首页手记 ShardingJDBC底层资料详解：从入门到实践

ShardingJDBC底层资料详解：从入门到实践

标签：

数据库

概述

本文详细介绍了ShardingJDBC的核心功能、应用场景及与其他数据库中间件的区别。文章深入探讨了ShardingJDBC的数据分片与路由机制、SQL解析流程、结果归并机制，并提供了丰富的配置示例和实践案例，帮助读者全面理解ShardingJDBC的底层工作原理。

ShardingJDBC简介

什么是ShardingJDBC

ShardingJDBC是阿里巴巴开源的一款分布式数据库中间件，它实现了数据库的分片和路由功能，能够在不改动应用程序代码的情况下，实现数据库的水平拆分。通过ShardingJDBC，可以将大型数据库拆分成多个较小的数据库，以提升数据库的扩展能力和性能。

ShardingJDBC的核心功能和应用场景

核心功能

数据分片：ShardingJDBC将数据分布到多个物理数据库中，实现水平拆分。
SQL解析与路由：ShardingJDBC能够解析原始SQL，并将SQL路由到正确的物理数据库，执行相应的操作。
分片透明：应用程序无需改动代码，即可实现数据分片的透明化。
分布式事务管理：ShardingJDBC支持分布式事务，确保数据的一致性和完整性。

应用场景

大数据量处理：当数据量达到一定程度时，单个数据库难以应对，需要通过分片技术提升数据库的处理能力。
高并发访问：在高并发场景下，单个数据库难以承担大量请求，可以通过分片技术分散请求，提升系统性能。
数据隔离：通过分片技术，可以实现对不同业务模块的数据隔离，提高数据安全性。

ShardingJDBC与其他数据库中间件的区别

与其他数据库中间件相比，ShardingJDBC具有以下特点：

轻量级：ShardingJDBC不依赖于特定的数据库产品，可以与多种数据库结合使用。
透明化：ShardingJDBC的分片功能对应用程序透明，无需改动业务代码即可实现分片。
接口丰富：提供了丰富的编程接口，支持JDBC、MyBatis等常用数据库访问方式。

ShardingJDBC的基本概念

数据分片与路由机制

数据分片

数据分片是将数据分布在多个物理数据库上的过程。ShardingJDBC支持数据库分片和表分片两种方式。

数据库分片：将整个数据库实例分布到多个物理数据库上。
表分片：将单个表的数据分布在多个物理数据库上。

路由机制

路由机制是指ShardingJDBC如何根据SQL语句解析出的数据，将请求路由到正确的物理数据库的过程。路由机制包括SQL解析和路由执行两个步骤。

SQL解析：ShardingJDBC解析原始SQL语句，提取出分片标识符。
路由执行：根据解析出的分片标识符，将SQL路由到正确的物理数据库执行。

数据库分片与表分片的区别

数据库分片：将整个数据库实例分布在多个物理数据库上。例如，将db0和db1两个数据库实例分布在不同的服务器上。
```
-- 数据库分片示例
SELECT * FROM db0.t_order WHERE order_id = 1001;
SELECT * FROM db1.t_order WHERE order_id = 1002;
```

表分片：将单个表的数据分布在多个物理数据库上。例如，将t_order表的数据分布在db0和db1两个数据库上。

-- 表分片示例
SELECT * FROM db0.t_order WHERE order_id = 1001 AND user_id = 1;
SELECT * FROM db1.t_order WHERE order_id = 1002 AND user_id = 2;

规则配置与数据分片策略

ShardingJDBC的配置主要包括数据源配置和分片规则配置两部分。

数据源配置

数据源配置用于指定分片数据库的连接信息。例如：

spring:
 .sharding:
datasources:
ds0:
url: jdbc:mysql://master1:3306/db0
username: root
password: root
ds1:
url: jdbc:mysql://master2:3306/db1
username: root
password: root

分片规则配置

分片规则配置用于指定数据分片的策略。例如：

spring:
.sharding:
rule:
tables:
order:
actual-data-nodes: ds0.db0.t_order, ds1.db1.t_order
database-strategy:
standard:
sharding-column: order_id
sharding-algorithm-name: database_inline
table-strategy:
none:
sharding-column: user_id
sharding-algorithm-name: table_inline
sharding-algorithms:
database_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds${order_id % 2}
table_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: t_order_${user_id % 2}

其中：

actual-data-nodes：指定实际的数据节点。
database-strategy：指定数据库分片策略。
table-strategy：指定表分片策略。
sharding-algorithm-name：指定分片算法名称。

