基于springboot + sharding jdbc + mybatisplus + druid，分库分表配置

写在前面

sharding jdbc 提供了多种接入方式。我这里只介绍两种接入方式：

  1. 引入sharding-jdbc的springboot starter包，通过application.yml进行配置（当前文章的主要介绍内容）
  2. 通过java代码的硬编码方式接入（比较推荐，下一篇文章详细介绍https://www.jianshu.com/p/3254ac3bc414
    ）

分库分表工具介绍：ShardingSphere

这里我就不过多赘述，直接贴上ShardingSphere的官网地址，想深入了解的小伙伴可以自行查阅
https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/
ps:（小声逼逼一句）我觉得这个官方文档，只适合看看介绍，如果真的要实战操作，根据这个官方文档写的，真的会让人头大的

此demo的介绍

我原本做的是一个停车场的系统，现在由于数据量过多，需要将订单表拆分，而我这里的拆分逻辑是根据停车场id进行拆分，例如200个停车场就是200张订单表。
总的来说

分库逻辑：
按照创建时间的年份分库
分表逻辑：
按照停车场id进行分表

准备工作

数据库脚本

由于我们不是所有的表都要分表，所以数据库就有默认库，默认库是存放除了分表以外其他表的数据，具体配置见下面的详细步骤中的设置默认库
默认库：sharding2020

/*
Navicat MySQL Data Transfer

Source Server         : 开发数据库 4.71
Source Server Version : 50730
Source Host           : 192.168.4.71:3307
Source Database       : sharding2020

Target Server Type    : MYSQL
Target Server Version : 50730
File Encoding         : 65001

Date: 2020-05-08 11:05:41
*/

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;

-- ----------------------------
-- Table structure for t_car_park
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `t_car_park`;
CREATE TABLE `t_car_park` (
  `id` varchar(64) NOT NULL,
  `name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='停车场表';

-- ----------------------------
-- Table structure for t_order_0
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `t_order_0`;
CREATE TABLE `t_order_0` (
  `id` varchar(64) NOT NULL,
  `name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
  `car_park_id` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '停车场id',
  `no` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '订单号',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='测试分表';

-- ----------------------------
-- Table structure for t_order_1
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `t_order_1`;
CREATE TABLE `t_order_1` (
  `id` varchar(64) NOT NULL,
  `name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
  `car_park_id` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '停车场id',
  `no` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '订单号',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='测试分表';

其中t_car_park就是停车场表，属于不用分表的业务表
第二个库：sharding2019

/*
Navicat MySQL Data Transfer

Source Server         : 开发数据库 4.71
Source Server Version : 50730
Source Host           : 192.168.4.71:3307
Source Database       : sharding2019

Target Server Type    : MYSQL
Target Server Version : 50730
File Encoding         : 65001

Date: 2020-05-08 11:06:06
*/

SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;

-- ----------------------------
-- Table structure for t_order_0
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `t_order_0`;
CREATE TABLE `t_order_0` (
  `id` varchar(64) NOT NULL,
  `name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
  `car_park_id` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '停车场id',
  `no` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '订单号',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='测试分表';

-- ----------------------------
-- Table structure for t_order_1
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `t_order_1`;
CREATE TABLE `t_order_1` (
  `id` varchar(64) NOT NULL,
  `name` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
  `car_park_id` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '停车场id',
  `no` varchar(100) DEFAULT NULL COMMENT '订单号',
  `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '创建时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='测试分表';

注意
这里有一个限制，如果配置了分库，则两个库以t_order_为开头的表，在两个库中的表结构表数量一定要是一样的，不然查询的时候shardingjdbc就会报错！！！

pom文件

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

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                    <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>

        <!--mybatisplus-->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.2.0</version>
        </dependency>

        <!--lombok-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

        <!--fastjson-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>1.2.60</version>
        </dependency>

        <!--mysql-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.44</version>
        </dependency>

        <!--druid-->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid</artifactId>
            <version>1.1.20</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-log4j2</artifactId>
        </dependency>

        <!--sharding jdbc springboot-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>4.0.0-RC2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
            <version>4.0.0-RC2</version>
        </dependency>


    </dependencies>

pom文件需要注意的问题：

  1. sharding-jdbc-spring-boot-starter以及sharding-jdbc-spring-namespace这里的版本用的是4.0.0-RC2，其他版本我也没试过，不知道有没有问题。
  2. 如果引用了sharingjdbc starter包，那么druid的包不能是starter的，只能是普通版本的
  3. 目前这个版本sharingjdbc包的版本好像和mybatisplus的版本有冲突，问题会在分页的时候出现，那就是分页的时候，汇总字段，会出现long类型转int的错误，经过测试，mybatis plus 版本选择3.3.1.tmp，sharding的版本选择4.0.0就不会出现这样的问题

