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。
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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
1.8 3.1.1 4.0.0-RC2 org.springframework.boot spring-boot-starter-web org.mybatis.spring.boot mybatis-spring-boot-starter 2.0.1 MySQL mysql-connector-java 8.0.15 com.baomidou mybatis-plus-boot-starter ${mybatis-plus.version} org.apache.shardingsphere sharding-jdbc-spring-boot-starter ${sharding-sphere.version} org.apache.shardingsphere sharding-jdbc-spring-namespace ${sharding-sphere.version} org.projectlombok lombok true org.springframework.boot spring-boot-starter-test test org.springframework.boot spring-boot-maven-plugin
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(); ListsqlParserList = 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{ }
编写接口及接口实现
public interface OrderService extends IService{ } /** * 订单实现层 * @author jianzh6 * @date 2019/10/15 17:05 */ @Service public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl 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
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