Spring Boot中整合Sharding-JDBC单库分表示例

摘要：本文是采用方式配置第二篇，第一篇是读写分离讲解，请参考中整合读写分离示例在我微服务全栈技术与案例解析书中都是通过方式配置。多个表以逗号分隔，支持表达式。提供对语句中的和的分片操作支持。是必选的，用于处理和的分片。

本文是Sharding-JDBC采用Spring Boot Starter方式配置第二篇，第一篇是读写分离讲解，请参考：《Spring Boot中整合Sharding-JDBC读写分离示例》

在我《Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析》书中都是通过XML方式配置。今天给大家演示的是单库中分表的操作，如果用XML方式配置，那么就是下面的配置：

我们将user表分成了4个，分别是user_0,user_1,user_2,user_3，通过id取模的方式决定数据落在哪张表上面。

如果用Spring Boot方式配置自然就简单多了，如下：

sharding.jdbc.datasource.names=ds_master
# 数据源
sharding.jdbc.datasource.ds_master.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds_master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds_master.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?characterEncoding=utf-8
sharding.jdbc.datasource.ds_master.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds_master.password=123456
# 分表配置
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds_master.user_${0..3}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column=id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.inline.algorithm-expression=user_${id.longValue() % 4}

actual-data-nodes：真实数据节点，由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持inline表达式。

table-strategy.inline.sharding-column：分片字段配置

table-strategy.inline.algorithm-expression：分片算法表达式

在1.x版本中，单分片算法是通过实现SingleKeyTableShardingAlgorithm，示例代码如下：

import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashSet;

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.table.SingleKeyTableShardingAlgorithm;
import com.google.common.collect.Range;

public class UserSingleKeyTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm  {

    public String doEqualSharding(Collection availableTargetNames, ShardingValue shardingValue) {
        for (String each : availableTargetNames) {
            System.out.println(each+"	"+shardingValue.getValue()+"	"+shardingValue.getValue() % 4 );
            if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 4 + "")) {
                return each;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }

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

    public Collection doBetweenSharding(Collection availableTargetNames,
            ShardingValue shardingValue) {
        Collection result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
        Range range = (Range) 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;
    }

}

我们这边引入的Spring Boot Starter包是2.x的版本，在这个版本中，分片算法的接口有调整，我们需要用到标准分片策略StandardShardingStrategy。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。

自定义一个单分片算法

import java.util.Collection;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.PreciseShardingValue;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
/**
 * 自定义分片算法
 * 
 * @author yinjihuan
 *
 */
public class MyPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm {

    @Override
    public String doSharding(Collection availableTargetNames, PreciseShardingValue shardingValue) {
        for (String tableName : availableTargetNames) {
            if (tableName.endsWith(shardingValue.getValue() % 4 + "")) {
                return tableName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }

}

使用需要修改我们之前的配置

sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds_master.user_${0..3}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.standard.sharding-column=id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.fangjia.sharding.MyPreciseShardingAlgorithm

源码参考：
https://github.com/yinjihuan/...

参考代码中测试的代码也写好了，在Controller中，启动后通过调用接口的方式测试数据的添加和查询。

另外Sharding-Sphere 3.0.0.M3也发布了，新版本看点：
1.XA分布式事务
2.数据库治理模块增强
3.API部分调整
4.修复M2Bug

项目地址：
https://github.com/sharding-s...
https://gitee.com/sharding-sp...

一个这么优秀的框架，这么靠谱的研发团队，大家赶紧学起来呀！