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ShardingJDBC底层原理详解与实战指南

标签：

MySQL 大数据架构

概述

ShardingJDBC是一款轻量级的分布式数据库中间件，能够实现数据的分片和路由等功能，显著提升数据库的处理能力和系统的可扩展性。本文将深入探讨ShardingJDBC的底层架构，包括其模块划分、SQL解析与封装、执行策略与路由以及结果合并与组装等关键内容。此外，本文还将对比ShardingJDBC与其他数据库中间件，介绍其核心概念、配置方法和实战案例，帮助读者全面理解ShardingJDBC底层以及如何在实际开发中应用它。

ShardingJDBC简介

什么是ShardingJDBC

ShardingJDBC是一款轻量级的分布式数据库中间件，它能够帮助开发者有效地处理大规模数据的存储和查询问题。ShardingJDBC的主要功能在于实现数据库的分片（Sharding）、读写分离（Read/Write Splitting）以及分布式事务的支持。通过这些功能，ShardingJDBC能够显著提升数据库的处理能力和系统的可扩展性。

ShardingJDBC的作用与应用场景

ShardingJDBC的主要作用在于提升大规模数据处理能力。以下列举几个典型的应用场景：

数据分片：当数据量达到一定规模时，单个数据库服务器难以承载，这时可以通过ShardingJDBC将数据分散到多个数据库实例中，实现数据水平分片。
读写分离：ShardingJDBC可以配置主从数据库，使得写操作集中于主库，读操作分散到从库，以减轻主库的压力，提高系统的读取性能。
分布式事务：对于跨多个数据库实例的事务，ShardingJDBC提供了分布式事务的支持，保证了数据的一致性。

ShardingJDBC与其他数据库中间件的对比

与其他数据库中间件相比，ShardingJDBC具有以下优势：

轻量级: ShardingJDBC设计简洁，依赖少且易于集成到现有的应用程序中。
易用性: 提供了丰富的配置选项，支持多种分片策略，用户可以根据实际需求灵活配置。
高性能: 通过高效的SQL解析与路由机制，保证了查询的高性能。
兼容性: ShardingJDBC支持多种主流数据库，如MySQL、Oracle等，可以无缝集成。
开源免费: ShardingJDBC是开源项目，用户可以免费使用。

ShardingJDBC核心概念

数据分片

数据分片是指将数据分散存储在多个数据库实例上。ShardingJDBC提供了多种分片策略，例如：

标准分片策略：按照数据的某个字段（比如用户ID）进行分片。
范围分片策略：根据数据的某个字段的范围（如时间范围）进行分片。
复杂分片策略：根据多个字段或条件进行复合分片。

例如，使用标准分片策略时，可以根据用户ID进行分片。代码示例：

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.route.standard.StandardShardingAlgorithm;

import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashSet;
import java.util.Properties;

public class StandardShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<String> {
    private final Properties props = new Properties();

    @Override
    public String doEqualSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<String> shardingValue) {
        for (String each : availableTargetNames) {
            if (each.endsWith(shardingValue.getValue())) {
                return each;
            }
        }
        throw new UnsupportedOperationException();
    }

    @Override
    public void setProps(Properties props) {
        this.props.putAll(props);
    }
}

规则配置

分片规则配置是ShardingJDBC实现数据分片的关键步骤。通过规则配置，可以定义数据的分片策略、路由策略和结果合并等。

数据源配置

数据源配置是分片规则配置的一部分。数据源配置示例如下：

sharding-rule:
  data-sources:
  ds_0:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
    username: root
    password: root
    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    minPoolSize: 1
    maxPoolSize: 30
  ds_1:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
    username: root
    password: root
    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    minPoolSize: 1
    maxPoolSize: 30

分片规则配置

分片规则配置示例：

sharding-rule:
  tables:
  t_order:
    actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
    tableStrategy:
      standard:
        shardingColumn: user_id
        shardingAlgorithmName: t_order_sharding_algorithm
    keyGenerator:
      type: SNOWFLAKE
      column: order_id
  t_order_item:
    actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_item_${0..1}
    tableStrategy:
      standard:
        shardingColumn: order_id
        shardingAlgorithmName: t_order_item_sharding_algorithm
    keyGenerator:
      type: SNOWFLAKE
      column: item_id
  sharding-algorithms:
    t_order_sharding_algorithm:
      type: STANDARD
      props:
        shard-count: 2
    t_order_item_sharding_algorithm:
      type: AUTO

