利用Sharding-Jdbc實現分表

由 匿名 (未驗證) 提交於 2018-07-25 15:50:57

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閒來無事，喜歡研究一些自己未接觸過的技術~

看到了噹噹開源的Sharding-JDBC元件，它可以在幾乎不修改程式碼的情況下完成分庫分表的實現。摘抄其中一段介紹：

      Sharding-JDBC直接封裝JDBC API，可以理解為增強版的JDBC驅動，舊程式碼遷移成本幾乎為零：

• 可適用於任何基於java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template

  或直接使用JDBC。

• 可基於任何第三方的資料庫連線池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid等。

• 理論上可支援任意實現JDBC規範的資料庫。雖然目前僅支援MySQL，但已有支援Oracle，SQLServer，DB2等資料庫的計劃。

先做一個最簡單的試用，不做分庫，僅做分表。選擇資料表bead_information，首先複製成三個表：bead_information_0、bead_information_1、bead_information_2

測試實現過程

 前提：已經實現srping+mybatis對單庫單表做增刪改查的專案。

 1、修改pom.xml增加dependency

        <dependency>
            <groupId>com.dangdang</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
            <version>1.4.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.dangdang</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-config-spring</artifactId>
            <version>1.4.0</version>
        </dependency>    

2、新建一個sharding-jdbc.xml檔案，實現分庫分表的配置

<?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:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
    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/tx 
                        http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.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">
    
 
    
     <!-- 配置資料來源 -->
    <bean name="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/beadhouse" />
        <property name="username" value="root" />
        <property name="password" value="123456" />
    </bean>
                 
    <rdb:strategy id="tableShardingStrategy" sharding-columns="id" algorithm-class="com.springdemo.utill.MemberSingleKeyTableShardingAlgorithm"/>
    
    <rdb:data-source id="shardingDataSource">
        <rdb:sharding-rule data-sources="dataSource">
            <rdb:table-rules>
                <rdb:table-rule logic-table="bead_information" actual-tables="bead_information_${0..2}"  table-strategy="tableShardingStrategy"/>
            </rdb:table-rules>
        </rdb:sharding-rule>
    </rdb:data-source>
    
    <bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
        <property name="dataSource" ref="shardingDataSource" />
    </bean>
</beans>

3、將檔案引入spring配置檔案中。

      需要修改幾個地方，把sqlSessionFactory和transactionManager原來關聯的dataSource統一修改為shardingDataSource（這一步作用就是把資料來源全部託管給sharding去管理）

4、實現分表（分庫）邏輯，我們的分表邏輯類需要實現SingleKeyTableShardingAlgorithm介面的三個方法doBetweenSharding、doEqualSharding、doInSharding

（取模除數需要按照自己需求改變，我這裡分3個表，所以除以3）

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 MemberSingleKeyTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm<Integer> {

    @Override
    public Collection<String> doBetweenSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Integer> shardingValue) {
        Collection<String> result = new LinkedHashSet<String>(tableNames.size());
        Range<Integer> range = (Range<Integer>) shardingValue.getValueRange();
        for (Integer i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
            Integer modValue = i % 3;
            String modStr = modValue < 3 ? "" + modValue : modValue.toString();
            for (String each : tableNames) {
                if (each.endsWith(modStr)) {
                    result.add(each);
                }
            }
        }
        return result;
    }
    @Override
    public String doEqualSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Integer> shardingValue) {
        Integer modValue = shardingValue.getValue() % 3;
        String modStr = modValue < 3 ? "" + modValue : modValue.toString();
        for (String each : tableNames) {
            if (each.endsWith(modStr)) {
                return each;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }
    @Override
    public Collection<String> doInSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Integer> shardingValue) {
        Collection<String> result = new LinkedHashSet<String>(tableNames.size());
        for (Integer value : shardingValue.getValues()) {
            Integer modValue = value % 3;
            String modStr = modValue < 3 ? "" + modValue : modValue.toString();
            for (String tableName : tableNames) {
                if (tableName.endsWith(modStr)) {
                    result.add(tableName);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

5、配置完成，可以實現增刪改查測試。

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