ShardingJDBC的工作原理

SQL解析流程

ShardingJDBC的SQL解析流程主要包括以下步骤：

SQL解析：ShardingJDBC解析原始SQL语句，提取出分片标识符。
路由执行：根据解析出的分片标识符，将SQL路由到正确的物理数据库执行。
结果归并：将从多个物理数据库返回的结果合并成最终结果。

具体步骤如下：

SQL解析：ShardingJDBC通过SQL解析器将SQL语句转换为抽象语法树（AST）。
路由执行：ShardingJDBC根据解析出的分片标识符，将SQL路由到正确的物理数据库执行。
结果归并：ShardingJDBC将从多个物理数据库返回的结果合并成最终结果。

// SQL解析示例
String sql = "SELECT * FROM t_order WHERE order_id = 1001";
ShardingRule shardingRule = new ShardingRule();
SQLStatement sqlStatement = shardingRule.buildSQLStatement(sql);

SQL路由与执行过程

SQL路由与执行过程包括以下几个步骤：

SQL解析：解析SQL语句，提取出分片标识符。
路由计算：根据解析出的分片标识符，计算出需要路由到的物理数据库。
SQL执行：将SQL路由到正确的物理数据库执行。

具体步骤如下：

SQL解析：ShardingJDBC通过SQL解析器将SQL语句转换为抽象语法树（AST）。
路由计算：根据解析出的分片标识符，计算出需要路由到的物理数据库。
SQL执行：将SQL路由到正确的物理数据库执行。

// SQL路由与执行示例
String sql = "SELECT * FROM t_order WHERE order_id = 1001";
ShardingRule shardingRule = new ShardingRule();
SQLStatement sqlStatement = shardingRule.buildSQLStatement(sql);
List<DataNode> dataNodes = shardingRule.getShardingDataNodes(sqlStatement);
List<ExecuteUnit> executeUnits = shardingRule.execute(sqlStatement, dataNodes);
for (ExecuteUnit executeUnit : executeUnits) {
    executeUnit.execute();
}

结果归并机制

结果归并机制是指如何将从多个物理数据库返回的结果合并成最终结果的过程。ShardingJDBC支持多种结果归并策略，例如全量归并和增量归并。

全量归并：将所有物理数据库返回的结果合并成最终结果。
增量归并：仅合并增量数据，提高归并效率。

// 结果归并示例
List<ResultSet> resultSets = new ArrayList<>();
for (ExecuteUnit executeUnit : executeUnits) {
    executeUnit.execute();
    resultSets.add(executeUnit.getResult());
}
List<ResultSet> mergedResults = new ArrayList<>();
for (ResultSet resultSet : resultSets) {
    while (resultSet.next()) {
        mergedResults.add(resultSet);
    }
}

ShardingJDBC的配置与使用

ShardingJDBC的安装与环境搭建

安装ShardingJDBC

ShardingJDBC可以通过Maven或Gradle进行安装。例如，使用Maven安装：

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

环境搭建

数据库准备：准备多个物理数据库实例。
配置文件：配置ShardingJDBC的配置文件，指定数据源和分片规则。

spring:
.sharding:
datasources:
ds0:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
username: root
password: root
ds1:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
username: root
password: root
rule:
tables:
order:
actual-data-nodes: ds0.db0.t_order, ds1.db1.t_order
database-strategy:
standard:
sharding-column: order_id
sharding-algorithm-name: database_inline
table-strategy:
none:
sharding-column: user_id
sharding-algorithm-name: table_inline
sharding-algorithms:
database_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds${order_id % 2}
table_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: t_order_${user_id % 2}

安装ShardingJDBC示例

// ShardingJDBC安装示例
ShardingRule shardingRule = new ShardingRule();
DataSource dataSource0 = createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db0", "root", "root");
DataSource dataSource1 = createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db1", "root", "root");
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
dataSourceMap.put("ds0", dataSource0);
dataSourceMap.put("ds1", dataSource1);
ShardingDataSource shardingDataSource = new ShardingDataSource(shardingRule, dataSourceMap);

// 创建数据源方法
private DataSource createDataSource(String url, String username, String password) {
    return new DataSource();
}

如何配置数据源和分片规则

数据源配置

数据源配置用于指定分片数据库的连接信息。例如：

spring:
.sharding:
datasources:
ds0:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
username: root
password: root
ds1:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
username: root
password: root

