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ShardingJdbc原理资料：新手入门指南

标签：

MySQL 大数据架构

概述

本文介绍了ShardingJdbc的工作原理和使用方法，包括透明的数据分片功能、多种分片策略以及分布式事务的支持。ShardingJdbc通过解析SQL语句并生成分片SQL来实现分布式数据库的读写操作，确保数据的一致性和高效性。文章详细阐述了ShardingJdbc的配置方式和常见问题的解决方法。ShardingJdbc原理资料在这里得到了全面的展示。

ShardingJdbc简介

ShardingJdbc是由阿里巴巴开源的一个分布式数据库中间件，用于处理数据库分片。它提供了透明的数据分片功能，使得应用程序可以在不修改代码的情况下实现分布式数据的读写操作。ShardingJdbc是一个轻量级的分布式数据库访问中间件，主要实现数据分片和分布式事务，使得应用程序可以使用标准的SQL语句和JDBC接口进行数据库操作。

ShardingJdbc的作用和优势

ShardingJdbc的主要作用是解决数据库分片带来的复杂性问题。通过ShardingJdbc，应用程序可以透明地操作分布式数据库，而不需要关心底层的分布式实现细节。其优势包括：

透明化操作：应用程序可以通过标准的JDBC接口操作分布式数据库，而无需修改应用程序代码。
灵活的分片策略：支持多种分片策略，包括数据库分片、表分片、字段分片等。
高性能：通过分片技术和分布式事务，提高数据处理性能。
分布式事务支持：支持分布式事务，保证数据的一致性。
易于扩展：支持动态扩展，可以在不中断服务的情况下增加或移除数据库节点。
兼容性强：兼容各种关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQL Server等。

ShardingJdbc的核心概念

数据分片

数据分片是指将一个大的数据集拆分成多个较小的数据集，这些数据集可以分布在不同的数据库或同一个数据库的不同表中。ShardingJdbc提供了多种数据分片策略，如数据库分片、表分片、字段分片等。

数据库分片

数据库分片是指将数据分散到不同的数据库中。例如，将用户数据分散到不同的数据库中，每个数据库包含一部分用户数据。假设我们有两个数据库 db0 和 db1，可以将用户数据分散到这两个数据库中。

sharding-rule:
  data-sources:
    ds_0:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
    ds_1:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
  tables:
    t_user:
      actual-data-nodes: ds_${0..1}.t_user
      table-strategy:
        standard:
          sharding-columns: user_id
          sharding-algorithm-name: mod-long
  sharding-algorithms:
    mod-long:
      type: INLINE
      props:
        values: 0, 1
        key: user_id

在这个配置例子中，t_user 表的数据会被分散到 db0 和 db1 中。

读写分离

读写分离是指将写操作和读操作分离到不同的数据库节点上，以提高系统的读取性能。在读写分离模式下，所有的写操作都发送到主数据库服务器，而读操作则被路由到从数据库服务器。

sharding-rule:
  data-sources:
    master:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
    slave_0:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
  masters:
    - master
  slaves:
    - slave_0
  load-balance-algorithm-name: round-robin

在这个例子中，master 数据库负责处理写操作，而 slave_0 数据库负责处理读操作。

分布式事务

分布式事务是指在分布式环境中确保多个数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID）。ShardingJdbc支持分布式事务，确保在分布式环境下数据的一致性。

import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.strategy.StandardShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceFactory;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingProperties;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

public class ShardingJdbcExample {
  public static void main(String[] args) throws SQLException {
    // 创建分片规则配置
    ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
    shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(
      new TableRuleConfiguration(
        "t_user",
        "ds_${0..1}.t_user"
      ).setTableShardingStrategy(
        new StandardShardingStrategyConfiguration(
          "user_id",
          "mod-long"
        )
      )
    );

    // 创建数据源配置
    Properties props = new Properties();
    props.setProperty("sql.show", "true");

    // 创建ShardingJdbc连接
    DataSource ds = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(
      new String[] { "ds_0", "ds_1" },
      new DataSource[] { createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db0"), createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db1") },
      shardingRuleConfig,
      new ShardingProperties(props)
    );

