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ShardingJDBC分库分表配置项目实战

标签：

Java 数据库

概述

本文详细介绍了ShardingJDBC分库分表配置项目实战，包括环境搭建、库表创建以及Sharding-JDBC配置文件的编写。通过具体案例，展示了如何使用Sharding-JDBC进行数据的分库分表操作，并提供了常见问题的解决方法。

ShardingJDBC简介

Sharding-JDBC 是一个轻量级的Java框架，它可以在不改动原有应用程序代码的情况下，实现数据的分库分表操作。它兼容了各种主流的数据库，如MySQL、Oracle、SQL Server等，并且支持各种主流的ORM框架（如MyBatis、JPA等）。Sharding-JDBC 支持分布式事务、读写分离、分页、异步查询等功能，能够很好的应对当前的分布式数据库环境。

Sharding-JDBC分库分表的基本概念

分库分表是指将数据库中的数据通过一定的规则拆分到多个数据库和多个数据表中。这种技术可以解决单个数据库容量过大、查询速度慢等问题，同时也可以提高数据库的可用性、伸缩性和负载均衡性。分库分表主要分为两种方式：分库和分表。

分库是指将数据分散到不同的数据库中。这通常是为了避免单个数据库容量过大而影响性能和可用性。例如，传统的方式是将数据集中在一个数据库中，但是随着数据量的增加，单个数据库的性能和可用性会受到限制。通过分库，可以将数据分散到多个数据库中，从而提高数据库的整体性能和可用性。

分表是指在单个数据库中创建多个表来存储相同类型的数据。这通常是用于解决单个表容量过大、查询速度慢等问题。例如，传统的做法是将所有的用户数据存储在一个表中，但是随着用户数量的增加，单个表的容量会变得过大，查询速度也会变得缓慢。通过分表，可以将数据分散到多个表中，从而提高表的查询速度和性能。

在Sharding-JDBC中，分库分表可以通过配置文件来实现。Sharding-JDBC支持多种分库分表策略，如范围分片、哈希分片等，并且提供了丰富的API接口来方便地实现这些策略。

创建ShardingJDBC分库分表的环境配置

在正式开始使用Sharding-JDBC之前，你需要先搭建好Sharding-JDBC的运行环境。以下是创建ShardingJDBC分库分表环境的基本步骤，包括环境搭建、库表创建、Sharding-JDBC配置文件的编写。

1. 环境搭建

首先，你需要下载并安装Sharding-JDBC的依赖包，并配置好Java环境。Sharding-JDBC的依赖包可以通过Maven仓库下载。在pom.xml文件中添加Sharding-JDBC的依赖：

<dependency>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>1.5.1</version>
</dependency>

确保你的Java环境已经安装好，并设置好环境变量。

2. 库表创建

在MySQL中创建多个数据库和多个数据表，每个表存储相同类型的数据。例如，你可以在MySQL中创建两个数据库db0和db1，每个数据库中创建两个数据表t_order_0和t_order_1，用于存储订单数据。

CREATE DATABASE db0;
CREATE DATABASE db1;

USE db0;
CREATE TABLE t_order_0 (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    order_id INT,
    create_time TIMESTAMP
);

USE db1;
CREATE TABLE t_order_1 (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    order_id INT,
    create_time TIMESTAMP
);

3. Sharding-JDBC配置文件编写

Sharding-JDBC的配置文件通常是一个Java配置文件，其中包含了所有的分库分表规则。例如，以下是一个简单的Sharding-JDBC配置文件示例：

import com.dangdang.ddframe.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.api.ShardingDataSource;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.DataSourceConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.MultipleShardingStrategyConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.RuleConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.ShardingRuleConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.strategy.standard.PreciseShardingAlgorithm;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.strategy.standard.RangeShardingAlgorithm;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class ShardingRuleConfigurationBuilder {

    public static ShardingRuleConfiguration build() {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.setTableRuleConfigs(getTableRuleConfigurations());
        shardingRuleConfig.setDatabaseShardingStrategyConfig(getDatabaseShardingStrategy());
        shardingRuleConfig.setTableShardingStrategyConfig(getTableShardingStrategy());
        return shardingRuleConfig;
    }