分片算法配置

分片算法配置示例如下：

sharding-rule:
  sharding-algorithms:
  t_order_sharding_algorithm:
    type: STANDARD
    props:
      shard-count: 2

物理表与逻辑表

物理表指实际存在于数据库中的表，而逻辑表则是ShardingJDBC为应用层提供的抽象表。通过逻辑表，应用层可以像操作单数据库一样操作分布式的数据库。

例如，逻辑表t_order和t_order_item分别对应多个物理表，每个物理表分布在不同的数据库实例上。

示例代码

sharding-rule:
  tables:
  t_order:
    actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
    tableStrategy:
      standard:
        shardingColumn: user_id
        shardingAlgorithmName: t_order_sharding_algorithm
    keyGenerator:
      type: SNOWFLAKE
      column: order_id

数据源管理

ShardingJDBC的数据源管理主要通过DataSource接口实现。例如，可以通过ShardingDataSource来管理多个数据源：

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingDataSourceFactory;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.config.Properties;
import java.sql.SQLException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class DataSourceManager {
    public static DataSource getDataSource() throws SQLException {
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("ds_0", getDataSource0());
        dataSourceMap.put("ds_1", getDataSource1());

        Map<String, Object> shardingRuleConfigMap = new HashMap<>();
        shardingRuleConfigMap.put("tables", getTablesConfig());
        shardingRuleConfigMap.put("props", new Properties());

        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfigMap);
    }

    private static DataSource getDataSource0() {
        // 数据源配置逻辑
    }

    private static DataSource getDataSource1() {
        // 数据源配置逻辑
    }

    private static Map<String, Object> getTablesConfig() {
        // 表配置逻辑
        return new HashMap<>();
    }
}

ShardingJDBC底层架构解析

ShardingJDBC模块划分

ShardingJDBC主要分为以下几个模块：

核心模块：主要负责分片策略的解析和执行。
数据源模块：管理多个数据源，并对数据源进行路由和策略执行。
SQL解析模块：解析并生成适配的SQL语句。
执行策略模块：根据分片策略选择对应的执行策略，如路由、结果合并等。
结果组装模块：将从多个数据源获取的结果进行合并和组装。

SQL解析与封装

ShardingJDBC的SQL解析模块负责将SQL语句解析成可以路由和执行的形式。例如，解析SELECT * FROM t_order WHERE user_id = ?这样的SQL语句，确定具体的表和字段。

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.route.standard.StandardShardingAlgorithm;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.shard.standard.StandardShardingStrategy;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.route.standard.StandardShardingValue;

import java.util.Collection;

public class ShardingSQLParser {
    public void parseSQL(String sql, Collection<StandardShardingValue> shardingValues) {
        // SQL解析逻辑
    }
}

执行策略与路由

执行策略模块根据解析后的SQL和分片规则，将SQL路由到具体的数据库实例。例如，解析后的SQL语句路由到ds_0中的t_order_0表。

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.route.standard.StandardShardingAlgorithm;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.shard.standard.StandardShardingStrategy;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.route.standard.StandardShardingValue;

import java.util.Collection;

public class ShardingStrategy {
    public String routeSQL(String sql, Collection<StandardShardingValue> shardingValues) {
        // SQL路由逻辑
        return "实际的路由目的数据库实例";
    }
}

结果合并与组装

结果组装模块负责将从多个数据源获取的结果合并成一个统一的结果集，返回给应用层。

import java.util.List;

public class ResultMerger {
    public List<Object> mergeResults(List<ResultObject> resultObjects) {
        // 结果合并逻辑
        return List.of("合并后的结果");
    }
}

ShardingJDBC配置入门

基础配置步骤

配置ShardingJDBC的基本步骤如下：

引入依赖：在pom.xml中引入ShardingJDBC的依赖。
数据源配置：配置数据源，包括连接URL、用户名、密码等。
分片规则配置：定义表的分片策略、路由策略和结果合并策略等。
初始化数据源：创建并初始化ShardingJDBC的数据源。

示例代码：

<dependency>
    <groupId>com.dangdang</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.1.0</version>
</dependency>

spring:
  sharding:
  rule:
    tables:
      t_order:
        actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
        tableStrategy:
          standard:
            shardingColumn: user_id
            shardingAlgorithmName: t_order_sharding_algorithm
        keyGenerator:
          type: SNOWFLAKE
          column: order_id
      t_order_item:
        actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_item_${0..1}
        tableStrategy:
          standard:
            shardingColumn: order_id
            shardingAlgorithmName: t_order_item_sharding_algorithm
        keyGenerator:
          type: SNOWFLAKE
          column: item_id
    sharding-algorithms:
      t_order_sharding_algorithm:
        type: STANDARD
        props:
          shard-count: 2
      t_order_item_sharding_algorithm:
        type: AUTO