    // 创建连接
    try (Connection conn = ds.getConnection("root", "root")) {
      // 执行SQL语句
      // conn.createStatement().executeQuery("SELECT * FROM t_user WHERE user_id = 1");
    }
  }

  private static DataSource createDataSource(String url) {
    // 创建数据源
    return null;
  }
}

结果合并

ShardingJdbc在执行SQL语句后，会将从各个数据库节点获取的结果进行合并。结果合并主要是解决查询操作时，需要将从多个数据库节点获取的数据集合并成一个完整的结果集。

import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.strategy.StandardShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceFactory;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingProperties;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

public class ShardingJdbcExample {
  public static void main(String[] args) throws SQLException {
    // 创建分片规则配置
    ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
    shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(
      new TableRuleConfiguration(
        "t_user",
        "ds_${0..1}.t_user"
      ).setTableShardingStrategy(
        new StandardShardingStrategyConfiguration(
          "user_id",
          "mod-long"
        )
      )
    );

    // 创建数据源配置
    Properties props = new Properties();
    props.setProperty("sql.show", "true");

    // 创建ShardingJdbc连接
    DataSource ds = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(
      new String[] { "ds_0", "ds_1" },
      new DataSource[] { createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db0"), createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db1") },
      shardingRuleConfig,
      new ShardingProperties(props)
    );

    // 创建PreparedStatement对象
    try (PreparedStatement pstmt = ds.getConnection("root", "root").prepareStatement("SELECT * FROM t_user WHERE user_id = ?")) {
      pstmt.setInt(1, 1);

      // 执行SQL语句
      try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
        // 处理结果集
        while (rs.next()) {
          System.out.println(rs.getInt("user_id"));
        }
      }
    }
  }

  private static DataSource createDataSource(String url) {
    // 创建数据源
    return null;
  }
}

ShardingJdbc的工作原理

SQL解析

ShardingJdbc在执行SQL语句之前，会解析SQL语句并将其转化为可以执行的分片SQL。解析过程主要包括以下几个步骤：

解析SQL：解析SQL语句，提取出SQL中的表名、字段名和条件等信息。
构建分片SQL：根据分片规则和解析后的SQL信息，生成具体的分片SQL。
执行SQL：将生成的分片SQL发送到相应的数据库节点执行。

例如，对于一个查询操作，ShardingJdbc会解析SQL语句，提取出需要查询的表和条件，然后根据分片规则生成对应的分片SQL。

SELECT * FROM t_user WHERE user_id = 1

假设 t_user 表被分散到 db0 和 db1 中，ShardingJdbc会解析这个SQL语句，并生成如下的分片SQL：

SELECT * FROM db0.t_user WHERE user_id = 1
SELECT * FROM db1.t_user WHERE user_id = 1

分片策略

ShardingJdbc支持多种分片策略，可以根据需要选择最适合的策略。例如，可以根据字段值对表进行分片，或者根据数据库实例对表进行分片。

字段分片策略

字段分片策略是指根据字段的值来决定数据的分片。例如，可以按照 user_id 的值来决定数据的分片。

sharding-rule:
  data-sources:
    ds_0:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
    ds_1:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
  tables:
    t_user:
      actual-data-nodes: ds_${0..1}.t_user
      table-strategy:
        standard:
          sharding-columns: user_id
          sharding-algorithm-name: mod-long
  sharding-algorithms:
    mod-long:
      type: INLINE
      props:
        values: 0, 1
        key: user_id

在这个例子中，t_user 表的数据根据 user_id 的值进行分片。

数据库实例分片策略

数据库实例分片策略是指根据数据库实例来决定数据的分片。例如，可以将数据分散到不同的数据库实例中。

sharding-rule:
  data-sources:
    ds_0:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
    ds_1:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
  tables:
    t_user:
      actual-data-nodes: ds_${0..1}.t_user
      table-strategy:
        standard:
          sharding-columns: user_id
          sharding-algorithm-name: mod-long
  sharding-algorithms:
    mod-long:
      type: INLINE
      props:
        values: 0, 1
        key: user_id

