• 分库分表之ShardingSphere

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    分库分表诞生的前景#

    随着系统用户运行时间还有用户数量越来越多，整个数据库某些表的体积急剧上升，导致CRUD的时候性能严重下降，还容易造成系统假死

    这时候系统都会做一些基本的优化，比如加索引、缓存、读写分离/主从复制，增删改都走主库，查询走从库。但是这样没法提升主库写的能力，因为主库只有一个。这时候就要考虑分库分表了，一般数据库在设计的时候就会提前考虑到是否有分库分表场景需要，避免后期带来迁移的问题，而且最好对表的查询足够简单，尽量避免跨表跨库查询。

    阿里的开发规范中建议预估三年内单表数据量上500W，或者大小上2G，就要考虑分库分表

    分库分表的方式（垂直拆分，水平复制）#

    一般系统模块都是访问同一个数据库资源，所有的表都存放在一个库里面

    image-20220727221642454

    1.垂直拆分#

    1.1 垂直分库

    把单一的数据库进行业务划分，专库专表

    image-20220727222340741

    经过垂直拆分之后，每个模块都使用各自独立的数据库，减轻了数据库的压力，业务也更加清晰，拓展也更容易了，但是会增加连表查询以及事务处理的复杂度，无法解决单表数据量太大的问题

    1.2 垂直分表

    垂直拆分表主要解决一张表太多字段某个字段存储值为大文本会对io查询有损耗所以把本来属于同一个对象描述的属性拆分多个表，分布式微服务分库分表尽量不要严苛遵守数据库的3大范式，可参考不可严格遵循

    相当于把一个大表根据字段拆分成多个小表 ，一个10w数据的表，变成两个10w数据的表

    image-20220727232011426

    这样拆分的好处就是，假如只显示列表，不需要显示详细信息就很方便，例如一个订单是包含很多信息的，但是在后台通常不需要去获取订单的详情信息用作展示，一般只需要展示概要信息：下单用户、下单时间、金额等等重要信息。于是可以把一个订单表垂直拆分为两个表来处理

    2.水平拆分#

    2.1 水平分库

    把一个数据库分散成多个结构相同的数据库，本质就是复制操作

    image-20220728223020979
    2.2 水平分表

    一个表数据量太大，将一个表按不同的条件分散多个表中，把1000w的表拆分为两个500w的表

    image-20220730163457569

    分表的规则有很多种：

    1. 取范围

      根据时间范围或者id范围分布到不同的库中，例如把2020年前的数据放到一个表中，之后的数据放到一个表中。把用户ID 0～100000放到一个表中，100000～200000的数据放到一个表中。

      优点：使用分片字段范围查询比较方便

      缺点：某段范围内热点数据可能被频繁读写，其他数据很少被查询

    2. 数值hash取模运算

      根据某个字段进行运算均匀的分配到不同的表中

      优点：分散比较均匀，不容易存在热点数据

      缺点：数据太分散，导致范围查询比较麻烦，需要查询分库之后再合并

    水平拆分的时候会导致多库多表的联合查询难度变大，以及多数据源管理的问题

    分库分库中间件#

    ShardingSphere#

    官网：https://shardingsphere.apache.org/

    ShardingSphere是一个关系型数据库中间件，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成，主要提供数据库分片以及分布式事务

    Sharding-JDBC

    Sharding-JDBC简化分库分表之后数据相关操作，它一个轻量级的Java框架，是增强版的JDBC驱动，以jar包的形式提供引入非常简单，适用于很多ORM框架以及数据库连接池，Sharding-JDBC不做分库分表，主要做两个功能：数据分片和读写分离，简化分库分表后对数据的操作

    实现水平分表

    image-20220730162903148

    环境搭建：SpringBoot+mybatisPlus

    1、首先创建一个springboot项目，引入相关依赖jar包

       
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starterartifactId>
            <version>4.0.0-RC1version>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>mysqlgroupId>
            <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
            <version>8.0.29version>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>com.alibabagroupId>
            <artifactId>druidartifactId>
            <version>1.2.8version>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>com.baomidougroupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
            <version>3.5.1version>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starterartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombokgroupId>
            <artifactId>lombokartifactId>
            <optional>trueoptional>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
            <scope>testscope>
        dependency>

