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服務器之家 - 編程語言 - JAVA教程 - spring boot使用sharding jdbc的配置方式

spring boot使用sharding jdbc的配置方式

2021-03-12 14:30J猿 JAVA教程

這篇文章主要介紹了spring boot使用sharding jdbc的配置方式，小編覺得挺不錯的，現在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

本文介紹了spring boot使用sharding jdbc的配置方式，分享給大家，具體如下：

說明

要排除DataSourceAutoConfiguration，否則多數據源無法配置

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@SpringBootApplication
@EnableAutoConfiguration(exclude={DataSourceAutoConfiguration.class})
public class Application {
 
  public static void main(String[] args) {
   SpringApplication.run(Application.class, args);
  }
 
}

配置的多個數據源交給sharding-jdbc管理，sharding-jdbc創建一個DataSource數據源提供給mybatis使用

官方文檔：http://shardingjdbc.io/index_zh.html

步驟

配置多個數據源，數據源的名稱最好要有一定的規則，方便配置分庫的計算規則

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@Bean(initMethod="init", destroyMethod="close", name="dataSource0")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
public DataSource dataSource0(){
  return new DruidDataSource();
}
 
@Bean(initMethod="init", destroyMethod="close", name="dataSource1")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource2")
public DataSource dataSource1(){
  return new DruidDataSource();
}

配置數據源規則，即將多個數據源交給sharding-jdbc管理，并且可以設置默認的數據源，當表沒有配置分庫規則時會使用默認的數據源

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@Bean
public DataSourceRule dataSourceRule(@Qualifier("dataSource0") DataSource dataSource0,
    @Qualifier("dataSource1") DataSource dataSource1){
  Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
  dataSourceMap.put("dataSource0", dataSource0);
  dataSourceMap.put("dataSource1", dataSource1);
  return new DataSourceRule(dataSourceMap, "dataSource0");
}

配置數據源策略和表策略，具體策略需要自己實現

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@Bean
public ShardingRule shardingRule(DataSourceRule dataSourceRule){
  //表策略
  TableRule orderTableRule = TableRule.builder("t_order")
      .actualTables(Arrays.asList("t_order_0", "t_order_1"))
      .tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("order_id", new ModuloTableShardingAlgorithm()))
      .dataSourceRule(dataSourceRule)
      .build();
  TableRule orderItemTableRule = TableRule.builder("t_order_item")
      .actualTables(Arrays.asList("t_order_item_0", "t_order_item_1"))
      .tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("order_id", new ModuloTableShardingAlgorithm()))
      .dataSourceRule(dataSourceRule)
      .build();
  //綁定表策略，在查詢時會使用主表策略計算路由的數據源，因此需要約定綁定表策略的表的規則需要一致，可以一定程度提高效率
  List<BindingTableRule> bindingTableRules = new ArrayList<BindingTableRule>();
  bindingTableRules.add(new BindingTableRule(Arrays.asList(orderTableRule, orderItemTableRule)));
  return ShardingRule.builder()
      .dataSourceRule(dataSourceRule)
      .tableRules(Arrays.asList(orderTableRule, orderItemTableRule))
      .bindingTableRules(bindingTableRules)
      .databaseShardingStrategy(new DatabaseShardingStrategy("user_id", new ModuloDatabaseShardingAlgorithm()))
      .tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("order_id", new ModuloTableShardingAlgorithm()))
      .build();
}

創建sharding-jdbc的數據源DataSource，MybatisAutoConfiguration會使用此數據源

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@Bean("dataSource")
public DataSource shardingDataSource(ShardingRule shardingRule){
  return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(shardingRule);
}

需要手動配置事務管理器（原因未知）

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//需要手動聲明配置事務
@Bean
public DataSourceTransactionManager transactitonManager(@Qualifier("dataSource") DataSource dataSource){
  return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
}

分庫策略的簡單實現，接口：DatabaseShardingAlgorithm

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import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashSet;
 
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.database.SingleKeyDatabaseShardingAlgorithm;
import com.google.common.collect.Range;
 
/**
 * Created by fuwei.deng on 2017年5月11日.
 */
public class ModuloDatabaseShardingAlgorithm implements SingleKeyDatabaseShardingAlgorithm<Long> {
 
