之前一篇文章中我们讲了基于Mysql8的读写分离(文末有链接)，这次来说说分库分表的实现过程。

概念解析

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。

file

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。

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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

<properties>
        <java.version>1.8</java.version>
        <mybatis-plus.version>3.1.1</mybatis-plus.version>
        <sharding-sphere.version>4.0.0-RC2</sharding-sphere.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>2.0.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>8.0.15</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>${mybatis-plus.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${sharding-sphere.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
            <version>${sharding-sphere.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

• 配置mysql-plus

    @Configuration
    @MapperScan("com.github.jianzh5.blog.mapper")
    public class MybatisPlusConfig {

            /**
             * 攻击 SQL 阻断解析器
             */
            @Bean
            public PaginationInterceptor paginationInterceptor(){
                    PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor();
                    List<ISqlParser> sqlParserList = 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<Order> {

    }

• 编写接口及接口实现

    public interface OrderService extends IService<Order> {

    }

    /**
     * 订单实现层
     * @author jianzh5
     * @date 2019/10/15 17:05
     */
    @Service
    public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl<OrderMapper, Order> 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

  
  
  file

• 至此分库分表开发完成

往期回顾

SpringBoot+Mysql8实现读写分离

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