application.yml

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      #  数据库名称，可自定义，可以为多个，以逗号隔开，每个在这里定义的库，都要在下面定义连接属性
      names: ds2019,ds2020
      #年份为2019年的库
      ds2019:
        #  采用的数据库连接池，druid
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.4.71:3307/sharding2019?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: 123456
        maxActive: 20
        initialSize: 5
        maxWait: 60000
        minIdle: 5
        timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
        minEvictableIdleTimeMillis: 300000
        validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
        testWhileIdle: true
        testOnBorrow: false
        testOnReturn: false
        #是否缓存preparedStatement，也就是PSCache。在mysql下建议关闭。 PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大，比如说oracle。
        poolPreparedStatements: false
        #要启用PSCache，-1为关闭 必须配置大于0，当大于0时，poolPreparedStatements自动触发修改为true  可以把这个数值配置大一些，比如说100
        maxOpenPreparedStatements: -1
        #配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
        filters: stat,wall,log4j2
        #通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
        connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
        #合并多个DruidDataSource的监控数据
        useGlobalDataSourceStat: true
        loginUsername: druid
        loginPassword: druid
      #年份为2020年的库
      ds2020:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.4.71:3307/sharding2020?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: 123456
        maxActive: 20
        initialSize: 5
        maxWait: 60000
        minIdle: 5
        timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000
        minEvictableIdleTimeMillis: 300000
        validationQuery: SELECT 1 FROM DUAL
        testWhileIdle: true
        testOnBorrow: false
        testOnReturn: false
        #是否缓存preparedStatement，也就是PSCache。在mysql下建议关闭。 PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大，比如说oracle。
        poolPreparedStatements: false
        #要启用PSCache，-1为关闭 必须配置大于0，当大于0时，poolPreparedStatements自动触发修改为true  可以把这个数值配置大一些，比如说100
        maxOpenPreparedStatements: -1
        #配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
        filters: stat,wall,log4j2
        #通过connectProperties属性来打开mergeSql功能；慢SQL记录
        connectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=5000
        #合并多个DruidDataSource的监控数据
        useGlobalDataSourceStat: true
        loginUsername: druid
        loginPassword: druid
    sharding:
      default-data-source-name: ds2020
      #需要拆分的表，可以设置多个
      tables:
        #需要进行分表的逻辑表名，用MyBatis或者MyBatis-Plus操作数据库时只需要操作逻辑表即可，xml文件也只需要配置逻辑表
        t_order:
          #实际的表结点,下面代表的是ds2019.t_order_0、ds2019.t_order_1、ds2020.t_order_0、ds2020.t_order_1 这几张表
          actual-data-nodes: ds$->{2019..2020}.t_order_$->{0..1}
          #分库策略，按照创建时间的年份分库，如果不用分库的，直接注释掉分库相关的代码
          database-strategy:
            standard:
              sharding-column: create_time
              precise-algorithm-class-name: com.example.demo.config.sharding.CreateTimeShardingDatabaseAlgorithm
          table-strategy:
            # 分表策略，根据自己的需要写的分表策略，这里我是根据car_park_id这个字段的值作为后缀，来确定放到哪张表
            standard:
              sharding-column: car_park_id
              precise-algorithm-class-name: com.example.demo.config.sharding.CarParkShardingTableAlgorithm
    props:
      # 是否打印逻辑SQL语句和实际SQL语句，建议调试时打印，在生产环境关闭
      sql:
        show: true
#是否输出Mybatis-Plus代执行的SQL语句
logging:
  level:
    com.example.demo.module.dao: trace
server:
  port: 8888

这里需要注意的问题

  1. database-strategy: 这个的意思是自定义分库策略，同样的table-strategy:这个代表的是自定义分表策略。而这和官方文档提供的分表分片策略有所不同，官方文档提供的是
    inline.png

    这个的意思是直接通过id取模分表，比如id为3,3%2 = 1，所以这条数据会被分配到t_order_1这种表中，这样的好处就是不用自己写配置类，比较方便，但是这种形式不够灵活，因为自己写分表配置类，也可以实现上面所说的功能。
    官方提供的分片策略有很多，可以支持自己定义，很灵活。
    可以参考：
    https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/concept/sharding/
    这里一定要记住关键字的区别：
    standard 代表自定义分表策略，需要配合precise-algorithm-class-name属性指定自定义分表策略所在的类
    inline 代表的是行表达式分片策略,可以通过简单的算法表达式直接进行分表

设置默认库
分了多个库，必须设置默认数据库！！！必须！！！不然普通业务表shardingjdbc不知道去哪个库取。
配置方式参考配置文件中的default-data-source-name: sharding2020
这里面填的数据库名字和上面配置的names必须是一样的

分库策略类

package com.example.demo.config.sharding;

import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Collection;
import java.util.Date;

/**
 * @title: CarParkShardingTableAlgorithm
 * @projectName shardingdemo
 * @description: 按创建时间分库
 * @author zhy
 * @date 2020/5/611:25
 */
public class CreateTimeShardingDatabaseAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Date> {


    @Override
    public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Date> preciseShardingValue) {
        Date value = preciseShardingValue.getValue();
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy");
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        sb.append("ds").append(sdf.format(value));
        return sb.toString();
    }
}

分表策略类

package com.example.demo.config.sharding;

import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;

import java.util.Collection;

/**
 * @title: CarParkShardingTableAlgorithm
 * @projectName shardingdemo
 * @description: 按停车场id分表
 * @author zhy
 * @date 2020/5/611:25
 */
public class CarParkShardingTableAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<String> {

    @Override
    public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<String> preciseShardingValue) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        String value = preciseShardingValue.getValue();
        //获取设置的虚拟表名称，这里获取到的logicTableName=t_order
        String logicTableName = preciseShardingValue.getLogicTableName();
        //拼接实际的表名称，value为carParkId字段的值
        sb.append(logicTableName).append("_").append(value);
        return sb.toString();
    }
}

最后贴上源码地址，可以直接跑起来，看看效果，记得修改自己的数据库地址哦
https://github.com/zhyhuayong/shardingSpringbootDemo

存在的问题

这种方式适合表结构一定的方案，例如按月分表，每个月的表结构都能确定下来，也就是application.yml中的actual-data-nodes这个配置能确定下来，项目启动之后就不变，可以一直使用。但是问题来了，我这边的分表逻辑是按停车场id分表，停车场的是可以增删的，那么我现在分表的actual-data-nodes这个也要随着我停车场的改变而改变，所以这个问题困扰了我很久，最后我通过sharding-jdbc基于java的配置，加上ShardingSphere的服务编排治理，实现了在项目运行中动态的改变actual-data-nodes。详情请参考下一篇文章：https://www.jianshu.com/p/3254ac3bc414

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