使用Sharding-JDBC对数据进行分片处理详解

那么让我们来详细讲解如何使用Sharding-JDBC对数据进行分片处理。

什么是Sharding-JDBC

Sharding-JDBC是一种基于JDBC的轻量级Java框架，用于将数据库水平分片。Sharding-JDBC通过拦截JDBC API调用来实现透明的数据分片，所以你可以使用任何基于JDBC的ORM框架（如Hibernate、MyBatis、JPA等）与Sharding-JDBC一起使用。

如何使用Sharding-JDBC

1. 添加依赖

首先需要在项目的pom.xml文件中添加Sharding-JDBC的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.0.0-alpha</version>
</dependency>

2. 配置数据源

在Spring Boot的配置文件application.properties中，需要添加数据源的配置信息，例如：

# 数据源1
spring.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/db1
spring.datasource.ds1.username=root
spring.datasource.ds1.password=123456

# 数据源2
spring.datasource.ds2.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/db2
spring.datasource.ds2.username=root
spring.datasource.ds2.password=123456

3. 配置分片规则

在Sharding-JDBC中，需要定义分片规则来告诉它如何对数据进行分片。在Spring Boot的配置文件application.properties中，需要添加分片规则的配置信息，例如：

# 配置分片规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds1.user,ds2.user
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.algorithm-expression=user_${user_id % 2}

上面这个配置规则意思是：将user表按照user_id字段从0到1进行分片，分别存储到ds1和ds2的user表中。例如，user_id为偶数的数据将存储在ds1库的user_0表中，user_id为奇数的数据将存储在ds2库的user_1表中。

4. 配置数据源代理

在使用Sharding-JDBC时，需要将数据库的数据源代理替换为ShardingDataSource。这一步可以在Spring Boot中通过Java Config的方式实现，例如：

@Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Autowired
    private Environment environment;

    @Bean
    public DataSource dataSource() throws SQLException {
        return new ShardingDataSource(getDataSourceMap(),
                new ShardingRuleConfiguration(getShardingRuleConfiguration()));
    }

    private Map<String, DataSource> getDataSourceMap() {
        Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("ds1", DataSourceBuilder.create()
                .url(environment.getProperty("spring.datasource.ds1.jdbc-url"))
                .username(environment.getProperty("spring.datasource.ds1.username"))
                .password(environment.getProperty("spring.datasource.ds1.password"))
                .build());
        dataSourceMap.put("ds2", DataSourceBuilder.create()
                .url(environment.getProperty("spring.datasource.ds2.jdbc-url"))
                .username(environment.getProperty("spring.datasource.ds2.username"))
                .password(environment.getProperty("spring.datasource.ds2.password"))
                .build());
        return dataSourceMap;
    }

    private ShardingRuleConfiguration getShardingRuleConfiguration() {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getUserTableRuleConfiguration());
        return shardingRuleConfig;
    }

    private TableRuleConfiguration getUserTableRuleConfiguration() {
        TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration("user", "ds${0..1}.user_${0..1}");
        result.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("user_id", "user_${user_id % 2}"));
        return result;
    }
}

上面这个配置文件中，我们首先通过getDataSourceMap()方法配置数据源，然后通过getShardingRuleConfiguration()方法配置分片规则，最后将二者传入ShardingDataSource的构造函数中，生成ShardingDataSource代理数据源。

示例1：基于范围分片的分片规则

假设我们有一个order表，需要对其使用基于范围的分片规则。如果order_id小于2000，数据将存储在db0库的order_0表中，如果order_id大于等于2000，数据将存储在db1库的order_1表中。这个分片规则可以通过以下方式配置：

# 配置分片规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.order.actual-data-nodes=ds0.order_0,ds1.order_1
spring.shardingsphere.sharding.tables.order.table-strategy.range.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.order.table-strategy.range.algorithm-class-name=org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithmImpl
spring.shardingsphere.sharding.tables.order.table-strategy.range.precise-algorithm-class-name=org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.RangeShardingAlgorithmImpl

示例2：基于哈希分片的分片规则

假设我们有一个goods表，需要对其使用基于哈希的分片规则。将goods_id对分片数取模后的余数为0的数据存储在db0库的goods_0表中，余数为1的数据存储在db1库的goods_1表中。这个分片规则可以通过以下方式配置：

# 配置分片规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.goods.actual-data-nodes=ds0.goods_0,ds1.goods_1
spring.shardingsphere.sharding.tables.goods.table-strategy.inline.sharding-column=goods_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.goods.table-strategy.inline.algorithm-expression=goods_${goods_id % 2}

总结

以上就是使用Sharding-JDBC对数据进行分片处理的完整攻略。我们通过添加依赖、配置数据源、配置分片规则和配置数据源代理四个步骤来实现了数据分片的功能，并给出了两个示例来说明如何配置分片规则。