• Springboot2.x + ShardingSphere 实现分库分表


    概念解析

    垂直分片

    按照业务拆分的方式称为垂直分片,又称为纵向拆分,它的核心理念是专库专用。 在拆分之前,一个数据库由多个数据表构成,每个表对应着不同的业务。而拆分之后,则是按照业务将表进行归类,分布到不同的数据库中,从而将压力分散至不同的数据库。 下图展示了根据业务需要,将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案。

    垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲,是来不及应对互联网业务需求快速变化的;而且,它也并无法真正的解决单点瓶颈。 垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题,但无法根治。如果垂直拆分之后,表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值,则需要水平分片来进一步处理。

    水平分片

    水平分片又称为横向拆分。 相对于垂直分片,它不再将数据根据业务逻辑分类,而是通过某个字段(或某几个字段),根据某种规则将数据分散至多个库或表中,每个分片仅包含数据的一部分。 例如:根据主键分片,偶数主键的记录放入0库(或表),奇数主键的记录放入1库(或表),如下图所示。

    水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈,并且扩展相对自由,是分库分表的标准解决方案。

    开发准备

    分库分表常用的组件就是shardingsphere,目前已经是apache顶级项目,这次我们使用springboot2.1.9 + shardingsphere4.0.0-RC2(均为最新版本)来完成分库分表的操作。

    假设有一张订单表,我们需要将它分成2个库,每个库三张表,根据id字段取模确定最终数据的位置,数据库环境配置如下:

    • 172.31.0.129
      • blog
        • t_order_0
        • t_order_1
        • t_order_2
    • 172.31.0.131
      • blog
        • t_order_0
        • t_order_1
        • t_order_2

    三张表的逻辑表为t_order,大家可以根据建表语句准备好其他所有数据表。 

    DROP TABLE IF EXISTS `t_order_0;
    CREATE TABLE `t_order_0` (
    `id` bigint(20) NOT NULL,
    `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
    `type` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '类型',
    `gmt_create` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
    PRIMARY KEY (`id`)
    ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

    注意,千万不能将主键的生成规则设置成自增长,需要按照一定规则来生成主键,这里使用shardingsphere中的SNOWFLAKE俗称雪花算法来生成主键

    代码实现

    • 修改pom.xml,引入相关组件
    <properties>
      <java.version>1.8</java.version>
      <mybatis-plus.version>3.1.1</mybatis-plus.version>
      <sharding-sphere.version>4.0.0-RC2</sharding-sphere.version>
    </properties>
    <dependencies>
      <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.0.1</version>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.15</version>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>com.baomidou</groupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
        <version>${mybatis-plus.version}</version>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>${sharding-sphere.version}</version>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
        <version>${sharding-sphere.version}</version>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
      </dependency>
      <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
      </dependency>
    </dependencies>
    <build>
      <plugins>
        <plugin>
          <groupId>org.springframework.boot</groupId>
          <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
        </plugin>
      </plugins>
    </build>
    • 配置mysql-plus
     1 @Configuration
     2 @MapperScan("com.github.jianzh5.blog.mapper")
     3 public class MybatisPlusConfig {
     4 /**
     5 * 攻击 SQL 阻断解析器
     6 */
     7 @Bean
     8 public PaginationInterceptor paginationInterceptor(){
     9   PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor();
    10   List<ISqlParser> sqlParserList = new ArrayList<>();
    11   sqlParserList.add(new BlockAttackSqlParser());
    12   paginationInterceptor.setSqlParserList(sqlParserList);
    13   return new PaginationInterceptor();
    14  }
    15 /**
    16 * SQL执行效率插件
    17 */
    18 @Bean
    19 // @Profile({"dev","test"})
    20 public PerformanceInterceptor performanceInterceptor() {
    21   return new PerformanceInterceptor();
    22  }
    23 }
    • 编写实体类Order
    1 @Data
    2 @TableName("t_order")
    3 public class Order {
    4   private Long id;
    5   private String name;
    6   private String type;
    7   private Date gmtCreate;
    8 }
    • 编写DAO层,OrderMapper
    1 /**
    2 * 订单Dao层
    3 */
    4 public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> {
    5 }
    • 编写接口及接口实现
     1 public interface OrderService extends IService<Order> {
     2 }
     3 /**
     4 * 订单实现层
     5 * @author jianzh5
     6 * @date 2019/10/15 17:05
     7 */
     8 @Service
     9 public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl<OrderMapper, Order> implements OrderService {
    10 }
    • 配置文件(配置说明见备注)
    server.port=8080
    # 配置ds0 和ds1两个数据源
    spring.shardingsphere.datasource.names = ds0,ds1
    #ds0 配置
    spring.shardingsphere.datasource.ds0.type = com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver
    spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url = jdbc:mysql://192.168.249.129:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false
    spring.shardingsphere.datasource.ds0.username = root
    spring.shardingsphere.datasource.ds0.password = 000000
    #ds1 配置
    spring.shardingsphere.datasource.ds1.type = com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver
    spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url = jdbc:mysql://192.168.249.131:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false
    spring.shardingsphere.datasource.ds1.username = root
    spring.shardingsphere.datasource.ds1.password = 000000
    # 分库策略 根据id取模确定数据进哪个数据库
    spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column = id
    spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression = ds$->{id % 2}
    # 具体分表策略
    # 节点 ds0.t_order_0,ds0.t_order_1,ds1.t_order_0,ds1.t_order_1
    spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes = ds$->{0..1}.t_order_$->{0..2}
    # 分表字段id
    spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = id
    # 分表策略 根据id取模,确定数据最终落在那个表中
    spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression = t_order_$->{id % 3}
    # 使用SNOWFLAKE算法生成主键
    spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column = id
    spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type = SNOWFLAKE
    #spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=t_order
    spring.shardingsphere.props.sql.show = true
    • 编写单元测试,查看结果是否正确
     1 public class OrderServiceImplTest extends BlogApplicationTests {
     2 @Autowired
     3 private OrderService orderService;
     4 @Test
     5 public void testSave(){
     6   for (int i = 0 ; i< 100 ; i++){
     7     Order order = new Order();
     8     order.setName("电脑"+i);
     9     order.setType("办公");
    10     orderService.save(order);
    11     }
    12 }
    13 @Test
    14 public void testGetById(){
    15   long id = 1184489163202789377L;
    16   Order order = orderService.getById(id);
    17   System.out.println(order.toString());
    18   }
    19 }
      • 在数据表中查看数据,确认数据正常插入

      • 至此分库分表开发完成

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ynyhl/p/13375659.html
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