ShardingJDBC的基本配置和使用

原创不易，如需转载，请注明出处https://www.cnblogs.com/baixianlong/p/12644027.html，希望大家多多支持！！！

一、ShardingSphere介绍

　　ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。 他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。详细一点的介绍直接看官网：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/

　　本章我们主要探讨如何集成ShardingJDBC， 它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。特点如下：

• 适用于任何基于JDBC的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
• 支持任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。
• 支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer，PostgreSQL以及任何遵循SQL92标准的数据库。

二、Springboot整合ShardingJDBC

方式一：基于配置文件集成，方便简单但是不够灵活，这种方式直接看代码：https://github.com/xianlongbai/sharding-jdbc-boot-demo

	<!--主要有以下依赖，分库分表策略直接在application.properties做相关配置即可-->
	<dependency>
		<groupId>io.shardingsphere</groupId>
		<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
		<version>3.1.0.M1</version>
	</dependency>
	<dependency>
		<groupId>io.shardingsphere</groupId>
		<artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
		<version>3.1.0.M1</version>
	</dependency>

方式二：这里我们主要基于java config的方式来集成到springboot中，更适合学习和理解。直接上代码：

//相关依赖
<dependency>
	<groupId>io.shardingsphere</groupId>
	<artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
	<version>3.1.0</version>
</dependency>
<!--<dependency>
	<groupId>io.shardingsphere</groupId>
	<artifactId>sharding-transaction-2pc-xa</artifactId>
	<version>3.1.0</version>
</dependency>-->
<dependency>
	<groupId>io.shardingsphere</groupId>
	<artifactId>sharding-jdbc-orchestration</artifactId>
	<version>3.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
	<groupId>io.shardingsphere</groupId>
	<artifactId>sharding-orchestration-reg-zookeeper-curator</artifactId>
	<version>3.1.0</version>
</dependency>

---

//数据源、分库分表总体配置
@Configuration
@MapperScan(basePackages = "com.bxl.dao.shardingDao", sqlSessionTemplateRef  = "shardingSqlSessionTemplate")
public class ShardingDataSourceConfig {

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(ShardingDataSourceConfig.class);

//这里直接注入你项目中配置的数据源
@Resource
private DataSource dataSourceOne;
@Resource
private DataSource dataSourceTwo;

//注释掉的先不用看，后边会介绍
@Bean(name = "shardingDataSource")
public DataSource dataSource() throws SQLException {

    TransactionTypeHolder.set(TransactionType.LOCAL);
    //1、指定需要分库分表的数据源
    Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
    dataSourceMap.put("ds0", dataSourceOne);
    dataSourceMap.put("ds1",dataSourceTwo);
    //2、分库分表配置
    ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
    //2.1、配置默认自增主键生成器
    shardingRuleConfig.setDefaultKeyGenerator(new DefaultKeyGenerator());
    //2.2、配置各个表的分库分表策略，这里只配了一张表的就是t_order
    shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getOrderTableRuleConfiguration());
    //2.3、配置绑定表规则列表,级联绑定表代表一组表，这组表的逻辑表与实际表之间的映射关系是相同的
//        shardingRuleConfig.getBindingTableGroups().add("t_order","t_order_item");
    //2.4、配置广播表规则列表,利用广播小表提高性能
//        shardingRuleConfig.getBroadcastTables().add("t_config");
    //2.5、配置默认分表规则
    shardingRuleConfig.setDefaultTableShardingStrategyConfig(new NoneShardingStrategyConfiguration());
    //2.6、配置默认分库规则(不配置分库规则,则只采用分表规则)
    shardingRuleConfig.setDefaultDatabaseShardingStrategyConfig(new NoneShardingStrategyConfiguration());
    //2.7、配置默认数据源
    shardingRuleConfig.setDefaultDataSourceName("ds0");
    //2.8、配置读写分离规则
//        shardingRuleConfig.setMasterSlaveRuleConfigs();

    //3、属性配置项，可以为以下属性
    Properties propertie = new Properties();
    //是否打印SQL解析和改写日志
    propertie.setProperty("sql.show",Boolean.TRUE.toString());
    //用于SQL执行的工作线程数量，为零则表示无限制
    propertie.setProperty("executor.size","4");
    //每个物理数据库为每次查询分配的最大连接数量
    propertie.setProperty("max.connections.size.per.query","1");
    //是否在启动时检查分表元数据一致性
    propertie.setProperty("check.table.metadata.enabled","false");

