分库分表中间件sharding-jdbc的使用

数据分片产生的背景,可以查看https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/,包括了垂直拆分和水平拆分的概念.还有这个框架的目标是什么,都写得很清楚

Sharding-JDBC与MyCat:

  • 解决分库分表的中间件.
  • 但是定位不同,Sharding-JDBC定位是轻量级Java框架,以jar包的方式提供服务,未使用中间件,使用代码连接库.MyCat相当于代理,MyCat相当于数据库,直接访问MyCat就可以,不需要关系库和表,MyCat自动处理,但是需要维护MyCat,性能会有损耗.

Sharding-JDBC(1.x):

github地址: https://github.com/apache/incubator-shardingsphere/releases
官网: https://shardingsphere.incubator.apache.org/
文档: https://shardingsphere.apache.org/document/current/en/overview/

功能:

  • 分库分表:
    • SQL解析功能完善，支持聚合，分组，排序，LIMIT，OR等查询，并且支持级联表以及笛卡尔积的表查询
    • 支持内、外连接查询
    • 分片策略灵活，可支持=，BETWEEN，IN等多维度分片，也可支持多分片键共用，以及自定义分片策略
    • 基于Hint的强制分库分表路由
  • 读写分离:
    • 一主多从的读写分离配置，可配合分库分表使用
    • 基于Hint的强制主库路由
  • 分布式事务:
    • 最大努力送达型事务
    • TCC型事务(TBD)
  • 兼容性: 兼容各大ORM框架
    • 可适用于任何基于java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC
    • 可基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等
    • 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL
  • 灵活多样配置:
    • Java
    • Spring命名空间
    • YAML
    • Inline表达式
  • 分布式生成全局主键: 统一的分布式基于时间序列的ID生成器

使用Sharding-JDBC进行读写分离实战

在数据库的操作中,写操作是非常耗时的,而最常用的是读操作,读写分离的目的是避免数据库的写操作影响读操作的效率.最重要的目的还是减少数据库的压力,提高性能.

这只是模仿读写分析实战,流程是创建两个数据库,配置两个数据源,一个是主表,一个是从表,写修改删除在主表,查询是在从表.

  1. 创建数据库的语句:
// 主表
CREATE DATABASE `ds_0` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';
// 从表
CREATE DATABASE `ds_1` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';

// 两个库中都创建表
CREATE TABLE `user`(
	id bigint(64) not null auto_increment,
	city varchar(20) not null,
	name varchar(20) not null,
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

// 插入ds_0
insert into user values(1001,'上海','尹吉欢');
// 插入ds_1
insert into user values(1002,'北京','张三');
  1. 创建项目,引入依赖
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.1.10</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-config-spring</artifactId>
    <version>1.5.4.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>
  1. 配置文件的编写(使用xml的方式来实现):
// 创建sharding.xml,内容如下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
    xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
    xmlns:rdb="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb" 
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
                        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
                        http://www.springframework.org/schema/context 
                        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb/rdb.xsd 
                        ">
    
    <!-- 主数据 -->
    <bean id="ds_0" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" primary="true">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?serverTimezone=UTC&amp;characterEncoding=utf-8&amp;useInformationSchema=true" />
        <property name="username" value="root" />
        <property name="password" value="nrblwbb7" />
    </bean>
    
    <!-- 从数据 -->
    <bean id="ds_1" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/ds_1?serverTimezone=UTC&amp;ccharacterEncoding=utf-8" />
        <property name="username" value="root" />
        <property name="password" value="nrblwbb7" />
    </bean>
    
    <!-- 读写分离数据源 -->
    <rdb:master-slave-data-source id="dataSource" master-data-source-ref="ds_0" slave-data-sources-ref="ds_1"/>
     
    <!-- 增强版JdbcTemplate -->
    <!--<bean id="cxytiandiJdbcTemplate" class="com.cxytiandi.jdbc.CxytiandiJdbcTemplate">
    	<property name="dataSource" ref="dataSource"/>
    	<constructor-arg>
    		<value>com.cxytiandi.shardingjdbc.po</value>
    	</constructor-arg>
    </bean>
    -->