    private static Map<String, String> getDataSourceConfigurations() {
        Map<String, String> result = new HashMap<>();
        result.put("db0", "jdbc:mysql://localhost:3306/db0");
        result.put("db1", "jdbc:mysql://localhost:3306/db1");
        return result;
    }

    private static ShardingRuleConfiguration.TableRuleConfiguration[] getTableRuleConfigurations() {
        ShardingRuleConfiguration.TableRuleConfiguration[] tableRuleConfigurations = new ShardingRuleConfiguration.TableRuleConfiguration[2];
        tableRuleConfigurations[0] = new ShardingRuleConfiguration.TableRuleConfiguration();
        tableRuleConfigurations[0].setLogicTable("t_order");
        tableRuleConfigurations[0].setActualDataNodes("db${0..1}.t_order${0..1}");
        tableRuleConfigurations[0].setKeyGeneratorConfig(getKeyGeneratorConfig());
        tableRuleConfigurations[1] = new ShardingRuleConfiguration.TableRuleConfiguration();
        tableRuleConfigurations[1].setLogicTable("t_order");
        tableRuleConfigurations[1].setActualDataNodes("db${0..1}.t_order${0..1}");
        tableRuleConfigurations[1].setKeyGeneratorConfig(getKeyGeneratorConfig());
        return tableRuleConfigurations;
    }

    private static ShardingRuleConfiguration.DatabaseShardingStrategyConfiguration getDatabaseShardingStrategy() {
        ShardingRuleConfiguration.DatabaseShardingStrategyConfiguration databaseShardingStrategy = new ShardingRuleConfiguration.DatabaseShardingStrategyConfiguration();
        databaseShardingStrategy.setStandardAlgorithm(getDatabaseShardingAlgorithm());
        return databaseShardingStrategy;
    }

    private static RangeShardingAlgorithm getDatabaseShardingAlgorithm() {
        return (shardingValue, shardingContext) -> {
            int dbIndex = Math.abs(shardingValue.getValue().hashCode()) % shardingContext.getDataSourceNames().length;
            return String.valueOf(dbIndex);
        };
    }

    private static ShardingRuleConfiguration.TableShardingStrategyConfiguration getTableShardingStrategy() {
        ShardingRuleConfiguration.TableShardingStrategyConfiguration tableShardingStrategy = new ShardingRuleConfiguration.TableShardingStrategyConfiguration();
        tableShardingStrategy.setStandardAlgorithm(getTableShardingAlgorithm());
        return tableShardingStrategy;
    }

    private static RangeShardingAlgorithm getTableShardingAlgorithm() {
        return (shardingValue, shardingContext) -> {
            int tableIndex = Math.abs(shardingValue.getValue().hashCode()) % shardingContext.getTableNames().length;
            return String.valueOf(tableIndex);
        };
    }

    private static ShardingRuleConfiguration.KeyGeneratorConfiguration getKeyGeneratorConfig() {
        return new ShardingRuleConfiguration.KeyGeneratorConfiguration("SNOWFLAKE", "t_order.id");
    }

    public static void main(String[] args) {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = build();
        RuleConfiguration ruleConfig = new RuleConfiguration();
        ruleConfig.setShardingRuleConfig(shardingRuleConfig);

        Map<String, DataSourceConfiguration> dataSourceConfigurations = new HashMap<>();
        dataSourceConfigurations.put("db0", new DataSourceConfiguration("com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://localhost:3306/db0", "root", "root"));
        dataSourceConfigurations.put("db1", new DataSourceConfiguration("com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://localhost:3306/db1", "root", "root"));

        ShardingDataSource shardingDataSource = new ShardingDataSource(dataSourceConfigurations, ruleConfig);
        // 使用 shardingDataSource 进行数据库操作
    }
}

在上述配置示例中，我们定义了两个数据库db0和db1，以及一个逻辑表t_order，它对应于两个实际的表t_order_0和t_order_1。我们还定义了分库和分表的策略，分别使用了范围分片算法和哈希分片算法。

ShardingJDBC分库分表的实战案例

在本节，我们将详细介绍如何使用Sharding-JDBC进行分库分表操作。我们将通过一个简单的订单系统为例，展示如何使用Sharding-JDBC进行数据的分库分表操作。