分片规则配置

分片规则配置用于指定数据分片的策略。例如：

spring:
.sharding:
rule:
tables:
order:
actual-data-nodes: ds0.db0.t_order, ds1.db1.t_order
database-strategy:
standard:
sharding-column: order_id
sharding-algorithm-name: database_inline
table-strategy:
none:
sharding-column: user_id
sharding-algorithm-name: table_inline
sharding-algorithms:
database_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds${order_id % 2}
table_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: t_order_${user_id % 2}

常见配置示例及解析

示例1：简单的分片规则配置

spring:
.sharding:
datasources:
ds0:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
username: root
password: root
ds1:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
username: root
password: root
rule:
tables:
order:
actual-data-nodes: ds0.db0.t_order, ds1.db1.t_order
database-strategy:
standard:
sharding-column: order_id
sharding-algorithm-name: database_inline
sharding-algorithms:
database_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds${order_id % 2}

解析：

ds0和ds1分别指定了两个数据库的数据源。
t_order表的数据分布在db0和db1两个数据库上。
order_id作为分片标识符，通过database_inline算法将数据分散到不同的数据库。

示例2：复杂的分片规则配置

spring:
.sharding:
datasources:
ds0:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
username: root
password: root
ds1:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
username: root
password: root
rule:
tables:
order:
actual-data-nodes: ds0.db0.t_order, ds1.db1.t_order
database-strategy:
standard:
sharding-column: order_id
sharding-algorithm-name: database_inline
table-strategy:
none:
sharding-column: user_id
sharding-algorithm-name: table_inline
sharding-algorithms:
database_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds${order_id % 2}
table_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: t_order_${user_id % 2}

解析：

t_order表的数据分布在db0和db1两个数据库上。
order_id作为数据库分片标识符，通过database_inline算法将数据分散到不同的数据库。
user_id作为表分片标识符，通过table_inline算法将数据分散到不同的表。

ShardingJDBC的常见问题与解决方法

常见配置错误及解决方法

数据源配置错误：检查数据源的URL、用户名和密码是否正确。
分片规则配置错误：检查分片规则的配置是否符合实际的数据库结构。
SQL解析错误：确保SQL语句符合ShardingJDBC的解析规则。

# 示例：数据源配置错误
spring:
.sharding:
datasources:
ds0:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
username: root
password: root
ds1:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
username: root
password: root123 # 错误的密码

数据源配置错误示例

// 数据源配置错误示例
ShardingRule shardingRule = new ShardingRule();
DataSource dataSource0 = createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db0", "root", "root");
DataSource dataSource1 = createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db1", "root", "root123"); // 错误的密码
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
dataSourceMap.put("ds0", dataSource0);
dataSourceMap.put("ds1", dataSource1);
ShardingDataSource shardingDataSource = new ShardingDataSource(shardingRule, dataSourceMap);

运行时错误及排查技巧

数据库连接失败：检查数据库连接信息是否正确，确保数据库服务正常运行。
SQL执行错误：检查SQL语句是否正确，确保分片标识符匹配。
结果归并错误：确保结果归并逻辑正确，检查返回结果是否符合预期。

// 示例：数据库连接失败
try {
    Connection connection = ShardingDataSourceFactory.createDataSource().getConnection();
    Statement statement = connection.createStatement();
    ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM t_order WHERE order_id = 1001");
} catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
}

性能优化方法

减少分片数量：合理规划分片数量，避免过度分片导致的性能下降。
优化SQL语句：优化SQL语句，减少不必要的查询和计算。
使用缓存：使用缓存技术减少数据库访问次数。

// 示例：优化SQL语句
String optimizedSql = "SELECT * FROM t_order WHERE order_id IN (1001, 1002, 1003)";
// 示例：使用缓存
Map<Integer, Order> cache = new HashMap<>();
if (cache.containsKey(orderId)) {
    return cache.get(orderId);
} else {
    String sql = "SELECT * FROM t_order WHERE order_id = ?";
    // 执行SQL语句
    // 缓存结果
    cache.put(orderId, result);
    return result;
}

ShardingJDBC的实践案例

实战演练：搭建分片环境

准备环境

安装数据库：安装多个MySQL数据库实例。
配置数据源：配置ShardingJDBC的数据源信息。
配置分片规则：配置ShardingJDBC的分片规则。

spring:
.sharding:
datasources:
ds0:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
username: root
password: root
ds1:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
username: root
password: root
rule:
tables:
order:
actual-data-nodes: ds0.db0.t_order, ds1.db1.t_order
database-strategy:
standard:
sharding-column: order_id
sharding-algorithm-name: database_inline
sharding-algorithms:
database_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds${order_id % 2}