  @Override
  public String doEqualSharding(Collection<String> databaseNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
   for (String each : databaseNames) {
      if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 2 + "")) {
        return each;
      }
    }
    throw new IllegalArgumentException();
  }
  
  @Override
  public Collection<String> doInSharding(Collection<String> databaseNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
   Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(databaseNames.size());
    for (Long value : shardingValue.getValues()) {
      for (String tableName : databaseNames) {
        if (tableName.endsWith(value % 2 + "")) {
          result.add(tableName);
        }
      }
    }
    return result;
  }
  
  @Override
  public Collection<String> doBetweenSharding(Collection<String> databaseNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
   Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(databaseNames.size());
    Range<Long> range = (Range<Long>) shardingValue.getValueRange();
    for (Long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
      for (String each : databaseNames) {
        if (each.endsWith(i % 2 + "")) {
          result.add(each);
        }
      }
    }
    return result;
  }
 
}

分表策略的基本實現，接口：TableShardingAlgorithm

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import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashSet;
 
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.table.SingleKeyTableShardingAlgorithm;
import com.google.common.collect.Range;
 
/**
 * Created by fuwei.deng on 2017年5月11日.
 */
public class ModuloTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm<Long> {
 
  @Override
  public String doEqualSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
   for (String each : tableNames) {
      if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 2 + "")) {
        return each;
      }
    }
    throw new IllegalArgumentException();
  }
  
  @Override
  public Collection<String> doInSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
   Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(tableNames.size());
    for (Long value : shardingValue.getValues()) {
      for (String tableName : tableNames) {
        if (tableName.endsWith(value % 2 + "")) {
          result.add(tableName);
        }
      }
    }
    return result;
  }
  
  @Override
  public Collection<String> doBetweenSharding(Collection<String> tableNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
   Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(tableNames.size());
    Range<Long> range = (Range<Long>) shardingValue.getValueRange();
    for (Long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
      for (String each : tableNames) {
        if (each.endsWith(i % 2 + "")) {
          result.add(each);
        }
      }
    }
    return result;
  }
 
}

至此，分庫分表的功能已經實現

讀寫分離

讀寫分離需在創建DataSourceRule之前加一層主從數據源的創建

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// 構建讀寫分離數據源, 讀寫分離數據源實現了DataSource接口, 可直接當做數據源處理.
// masterDataSource0, slaveDataSource00, slaveDataSource01等為使用DBCP等連接池配置的真實數據源
DataSource masterSlaveDs0 = MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource("ms_0",
          masterDataSource0, slaveDataSource00, slaveDataSource01);
DataSource masterSlaveDs1 = MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource("ms_1",
          masterDataSource1, slaveDataSource11, slaveDataSource11);
 
// 構建分庫分表數據源
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>(2);
dataSourceMap.put("ms_0", masterSlaveDs0);
dataSourceMap.put("ms_1", masterSlaveDs1);
 
// 通過ShardingDataSourceFactory繼續創建ShardingDataSource

強制使用主庫時

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HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
hintManager.setMasterRouteOnly();
// 繼續JDBC操作

強制路由

  1. 使用ThreadLocal機制實現，在執行數據庫操作之前通過HintManager改變用于計算路由的值
  2. 設置HintManager的時候分庫和分表的策略必須同時設置，并且設置后需要路由的表都需要設置用于計算路由的值。比如強制路由后需要操作t_order和t_order_item兩個表，那么兩個表的分庫和分表的策略都需要設置
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HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", "user_id", 1L);
hintManager.addTableShardingValue("t_order", "order_id", order.getOrderId());
hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order_item", "user_id", 1L);
hintManager.addTableShardingValue("t_order_item", "order_id", order.getOrderId());

事務

  1. sharding-jdbc-transaction實現柔性事務（默認提供了基于內存的事務日志存儲器和內嵌異步作業），可結合elastic-job（sharding-jdbc-transaction-async-job）實現異步柔性事務
  2. 沒有與spring結合使用的方式，需要自己封裝

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持服務器之家。

原文鏈接：https://my.oschina.net/dengfuwei/blog/1595151

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