    <bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate">
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
    </bean>
</beans>
  1. 编写model,service,controller
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
@Builder
public class User implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = -1205226416664488559L;

    private Long id;

    private String city = "";

    private String name = "";


}


public interface UserService {

    void save(User user);


    Object findAll();
}


@Service
@Slf4j
public class UserServiceImpl implements UserService {

    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    @Override
    public void save(User user) {
        jdbcTemplate.execute("INSERT INTO USER(city,name) values ('"+user.getCity()+"','"+user.getName()+"')");
        log.info("进行插入操作, {} ： ","插入成功");
    }


    @Override
    public Object findAll() {
        Integer integer = jdbcTemplate.queryForObject("SELECT COUNT(id) FROM USER", Integer.class);
        log.info("从表的数据的条数是 {} 条",integer);
        return integer;
    }
}


@RestController
@RequestMapping("user")
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @GetMapping("/save")
    public String save(){
        userService.save(User.builder().id(1001L).city("运城").name("王智").build());
        return "OK";
    }

    @GetMapping("/list")
    public Object list(){
        return userService.findAll();
    }
}
  1. 启动类:
@SpringBootApplication
@Slf4j
@ImportResource(locations = {"classpath:sharding.xml"})
public class ShardingJdbcDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ShardingJdbcDemoApplication.class, args);
    }

}

运行进行访问,先进行save操作,到数据库查看可以看到两条数据,之后进行list操作,返回结果1,说明插入(写)操作在主表,查询在从表.

强制路由

以为在主表和从表之间同步是需要时间的,所以有的时候在写完之后就要立即进行读操作,所以这个时候就需要强制路由,让从主表中读取.

ShardingSphere使用ThreadLocal管理分片键值。可以通过编程的方式向HintManager中添加分片条件，该分片条件仅在当前线程内生效。

 HintManager.getInstance().setMasterRouteOnly();

在查询前使用这句可以指定从主库中进行读取数据.

分片算法

参考: https://blog.csdn.net/gjx8010/article/details/72542207#1-分片枚举

  1. 分片枚举: 通过在配置文件中配置可能的枚举id，自己配置分片。 这种规则适用于特定的场景，比如有些业务需要按照省份或区县来做保存，而全国的省份区县固定的，这类业务使用这一规则。
  2. 范围约定: 此分片适用于提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片. 这个接触过,就是比如说id在110000的在一张表,1000120000在另一张表.
  3. 取模: 比如说两张表,奇数存一张表,偶数存一张表.
  4. 按日期进行分片: 比如说一天一张表,或者一个月一张表(这个一般是看业务需求).

还有很多,不过我觉得我比较喜欢的就这几个,Hash的也很常用,只是我没有用过.真正用过的就是范围约定了.

分库分表

分库分表就是表面上的意思,将一个库分为多个库,讲一个表分为多个表.

单库分表

在前一个项目上进行修改

  1. 首先创建数据库ds_03,在数据库中创建4张表
CREATE DATABASE `ds_2` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';

CREATE TABLE `user_0` (
  `id` bigint(64) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `city` varchar(20) NOT NULL,
  `name` varchar(20) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=101 DEFAULT CHARSET=utf8;

依次创建user_1,user_2,user_3
  1. 重新创建xml文件sharding-table.xml:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
    xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
    xmlns:rdb="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb" 
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
                        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
                        http://www.springframework.org/schema/context 
                        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb/rdb.xsd 
                        ">
   <!-- inline表达式报错,就是下面user_${id.longValue() % 4}} -->
   <context:property-placeholder  ignore-unresolvable="true"/> 
                       
    <!-- 主数据 -->
    <bean id="ds_2" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" primary="true">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/ds_2?serverTimezone=UTC&amp;characterEncoding=utf-8" />
        <property name="username" value="root" />
        <property name="password" value="nrblwbb7" />
    </bean>
    

