SpringBoot使用Sharding-JDBC实现数据分片和读写分离的方法

概述

Sharding-JDBC是基于JDBC的分布式数据库中间件，用于替代传统数据库的分布式架构。Sharding-JDBC采用读写分离和数据分片等技术，使得应用程序无需了解底层数据库的实现细节，可以直接访问逻辑表的数据，同时对于外部应用程序的影响也同样降到了最低，非常适合大型分布式应用系统的数据访问层。

准备

1. Sharding-JDBC依赖于Java8及以上版本，因此需要先安装Java8或以上版本并配置好环境变量。

2. 创建一个SpringBoot项目，同时在pom.xml文件中引入Sharding-JDBC和MyBatis依赖

<dependency>
    <groupId>io.shardingjdbc</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.1.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
    <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.1.3</version>
</dependency>

配置

Sharding-JDBC的配置分为两部分：全局配置和数据源配置。全局配置包括分片规则、广播表等信息；数据源配置包括每个数据源的连接信息。

1. 全局配置

全局配置通过在application.yml文件中配置进行实现，如下所示：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds_0, ds_1
      ds_0:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
        username: root
        password: root
      ds_1:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
        username: root
        password: root
    sharding:
      default-database-strategy:
        inline:
          sharding-column: id
          algorithm-expression: ds_${id % 2}
      tables:
        user:
          actual-data-nodes: ds_${0..1}.user${0..1}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: id
              algorithm-expression: user${id % 2}

其中，sharding.datasource.names是定义数据源的名称，sharding.datasource.ds_0和sharding.datasource.ds_1分别表示两个数据源的连接信息。

default-database-strategy定义的是数据库分片策略，inline算法（行内分表）将根据id值对数据进行分片，并根据id值将数据发送到ds_0或ds_1数据源中。

tables定义了表的分片策略，actual-data-nodes指明数据表所在的数据源，table-strategy定义分表规则。

1. 数据源配置

数据源配置同样在application.yml中进行，如下所示：

mybatis:
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.example.demo.domain

spring:
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource

这里的配置和普通的MyBatis配置类似。

示例

以SpringBoot和MyBatis集成的方式为例，我们可以实现一个增删改查方法，示例代码如下所示：

@Repository
public class DemoDAO {

    @Autowired
    private DemoMapper demoMapper;

    public Demo getUserById(Long id) {
        return demoMapper.selectByPrimaryKey(id);
    }

    public int addUser(Demo demo) {
        return demoMapper.insertSelective(demo);
    }

    public int deleteUserById(Long id) {
        return demoMapper.deleteByPrimaryKey(id);
    }

    public int updateUserById(Demo demo) {
        return demoMapper.updateByPrimaryKeySelective(demo);
    }
}

public interface DemoMapper {
    int deleteByPrimaryKey(Long id);

    int insert(Demo record);

    int insertSelective(Demo record);

    Demo selectByPrimaryKey(Long id);

    int updateByPrimaryKeySelective(Demo record);

    int updateByPrimaryKey(Demo record);
}

运行以上代码后，我们就可以成功实现数据分片和读写分离的效果。

总结

上述示例代码演示了如何在SpringBoot项目中使用Sharding-JDBC实现数据分片和读写分离的方法，并提供了完整的配置过程以及示例代码，读者可以根据具体的业务需求进行更加详细的实践。