在这个例子中，t_user 表的数据根据 user_id 的值分散到 db0 和 db1 中。

结果合并

import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.strategy.StandardShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceFactory;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingProperties;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

public class ShardingJdbcExample {
  public static void main(String[] args) throws SQLException {
    // 创建分片规则配置
    ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
    shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(
      new TableRuleConfiguration(
        "t_user",
        "ds_${0..1}.t_user"
      ).setTableShardingStrategy(
        new StandardShardingStrategyConfiguration(
          "user_id",
          "mod-long"
        )
      )
    );

    // 创建数据源配置
    Properties props = new Properties();
    props.setProperty("sql.show", "true");

    // 创建ShardingJdbc连接
    DataSource ds = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(
      new String[] { "ds_0", "ds_1" },
      new DataSource[] { createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db0"), createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db1") },
      shardingRuleConfig,
      new ShardingProperties(props)
    );

    // 创建PreparedStatement对象
    try (PreparedStatement pstmt = ds.getConnection("root", "root").prepareStatement("SELECT * FROM t_user WHERE user_id = ?")) {
      pstmt.setInt(1, 1);

      // 执行SQL语句
      try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
        // 处理结果集
        while (rs.next()) {
          System.out.println(rs.getInt("user_id"));
        }
      }
    }
  }

  private static DataSource createDataSource(String url) {
    // 创建数据源
    return null;
  }
}

如何配置ShardingJdbc

配置数据源

在配置ShardingJdbc时，首先需要配置数据源。数据源是指ShardingJdbc连接的数据库实例。通过配置数据源，可以指定数据库的连接信息，如URL、用户名和密码等。

data-sources:
  ds_0:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
    username: root
    password: root
  ds_1:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
    username: root
    password: root

在这个例子中，配置了两个数据源 ds_0 和 ds_1，分别对应两个数据库实例 db0 和 db1。

配置分片规则

配置分片规则是ShardingJdbc的核心配置之一。通过配置分片规则，可以指定如何对数据进行分片。分片规则主要包括表分片规则和字段分片规则等。

sharding-rule:
  data-sources:
    ds_0:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
    ds_1:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
  tables:
    t_user:
      actual-data-nodes: ds_${0..1}.t_user
      table-strategy:
        standard:
          sharding-columns: user_id
          sharding-algorithm-name: mod-long
  sharding-algorithms:
    mod-long:
      type: INLINE
      props:
        values: 0, 1
        key: user_id

在这个例子中，t_user 表的数据根据 user_id 的值分散到 db0 和 db1 中。

配置读写分离

配置读写分离是指指定读操作和写操作的分发规则。通过配置读写分离，可以将读操作和写操作分发到不同的数据库节点，从而提高系统的读取性能。

sharding-rule:
  data-sources:
    master:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
    slave_0:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
  masters:
    - master
  slaves:
    - slave_0
  load-balance-algorithm-name: round-robin

在这个例子中，master 数据库负责处理写操作，而 slave_0 数据库负责处理读操作。

import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.strategy.StandardShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceFactory;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingProperties;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

public class ShardingJdbcExample {
  public static void main(String[] args) throws SQLException {
    // 创建分片规则配置
    ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
    shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(
      new TableRuleConfiguration(
        "t_user",
        "ds_${0..1}.t_user"
      ).setTableShardingStrategy(
        new StandardShardingStrategyConfiguration(
          "user_id",
          "mod-long"
        )
      )
    );

    // 创建数据源配置
    Properties props = new Properties();
    props.setProperty("sql.show", "true");

    // 创建ShardingJdbc连接
    DataSource ds = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(
      new String[] { "ds_0", "ds_1" },
      new DataSource[] { createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db0"), createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db1") },
      shardingRuleConfig,
      new ShardingProperties(props)
    );

    // 创建连接
    try (Connection conn = ds.getConnection("root", "root")) {
      // 执行SQL语句
      // conn.createStatement().executeQuery("SELECT * FROM t_user WHERE user_id = 1");
    }
  }

  private static DataSource createDataSource(String url) {
    // 创建数据源
    return null;
  }
}