    <!-- algorithm-class="com.cxytiandi.shardingjdbc.UserSingleKeyTableShardingAlgorithm" -->
    <!-- user_0,user_1,user_2,user_3 -->
    <!-- 根据用户id来进行分表,使用inline表达式 -->
    <rdb:strategy id="userTableStrategy" sharding-columns="id" algorithm-expression="user_${id.longValue() % 4}"/>
    <!--使用自定义表达式-->
    <!--<rdb:strategy id="userTableStrategy" sharding-columns="id" algorithm-class="com.sharding.shardingjdbcdemo.UserSingleKeyTableShardingAlgorithm"/>-->
    <rdb:data-source id="dataSource">
        <rdb:sharding-rule data-sources="ds_2">
            <rdb:table-rules>
                <rdb:table-rule logic-table="user" actual-tables="user_${0..3}" table-strategy="userTableStrategy"/>
            </rdb:table-rules>
            <rdb:default-database-strategy sharding-columns="none" algorithm-class="com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.database.NoneDatabaseShardingAlgorithm"/>
        </rdb:sharding-rule>
    </rdb:data-source>

    <bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate">
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
    </bean>
    
</beans>

上面在使用分表的时候使用的是inline表达式.还有一种自定义表达式,上面是注释掉的,使用的是类来进行分表,但是我测试过程一直是类型转换异常,Integer转不成Long,这个错误清除,不知道发生在哪,因为着急,就不仔细研究了,下面把自定义表达式的类贴出来,有兴趣的可以试试.

public class UserSingleKeyTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm<Long> {

	@Override
	public String doEqualSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
		 for (String each : availableTargetNames) {
	            if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 4 + "")) {
	                return each;
	            }
	        }
	        throw new IllegalArgumentException();
	}

	@Override
	public Collection<String> doInSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
		Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
		for (Long value : shardingValue.getValues()) {
            for (String tableName : availableTargetNames) {
                if (tableName.endsWith(value % 4 + "")) {
                    result.add(tableName);
                }
            }
        }
        return result;
	}

	@Override
	public Collection<String> doBetweenSharding(Collection<String> availableTargetNames,
			ShardingValue<Long> shardingValue) {
		Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
        Range<Long> range = (Range<Long>) shardingValue.getValueRange();
        for (Long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
            for (String each : availableTargetNames) {
                if (each.endsWith(i % 4 + "")) {
                    result.add(each);
                }
            }
        }
        return result;
	}
}
  1. 编写controller
@GetMapping("/saves")
public String saves(){

    for (Long i = 1L; i <= 100L; i++) {
        User user = User.builder()
                .name("王智" + i)
                .city("运城")
                .build();
        user.setId(i);
        userService.save(user);
        log.info("插入的数据为 {} " ,user);

    }

    return "ok";
}

这下就可以测试了,在开始的时候写的sql不是指明了表是User,我就非常疑惑这个是怎么替换为user_0~4的,这个是sharding0-jdbc自动帮我们做的,我觉得应该类似拦截器的实现吧,也没有细究,只知道有这么回事.

分库分表

前面说了单库分表,那分库分表呢?一样的实现.

  1. 创建数据库和表
CREATE DATABASE `sharding_0` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';
CREATE DATABASE `sharding_1` CHARACTER SET 'utf8' COLLATE 'utf8_general_ci';

// 在每一个数据库中都创建两张表
CREATE TABLE `user_0`(
	id bigint(64) not null,
	city varchar(20) not null,
	name varchar(20) not null,
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `user_1`(
	id bigint(64) not null,
	city varchar(20) not null,
	name varchar(20) not null,
	PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
  1. 创建sharding-db-table.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
    xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
    xmlns:rdb="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb" 
    xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans 
                        http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
                        http://www.springframework.org/schema/context 
                        http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb 
                        http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb/rdb.xsd 
                        ">
    <!-- inline表达式报错 -->
    <context:property-placeholder  ignore-unresolvable="true"/> 
                       
    <!-- 主数据 -->
    <bean id="ds_0" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" primary="true">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_0?serverTimezone=UTC&amp;characterEncoding=utf-8" />
        <property name="username" value="root" />
        <property name="password" value="nrblwbb7" />
    </bean>
    
 	<bean id="ds_1" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_1?serverTimezone=UTC&amp;characterEncoding=utf-8" />
        <property name="username" value="root" />
        <property name="password" value="nrblwbb7" />
    </bean>

