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Sharding-JDBC定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。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。

二、Sharding-JDBC能做什么

分库 & 分表

读写分离

分布式主键

分布式事务

三、适用项目框架

Sharding-JDBC适用于：

任何基于Java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。

基于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和PostgreSQL。

四、Maven依赖

io.shardingsphere
sharding-core
${sharding.version}


io.shardingsphere
sharding-jdbc-spring-namespace
${sharding.version}




io.shardingsphere
sharding-transaction-2pc-xa
${sharding.version}


io.shardingsphere
sharding-transaction-spring
${sharding.version}




org.aspectj
aspectjweaver
${aspectjweaver.version}

五、读写分离 5.1 数据源配置

先配置数据源

也可以配置读写分离

以下配置是 ds0 和 ds1 两个数据库的主和从一共四个数据源。

parentDs 是数据源公共的配置，抽出去以免写重复代码。

5.2 读写分离配置

只配置主从不配置分库分表的情况如下，如果要配置分库分表则不需要下面这个配置。

master-data-source-name 是主数据源ID

slave-data-source-names 是从数据源ID

${sql_show}
10
bar

5.3 读写分离和分库分表一起配置

如果读写分离和分库分表一起使用的话把主从路由配置到 shardingdata-source下就可以了。

sharding:master-slave-rule 的 id 就是配置出来的逻辑的数据源的名称，如果多个从的话还可以通过配置strategy-ref来配置负载均衡。

master-data-source 配置的是主库数据源ID 。

slave-data-source 配置的是从库数据源ID，多个以逗号分开。

true

六、数据分片 6.1 分片支持

Sharding-JDBC提供了5种分片策略。由于分片算法和业务实现紧密相关，因此Sharding-JDBC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。

StandardShardingStrategy

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。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。

ComplexShardingStrategy

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。ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此Sharding-JDBC并未做过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符交于算法接口，完全由应用开发者实现，提供的灵活度。

InlineShardingStrategy

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。InlineShardingStrategy只支持单分片键，对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: tuser${user_id % 8} 表示t_user表按照user_id按8取模分成8个表，表名称为t_user_0到t_user_7。

HintShardingStrategy

通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。

NoneShardingStrategy

不分片的策略。

6.2 分片配置

标准分片配置

DemoUserStandardStrategy标准分片要实现 PreciseShardingAlgorithm 接口，doSharding的两个参数一个是所有数据源的cllection.另一个参数是执行SQL时传过来的分片的值。

/**
*根据ID取
*标准分片策略
*用于处理=和IN的分片
*@authoryulonggao
*@date2019/1/3114:35
*/
@Slf4j
publicclassDemoUserStandardStrategyimplementsPreciseShardingAlgorithm{
@Override
publicStringdoSharding(Collectioncollection,PreciseShardingValuepreciseShardingValue){
//这个里边有异常会被处理掉，然后导致拿不到分片。但出异常一般是业务代码写错了。
//每条指定分片的操作都会调用此方法，如果是in条件查询的话每个值会调用一次此方法，如果是批量插入也是每一条都要调用一次进行分片
log.info("DemoUserStandardStrategy_preciseShardingValue={}",preciseShardingValue);
Longsuffix=preciseShardingValue.getValue()%4;
log.info("suffix={}",suffix);
finalStringtargetDb=String.valueOf(Math.abs(suffix.intValue()));
StringshardingValue=collection.stream().filter(p->p.endsWith(targetDb)).findFirst().get();
log.info("preciseShardingValue={},shardingValue={}",preciseShardingValue,shardingValue);
returnshardingValue;
}

强制分片

DemoUserHintStrategy的Java如下，强制分片要实现HintShardingAlgorithm接口。
/**
*DemoUserHint强制路由分片策略,其实可以共用，只是例子
*@authoryulonggao
*@date2019/1/3114:35
*/
@Slf4j
publicclassDemoUserHintStrategyimplementsHintShardingAlgorithm{
@Override
publicCollectiondoSharding(CollectionavailableTargetNames,ShardingValueshardingValue){
//availableTargetNames这个参数是所有的dataSource的集合，shardingValue是HintManager传过来的分片信息
log.info("DemoUserHintStrategy_availableTargetNames={}",availableTargetNames);
log.info("DemoUserHintStrategy_shardingValue={}",shardingValue);
ListShardingValuelistShardingValue=(ListShardingValue)shardingValue;
CollectionshardingValueList=listShardingValue.getValues();
//因为调用的时候分片是直接传的DataSource的名称，所以直接返回就可以了，如果传其它值则要加业务逻辑进行分片筛选
//返回结果只能是availableTargetNames里边所包含的
returnshardingValueList;
}
}

生成分部式ID的配置，生成主键的类要实现KeyGenerator接口。

七、分布式事务

把下面这行代码配置在spring里，shardingTransaction.xml 是jar包里边带的。

文件的源码只有两行配置：

使用注解配置事务要同时使用ShardingTransactionType和Transactional两个注解。

/**
*注意：@ShardingTransactionType需要同Spring的@Transactional配套使用，事务才会生效。
*@paramparam
*@return
*/
@ShardingTransactionType(TransactionType.XA)
@Transactional(rollbackFor=Exception.class)
@Override
publicintaddParam(DemoParamparam){
log.info("addParam-param={}",param);
returndemoParamDao.addParam(param);
}

7.1 支持程度

完全支持非跨库事务，例如：仅分表或分库但是路由的结果在单库中。

完全支持因逻辑异常导致的跨库事务。例如：同一事务中跨两个库更新，更新完毕后，抛出空指针，则两个库的内容都能回滚。

支持数据库字段约束造成的回滚。

不支持因网络、硬件异常导致的跨库事务。例如：同一事务中跨两个库更新，更新完毕后、未提交之前，第一个库死机，则只有第二个库数据提交。

八、其他问题

关于order by 排序，如果排序的字段不在查询结果中，生成的SQL也会被带上，但结果不返回给你。

九、参考文档

https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/manual/sharding-jdbc/usage/sharding/

作者：高玉珑

来源： 宜信技术学院

本文题目：Sharding-JDBC使用入门和基本配置
当前网址：http://kswjz.com/article/chsjdo.html