    //4、用户自定义属性
    Map<String, Object> configMap = new HashMap<>();
    configMap.put("effect","分库分表");
    DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfig,configMap,propertie);

    //5、数据治理
    //5.1、配置注册中心
//        RegistryCenterConfiguration regConfig = new RegistryCenterConfiguration();
//        regConfig.setServerLists("localhost:2181");
//        regConfig.setNamespace("sharding-sphere-orchestration");
    //regConfig.setDigest("data-centre");
    //5.2、配置数据治理
//        OrchestrationConfiguration orchConfig = new OrchestrationConfiguration("orchestration-sharding-data-source", regConfig, true);
    //5.3、获取数据源对象
//        DataSource dataSource = OrchestrationShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfig, configMap, propertie, orchConfig);
    return dataSource;
}

@Bean(name = "shardingSqlSessionFactory")
public SqlSessionFactory sqlSessionFactorySharding(@Qualifier("shardingDataSource") DataSource dataSource) throws Exception {
    SqlSessionFactoryBean bean = new SqlSessionFactoryBean();
    bean.setDataSource(dataSource);
    bean.setConfigLocation(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResource("classpath:mybatis/mybatis-config.xml"));
    bean.setMapperLocations(new PathMatchingResourcePatternResolver().getResources("classpath:mybatis/mapper/shardingMapper/**/*.xml"));
    return bean.getObject();
}

//本地事务
@Bean(name = "shardingTransactionManagerLOCAL")
public PlatformTransactionManager transactionManagerLocal(@Qualifier("shardingDataSource") DataSource dataSource) {
    return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
}

//XA事务
//    @Bean(name = "shardingTransactionManagerXA")
//    public ShardingTransactionManager transactionManagerXA(@Qualifier("shardingDataSource") DataSource dataSource) {
//        return new AtomikosTransactionManager();
//    }

@Bean(name = "shardingSqlSessionTemplate")
public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplateThree(@Qualifier("shardingSqlSessionFactory") SqlSessionFactory sqlSessionFactory) throws Exception {
    return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);
}


/**
 * Sharding提供了5种分片策略：
 *      StandardShardingStrategyConfiguration:标准分片策略, 提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持
 *      ComplexShardingStrategyConfiguration:复合分片策略, 提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。
 *      InlineShardingStrategyConfiguration:Inline表达式分片策略, 使用Groovy的Inline表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持
 *      HintShardingStrategyConfiguration:通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略
 *      NoneShardingStrategyConfiguration:不分片的策略
 * Sharding提供了以下4种算法接口：
 *      PreciseShardingAlgorithm
 *      RangeShardingAlgorithm
 *      HintShardingAlgorithm
 *      ComplexKeysShardingAlgorithm
 * @return
 */
TableRuleConfiguration getOrderTableRuleConfiguration() {
    TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();
    //1、指定逻辑索引(oracle/PostgreSQL需要配置)
//        result.setLogicIndex("order_id");
    //2、指定逻辑表名
    result.setLogicTable("t_order");
    //3、指定映射的实际表名
    result.setActualDataNodes("ds${0..1}.t_order_${0..1}");
    //4、配置分库策略,缺省表示使用默认分库策略
    result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id","ds${user_id % 2}"));
    //result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new HintShardingStrategyConfiguration(new OrderDataBaseHintShardingAlgorithm()));
    //5、配置分表策略,缺省表示使用默认分表策略
    result.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order_${order_id % 2}"));
    //result.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id",new orderPreciseShardingAlgorithm(),new orderRangeShardingAlgorithm()));
    //result.setTableShardingStrategyConfig(new ComplexShardingStrategyConfiguration("order_id,user_id",new orderComplexKeysShardingAlgorithm()));
    //result.setTableShardingStrategyConfig(new HintShardingStrategyConfiguration(new OrderTableHintShardingAlgorithm()));
    //6、指定自增字段以及key的生成方式
    result.setKeyGeneratorColumnName("order_id");
    result.setKeyGenerator(new DefaultKeyGenerator());
    return result;
}


//PreciseShardingAlgorithm接口实现（用于处理 = 和 in 的路由）
class orderPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
        logger.info("collection:" + JSON.toJSONString(collection) + ",preciseShardingValue:" + JSON.toJSONString(preciseShardingValue));
        for (String name : collection) {
            if (name.endsWith(preciseShardingValue.getValue() % collection.size() + "")) {
                logger.info("return name:"+name);
                return name;
            }
        }
        return null;
    }
}