数据源配置方法

数据源配置方法如下：

定义数据源：定义每个数据源的连接信息。
配置数据源属性：配置数据源的连接超时时间、最大连接数等属性。

示例代码：

sharding-rule:
  data-sources:
  ds_0:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
    username: root
    password: root
    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    minPoolSize: 1
    maxPoolSize: 30
  ds_1:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
    username: root
    password: root
    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    minPoolSize: 1
    maxPoolSize: 30

分片规则配置

分片规则配置方法如下：

定义分片表：指定每个表的分片策略，包括分片列和分片算法。
定义分片算法：定义分片算法的具体实现，包括标准分片、范围分片等。
配置分片键生成器：定义分片键的生成策略。

示例代码：

sharding-rule:
 tables:
  t_order:
    actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
    tableStrategy:
      standard:
        shardingColumn: user_id
        shardingAlgorithmName: t_order_sharding_algorithm
    keyGenerator:
      type: SNOWFLAKE
      column: order_id
  sharding-algorithms:
    t_order_sharding_algorithm:
      type: STANDARD
      props:
        shard-count: 2

ShardingJDBC实战案例

基本分片策略实现

基本分片策略实现的步骤如下：

定义数据源：配置数据源的连接信息。
定义表的分片策略：定义表的分片策略，包括分片列和分片算法。
配置分片算法：定义分片算法的具体实现。

示例代码：

sharding-rule:
 tables:
  t_order:
    actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
    tableStrategy:
      standard:
        shardingColumn: user_id
        shardingAlgorithmName: t_order_sharding_algorithm
    keyGenerator:
      type: SNOWFLAKE
      column: order_id
  sharding-algorithms:
    t_order_sharding_algorithm:
      type: STANDARD
      props:
        shard-count: 2

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.route.standard.StandardShardingAlgorithm;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.shard.standard.StandardShardingStrategy;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.route.standard.StandardShardingValue;

import java.util.Collection;

public class StandardShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<String> {
    @Override
    public String doEqualSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<String> shardingValue) {
        for (String each : availableTargetNames) {
            if (each.endsWith(shardingValue.getValue())) {
                return each;
            }
        }
        throw new UnsupportedOperationException();
    }
}

数据库读写分离配置

数据库读写分离配置的步骤如下：

定义数据源：配置主库和从库的数据源信息。
定义读写分离规则：定义读写分离规则，指定写操作路由到主库，读操作路由到从库。
配置读写分离策略：定义读写分离策略的具体实现。

示例代码：

sharding-rule:
 tables:
  t_order:
    actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
    tableStrategy:
      standard:
        shardingColumn: user_id
        shardingAlgorithmName: t_order_sharding_algorithm
    keyGenerator:
      type: SNOWFLAKE
      column: order_id
  read-write-splitting:
    data-sources:
      ds_0:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
        username: root
        password: root
        master-data-source-name: ds_master
      ds_1:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
        username: root
        password: root
        master-data-source-name: ds_master
    master-slave-rules:
      ds_master:
        slave-data-source-names: ds_0, ds_1

多种分片策略结合使用

多种分片策略结合使用，可以在同一个应用中同时使用标准分片策略和范围分片策略等。

示例代码：

sharding-rule:
 tables:
  t_order:
    actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
    tableStrategy:
      standard:
        shardingColumn: user_id
        shardingAlgorithmName: t_order_sharding_algorithm
      range:
        shardingColumn: order_time
        shardingAlgorithmName: t_order_range_sharding_algorithm
    keyGenerator:
      type: SNOWFLAKE
      column: order_id
  sharding-algorithms:
    t_order_sharding_algorithm:
      type: STANDARD
      props:
        shard-count: 2
    t_order_range_sharding_algorithm:
      type: RANGE
      props:
        start-value: 2023-01-01
        end-value: 2023-12-31

常见问题与解决方案

常见错误及解决方法

ShardingJDBC启动失败

错误原因

数据源配置错误，如连接URL、用户名、密码等信息不正确。
分片规则配置错误，如分片列、分片算法等配置不正确。

解决方法

检查数据源配置文件，确保连接URL、用户名、密码等信息正确。
检查分片规则配置文件，确保分片列、分片算法等配置正确。
使用工具或日志输出查看具体的错误信息，根据错误信息进行排查。

