跟我学ShardingSphere之数据分片策略

左手的ㄟ右手 2022-09-10 00:20 250阅读 0赞

在前面一篇[《跟我学ShardingSphere之SpringBoot + ShardingJDBC分库》][ShardingSphere_SpringBoot _ ShardingJDBC]我们介绍了如何利用ShardingJDBC进行分库，用到了inline行表达式分片策略，ShardingSphere还有其他几种分片策略，下面我们来介绍一下

#### 分片键 ####

用于分片的字段，是将数据库或表拆分的字段，比如，我可以使用user\_id作为分片键将用户数据分到不同的表中，这里的user\_id就是分片键，除了这种单字段分片，ShardingSphere还支持多个分片字段。SQL中如果没有分片字段，将执行全路由，也就是会把SQL发送到所有的数据分片上执行，性能较差。

#### 分片算法 ####

分片算法描述的是如何进行分片，需要结合分片键使用，比如我需要使用user\_id对2取模进行分表，那么这里取模就是分片算法，ShardingShpere支持>、<、=、IN和Between分片。这些分片算法需要根据实际的业务开发，ShardingSphere没有默认的分片算法，所以你得根据自己的业务来开发自己的分片算法，不过也挺简单的，ShardingSphere已经预留好了对应的接口，你实现对应的接口就好了

目前ShardingSphere将常用的分片算法进行抽象，定义了四种分片算法

1、精确分片算法

对应PreciseShardingAlgorithm，用于处理使用单一键作为分片键的=与IN进行分片的场景。需要配合StandardShardingStrategy使用。

2、范围分片算法

对应RangeShardingAlgorithm，用于处理使用单一键作为分片键的BETWEEN AND、>、<、>=、<=进行分片的场景。需要配合StandardShardingStrategy使用。

3、复合分片算法

对应ComplexKeysShardingAlgorithm，用于处理使用多键作为分片键进行分片的场景，包含多个分片键的逻辑较复杂，需要应用开发者自行处理其中的复杂度。需要配合ComplexShardingStrategy使用。

4、Hint分片算法

对应HintShardingAlgorithm，用于处理使用Hint行分片的场景。需要配合HintShardingStrategy使用

#### 分片策略 ####

包含分片键和分片算法，由于分片算法的独立性，将其独立抽离。真正可用于分片操作的是分片键 + 分片算法，也就是分片策略。目前提供5种分片策略

1、标准分片策略

对应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。

2、复合分片策略

对应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，因此并未进行过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。

3、行表达式分片策略

对应InlineShardingStrategy。使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持，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: t\_user\_$->\{u\_id % 8\} 表示t\_user表根据u\_id模8，而分成8张表，表名称为t\_user\_0到t\_user\_7。

4、Hint分片策略

对应HintShardingStrategy。通过Hint指定分片值而非从SQL中提取分片值的方式进行分片的策略

5、不分片策略

对应NoneShardingStrategy。不分片的策略。

#### 分片示例 ####

我们还是通过一个分表的示例来演示一下，如何根据自己的需求来开发自己的分片算法

需求：业务上存在多个分支机构，需要将不同分支的客户拆分到不同的表

分析：通过需求可知，这是个单分片的需求，我们选择标准分片就可以满足需求

1、先建表

CREATE TABLE `tb_cust` (
      `cust_id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '用户ID',
      `cust_name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '用户名称',
      `branch_id` char(3) NOT NULL COMMENT '分公司',
      `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
      `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
      PRIMARY KEY (`cust_id`)
    ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=202 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='客户信息表';

按不同的分支机构建不同的表

![在这里插入图片描述][464d6f686ead43068d147ac89759da7c.png_pic_left]

从表名可以看出来，我们有fc5、fdg、fdm、fdw这几个分支机构

2、分片算法

标准分片策略需要实现PreciseShardingAlgorithm接口

/** * 精确分片算法（可用于分库、分表） * 公众号【Java天堂】 */
    public class BranchPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<String> { 
        @Override
        public String doSharding(Collection<String> shardingNameList, PreciseShardingValue<String> preciseShardingValue) { 
            String key = preciseShardingValue.getValue();
            //遍历所有的数据分片，与分片键(key)比较，匹配就返回当前数据分片
            for(String shardingName : shardingNameList){ 
                if(shardingName.endsWith(key.toLowerCase())){ 
                    return shardingName;
                }
            }
            throw new IllegalArgumentException();
        }
    }

