怎么在Springboot2.x中使用ShardingSphere实现分库分表

怎么在Springboot2.x中使用ShardingSphere实现分库分表

这篇文章给大家介绍怎么在Springboot2.x中使用ShardingSphere实现分库分表，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

垂直分片

按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。 在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。 下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案。

垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且，它也并无法真正的解决单点瓶颈。 垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

水平分片

水平分片又称为横向拆分。 相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。 例如：根据主键分片，偶数主键的记录放入0库（或表），奇数主键的记录放入1库（或表），如下图所示。

水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是分库分表的标准解决方案。

开发准备

分库分表常用的组件就是shardingsphere，目前已经是apache顶级项目，这次我们使用springboot2.1.9 + shardingsphere4.0.0-RC2（均为最新版本）来完成分库分表的操作。

假设有一张订单表，我们需要将它分成2个库，每个库三张表，根据id字段取模确定最终数据的位置，数据库环境配置如下：

172.31.0.129

• blog

• t_order_0

• t_order_1

• t_order_2

172.31.0.131

• blog

• t_order_0

• t_order_1

• t_order_2

三张表的逻辑表为t_order，大家可以根据建表语句准备好其他所有数据表。

DROP TABLE IF EXISTS `t_order_0;  CREATE TABLE `t_order_0` (   `id` bigint(20) NOT NULL,   `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '名称',   `type` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '类型',   `gmt_create` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',   PRIMARY KEY (`id`)  ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

注意，千万不能将主键的生成规则设置成自增长，需要按照一定规则来生成主键，这里使用shardingsphere中的SNOWFLAKE俗称雪花算法来生成主键

代码实现

修改pom.xml,引入相关组件

<properties>      <java.version>1.8</java.version>      <mybatis-plus.version>3.1.1</mybatis-plus.version>      <sharding-sphere.version>4.0.0-RC2</sharding-sphere.version>    </properties>      <dependencies>      <dependency>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>      </dependency>        <dependency>        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>        <version>2.0.1</version>      </dependency>        <dependency>        <groupId>mysql</groupId>        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>        <version>8.0.15</version>      </dependency>        <dependency>        <groupId>com.baomidou</groupId>        <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>        <version>${mybatis-plus.version}</version>      </dependency>        <dependency>        <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>        <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>        <version>${sharding-sphere.version}</version>      </dependency>        <dependency>        <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>        <artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>        <version>${sharding-sphere.version}</version>      </dependency>        <dependency>        <groupId>org.projectlombok</groupId>        <artifactId>lombok</artifactId>        <optional>true</optional>      </dependency>      <dependency>        <groupId>org.springframework.boot</groupId>        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>        <scope>test</scope>      </dependency>    </dependencies>      <build>      <plugins>        <plugin>          <groupId>org.springframework.boot</groupId>          <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>        </plugin>      </plugins>    </build>

配置mysql-plus

 @Configuration    @MapperScan("com.github.jianzh6.blog.mapper")    public class MybatisPlusConfig {          /**         * 攻击 SQL 阻断解析器         */        @Bean        public PaginationInterceptor paginationInterceptor(){            PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor();            List<ISqlParser> sqlParserList = new ArrayList<>();            sqlParserList.add(new BlockAttackSqlParser());              paginationInterceptor.setSqlParserList(sqlParserList);            return new PaginationInterceptor();        }            /**         * SQL执行效率插件         */        @Bean        // @Profile({"dev","test"})        public PerformanceInterceptor performanceInterceptor() {            return new PerformanceInterceptor();        }    }

编写实体类Order

 @Data    @TableName("t_order")    public class Order {        private Long id;          private String name;          private String type;          private Date gmtCreate;      }

编写DAO层,OrderMapper

 /**     * 订单Dao层     */    public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> {      }

编写接口及接口实现

 public interface OrderService extends IService<Order> {      }      /**     * 订单实现层     * @author jianzh6     * @date 2019/10/15 17:05     */    @Service    public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl<OrderMapper, Order> implements OrderService {      }

配置文件（配置说明见备注）

 server.port=8080      # 配置ds0 和ds1两个数据源    spring.shardingsphere.datasource.names = ds0,ds1      #ds0 配置    spring.shardingsphere.datasource.ds0.type = com.zaxxer.hikari.HikariDataSource    spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver    spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url = jdbc:mysql://192.168.249.129:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false    spring.shardingsphere.datasource.ds0.username = root    spring.shardingsphere.datasource.ds0.password = 000000      #ds1 配置    spring.shardingsphere.datasource.ds1.type = com.zaxxer.hikari.HikariDataSource    spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver    spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url = jdbc:mysql://192.168.249.131:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false    spring.shardingsphere.datasource.ds1.username = root    spring.shardingsphere.datasource.ds1.password = 000000      # 分库策略 根据id取模确定数据进哪个数据库    spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column = id    spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression = ds$->{id % 2}      # 具体分表策略    # 节点 ds0.t_order_0,ds0.t_order_1,ds1.t_order_0,ds1.t_order_1    spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes = ds$->{0..1}.t_order_$->{0..2}    # 分表字段id    spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = id    # 分表策略 根据id取模,确定数据最终落在那个表中    spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression = t_order_$->{id % 3}        # 使用SNOWFLAKE算法生成主键    spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column = id    spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type = SNOWFLAKE      #spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=t_order      spring.shardingsphere.props.sql.show = true

编写单元测试，查看结果是否正确

  public class OrderServiceImplTest extends BlogApplicationTests {      @Autowired      private OrderService orderService;          @Test      public void testSave(){        for (int i = 0 ; i< 100 ; i++){          Order order = new Order();          order.setName("电脑"+i);          order.setType("办公");          orderService.save(order);        }      }        @Test      public void testGetById(){        long id = 1184489163202789377L;        Order order = orderService.getById(id);        System.out.println(order.toString());      }    }

在数据表中查看数据，确认数据正常插入

关于怎么在Springboot2.x中使用ShardingSphere实现分库分表就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

[微信提示：高防服务器能助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。

[图文来源于网络，不代表本站立场，如有侵权，请联系高防服务器网删除]
[