    <!--数据库按照城市划分,一个城市一个数据库-->
    <rdb:strategy id="databaseShardingStrategyHouseLouDong" sharding-columns="city" algorithm-class="com.sharding.shardingjdbcdemo.SingleKeyDbShardingAlgorithm"/>
    <!--数据库的表按照id划分,奇数id存1,偶数id存0-->
    <rdb:strategy id="tableShardingStrategyHouseLouDong" sharding-columns="id" algorithm-expression="user_${id.longValue() % 2}" />

    <rdb:data-source id="dataSource">
        <rdb:sharding-rule data-sources="ds_0, ds_1">
            <rdb:table-rules>
                <rdb:table-rule logic-table="user" actual-tables="user_${0..1}" database-strategy="databaseShardingStrategyHouseLouDong" table-strategy="tableShardingStrategyHouseLouDong">
                	<rdb:generate-key-column column-name="id"/>
                </rdb:table-rule>
            </rdb:table-rules>
        </rdb:sharding-rule>
    </rdb:data-source>


    <bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate">
        <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
    </bean>
</beans>
  1. 添加数据库的分库策略
public class SingleKeyDbShardingAlgorithm implements SingleKeyDatabaseShardingAlgorithm<String>  {

	 private static Map<String, List<String>> shardingMap = new ConcurrentHashMap<>();
	    
	    static {
	    	shardingMap.put("ds_0", Arrays.asList("山西"));
	    	shardingMap.put("ds_1", Arrays.asList("陕西"));
	    }
	    
	    @Override
	    public String doEqualSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final ShardingValue<String> shardingValue) {
	        for (String each : availableTargetNames) {
	        	if (shardingMap.get(each).contains(shardingValue.getValue())) {
	        		 return each;
	        	}
	        }
	        return "ds_0";
	    }
	    
	    @Override
	    public Collection<String> doInSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final ShardingValue<String> shardingValue) {
	    	Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
	    	for (String each : availableTargetNames) {
	         	if (shardingMap.get(each).contains(shardingValue.getValue())) {
	         		result.add(each);
	         	} else {
	         		result.add("ds_0");
	         	}
	        }
	        return result;
	    }
	    
	    @Override
	    public Collection<String> doBetweenSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final ShardingValue<String> shardingValue) {
	    	Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
	    	for (String each : availableTargetNames) {
	         	if (shardingMap.get(each).contains(shardingValue.getValue())) {
	         		result.add(each);
	         	} else {
	         		result.add("ds_0");
	         	}
	        }
	        return result;
	    }

}
  1. 修改controller中的saves方法,进行测试:
 @GetMapping("/saves")
public String saves(){

    for (Long i = 1L; i <= 100L; i++) {
        User user = User.builder()
                .name("王智" + i)
                .city("山西")
                .build();
        user.setId(i);
        userService.save(user);
        log.info("插入的数据为 {} " ,user);

    }
    for (Long i = 1L; i <= 100L; i++) {
        User user = User.builder()
                .name("王智" + i)
                .city("陕西")
                .build();
        user.setId(i);
        userService.save(user);
        log.info("插入的数据为 {} " ,user);
    }
    return "ok";
}

这个是基于jdbc做的分库分表,对于spring,springboot下有不同的方法,参考 https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/manual/sharding-jdbc/usage/sharding/

分布式主键的使用

为了保证插入的主键不重复,所以使用分布式主键,其实在前面的xml中已经添加了实现<rdb:generate-key-column column-name="id"/>,接下来只要修改saves方法和save方法的实现就可以,也就是不给id赋值,并且插入的时候不给id字段,不过我在实践过程中发现生成的id全是偶数,不知道是不是偶然,如果不是,那么就需要重新找算法或者重新写分配策略了.

基本就先这样了,后面有需要的进一步研究,还是看官方文档比较好 https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/

上面的例子都亲身实践过,有问题可以私聊我,我是看了http://cxytiandi.com/course/15 这个视频课还有官方文档来写的,视频里用的是作者是进一步封装了jdbcTemplate,笔者用的是jdbcTemplate.

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