3、分片策略配置

server:
      port: 8090
    
    spring:
      main:
        allow-bean-definition-overriding: true
    
      shardingsphere:
        datasource:
          names: testdb0,testdb1
          testdb0:
            type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
            driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
            jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/testdb0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
            username: root
            password: 123456
          testdb1:
            type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
            driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
            jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/testdb1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
            username: root
            password: 123456
    
        # 分库、分表配置
        sharding:
          tables:
            tb_cust:
              actual-data-nodes: testdb0.tb_cust_$->{ ['fdg','fc5','fdw','fdm']}
              # 分表配置
              table-strategy:
                standard:
                  sharding-column: branch_id
                  precise-algorithm-class-name: com.kxg.shardingRule.BranchPreciseShardingAlgorithm
    
        props:
          sql.show: true

从上面的配置可以看出来，我们分表的策略不再是inline，而是换成standard，表示标准分片策略

分片策略也换成了我们自己写的分片算法：BranchPreciseShardingAlgorithm

@Data
    @TableName("tb_cust")
    public class Cust { 
        private Long custId;
        private String custName;
        private String branchId;
    }

public interface CustMapper extends BaseMapper<Cust> { 
    
    }

@Service
    public class CustService { 
        @Autowired
        private CustMapper custMapper;
    
        public void insert(Cust cust){ 
            int count = custMapper.insert(cust);
            System.out.println("insert count:" + count);
        }
    
        public Cust getCust(Long custId){ 
            return custMapper.selectById(custId);
        }
    }

@RestController
    public class CustController { 
        @Autowired
        private CustService custService;
    
        @RequestMapping("/cust/add")
        public String addUser(@RequestBody Cust cust){ 
            custService.insert(cust);
            return "ok";
        }
    
        @RequestMapping("/cust/get")
        @ResponseBody
        public Cust getUser(Long custId){ 
            return custService.getCust(custId);
        }
    }

启动程序，可以看到如下打印：

tables:
      tb_cust:
        actualDataNodes: testdb0.tb_cust_$->{['fdg','fc5','fdw','fdm']}
        logicTable: tb_cust
        tableStrategy:
          standard:
            preciseAlgorithmClassName: com.kxg.shardingRule.BranchPreciseShardingAlgorithm
            shardingColumn: branch_id

表示已经加载配置成功

我们试着添加两个Cust信息，如下  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5p6c5a2Q54i46IGK5oqA5pyv_size_13_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_left]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5p6c5a2Q54i46IGK5oqA5pyv_size_12_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_left]  
我们可以看到控制台打印的SQL语句：

Logic SQL: INSERT INTO tb_cust  ( cust_id,cust_name,branch_id )  VALUES  ( ?,?,? )
    Actual SQL: testdb0 ::: INSERT INTO tb_cust_fdg  ( cust_id,cust_name,branch_id )  VALUES  (?, ?, ?) ::: [1, 客户-FDG, FDG]
    
    Logic SQL: INSERT INTO tb_cust  ( cust_id,cust_name,branch_id )  VALUES  ( ?,?,? )
    Actual SQL: testdb0 ::: INSERT INTO tb_cust_fc5  ( cust_id,cust_name,branch_id )  VALUES  (?, ?, ?) ::: [2, 客户-FC5, FC5]

从执行的SQL可以看到，是根据我们的预期进行分表操作的，下面去数据库对应的表查看一下对应的数据是不是正确插入  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5p6c5a2Q54i46IGK5oqA5pyv_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_left]

可以看到，两次的数据根据不同的branchId字段插入到不同的表中，达到了根据branchId分表的目的

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3B6anRpYW4_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center_pic_center_pic_center_pic_center_pic_center]

[ShardingSphere_SpringBoot _ ShardingJDBC]: https://blog.csdn.net/pzjtian/article/details/119880193
[464d6f686ead43068d147ac89759da7c.png_pic_left]: /images/20220829/2780aa9f3db94ceb9f9dd1dd3b28c570.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5p6c5a2Q54i46IGK5oqA5pyv_size_13_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_left]: /images/20220829/e2ffc8aad9d348ba8ea221e5f3cfb069.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5p6c5a2Q54i46IGK5oqA5pyv_size_12_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_left]: /images/20220829/e6f17b7986fe4af484d357b6b80aac38.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA5p6c5a2Q54i46IGK5oqA5pyv_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_left]: /images/20220829/8d5722c285964fa69fc1aeab894490e4.png
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