1. 数据库设计

在本案例中，我们设计了两个数据库db0和db1，每个数据库中有一个订单表t_order_0和t_order_1。每个订单表有三个字段：id、user_id和order_id。

CREATE DATABASE db0;
CREATE DATABASE db1;

USE db0;
CREATE TABLE t_order_0 (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    order_id INT,
    create_time TIMESTAMP
);

USE db1;
CREATE TABLE t_order_1 (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    order_id INT,
    create_time TIMESTAMP
);

2. Sharding-JDBC配置

我们使用Sharding-JDBC进行分库分表操作的配置文件如下：

import com.dangdang.ddframe.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.api.ShardingDataSource;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.DataSourceConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.MultipleShardingStrategyConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.RuleConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.ShardingRuleConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.strategy.standard.PreciseShardingAlgorithm;
import com.dangdang.ddframe.shardingjdbc.config.strategy.standard.RangeShardingAlgorithm;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class ShardingRuleConfigurationBuilder {

    public static ShardingRuleConfiguration build() {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.setTableRuleConfigs(getTableRuleConfigurations());
        shardingRuleConfig.setDatabaseShardingStrategyConfig(getDatabaseShardingStrategy());
        shardingRuleConfig.setTableShardingStrategyConfig(getTableShardingStrategy());
        return shardingRuleConfig;
    }

    private static Map<String, String> getDataSourceConfigurations() {
        Map<String, String> result = new HashMap<>();
        result.put("db0", "jdbc:mysql://localhost:3306/db0");
        result.put("db1", "jdbc:mysql://localhost:3306/db1");
        return result;
    }

    private static ShardingRuleConfiguration.TableRuleConfiguration[] getTableRuleConfigurations() {
        ShardingRuleConfiguration.TableRuleConfiguration[] tableRuleConfigurations = new ShardingRuleConfiguration.TableRuleConfiguration[1];
        tableRuleConfigurations[0] = new ShardingRuleConfiguration.TableRuleConfiguration();
        tableRuleConfigurations[0].setLogicTable("t_order");
        tableRuleConfigurations[0].setActualDataNodes("db${0..1}.t_order${0..1}");
        tableRuleConfigurations[0].setKeyGeneratorConfig(getKeyGeneratorConfig());
        return tableRuleConfigurations;
    }

    private static ShardingRuleConfiguration.DatabaseShardingStrategyConfiguration getDatabaseShardingStrategy() {
        ShardingRuleConfiguration.DatabaseShardingStrategyConfiguration databaseShardingStrategy = new ShardingRuleConfiguration.DatabaseShardingStrategyConfiguration();
        databaseShardingStrategy.setStandardAlgorithm(getDatabaseShardingAlgorithm());
        return databaseShardingStrategy;
    }

    private static RangeShardingAlgorithm getDatabaseShardingAlgorithm() {
        return (shardingValue, shardingContext) -> {
            int dbIndex = Math.abs(shardingValue.getValue().hashCode()) % shardingContext.getDataSourceNames().length;
            return String.valueOf(dbIndex);
        };
    }

    private static ShardingRuleConfiguration.TableShardingStrategyConfiguration getTableShardingStrategy() {
        ShardingRuleConfiguration.TableShardingStrategyConfiguration tableShardingStrategy = new ShardingRuleConfiguration.TableShardingStrategyConfiguration();
        tableShardingStrategy.setStandardAlgorithm(getTableShardingAlgorithm());
        return tableShardingStrategy;
    }

    private static RangeShardingAlgorithm getTableShardingAlgorithm() {
        return (shardingValue, shardingContext) -> {
            int tableIndex = Math.abs(shardingValue.getValue().hashCode()) % shardingContext.getTableNames().length;
            return String.valueOf(tableIndex);
        };
    }

    private static ShardingRuleConfiguration.KeyGeneratorConfiguration getKeyGeneratorConfig() {
        return new ShardingRuleConfiguration.KeyGeneratorConfiguration("SNOWFLAKE", "t_order.id");
    }

    public static void main(String[] args) {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = build();
        RuleConfiguration ruleConfig = new RuleConfiguration();
        ruleConfig.setShardingRuleConfig(shardingRuleConfig);