//RangeShardingAlgorithm接口实现（用于处理BETWEEN AND分片），这里的核心是找出这个范围的数据分布在那些表(库)中
class orderRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) {
        logger.info("Range collection:" + JSON.toJSONString(collection) + ",rangeShardingValue:" + JSON.toJSONString(rangeShardingValue));
        Collection<String> collect = new ArrayList<>();
        Range<Long> valueRange = rangeShardingValue.getValueRange();
        for (Long i = valueRange.lowerEndpoint(); i <= valueRange.upperEndpoint(); i++) {
            for (String each : collection) {
                if (each.endsWith(i % collection.size() + "")) {
                    collect.add(each);
                }
            }
        }
        return collect;
    }
}


//ComplexShardingStrategy支持多分片键
class orderComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm{
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, Collection<ShardingValue> shardingValues) {
        logger.info("collection:" + JSON.toJSONString(collection) + ",shardingValues:" + JSON.toJSONString(shardingValues));
        Collection<Long> orderIdValues = getShardingValue(shardingValues, "order_id");
        Collection<Long> userIdValues = getShardingValue(shardingValues, "user_id");
        List<String> shardingSuffix = new ArrayList<>();
        /**例如：根据 user_id + order_id 双分片键来进行分表*/
        //Set<List<Integer>> valueResult = Sets.cartesianProduct(userIdValues, orderIdValues);
        for (Long userIdVal : userIdValues) {
            for (Long orderIdVal : orderIdValues) {
                String suffix = userIdVal % 2 + "_" + orderIdVal % 2;
                collection.forEach(x -> {
                    if (x.endsWith(suffix)) {
                        shardingSuffix.add(x);
                    }
                });
            }
        }
        return shardingSuffix;
    }

    private Collection<Long> getShardingValue(Collection<ShardingValue> shardingValues, final String key) {
        Collection<Long> valueSet = new ArrayList<>();
        Iterator<ShardingValue> iterator = shardingValues.iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            ShardingValue next = iterator.next();
            if (next instanceof ListShardingValue) {
                ListShardingValue value = (ListShardingValue) next;
                /**例如：根据user_id + order_id 双分片键来进行分表*/
                if (value.getColumnName().equals(key)) {
                    return value.getValues();
                }
            }
        }
        return valueSet;
    }
}

//表的强制分片策略
class OrderTableHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, ShardingValue shardingValue) {
        logger.info("collection:" + JSON.toJSONString(collection) + ",shardingValues:" + JSON.toJSONString(shardingValue));
        Collection<String> result = new ArrayList<>();
        String logicTableName = shardingValue.getLogicTableName();
        ListShardingValue<Integer> listShardingValue = (ListShardingValue<Integer>) shardingValue;
        List<Integer> list = Lists.newArrayList(listShardingValue.getValues());
        String res = logicTableName + "_" + list.get(0);
        result.add(res);
        return result;
    }
}

//库的强制分片策略
class OrderDataBaseHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, ShardingValue shardingValue) {
        logger.info("collection:" + JSON.toJSONString(collection) + ",shardingValues:" + JSON.toJSONString(shardingValue));
        Collection<String> result = new ArrayList<>();
        ListShardingValue<Integer> listShardingValue = (ListShardingValue<Integer>) shardingValue;
        List<Integer> list = Lists.newArrayList(listShardingValue.getValues());
        for (String db : collection) {
            if (db.endsWith(list.get(0).toString())) {
                result.add(db);
            }
        }
        return result;
    }
}

//分布式唯一主键
@Bean("myKeyGenerator")
public KeyGenerator keyGenerator() {
    return new DefaultKeyGenerator();
}

}

以上就是springboot基于mybatis整合ShardingJdbc的基本配置，其中就是关于t_order表的分库分表最简单的一个配置，使用和平常一样。关于mybatis的配置就不多说了，我简单粘一下我的dao层和xml。只需要注意一点就是我们在写sql的时候，表明使用的是逻辑表明，像这里就是使用的t_order,而实际在我的库里存的是t_order_0,t_order_1

//编写我们的dao层接口，具体对应的对应的sql写在xml中
@Repository
public interface OrderDao {
    void saveToOne(Order order);
    List<Order> findAllData();
    List<Order> findByIds(List<Long> list);
    List<Order> findByBetween(Map<String, Object> map);
    List<Order> findByOrderIdAndUserId(Map<String, Object> param);
	void updateByOrderIds(Map<String, Object> map);
	void deleteByOrderIds(long[] longs);
}

