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Sharding-JDBC定位為輕量級Java框架，在Java的JDBC層提供的額外服務。它使用客戶端直連數據庫，以jar包形式提供服務，無需額外部署和依賴，可理解為增強版的JDBC驅動，完全兼容JDBC和各種ORM框架。
分庫 & 分表
讀寫分離
分布式主鍵
分布式事務
Sharding-JDBC適用于：
任何基于Java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
基于任何第三方的數據庫連接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。
支持任意實現JDBC規范的數據庫，目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。
<!-- sharding jdbc 開始-->
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-core</artifactId>
<version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
<version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<!—如果不配置分布式事務的話配置上邊兩個就夠了 -->
<!--分布式事務引用依賴-->
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-transaction-2pc-xa</artifactId>
<version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-transaction-spring</artifactId>
<version>${sharding.version}</version>
</dependency>
<!-- sharding jdbc 結束-->
<!--AspectJ AOP支持 -->
<dependency>
<groupId>org.aspectj</groupId>
<artifactId>aspectjweaver</artifactId>
<version>${aspectjweaver.version}</version>
</dependency>
先配置數據源
也可以配置讀寫分離
以下配置是
ds0
和
ds1
兩個數據庫的主和從一共四個數據源。
parentDs
是數據源公共的配置，抽出去以免寫重復代碼。
<!-- ds0的主-->
<bean id="ds0_master" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" parent="parentDs">
<property name="driverClassName" value=""/>
<property name="url" value=""/>
</bean>
<!-- ds0的從-->
<bean id="ds0_slave" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" parent="parentDs">
<property name="driverClassName" value=""/>
<property name="url" value="${sharding.connection.url.0}"/>
</bean>
<!-- ds1的主-->
<bean id="ds1_master" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" parent="parentDs">
<property name="driverClassName" value=""/>
<property name="url" value="${sharding.connection.url.1}"/>
</bean>
<!-- ds1的從-->
<bean id="ds1_slave" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" parent="parentDs">
<property name="driverClassName" value=""/>
<property name="url" value="${sharding.connection.url.1}"/>
</bean>
只配置主從不配置分庫分表的情況如下，如果要配置分庫分表則不需要下面這個配置。
master-data-source-name
是主數據源ID
slave-data-source-names
是從數據源ID
<master-slave:data-source id="masterSlaveDataSource" master-data-source-name="ds0_master, ds1_master" slave-data-source-names="ds0_slave, ds1_slave " >
<master-slave:props>
<prop key="sql.show">${sql_show}</prop>
<prop key="executor.size">10</prop>
<prop key="foo">bar</prop>
</master-slave:props>
</master-slave:data-source>
如果讀寫分離和分庫分表一起使用的話把主從路由配置到 shardingdata-source下就可以了。
sharding:master-slave-rule
的 id 就是配置出來的邏輯的數據源的名稱，如果多個從的話還可以通過配置strategy-ref來配置負載均衡。
master-data-source
配置的是主庫數據源ID 。
slave-data-source
配置的是從庫數據源ID，多個以逗號分開。
<!-- sharding數據源--> <sharding:data-source id="shardingDataSource"> <!-- 讀寫分離的話要把所有的主從數據源都寫在這里--> <sharding:sharding-rule data-source-names="ds0_master,ds0_slave,ds1_master,ds1_slave "> <!-- 讀寫分離的路由 一主一從配置 strategy-ref --> <sharding:master-slave-rules> <sharding:master-slave-rule id="ds0" master-data-source-name="ds0_master" slave-data-source-names="ds0_slave"/> <sharding:master-slave-rule id="ds1" master-data-source-name="ds1_master" slave-data-source-names="ds1_slave"/> </sharding:master-slave-rules> <!-- 讀寫分離配置 結束--> <sharding:table-rules> <!— 這里是分庫分表路由的配置 --> </sharding:table-rules> <sharding:binding-table-rules> <!—- 綁定表的配置 --> </sharding:binding-table-rules> </sharding:sharding-rule> <sharding:props> <!-- 顯示SQL --> <prop key="sql.show">true</prop> </sharding:props> </sharding:data-source>
Sharding-JDBC提供了5種分片策略。由于分片算法和業務實現緊密相關，因此Sharding-JDBC并未提供內置分片算法，而是通過分片策略將各種場景提煉出來，提供更高層級的抽象，并提供接口讓應用開發者自行實現分片算法。
StandardShardingStrategy
標準分片策略。提供對SQL語句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持單分片鍵，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm兩個分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必選的，用于處理=和IN的分片；RangeShardingAlgorithm是可選的，用于處理BETWEEN AND分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND將按照全庫路由處理。