    2、创建数据库表结构

    创建一个mall数据库，然后里面创建两张表分别为：order0、order1

    CREATE DATABASE `mall` 

CREATE TABLE `orders0` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_number` varchar(50) NOT NULL,
  `create_time` date NOT NULL,
  `creater` varchar(20) NOT NULL,
  `money` decimal(10,0) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

CREATE TABLE `orders1` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_number` varchar(50) NOT NULL,
  `create_time` date NOT NULL,
  `creater` varchar(20) NOT NULL,
  `money` decimal(10,0) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

    3、约定分片规则

    如果订单号order_number为奇数添加到orders0，否则添加到orders1

    4、建立相关实体类、DAO

    /**
 * @author yanglingcong
 */
@Data
public class Orders implements Serializable {

    private Long id;

    private String orderNumber;

    private Timestamp createTime;

    private String creater;

    private double money;

}

    OrderDao

    /**
 * @author yanglingcong
 */
@Mapper
public interface OrderDao extends BaseMapper {

}

    5、配置分片策略以及数据源

    application.properties

    server.port=8099

spring.application.name=sharding-jdbc-demo

spring.profiles.active=dev



#指定数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.names=db0
spring.shardingsphere.datasource.db0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.db0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.db0.url=jdbc:mysql://xxx:3306/mall?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.db0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.db0.password=xxx

# 一个实体类对应两张表，覆盖
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true

#指定主键id列的生成策略 SNOWFLAKE表示雪花
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.key-generator.type=SNOWFLAKE

#指定表的分布  order数据库的order1和order2表
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.actual-data-nodes=db0.orders$->{0..1}

#指定分片策略  约定根据订单号order_number分片 奇数添加到`order1`，否则添加到`order2`  表索引从1开始的，所以加上1
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.table-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.table-strategy.inline.algorithm-expression=orders$->{id % 2}

#sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

    6、测试生成

    @RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ShardingJdbcDemoApplicationTests {
    @Autowired
    OrderDao orderDao;

    @Test
    void insertTest() {
        for (int i = 0; i < 1; i++) {
            Orders order=new Orders();
            order.setCreater("ylc");
            order.setOrderNumber("6");
            order.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            order.setMoney(30.01);
            orderDao.insert(order);
        }
    }

    @Test
    void  selectTest(){
        QueryWrapper queryWrapper=new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq("id",1553218859002007553L);
        Orders orders = orderDao.selectOne(queryWrapper);
        System.out.println(orders);
    }
}

    最后根据生成的雪花id插入到了数据库中

    image-20220730112117157

    查询也会根据雪花id找到对应的表

    image-20220730160709076

    sharding-jdbc水平分表就是提前做好分表，然后配置分表规则，就可以让数据插入在不同的表中了，这里只是指定了一个数据源，还可以指定多个数据源

    实现水平分库

    image-20220730162944697

    水平分库规则为：根据表里面的订单号字段orderNumber，奇数就路由到mall_1库，偶数路由到mall_2库

    1、更改配置文件

    server.port=8099

spring.application.name=sharding-jdbc-demo

spring.profiles.active=dev


spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=db1
#指定数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.names=db1,db2
spring.shardingsphere.datasource.db1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.db1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.db1.url=jdbc:mysql://xxx:3306/mall_1?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.db1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.db1.password=xxx

spring.shardingsphere.datasource.db2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.db2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.db2.url=jdbc:mysql://xxx:3306/mall_2?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.db2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.db2.password=xxx

# 一个实体类对应两张表，覆盖
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true

#指定主键id列的生成策略 SNOWFLAKE表示雪花
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.key-generator.type=SNOWFLAKE

#指定库的分布
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.actual-data-nodes=db$->{1..2}.orders0


#指定数据库分表策略  根据order_number奇数就路由到mall_1库，偶数路由到mall_2库
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.database-strategy.inline.sharding-column=order_number
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.database-strategy.inline.algorithm-expression=db$->{order_number % 2+1}

#sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

    2、更改实体

    /**
 * @author yanglingcong
 */
@Data
public class Orders implements Serializable {

    private Long id;

    private long orderNumber;

    private Timestamp createTime;

    private String creater;

    private double money;

}

    3、sql脚本

    CREATE DATABASE `mall_0`

CREATE TABLE `orders0` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_number` bigint NOT NULL,
  `create_time` date NOT NULL,
  `creater` varchar(20) NOT NULL,
  `money` decimal(10,0) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