//对应的OrderMapper.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.bxl.dao.shardingDao.OrderDao" >

    <insert id="saveToOne" parameterType="com.bxl.entity.Order" useGeneratedKeys="true" keyProperty="orderId">
        insert into t_order(`order_id`, `user_id`)
        values (#{orderId}, #{userId})
    </insert>

    <select id="findAllData" resultType="com.bxl.entity.Order">
        SELECT
        `order_id` orderId,
        `user_id` userId
        FROM t_order
    </select>

    <select id="findByIds" resultType="com.bxl.entity.Order" parameterType="java.lang.Long">
        SELECT
        `order_id` orderId,
        `user_id` userId
        FROM t_order where order_id in 
        <foreach collection="list" item="item" index="index" open="(" separator="," close=")">
            #{item}
        </foreach>
    </select>

    <select id="findByBetween" resultType="com.bxl.entity.Order" parameterType="java.util.Map">
      SELECT
        `order_id` orderId,
        `user_id` userId
        FROM t_order where order_id BETWEEN #{start} AND #{end}
    </select>
    
    <select id="findByOrderIdAndUserId" resultType="com.bxl.entity.Order" parameterType="java.util.Map">
      SELECT
        `order_id` orderId,
        `user_id` userId
        FROM t_order where order_id = #{orderId} and user_id = #{userId}
    </select>

    <update id="updateByOrderIds" parameterType="java.util.Map">
        update t_order set user_id=#{userId} where order_id in
        <foreach collection="orderIds" item="item" index="index" open="(" separator="," close=")" >
            #{item}
        </foreach>
    </update>

    <delete id="deleteByOrderIds" parameterType="java.lang.Long">
        delete from t_order where order_id in
        <foreach collection="array" item="item" index="index" open="(" separator="," close=")" >
            #{item}
        </foreach>
    </delete>

</mapper>

//建表语句
CREATE TABLE `t_order_0` (
  `order_id` bigint(20) NOT NULL,
  `user_id` bigint(20) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin

这个简单的样例我们是基于InlineShardingStrategyConfiguration分片策略来做的，它可以通过使用Groovy的Inline表达式来配置自己的分片策略，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持，但不支持between，但可以转化为>、<来完成类似的查询。

三、ShardingJDBC提供了5种分片策略及分片算法

　　分片策略包含分片键和分片算法，由于分片算法的独立性，将其独立抽离。真正可用于分片操作的是分片键 + 分片算法，也就是分片策略。目前提供5种分片策略。

• StandardShardingStrategyConfiguration:标准分片策略, 提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持
• ComplexShardingStrategyConfiguration:复合分片策略, 提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。
• InlineShardingStrategyConfiguration:Inline表达式分片策略, 使用Groovy的Inline表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持
• HintShardingStrategyConfiguration:通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略
• NoneShardingStrategyConfiguration:不分片的策略

　　分片键用于分片的数据库字段，是将数据库(表)水平拆分的关键字段。例：将订单表中的订单主键的尾数取模分片，则订单主键为分片字段。 SQL中如果无分片字段，将执行全路由，性能较差。 除了对单分片字段的支持，ShardingSphere也支持根据多个字段进行分片。

　　分片算法支持通过=、>=、<=、>、<、BETWEEN和IN分片。分片算法需要应用方开发者自行实现，可实现的灵活度非常高。目前提供4种分片算法。由于分片算法和业务实现紧密相关，因此并未提供内置分片算法，而是通过分片策略将各种场景提炼出来，提供更高层级的抽象，并提供接口让应用开发者自行实现分片算法。四种算法接口如下：

• PreciseShardingAlgorithm：精确分片算法，用于处理使用单一键作为分片键的=与IN进行分片的场景。需要配合StandardShardingStrategy使用。
• RangeShardingAlgorithm：范围分片算法，用于处理使用单一键作为分片键的BETWEEN AND、>、<、>=、<=进行分片的场景。需要配合StandardShardingStrategy使用。
• HintShardingAlgorithm：Hint分片算法，用于处理使用Hint行分片的场景。需要配合HintShardingStrategy使用。
• ComplexKeysShardingAlgorithm：复合分片算法，用于处理使用多键作为分片键进行分片的场景，包含多个分片键的逻辑较复杂，需要应用开发者自行处理其中的复杂度。需要配合ComplexShardingStrategy使用。

