時,使用Sharding JDBC提供的API進行數(shù)據(jù)庫操作,無需關心具體的數(shù)據(jù)庫切片和分布式表。

下面筆者根據(jù)上述步驟,以一個例子來詳細展示具體的使用方法

我們以用戶表和訂單表為,對其分庫分表。

A.引入Sharding JDBC依賴,可以通過Maven來管理項目依賴。

<dependency>
    <groupId>io.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>xxx</version>
</dependency>

B.配置數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)庫規(guī)則,在application.yaml中進行配置。

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      # 數(shù)據(jù)源配置,定義兩個數(shù)據(jù)源
      names: ds0, ds1
      ds0:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/database0
        username: root
        password: root
      ds1:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/database1
        username: root
        password: root
    sharding:
      tables:
        # 訂單表的配置
        order:
          actualDataNodes: ds${0..1}.order_${0..3}
          # 表路由策略,根據(jù)用戶ID進行分表
          tableStrategy:
            standard:
              shardingColumn: user_id
              preciseAlgorithmClassName: com.example.algorithm.PreciseModuloTableShardingAlgorithm
          # 數(shù)據(jù)庫路由策略,根據(jù)用戶ID進行分庫
          databaseStrategy:
            standard:
              shardingColumn: user_id
              preciseAlgorithmClassName: com.example.algorithm.PreciseModuloDatabaseShardingAlgorithm

C.編寫自定義的分表策略和分庫策略。例如,我們自定義了

PreciseModuloTableShardingAlgorithm和PreciseModuloDatabaseShardingAlgorithm兩個算法類,根據(jù)用戶ID進行分表和分庫的計算。

public class PreciseModuloTableShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> tableNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
        for (String tableName : tableNames) {
            if (tableName.endsWith(String.valueOf(shardingValue.getValue() % 4))) {
                return tableName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("Unsupported table name: " + shardingValue.getLogicTableName());
    }
}

public class PreciseModuloDatabaseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> databaseNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
        for (String databaseName : databaseNames) {
            if (databaseName.endsWith(String.valueOf(shardingValue.getValue() % 2))) {
                return databaseName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("Unsupported database name: " + shardingValue.getLogicTableName());
    }
}

D. 編寫業(yè)務代碼,使用Sharding JDBC進行數(shù)據(jù)庫操作。

@Repository
public class OrderRepository {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    public List<Order> findOrdersByUserId(Long userId) {
        String sql = "SELECT * FROM `order` WHERE user_id = ?";
        return jdbcTemplate.query(sql, new Object[]{userId}, new BeanPropertyRowMapper<>(Order.class));
    }
    
    public void saveOrder(Order order) {
        String sql = "INSERT INTO `order` (id, user_id, amount) VALUES (?, ?, ?)";
        jdbcTemplate.update(sql, order.getId(), order.getUserId(), order.getAmount());
    }
}

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
    
    public List<Order> getOrdersByUserId(Long userId) {
        return orderRepository.findOrdersByUserId(userId);
    }
    
    public void saveOrder(Order order) {
        orderRepository.saveOrder(order);
    }
}

在上述示例中,我們配置了兩個數(shù)據(jù)源(ds0和ds1),每個數(shù)據(jù)源對應一個數(shù)據(jù)庫實例。訂單表根據(jù)用戶ID進行分表,共分為4張表(order_0、order_1、order_2、order_3),并根據(jù)用戶ID進行分庫,共分為2個數(shù)據(jù)庫實例。在業(yè)務代碼中,我們通過Sharding JDBC的API來進行數(shù)據(jù)庫操作,無需關心具體的數(shù)據(jù)庫切片和分布式表。

本文深入探索了Sharding JDBC的核心概念、工作原理和使用方法,并通過一個用戶訂單分庫分表的示例加以完善。通過使用Sharding JDBC,開發(fā)者可以輕松應對高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量的場景,提升系統(tǒng)的性能和可擴展性。希望本文對讀者理解和應用Sharding JDBC有所幫助。

作者介紹

波哥,在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從業(yè)10余年,先后擔任項目總監(jiān)及架構師。目前專攻技術,喜歡研究技術原理。技術全面,主攻Java,精通JVM底層機制及Spring全家桶底層框架原理,熟練掌握當前主流的中間件、服務網(wǎng)格等技術原理。

責任編輯:華軒 來源: 51CTO
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