CREATE DATABASE `mall_1`

CREATE TABLE `orders0` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_number` bigint NOT NULL,
  `create_time` date NOT NULL,
  `creater` varchar(20) NOT NULL,
  `money` decimal(10,0) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

    4、插入数据

        @Test
    void insertTest() {
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            Orders order=new Orders();
            order.setCreater("ylc");
            order.setOrderNumber(i);
            order.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            order.setMoney(30.01);
            orderDao.insert(order);
        }
    }

    @Test
    void  selectTest(){
        QueryWrapper queryWrapper=new QueryWrapper<>();
        queryWrapper.eq("order_number",1553314824824299522L);
        Orders orders = orderDao.selectOne(queryWrapper);
        System.out.println(orders);
    }

    image-20220730174551025

    很简单就实现了分库功能，分库分表就是把这两种方式结合到了一起

    分库分表查询，分库分表字段为必传字段，否则不知道去哪个数据库哪张表去查询数据，所以根据非主键查询的不支持。

    实现垂直分库

    垂直分库相当于专库专表，可以使用多数据源来处理，也可以通过sharding-Jdbc

    image-20220731105152491

    垂直分库的规则为：往订单表orders插入数据，会自动找到订单表所在的库mall进行操作。往用户表插入数据，会自动找到所在库User进行操作

    1、数据库脚本

    CREATE DATABASE `user`

CREATE TABLE `user`.userInfo (
	id BIGINT auto_increment NOT NULL,
	user_name varchar(20) NOT NULL,
	password varchar(50) NOT NULL,
	CONSTRAINT userinfo_PK PRIMARY KEY (id)
)
ENGINE=InnoDB
DEFAULT CHARSET=utf8mb4
COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
AUTO_INCREMENT=1;

CREATE DATABASE `user`


CREATE DATABASE `mall`

CREATE TABLE `orders` (
  `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_number` bigint NOT NULL,
  `create_time` date NOT NULL,
  `creater` varchar(20) NOT NULL,
  `money` decimal(10,0) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

    2、创建相关实体类

    UserInfo

    @Data
public class UserInfo {
    private Long id;

    private String userName;

    private String password;
}

    Orders

    @Data
public class Orders implements Serializable {

    private Long id;

    private long orderNumber;

    private Timestamp createTime;

    private String creater;

    private double money;
}

    3、Dao类

    @Mapper
public interface UserInfoDao extends BaseMapper {
}

    4、配置垂直分库策略

    server.port=8099

spring.application.name=sharding-jdbc-demo

spring.profiles.active=dev


spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=db1
#指定数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.names=db1,db2
spring.shardingsphere.datasource.db1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.db1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.db1.url=jdbc:mysql://xxx:3306/mall?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.db1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.db1.password=xxx

spring.shardingsphere.datasource.db2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.db2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.db2.url=jdbc:mysql://xxx:3306/user?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.db2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.db2.password=xxx

# 一个实体类对应两张表，覆盖
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true

#指定主键id列的生成策略 SNOWFLAKE表示雪花
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.key-generator.type=SNOWFLAKE

spring.shardingsphere.sharding.tables.userInfo.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.userInfo.key-generator.type=SNOWFLAKE

#指定orders表所在的库 userInfo表所在的库
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.actual-data-nodes=db1.orders
spring.shardingsphere.sharding.tables.userInfo.actual-data-nodes=db2.userInfo


#指定orders表分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.table-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.orders.table-strategy.inline.algorithm-expression=orders


#指定数userInfo分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.userInfo.table-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.userInfo.table-strategy.inline.algorithm-expression=userInfo

#sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

    5、插入数据

    Orders表在mall库

        @Test
    void insertOrdersTest() {
            Orders order=new Orders();
            order.setCreater("ylc");
            order.setOrderNumber(1);
            order.setCreateTime(new Timestamp(System.currentTimeMillis()));
            order.setMoney(30.01);
            orderDao.insert(order);
    }

    image-20220730231457325

    UserInfo表在user库

        @Test
    void insertUserTest() {
        UserInfo userInfo=new UserInfo();
        userInfo.setUserName("ylc");
        userInfo.setPassword("123456");
        userInfoDao.insert(userInfo);
    }