具体的使用特点及注意事项：

1. 使用Inline表达式分片策略，使用相对简单的Groovy表达式就可以实现分片功能，但适合一些分片简单的场景，而且这种方式不支持between...and...的查询方式。

2. 使用标准分片策略(常用方式)，需要我们自己实现两个分片算法，即PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm，这种方式就比较灵活多了，而且支持between...and...的查询方式。

3. 使用复合分片策略，需要自己实现ComplexKeysShardingAlgorithm复合分片算法，这种方式一般用于处理使用多键作为分片键进行分片的场景。

4. 通过强制(Hint)分片的策略，主要是为了应对分片字段不存在SQL中、数据库表结构中，而存在于外部业务逻辑，或者是为了强制在主库进行某些数据操作。这块的代码编写有点特殊：

   //首先配置实现自己的强制分片算法,包括库和表,具体看上边代码
   result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new HintShardingStrategyConfiguration(new OrderDataBaseHintShardingAlgorithm()));
   result.setTableShardingStrategyConfig(new HintShardingStrategyConfiguration(new OrderTableHintShardingAlgorithm()));
   
   //业务层代码，其中分片的值可以不是当前表的字段，例如可以是系统缓存的用户id等等
   public void addservice() {
       //基于强制路由算法进行分库分表插入数据
       for (int i = 0; i < 100; i++) {
   		//生成分布式主键,这里利用的就是snowflake算法生成
   		//order.setOrderId(KeyGenerator.generateKey().longValue());
           Order order = new Order();
           order.setOrderId((long)i+1);
           int number = new Random().nextInt(500) + 1;
           order.setUserId((long) number);
           try (HintManager hintManager = HintManager.getInstance()) {
               //添加数据源分片键值
           	hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", 1);
               //添加表分片键值
               hintManager.addTableShardingValue("t_order", 1);
               orderDao.saveToOne(order);
           } catch (Exception e){
               System.out.println("插入数据发生异常!!!");
           }
       }
   }
   
   //查询业务
   public List<Order> findAllDataByHint() {
       List<Order> res = new ArrayList<>();
       try (HintManager hintManager = HintManager.getInstance()) {
           //分库不分表情况下，强制路由至某一个分库时，可使用hintManager.setDatabaseShardingValue方式添加分片。通过此方式添加分片键值后，将跳过SQL解析和改写阶段，从而提高整体执行效率。
           //hintManager.setDatabaseShardingValue(1);
   		hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", 1);
           hintManager.addTableShardingValue("t_order", 1);
           //使用hintManager.setMasterRouteOnly设置主库路由,强制读主库
           //在配置了主从库时,那么我们的查询逻辑会落到从库上，但有些场景必须查主库，这是就需要强制走主库查询
           hintManager.setMasterRouteOnly();
           res = orderDao.findAllData();
       }
       return res;
   }
   
   //删除业务
   public void deleteData() {
       //强制路由下的删除操作
       try (HintManager hintManager = HintManager.getInstance()) {
           hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", 0);
           hintManager.addTableShardingValue("t_order", 1);
           orderDao.deleteAll();
       }
   }
   

   注意：ShardingJdbc使用ThreadLocal管理分片键值进行Hint强制路由。可以通过编程的方式向HintManager中添加分片值，该分片值仅在当前线程内生效，所以需要在操作结束时调用hintManager.close()来清除ThreadLocal中的内容。由于hintManager实现了AutoCloseable接口，推荐使用try with resource自动关闭。

四、綁定表和广播表

1、绑定表

配置方式：

//在配置分库分表策略中添加如下配置,就表明将t_order和t_order_item进行了绑定
shardingRuleConfig.getBindingTableGroups().add("t_order", "t_order_item");

　　指分片规则一致的主表和子表。例如：t_order表和t_order_item表，均按照order_id分片，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。举例说明，如果SQL为：

SELECT i.* FROM t_order o JOIN t_order_item i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

在不配置绑定表关系时，假设分片键order_id将数值10路由至第0片，将数值11路由至第1片，那么路由后的SQL应该为4条，它们呈现为笛卡尔积：

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

在配置绑定表关系后，路由的SQL应该为2条：

SELECT i.* FROM t_order_0 o JOIN t_order_item_0 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);
SELECT i.* FROM t_order_1 o JOIN t_order_item_1 i ON o.order_id=i.order_id WHERE o.order_id in (10, 11);

其中t_order在FROM的最左侧，ShardingSphere将会以它作为整个绑定表的主表。 所有路由计算将会只使用主表的策略，那么t_order_item表的分片计算将会使用t_order的条件。故绑定表之间的分区键要完全相同。