示例代码：

sharding-rule:
 tables:
  t_order:
    actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
    tableStrategy:
      standard:
        shardingColumn: user_id
        shardingAlgorithmName: t_order_sharding_algorithm
    keyGenerator:
      type: SNOWFLAKE
      column: order_id
  sharding-algorithms:
    t_order_sharding_algorithm:
      type: STANDARD
      props:
        shard-count: 2

SQL解析错误

错误原因

SQL语句格式不正确，如缺少必要的字段或条件。
SQL解析器配置错误，如解析器版本不兼容等。

解决方法

检查SQL语句格式，确保语法正确。
更新或重新配置SQL解析器，确保版本兼容。
使用工具或日志输出查看具体的错误信息，根据错误信息进行排查。

示例代码：

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.route.standard.StandardShardingAlgorithm;

public class StandardShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<String> {
    @Override
    public String doEqualSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<String> shardingValue) {
        for (String each : availableTargetNames) {
            if (each.endsWith(shardingValue.getValue())) {
                return each;
            }
        }
        throw new UnsupportedOperationException();
    }
}

性能优化技巧

缓存分片结果

通过缓存分片结果，减少不必要的分片计算，提高查询性能。

示例代码：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class ShardingResultCache {
    private final ConcurrentHashMap<String, String> cache = new ConcurrentHashMap<>();

    public String getShardingResult(String key) {
        return cache.get(key);
    }

    public void putShardingResult(String key, String value) {
        cache.put(key, value);
    }
}

使用高效的SQL解析库

使用高效的SQL解析库，如ANTLR等，可以提高SQL解析性能。

示例代码：

import org.antlr.v4.runtime.CharStream;
import org.antlr.v4.runtime.CharStreams;
import org.antlr.v4.runtime.CommonTokenStream;
import org.antlr.v4.runtime.Token;

public class SQLParser {
    public void parseSQL(String sql) {
        CharStream input = CharStreams.fromString(sql);
        SQLLexer lexer = new SQLLexer(input);
        CommonTokenStream tokens = new CommonTokenStream(lexer);
        SQLParser parser = new SQLParser(tokens);
        parser.parse();
    }
}

与其他框架的集成

Spring Boot集成

通过Spring Boot集成ShardingJDBC，可以简化配置和管理。

示例代码：

spring:
 sharding:
  rule:
    tables:
      t_order:
        actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
        tableStrategy:
          standard:
            shardingColumn: user_id
            shardingAlgorithmName: t_order_sharding_algorithm
        keyGenerator:
          type: SNOWFLAKE
          column: order_id
    sharding-algorithms:
      t_order_sharding_algorithm:
        type: STANDARD
        props:
          shard-count: 2

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingDataSourceFactory;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.config.Properties;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;

@SpringBootApplication
public class ShardingJdbcApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ShardingJdbcApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public DataSource getDataSource() throws SQLException {
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("ds_0", getDataSource0());
        dataSourceMap.put("ds_1", getDataSource1());

        Map<String, Object> shardingRuleConfigMap = new HashMap<>();
        shardingRuleConfigMap.put("tables", getTablesConfig());
        shardingRuleConfigMap.put("props", new Properties());

        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfigMap);
    }

    private DataSource getDataSource0() {
        // 数据源配置逻辑
    }

    private DataSource getDataSource1() {
        // 数据源配置逻辑
    }

    private Map<String, Object> getTablesConfig() {
        // 表配置逻辑
        return new HashMap<>();
    }
}

MyBatis集成

通过MyBatis集成ShardingJDBC，可以方便地进行SQL映射。

示例代码：


<bean id="sqlSessionFactory" class="org.apache.ibatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
    <property name="dataSource" ref="shardingDataSource" />
    <property name="mapperLocations" value="classpath*:mapper/*.xml" />
</bean>

<bean id="shardingDataSource" class="com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingDataSourceFactory">
    <constructor-arg index="0">
        <map>
            <entry key="ds_0" value-ref="dataSource0" />
            <entry key="ds_1" value-ref="dataSource1" />
        </map>
    </constructor-arg>
    <constructor-arg index="1">
        <map>
            <entry key="tables" value-ref="tablesConfig" />
            <entry key="props" value-ref="props" />
        </map>
    </constructor-arg>
</bean>
``

通过以上示例代码和配置，可以实现ShardingJDBC与其他框架的集成，提高系统的灵活性和可扩展性。

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