    image-20220730231534048

    这样就实现了不同的表插入了不同的数据库，不过使用多数据源方式会更方便

    实现读写分离

    环境配置：使用mall库为主库，mall_01、mall_02为从库，前提是MySQL数据库需要提前做好读写分离相关配置

    1、读写分离配置

    server.port=8099

spring.application.name=sharding-jdbc-demo

spring.profiles.active=dev


#指定数据库连接信息 一主两从
spring.shardingsphere.datasource.names=master,slave0,slave1
spring.shardingsphere.datasource.master.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.master.url=jdbc:mysql://xxx:3306/mall?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.master.username=root
spring.shardingsphere.datasource.master.password=xxx

spring.shardingsphere.datasource.slave0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.slave0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.slave0.url=jdbc:mysql://xxx:3306/mall_1?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.slave0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.slave0.password=xxx

spring.shardingsphere.datasource.slave1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.slave1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.slave1.url=jdbc:mysql://xxx:3306/mall_2?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.slave1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.slave1.password=xxx

# 配置从节点负载均衡策略，采用轮询机制
spring.shardingsphere.masterslave.load-balance-algorithm-type=round_robin
# 配置主从名称
spring.shardingsphere.masterslave.name=ms
# 配置数据源的读写分离
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds0.master-data-source-name=master
spring.shardingsphere.sharding.master-slave-rules.ds0.slave-data-source-names=slave0,slave1

#sql输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

# 一个实体类对应两张表，覆盖
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true

    2、测试读

    image-20220731114402172

    查找成功

    3、测试写

    image-20220731114307603

    写入主库成功，会自动同步到两个从库，然后查询的时候通过负载均衡轮询到一个子库进行查询

    Sharding-Proxy

    它是一个数据库的代理端，代理数据库我们只用访问它就行了，通过访问代理数据库来简化分库分表的操作

    环境配置

    1、安装包下载解压

    https://archive.apache.org/dist/shardingsphere/4.1.0/apache-shardingsphere-4.1.0-sharding-proxy-bin.tar.gz

    2、在conf目录下，修改server.yaml文件，去掉这一部分的注释

    image-20220802223233659

    3、需要手动的把mysql驱动的jar包放到lib目录下否则程序无法运行

    image-20220802223745570

    4、配置分库分表

    修改config-sharding.yaml文件

    schemaName: sharding_db

dataSources:
 ds_0:
   url: jdbc:mysql://121.43.33.150:3306/mall_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
   username: root
   password: xxx
   connectionTimeoutMilliseconds: 30000
   idleTimeoutMilliseconds: 60000
   maxLifetimeMilliseconds: 1800000
   maxPoolSize: 50
 ds_1:
   url: jdbc:mysql://121.43.33.150:3306/mall_2?serverTimezone=UTC&useSSL=false
   username: root
   password: xxx
   connectionTimeoutMilliseconds: 30000
   idleTimeoutMilliseconds: 60000
   maxLifetimeMilliseconds: 1800000
   maxPoolSize: 50

shardingRule:
 tables:
 #t_order表规则 可配置多个表
   t_order:
     actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
     tableStrategy:
       inline:
         shardingColumn: order_id
         algorithmExpression: t_order_${order_id % 2}
     keyGenerator:
       type: SNOWFLAKE
       column: order_id
 bindingTables:
   - t_order
 defaultDatabaseStrategy:
   inline:
     shardingColumn: order_number
     algorithmExpression: ds_${order_number % 2}
 defaultTableStrategy:
   none:

    5、启动Sharding-Proxy

    执行bin目录下的start.sh文件

    ./start.sh 3308

    显示Active表示成功了

    image-20220802225054654

    6、mysql登陆

    mysql -uroot -proot  -P3308 -h127.0.0.1

    image-20220802225325033

    分库分表

    配置规则

    schemaName: sharding_db

dataSources:
 ds_0:
   url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/lottery_01?serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false
   username: root
   password: 123456
   connectionTimeoutMilliseconds: 30000
   idleTimeoutMilliseconds: 60000
   maxLifetimeMilliseconds: 1800000
   maxPoolSize: 50
 ds_1:
   url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/lottery_02?serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false
   username: root
   password: 123456
   connectionTimeoutMilliseconds: 30000
   idleTimeoutMilliseconds: 60000
   maxLifetimeMilliseconds: 1800000
   maxPoolSize: 50

shardingRule:
 tables:
 #t_order表规则 可配置多个表
   t_order:
     actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
     tableStrategy:
       inline:
         shardingColumn: order_id
         algorithmExpression: t_order_${order_id % 2}
     keyGenerator:
       type: SNOWFLAKE
       column: order_id
 bindingTables:
   - t_order
 defaultDatabaseStrategy:
   inline:
     shardingColumn: user_id
     algorithmExpression: ds_${user_id % 2}
 defaultTableStrategy:
   none:

