作者 | 波哥

審校 | 重樓

隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)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(yīng)對(duì)高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量的場(chǎng)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(gè)非常流行的方案。分庫分表主流的技術(shù)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(gè)單獨(dú)的中間件，讀者朋友們可以把它理解為一個(gè)數(shù)據(jù)庫(不過它不是數(shù)據(jù)庫哦，只是對(duì)于應(yīng)用端來說連接使用MyCat和數(shù)據(jù)庫是一樣的，對(duì)應(yīng)用程序來說，不需要關(guān)心具體是數(shù)據(jù)庫還是MyCat；而Sharding JDBC則是整合到應(yīng)用端的，它運(yùn)行在應(yīng)用端，和代碼的耦合性相對(duì)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(gè)示例幫助讀者更好地理解和應(yīng)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(jiǎn)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(xì)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(gè)大型數(shù)據(jù)庫按照某種規(guī)則拆分成多個(gè)較小的數(shù)據(jù)庫實(shí)例，每個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例稱為一個(gè)切片。切片可以根據(jù)不同的規(guī)則進(jìn)行拆分，如按照用戶ID、地域等進(jìn)行劃分。

2.2 分布式表（Sharding Table）

分布式表是指將一個(gè)表按照某種規(guī)則拆分成多個(gè)子表，每個(gè)子表存儲(chǔ)了相同表結(jié)構(gòu)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(duì)應(yīng)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(wù)需求進(jìn)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(duì)應(yīng)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(jiǎn)單來說，Sharding JDBC的工作原理可以概括為以下幾個(gè)步驟：

• 客戶端發(fā)起數(shù)據(jù)庫操作請(qǐng)求。
• Sharding JDBC根據(jù)路由策略解析請(qǐng)求，確定對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫切片和分布式表。
• Sharding JDBC將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)給對(duì)應(yīng)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(jié)果返回給Sharding JDBC，再由Sharding JDBC返回給客戶端。

Sharding JDBC通過對(duì)數(shù)據(jù)庫操作的解析和轉(zhuǎn)發(fā)，實(shí)現(xiàn)了透明的分庫分表功能，對(duì)上層應(yīng)用透明，使得應(yīng)用無需關(guān)心分布式數(shù)據(jù)庫的復(fù)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(gè)步驟：

4.1 引入Sharding JDBC依賴

在項(xiàng)目的pom.xml文件中引入Sharding JDBC的相關(guān)依賴，以及對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)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(wù)代碼

編寫業(yè)務(wù)代碼時(shí)，使用Sharding JDBC提供的API進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作，無需關(guān)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(gè)例子來詳細(xì)展示具體的使用方法：

我們以用戶表和訂單表為例，對(duì)其分庫分表。

A.引入Sharding JDBC依賴，可以通過Maven來管理項(xiàng)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(jìn)行配置。

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      # 數(shù)據(jù)源配置，定義兩個(gè)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(jìn)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(jìn)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(gè)算法類，根據(jù)用戶ID進(jìn)行分表和分庫的計(jì)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(wù)代碼，使用Sharding JDBC進(jìn)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(gè)數(shù)據(jù)源（ds0和ds1），每個(gè)數(shù)據(jù)源對(duì)應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例。訂單表根據(jù)用戶ID進(jìn)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(jìn)行分庫，共分為2個(gè)數(shù)據(jù)庫實(shí)例。在業(yè)務(wù)代碼中，我們通過Sharding JDBC的API來進(jìn)行數(shù)據(jù)庫操作，無需關(guān)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(gè)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(yīng)對(duì)高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量的場(chǎng)景，提升系統(tǒng)的性能和可擴(kuò)展性。希望本文對(duì)讀者理解和應(yīng)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(dān)任項(xiàng)目總監(jiān)及架構(gòu)師。目前專攻技術(shù)，喜歡研究技術(shù)原理。技術(shù)全面，主攻Java，精通JVM底層機(jī)制及Spring全家桶底層框架原理，熟練掌握當(dāng)前主流的中間件、服務(wù)網(wǎng)格等技術(shù)原理。