ComplexShardingStrategy
復合分片策略。提供對SQL語句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。ComplexShardingStrategy支持多分片鍵，由于多分片鍵之間的關系復雜，因此Sharding-JDBC并未做過多的封裝，而是直接將分片鍵值組合以及分片操作符交于算法接口，完全由應用開發者實現，提供最大的靈活度。
InlineShardingStrategy
Inline表達式分片策略。使用Groovy的Inline表達式，提供對SQL語句中的=和IN的分片操作支持。InlineShardingStrategy只支持單分片鍵，對于簡單的分片算法，可以通過簡單的配置使用，從而避免繁瑣的Java代碼開發，如: tuser${user_id % 8} 表示t_user表按照user_id按8取模分成8個表，表名稱為t_user_0到t_user_7。
HintShardingStrategy
通過Hint而非SQL解析的方式分片的策略。
NoneShardingStrategy
不分片的策略。
標準分片配置
<!-- 標準分片策略。--> <bean id="demoUserStandardStrategy" class="shard.strategy.DemoUserStandardStrategy"/> <sharding:standard-strategy id="shardingDemoUserStandardStrategy" precise-algorithm-ref="demoUserStandardStrategy" sharding-column="id" range-algorithm-ref=""/>
DemoUserStandardStrategy標準分片要實現 PreciseShardingAlgorithm 接口，doSharding的兩個參數一個是所有數據源的cllection.另一個參數是執行SQL時傳過來的分片的值。
/**
* 根據ID取
* 標準分片策略
* 用于處理=和IN的分片
* @author yulonggao
* @date 2019/1/31 14:35
*/
@Slf4j
public class DemoUserStandardStrategy implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
//這個里邊有異常會被處理掉，然后導致拿不到分片。但出異常一般是業務代碼寫錯了。
//每條指定分片的操作都會調用此方法，如果是in 條件查詢的話每個值會調用一次此方法，如果是批量插入也是每一條都要調用一次進行分片
log.info("DemoUserStandardStrategy_preciseShardingValue={}", preciseShardingValue);
Long suffix = preciseShardingValue.getValue() % 4;
log.info("suffix={}", suffix);
final String targetDb = String.valueOf(Math.abs(suffix.intValue()));
String shardingValue = collection.stream().filter(p -> p.endsWith(targetDb)).findFirst().get();
log.info("preciseShardingValue={},shardingValue={}", preciseShardingValue, shardingValue);
return shardingValue;
}
強制分片
<!-- 強制路由分片策略-->
<bean id="demoUserHintStrategy" class="shard.strategy.DemoUserHintStrategy"/>
<!-- 強制路由例子使用-->
<sharding:hint-strategy id="shardingDemoUserHintStrategy" algorithm-ref="demoUserHintStrategy"/>
DemoUserHintStrategy 的Java 如下，強制分片要實現HintShardingAlgorithm接口。
/**
* DemoUserHint強制路由分片策略,其實可以共用，只是例子
* @author yulonggao
* @date 2019/1/31 14:35
*/
@Slf4j
public class DemoUserHintStrategy implements HintShardingAlgorithm {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue shardingValue) {
//availableTargetNames 這個參數是所有的dataSource的集合，shardingValue是HintManager傳過來的分片信息
log.info("DemoUserHintStrategy_availableTargetNames={}", availableTargetNames);
log.info("DemoUserHintStrategy_shardingValue={}", shardingValue);
ListShardingValue listShardingValue = (ListShardingValue) shardingValue;
Collection shardingValueList = listShardingValue.getValues();
//因為調用的時候分片是直接傳的 DataSource的名稱，所以直接返回就可以了，如果傳其它值則要加業務邏輯進行分片篩選
//返回結果只能是availableTargetNames 里邊所包含的
return shardingValueList;
}
}
生成分部式ID的配置，生成主鍵的類要實現KeyGenerator接口。
<!—主鍵生成 --> <bean id="keyId" class="shard.key.DefaultKeyGenerator"/>
把下面這行代碼配置在spring里，shardingTransaction.xml 是jar包里邊帶的。
文件的源碼只有兩行配置：
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"> <property name="dataSource" ref="shardingDataSource"></property> </bean> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager"/> <!-- 事務支持--> <import resource="classpath:META-INF/shardingTransaction.xml"/>
使用注解配置事務要同時使用ShardingTransactionType和Transactional兩個注解。
/**
* 注意：@ShardingTransactionType需要同Spring的@Transactional配套使用，事務才會生效。
* @param param
* @return
*/
@ShardingTransactionType(TransactionType.XA)
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public int addParam(DemoParam param) {
log.info("addParam-param={}", param);
return demoParamDao.addParam(param);
}
完全支持非跨庫事務，例如：僅分表或分庫但是路由的結果在單庫中。
完全支持因邏輯異常導致的跨庫事務。例如：同一事務中跨兩個庫更新，更新完畢后，拋出空指針，則兩個庫的內容都能回滾。
支持數據庫字段約束造成的回滾。
不支持因網絡、硬件異常導致的跨庫事務。例如：同一事務中跨兩個庫更新，更新完畢后、未提交之前，第一個庫死機，則只有第二個庫數據提交。
關于order by 排序，如果排序的字段不在查詢結果中，生成的SQL也會被帶上，但結果不返回給你。
https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/manual/sharding-jdbc/usage/sharding/
作者：高玉瓏
來源： 宜信技術學院
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