    执行语句

    use sharding_db;

create table if not exists ds_0.t_order(`order_id` bigint primary key,`user_id` int not null,`status` varchar(50));

insert into t_order(`order_id`,`user_id`,`status`)values(11,1,'jack');

    根据插入的id进行运算，11为奇数分配到了t_order_1

    image-20220802235846910

    读写分离

    需要先在Mysql上面配置主从复制，读写分离比较简单，读从库lottery_02，写入主库同步到从库

    1、配置规则

    schemaName: sharding_db

dataSources:
 master:
   url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/lottery_01?serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false
   username: root
   password: 123456
   connectionTimeoutMilliseconds: 30000
   idleTimeoutMilliseconds: 60000
   maxLifetimeMilliseconds: 1800000
   maxPoolSize: 50
 save:
   url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/lottery_02?serverTimezone=Asia/Shanghai&useSSL=false
   username: root
   password: 123456
   connectionTimeoutMilliseconds: 30000
   idleTimeoutMilliseconds: 60000
   maxLifetimeMilliseconds: 1800000
   maxPoolSize: 50

masterSlaveRule:
  name: ms_ds
  masterDataSourceName: master
  slaveDataSourceNames:
    - save

    2、重新启动

    然后查询表t_order_1，这个表同时存在于主从库，最后查到了从库所在的记录行

    image-20220808112723342

    两者区别

    sharding-jdbc是在JDBC层扩展分库分表的，可以理解为增强版的JDBC驱动，支持JDBC协议的数据库的数据库，但目前仅支持Java语言，支持数据分片、读写分离，以 jar 包的形式提供轻量级服务，无proxy代理层，无需额外部署，无其他依赖，适用于Java开发的高性能的轻量级OLTP应用，中小团队

    sharding-proxy是屏蔽了底层的分库分表像操作一个数据库一样来进行分库分表，代理了真实数据库，相当于在原有数据库和应用中增加了一层，sharding-proxy是基于 MySQL的，伪装成了MySQL数据库，可以通过DDL/DML等操作来变更数据，对DBA更加友好，适用于OLAP应用以及对分片数据库进行管理和运维的场景

    实现原理

    ShardingSphere的3个产品的数据分片主要流程是完全一致的

    image-20220814225709994

    1. 首先连接到Proxy端口执行一条SQL，通过解析引擎SQL会被解析为抽象语语法树，将里面的每一个单词拆分出来，然后标记可能会改写的位置。

      SELECT id, name FROM t_user WHERE status = 'ACTIVE' AND age > 18

      image-20220813222817938

      抽象语法树中的关键字的Token用绿色表示，变量的Token用红色表示，灰色表示需要进一步拆分

      从3.0.x版本开始使用Druid ANTLR作为解析引擎，为了提高效率增加了缓存机制，因此建议采用PreparedStatement预编译的SQL

    2. 路由引擎通过分片规则（取模、哈希、范围、标签、时间等等）路由到真实的库表

      image-20220814222908196

      分片路由

      1. 直接路由：不管SQL是什么样，就要按照规则进行路由，直接指定路由至库表方式分片
      2. 标准路由：当查询是等于、in、between时就是标准路由，路由结果不一定落入唯一的库，一条SQL可能被拆分为多条用于执行的SQL
      3. 笛卡尔积路由：无法根据分片规则计算出SQL应该在哪个数据库、哪个表上执行，那么结果就是把所有分库分表中关联使用到的表交叉查询

      广播路由

      1. 全库表路由：对于不带分片键的DQL和DML，以及DDL等会便利所有库表，一一执行，例如select * from user
      2. 全库路由：对数据库插座都会遍历真实库，例如SET autocommit=0;这种TCL事务控制语句
      3. 全实例路由：对于DCL操作，会在每个数据库实例中执行一遍
      4. 单播路由：仅需要从任意库中的任意真实表中获取数据即可 DESCRIBE t_order;
      5. 阻断路由：用于屏蔽SQL对数据库的操作 USE order_db;，这个命令在真实库中执行