运行环境

运行ShardingJDBC环境，确保数据库连接正常。

// 示例：运行环境
ShardingDataSource shardingDataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource();
Connection connection = shardingDataSource.getConnection();
Statement statement = connection.createStatement();
ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SELECT * FROM t_order WHERE order_id = 1001");

实战演练：编写查询与更新操作

查询操作

编写查询操作，确保SQL语句正确解析和路由。

// 示例：查询操作
String sql = "SELECT * FROM t_order WHERE order_id = 1001";
Connection connection = shardingDataSource.getConnection();
Statement statement = connection.createStatement();
ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql);
while (resultSet.next()) {
    System.out.println(resultSet.getString("order_id"));
}

更新操作

编写更新操作，确保SQL语句正确解析和路由。

// 示例：更新操作
String sql = "UPDATE t_order SET user_id = 2 WHERE order_id = 1001";
Connection connection = shardingDataSource.getConnection();
Statement statement = connection.createStatement();
int result = statement.executeUpdate(sql);
System.out.println("更新记录数：" + result);

实战演练：监控与维护

监控

实现监控功能，监控数据库的运行状态。

// 示例：监控
public class ShardingJDBCMonitor {
    public static void main(String[] args) {
        ShardingDataSource shardingDataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource();
        while (true) {
            try {
                Thread.sleep(1000);
                Connection connection = shardingDataSource.getConnection();
                Statement statement = connection.createStatement();
                ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SHOW PROCESSLIST");
                while (resultSet.next()) {
                    System.out.println("Thread ID: " + resultSet.getString("Id") + ", Command: " + resultSet.getString("Command"));
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

维护

实现维护功能，定期检查和维护数据库。


// 示例：维护
public class ShardingJDBCHealthCheck {
    public static void main(String[] args) {
        ShardingDataSource shardingDataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource();
        while (true) {
            try {
                Thread.sleep(3600000); // 每小时检查一次
                Connection connection = shardingDataSource.getConnection();
                Statement statement = connection.createStatement();
                ResultSet resultSet = statement.executeQuery("SHOW DATABASES");
                while (resultSet.next()) {
                    System.out.println("Database: " + resultSet.getString("Database"));
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}
``

通过以上步骤，可以实现ShardingJDBC的搭建、查询与更新操作以及监控与维护功能。

点击查看更多内容

为 TA 点赞

若觉得本文不错，就分享一下吧！

评论

评论

共同学习，写下你的评论

评论加载中...

展开查看更多评论

作者其他优质文章

正在加载中

呼啦一阵风

手记
篇

粉丝

74

获赞与收藏

319

关注作者，订阅最新文章

阅读免费教程

ThinkPHP 入门教程

28个小节 12397 123

PyCharm 编辑器教程

37个小节 26402 405

后端通用面试教程

41个小节 30948 346

推荐

评论

收藏

共同学习，写下你的评论



感谢您的支持，我会继续努力的～

扫码打赏，你说多少就多少

赞赏金额会直接到老师账户

支付方式

打开微信扫一扫，即可进行扫码打赏哦

今天注册有机会得

100积分直接送

付费专栏免费学

大额优惠券免费领

立即参与放弃机会

点击
抽奖

慕课手记新用户专享福利

恭喜你，你的运气太好了，居然抽中了 100个积分！

恭喜你，抽中了价值元的专栏！

太棒了，直接落到你账户里！

积分商城里的罗技鼠标、机械键盘、
Kindle 阅读器、小米平衡车
Apple iPad （10.2英寸）、大额优惠券
在等着你去兑换了噢

作者：

免费赠送

兑换码：1111222211 复制

优惠券可用于购买实战课、体系课
无门槛使用

先去看看，有什么好东西马上兑换我爱学习，选课去


热搜

最近搜索清空

ShardingJDBC底层资料详解：从入门到实践

核心功能

应用场景

数据分片

路由机制

数据源配置

分片规则配置

安装ShardingJDBC

环境搭建

安装ShardingJDBC示例

数据源配置

分片规则配置

示例1：简单的分片规则配置

示例2：复杂的分片规则配置

数据源配置错误示例

准备环境

运行环境

查询操作

更新操作

监控

维护

阅读免费教程