        Map<String, DataSourceConfiguration> dataSourceConfigurations = new HashMap<>();
        dataSourceConfigurations.put("db0", new DataSourceConfiguration("com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://localhost:3306/db0", "root", "root"));
        dataSourceConfigurations.put("db1", new DataSourceConfiguration("com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://localhost:3306/db1", "root", "root"));

        ShardingDataSource shardingDataSource = new ShardingDataSource(dataSourceConfigurations, ruleConfig);
        // 使用 shardingDataSource 进行数据库操作
    }
}

3. 数据插入

接下来，我们将使用Sharding-JDBC进行数据的插入操作。我们将插入两条订单数据，一条插入db0，另一条插入db1。

import com.dangdang.shardingjdbc.jdbc.core.JdbcTemplate;

public class OrderService {

    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public OrderService(ShardingDataSource shardingDataSource) {
        this.jdbcTemplate = new JdbcTemplate(shardingDataSource);
    }

    public void insertOrder(int userId, int orderId) {
        String sql = "INSERT INTO t_order_${userId % 2} (user_id, order_id) VALUES (?, ?)";
        jdbcTemplate.update(sql, userId, orderId);
    }

    public static void main(String[] args) {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = ShardingRuleConfigurationBuilder.build();
        RuleConfiguration ruleConfig = new RuleConfiguration();
        ruleConfig.setShardingRuleConfig(shardingRuleConfig);

        Map<String, DataSourceConfiguration> dataSourceConfigurations = new HashMap<>();
        dataSourceConfigurations.put("db0", new DataSourceConfiguration("com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://localhost:3306/db0", "root", "root"));
        dataSourceConfigurations.put("db1", new DataSourceConfiguration("com.mysql.jdbc.Driver", "jdbc:mysql://localhost:3306/db1", "root", "root"));

        ShardingDataSource shardingDataSource = new ShardingDataSource(dataSourceConfigurations, ruleConfig);

        OrderService orderService = new OrderService(shardingDataSource);
        orderService.insertOrder(1, 1001);
        orderService.insertOrder(2, 1002);
    }
}

通过上述步骤，我们已经成功地使用Sharding-JDBC进行了数据的分库分表操作。在实际应用中，我们还可以根据业务需求定义更加复杂的分库分表策略，如范围分片、哈希分片等。

常见问题及解决方法

在使用Sharding-JDBC过程中，可能会遇到各种问题。以下是一些常见问题及解决方法：

1. 数据库连接问题

如果在配置Sharding-JDBC时遇到了数据库连接问题，可以检查以下几点：

确保数据库服务已经启动。
确保数据库连接字符串、用户名和密码正确。
确保驱动包已经添加到项目中。
检查防火墙设置，确保数据库端口没有被阻止。

2. 数据库表结构问题

如果在插入或查询数据时遇到了表结构问题，可以检查以下几点：

确保数据库表结构与配置文件中的表结构一致。
确保主键生成规则正确。
检查是否存在索引冲突或字段类型不匹配。

3. 数据分片策略问题

如果数据分片策略不正确，可能导致数据无法正确地分片到目标数据库或表中。可以检查以下几点：

确保分片字段正确。
确保分片策略算法正确。
确保分片条件符合业务需求。

总结与扩展阅读

Sharding-JDBC是一个强大的Java框架，能够帮助我们实现数据的分库分表操作。本文详细介绍了Sharding-JDBC的基本概念、环境配置以及实战案例，并提供了一些常见问题的解决方法。通过本文的学习，相信你已经掌握了如何使用Sharding-JDBC进行数据的分库分表操作。

如果你想深入了解Sharding-JDBC，可以参考官方文档或源码。此外，你还可以参考其他类似的开源项目，如MyCat等，以获得更多的学习资源。最后，如果你想学习更多关于Java或数据库的知识，可以访问慕课网等在线学习平台。

通过本文的学习，你不仅可以掌握Sharding-JDBC的基本使用方法，还可以提升自己的数据库管理和优化能力。希望本文对你有所帮助，祝你学习顺利！

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