    3. 改写引擎改写SQL语句，把库名表名替换为配置的信息

      image-20220814222939291

    4. 执行引擎执行SQL把结果流发送给MySQL服务器，经过MySQL执行后从存储引擎里面把结果集返回出来到Proxy

      image-20220814223001970

    5. 归并引擎把接收到的数据归并汇总，然后把结果发送给MySQL客户端

    image-20220814223021575

    Sharding-jdbc 3.0不支持的sql

    1. 不支持CASE WHEN、HAVING、UNION (ALL)，可以拆分查询自己再拼接
    2. 子查询不能出现相同的表
    3. 包含聚合函数的子查询
    4. 同时使用distinct和聚合函数

    ShardingSphere扩展点

    ShardingAlgorithm扩展点就列出了ShardingSphere默认提供的多种分片策略：

    • InlineShardingAlgorithm：基于⾏表达式的分⽚算法
    • ModShardingAlgorithm：基于取模的分⽚算法
    • HashModShardingAlgorithm：基于哈希取模的分⽚算法
    • FixedIntervalShardingAlgorithm：基于固定时间范围的分⽚算法
    • MutableIntervalShardingAlgorithm：基于可变时间范围的分⽚算法
    • VolumeBasedRangeShardingAlgorithm：基于分⽚容量的范围分⽚算法
    • BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm：基于分⽚边界的范围分⽚算法

    还有其他分布式主键、分布式ID等等扩展点

    分库分表中间件对比#

    • Cobar

      阿里 b2b 团队开发和开源的，属于 proxy 层方案，就是介于应用服务器和数据库服务器之间。应用程序通过 JDBC 驱动访问 Cobar 集群，Cobar 根据 SQL 和分库规则对 SQL 做分解，然后分发到 MySQL 集群不同的数据库实例上执行。早些年还可以用，但是最近几年都没更新了，基本没啥人用，差不多算是被抛弃的状态吧。而且不支持读写分离、存储过程、跨库 join 和分页等操作。由于Cobar发起人的离职，Cobar停止维护

    • TDDL

      淘宝团队开发的，属于 client 层方案。支持基本的 crud 语法和读写分离，但不支持 join、多表查询等语法。目前使用的也不多，因为还依赖淘宝的 diamond 配置管理系统。

    • Atlas

      是360团队基于mysql proxy改写，功能还需完善，高并发下不稳定

    • Sharding-jdbc

      当当开源的，属于 client 层方案，目前已经更名为 ShardingSphere（后文所提到的 Sharding-jdbc，等同于 ShardingSphere）。确实之前用的还比较多一些，因为 SQL 语法支持也比较多，没有太多限制，而且截至 2019.4，已经推出到了 4.0.0-RC1 版本，支持分库分表、读写分离、分布式 id 生成、柔性事务（最大努力送达型事务、TCC 事务）。而且确实之前使用的公司会比较多一些（这个在官网有登记使用的公司，可以看到从 2017 年一直到现在，是有不少公司在用的），目前社区也还一直在开发和维护，还算是比较活跃，个人认为算是一个现在也可以选择的方案。

    • Mycat

      基于 Cobar 改造的，解决了cobar存在的问题，并且加入了许多新的功能在其中。青出于蓝而胜于蓝，属于 proxy 层方案，支持的功能非常完善，而且目前应该是非常火的而且不断流行的数据库中间件，社区很活跃，也有一些公司开始在用了。但是确实相比于 Sharding jdbc 来说，年轻一些，经历的锤炼少一些。

    Sharing-jdbc不用部署，直接使用jar包，相对维护起来比较简单，运维成本低

    Mycat属于代理Proxy，需要部署运维，它是一个中间件

    建议中小型公司选用 Sharding-jdbc，client 层方案轻便，而且维护成本低，不需要额外增派人手，而且中小型公司系统复杂度会低一些，项目也没那么多；但是中大型公司最好还是选用 Mycat 这类 proxy 层方案，因为可能大公司系统和项目非常多，团队很大，人员充足，那么最好是专门弄个人来研究和维护 Mycat，然后大量项目直接透明使用即可