ShardingJdbc的使用示例

创建ShardingJdbc连接

创建ShardingJdbc连接是使用ShardingJdbc的第一步。通过创建ShardingJdbc连接，可以启动和管理ShardingJdbc会话。

import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.strategy.StandardShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingDataSourceFactory;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.config.ShardingProperties;

import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;

public class ShardingJdbcExample {
  public static void main(String[] args) throws SQLException {
    // 创建分片规则配置
    ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
    shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(
      new TableRuleConfiguration(
        "t_user",
        "ds_${0..1}.t_user"
      ).setTableShardingStrategy(
        new StandardShardingStrategyConfiguration(
          "user_id",
          "mod-long"
        )
      )
    );

    // 创建数据源配置
    Properties props = new Properties();
    props.setProperty("sql.show", "true");

    // 创建ShardingJdbc连接
    DataSource ds = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(
      new String[] { "ds_0", "ds_1" },
      new DataSource[] { createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db0"), createDataSource("jdbc:mysql://localhost:3306/db1") },
      shardingRuleConfig,
      new ShardingProperties(props)
    );

    // 创建连接
    try (Connection conn = ds.getConnection("root", "root")) {
      // 执行SQL语句
      // conn.createStatement().executeQuery("SELECT * FROM t_user WHERE user_id = 1");
    }
  }

  private static DataSource createDataSource(String url) {
    // 创建数据源
    return null;
  }
}

执行SQL语句

执行SQL语句是指通过ShardingJdbc连接执行SQL语句。可以通过 Connection 对象创建 Statement 或 PreparedStatement 对象执行SQL语句。

import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;

public class ShardingJdbcExample {
  // 创建ShardingJdbc连接
  Connection conn = null;

  public void executeSql() throws SQLException {
    // 创建PreparedStatement对象
    PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM t_user WHERE user_id = ?");
    pstmt.setInt(1, 1);

    // 执行SQL语句
    ResultSet rs = pstmt.executeQuery();

    // 处理结果集
    while (rs.next()) {
      System.out.println(rs.getInt("user_id"));
    }
  }
}

处理结果集

处理结果集是指处理从数据库获取的数据。可以通过 ResultSet 对象获取查询结果，并进行相应的处理。

import java.sql.Connection;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;

public class ShardingJdbcExample {
  // 创建ShardingJdbc连接
  Connection conn = null;

  public void processResultSet() throws SQLException {
    // 创建PreparedStatement对象
    PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("SELECT * FROM t_user WHERE user_id = ?");
    pstmt.setInt(1, 1);

    // 执行SQL语句
    ResultSet rs = pstmt.executeQuery();

    // 处理结果集
    while (rs.next()) {
      System.out.println(rs.getInt("user_id"));
    }
  }
}

常见问题及解决方法

遇到的常见问题

查询性能问题：在大量数据的情况下，查询性能可能受到影响。
分片策略问题：分片策略不当可能导致数据分布不均匀。
事务问题：分布式事务的复杂性可能引起事务管理问题。
连接池问题：连接池配置不当可能导致连接资源耗尽。
配置问题：配置不当可能导致数据分片规则无法正确执行。

解决问题的方法和建议

优化查询性能：
- 使用索引提高查询效率。
- 优化分片规则，确保数据分布均匀。
- 使用连接池管理数据库连接，避免频繁创建和销毁连接。
优化分片策略：
- 根据实际业务需求设计合理的分片策略。
- 使用合适的分片算法，如哈希分片、范围分片等。
- 定期分析分片效果，调整分片策略。
事务管理：
- 使用分布式事务框架，如Atomikos、Bitronix等。
- 配置合理的事务超时时间，避免长时间等待。
- 使用事务隔离级别，避免事务冲突。
连接池管理：
- 配置合适的连接池大小，避免连接资源耗尽。
- 使用连接池监控工具，监控连接池状态。
- 配置合理的连接池回收策略，避免资源浪费。
配置优化：
- 配置合理的数据源信息。
- 检查和优化分片规则配置。
- 使用ShardingJdbc的调试功能，查看SQL解析和执行过程。

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ShardingJdbc的作用和优势

数据分片

数据库分片

读写分离

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结果合并

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执行SQL语句

处理结果集

遇到的常见问题

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