2、广播表

　　指所有的分片数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每个数据库中均完全一致。适用于数据量不大且需要与海量数据的表进行关联查询的场景，例如：字典表。

//配置如下;
shardingRuleConfig.getBroadcastTables().add("t_config");

五、分布式主键

既然涉及到分库分表，那么如何生成一个分布式主键，这里提供几种方式供大家参考：

1. 采用UUID.randomUUID()的方式产生分布式主键。
2. 使用雪花算法（snowflake）生成64bit的长整型数据，雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程主键的有序性。shardingjdbc默认支持snowflake。
3. 可以采用一个集中式ID生成器，它可以是Redis，也可以是ZooKeeper，甚至是DB，缺点是复杂性太高，需要严重依赖第三方服务。

六、使用规范

• 路由至单数据节点：100%全兼容（目前仅MySQL，其他数据库完善中）。

• 路由至多数据节点：

  1. 全面支持DML、DDL、DCL、TCL和部分DAL。支持分页、去重、排序、分组、聚合、关联查询（不支持跨库关联）。
  2. 不支持CASE WHEN、HAVING、UNION (ALL)，有限支持子查询。
  3. 运算表达式和函数中的分片键会导致全路由。
     由于ShardingSphere只能通过SQL字面提取用于分片的值，因此当分片键处于运算表达式或函数中时，ShardingSphere无法提前获取分片键位于数据库中的值，从而无法计算出真正的分片值。当出现此类分片键处于运算表达式或函数中的SQL时，ShardingSphere将采用全路由的形式获取结果。
  4. 查询偏移量过大的分页会导致数据库获取数据性能低下，如（mysql）：SELECT * FROM t_order ORDER BY id LIMIT 1000000, 10

七、关于分库分表的思考

1、分库分表为了什么？

分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能（IO瓶颈，CPU瓶颈）降低的问题，将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成 ，将数据大表拆分成若干数据表组成，使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。

2、数据库的分区、垂直分库、垂直分表、水平分库、水平分表各自解决那些问题？

• 分区表

  • 分区表的分区方式有range、list、hash、key四种方式，但常用的是range、list方式
  • 分区表可以单独对分区数据进行操作，在特定的场景下，方便对数据的老化和查询
  • 分区表可以提高单表的存储，并且数据还可以分布在不同的物理设备上

• 垂直分库

  • 解决业务层面的耦合，业务清晰
  • 能对不同业务的数据进行分级管理、维护、监控、扩展等
  • 高并发场景下，垂直分库一定程度的提升IO、数据库连接数、降低单机硬件资源的瓶颈

• 垂直分表（将一张表拆成多张表）

  • 为了避免IO争抢并减少锁表的几率
  • 充分发挥热数据的操作效率
  • 可以把不常用的字段单独放在一张表，如一些详细信息以及text，blob等大字段

• 水平分库

  • 解决了单库大数据，高并发的性能瓶颈
  • 提高了系统的稳定性及可用性

• 水平分表

  • 优化单一表数据量过大而产生的性能问题
  • 避免IO争抢并减少锁表的几率

3、分库分表的策略一般在什么情况下使用，使用哪种？

• 首先一般来说，在系统设计阶段就应该根据业务耦合松紧来确定垂直分库、垂直分表的方案。
• 当数据量随着业务凉的提升不断增大，但访问压力还不是特别大的情况下，我们首先考虑缓存、读写分离、索引等技术方案。
• 当数据量增长到特别大且持续增长时，即将或者已经出现性能瓶颈时，再考虑水平分库水平分表的方案。

4、水平分库表如何解决扩容、热点问题？

• 最好的方式莫过于设计前期对数据量的正确预估和业务场景的判断，尽量避免后期出现热点问题和扩容问题。
• 对于通过hash取模方案，没有热点问题，但会出现扩容问题，解决方案有：
  • 停服迁移
  • 升级从库
  • 双写迁移
• 对于通过range方案，无需迁移数据，但肯能出现热点问题。所以在实际业务中，我们可以通过range+hash的配合使用来达到即支持扩容又尽可能避免热点。

5、分库分表如何解决跨库事务？

• 2PC两阶段提交协议
• TCC事务补偿机制
• 最终一致性方案
• 最大努力通知型

---

个人博客地址：

cnblogs:https://www.cnblogs.com/baixianlong
github:https://github.com/xianlongbai