    分布分表应用和问题#

    1、在数据库设计的时候就考虑垂直分库和分表

    2、数据库数据越来越多不要考虑水平切分，先考虑读写分离，使用索引等等。如果解决不了在使用水平分表

    带来的问题：

    • 跨分片的事务一致性难以保证
    • 跨库的join关联查询性能较差
    • 数据多次扩展难度和维护量极大
    • 查询问题表分布在不同的库里面
    • 分页查询不方便

    解决方案：

    1. 跨分片的事务一致性难以保证

      • 拆分成多个小事务，来进行总控制
      • 使用分布式事务，性能代价高（推荐）

    2. join操作

      1. 数据分布在不同的表：分两次查询再合并，先查关联id再根据关联id去另一个表查数据（推荐）
      2. 全局数据：这样的数据比较少修改，很多模块都会依赖这个表，这样可以在每个数据库保存一份，避免跨库查询
      3. 字段冗余：可能需要的数据字段在详细表中，可以将字段放过来，避免join查询
      4. Mycat支持跨库join

    3. count操作

      先在不同库中把数据取出来，最后再统计

    4. 分页操作

      1、数据拼装：先在不同库中把数据取出来，最后再合并分页，如果数据量太大很消耗系统资源，性能也很差

      2、禁止跳页：降低技术方案

      3、数据库均衡：如果数据差不多均衡的话，各个库各取一半数据，优点是不需要再进行内存排序，但是精度可能会丢失一些

    5. 数据多次扩展难度和维护量极大

    6. 查询问题

      1. 直接查询：每个数据库执行一遍语句，性能差
      2. 模糊查询：数据拼装
      3. 使用关联表/关联字段：具体表分布在哪个库
      4. MyCat多线程查询：类似第一种方式
      5. 异构索引：额外建立一个索引表记录分片键和非分片字段的对应关系，例如通过xx字段找到订单id，然后根据订单id找到对应的库（方法可以，但没法通用范围，状态等等不好查）
      6. 实时数仓：通过中间件监听数据库binlog日志，实时收集数据

    7. 分表后使用非分片字段查询问题（根据任意一个字段查询数据，如何找到所在表）

      根据订单ID进行分库，如果需要删除前一天的订单记录，那么需要在每个库中执行一遍sql，没法确定哪个库执行哪个库不执行

      解决办法：冗余字段：因为是根据订单id进行路由的，那么几个路由的键都是固定的，比如路由到3个库，那么0、1、2分别代表这三个库的索引，在表里面记录下这个字段，就可以直接找到这个库进行删除。

    8. 主键ID问题（为什么不使用自增或者UUID）

      1. 使用自增可能会出现ID重复的问题

      2. 使用UUID 缺点：太长不方便排序

      3. 雪花算法：（0+41位时间戳+10位工作机器id+12位序列号）传给前端的时候用String，使用Long的话前端js会溢出。缺点：时间戳依赖于机器时钟。如果机器时间回调，还是可能会有冲突

      4. 使用redis生成分布式主键

        使用redis生成数据库主键自增_一渣程序猿的博客-CSDN博客_redis生成自增主键

    9. 数据扩缩容

      1. 扩容的话：一般是因为数据量太多磁盘快满了，原有两台机器，每台机器2个库，每个库4个表，总共个16表，增加服务器2个服务器，每台服务器增加两个库，调整为每个服务器的一个库，每个库里面还是固定的2张表

        分片id 取模 8/=库

        分片id /8 ，再取模8 = 表

    10. 数据迁移（如何在旧数据上做分库分表）

      1. 半夜系统停机，停止写入数据然后使用中间件写入（废人）
      2. 系统不停机，使用双写方案，数据同时写入新库新表和旧表，等于两份数据。再用工具去去读老库的数据到新库中，可以根据主键id或者修改时间区分数据。可能会造成代码入侵，可以监听binlog日志，最后再校验数据是否准确，先校验数量，再使用随机采样法抽取几十条数据合并，比较是否相等通过Base64加密对比

    ​

    相关博客

    Sharding-JDBC 实战（史上最全） - 疯狂创客圈 - 博客园 (cnblogs.com)

    从一个简单的SQL查询搞懂Sharding-Proxy核心原理 - 掘金 (juejin.cn)

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  • 原文地址：https://www.cnblogs.com/cg-ww/p/16614454.html