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ShardingJdbc原理項目實戰：新手入門教程

標簽：
Java
概述

本文将详细介绍ShardingJdbc的原理和项目实战，帮助读者了解如何在项目中引入和配置ShardingJdbc。通过具体的案例和配置示例，我们将演示如何搭建ShardingJdbc环境并进行基本的数据操作。此外，本文还将探讨ShardingJdbc的核心概念和常见问题的排查方法。ShardingJdbc原理项目实战涵盖了从环境搭建到实际应用的全过程。

ShardingJdbc简介与环境搭建

ShardingJdbc 是阿里巴巴开源的一款分布式数据库中间件，主要功能是将传入的SQL请求分发到不同的数据库实例上，从而实现数据的水平拆分。本文将详细介绍如何在项目中引入ShardingJdbc，并搭建一个基本的开发环境。

ShardingJdbc是什么

ShardingJdbc 是一个轻量的、易于使用的分布式数据库中间件，它支持MySQL、Oracle等主流关系型数据库。ShardingJdbc提供了自动的数据分片、读写分离等功能，可以有效解决数据库的扩展性问题。通过ShardingJdbc，开发者可以将单个数据库系统分割为多个独立的数据库或表，以支持更大的数据量和更高的并发操作。

安装与配置ShardingJdbc环境

环境准备

在搭建ShardingJdbc环境前，确保已经安装了Java开发环境。

Maven依赖配置

在项目的pom.xml文件中，添加ShardingJdbc的依赖配置。推荐使用Spring Boot项目，通过Maven管理依赖。

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter Data JPA -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Sharding-JDBC -->
    <dependency>
        <groupId>com.dangdang</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.5.1</version>
    </dependency>
    <!-- MySQL Connector -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

数据库配置

创建多个数据库实例，并将ShardingJdbc的配置信息写入到application.yml中。例如，假设有两个数据库实例db0和db1。

spring:
  application:
    name: shardingsphere-samples
  shardingsphere:
    datasource:
      names: db0, db1
      db0:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?serverTimezone=UTC
        username: root
        password: root
      db1:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?serverTimezone=UTC
        username: root
        password: root
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
          tableStrategy:
            standard:
              shardingColumn: order_id
              shardingAlgorithmName: t_order_inline
        t_order_item:
          actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_item_${0..1}
          tableStrategy:
            standard:
              shardingColumn: order_item_id
              shardingAlgorithmName: t_order_item_inline
      defaultDatabaseShardingStrategy:
        shardingColumn: user_id
        shardingAlgorithmName: database_inline
    sharding-algorithms:
      database_inline:
        type: INLINE
        props:
          algorithm-expression: ds${user_id % 2}
      t_order_inline:
        type: INLINE
        props:
          algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
      t_order_item_inline:
        type: INLINE
        props:
          algorithm-expression: t_order_item_${order_item_id % 2}

单元测试

在项目中添加单元测试，确保ShardingJdbc配置正确。使用JpaRepository或自定义的ShardingJdbcTemplate执行数据库操作，检查是否能够正确地分片。

import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.jdbc.core.datasource.ShardingDataSource;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;

import javax.sql.DataSource;

@SpringBootTest
public class ShardingJdbcTest {

    @Autowired
    private ShardingDataSource shardingDataSource;

    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    @Test
    public void testShardingJdbc() {
        // 插入数据测试
        jdbcTemplate.execute("INSERT INTO t_order (order_id, user_id) VALUES (1, 1)");
        jdbcTemplate.execute("INSERT INTO t_order_item (order_item_id, order_id) VALUES (1, 1)");

        // 查询数据测试
        String sql = "SELECT * FROM t_order WHERE order_id = ?";
        jdbcTemplate.queryForObject(sql, new Object[]{1}, (rs, rowNum) -> rs.getLong("order_id"));

        String sql2 = "SELECT * FROM t_order_item WHERE order_item_id = ?";
        jdbcTemplate.queryForObject(sql2, new Object[]{1}, (rs, rowNum) -> rs.getLong("order_item_id"));
    }
}

通过以上配置和测试，可以确保ShardingJdbc环境搭建成功。

接下来我们进一步探讨ShardingJdbc的核心概念。

ShardingJdbc核心概念讲解

数据分片的概念

数据分片是一种将数据分散存储到多个数据库或表的技术。ShardingJdbc利用数据分片技术，能够根据业务需求将数据均匀地分布到不同的数据库实例上，以支持更大的数据量和更高的并发操作。常见的数据分片策略有水平分片和垂直分片。

水平分片

水平分片是指将数据集合按照一定的逻辑分片规则拆分到多个数据表中。例如，将用户订单数据分片到两个不同的数据库实例中。

垂直分片

垂直分片是指将数据集合的字段按照一定的逻辑拆分到不同的数据表中。例如，将用户信息和用户订单信息分别存储在不同的数据表中。

规则引擎与数据源管理

规则引擎

ShardingJdbc中的规则引擎用于解析SQL语句，并根据预设的分片策略，将SQL请求分发到相应的数据库实例上。规则引擎支持多种分片算法，如范围分片、哈希分片等。

数据源管理

ShardingJdbc通过数据源管理模块管理多个数据库实例。数据源管理模块负责维护数据库实例的连接信息，提供数据源切换功能，满足分布式数据库的动态扩展需求。

示例代码

下面是一个简单的水平分片配置示例。

spring:
  shardingsphere:
  datasource:
    names: db0, db1
    db0:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?serverTimezone=UTC
      username: root
      password: root
    db1:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?serverTimezone=UTC
      username: root
      password: root
sharding:
  tables:
    t_order:
      actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: order_id
          shardingAlgorithmName: t_order_inline
  sharding-algorithms:
    t_order_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}

此配置将t_order表水平分割到两个数据库实例中，每个数据库实例包含两个t_order表。

接下来我们来看如何使用ShardingJdbc进行基本的操作。

ShardingJdbc基本使用方法

为了使用ShardingJdbc，你需要首先配置数据源和分片规则，然后编写SQL查询语句。

配置数据源与分片规则

在application.yml中配置数据源和分片规则。以下是一个配置示例，展示了如何将用户订单数据水平分片到两个数据库实例中。

spring:
  shardingsphere:
  datasource:
    names: db0, db1
    db0:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?serverTimezone=UTC
      username: root
      password: root
    db1:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?serverTimezone=UTC
      username: root
      password: root
sharding:
  tables:
    t_order:
      actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: order_id
          shardingAlgorithmName: t_order_inline
  defaultDatabaseShardingStrategy:
    shardingColumn: user_id
    shardingAlgorithmName: database_inline
  sharding-algorithms:
    database_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: ds${user_id % 2}
    t_order_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}

在这个配置中，t_order表根据order_id列的值来分片，将数据分布到两个不同的数据库实例中。

编写简单的分片查询语句

使用JPA或JDBC编写简单的查询语句。在下面的例子中，我们将用JPA来执行查询。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.persistence.EntityManager;
import javax.persistence.PersistenceContext;
import javax.persistence.Query;
import java.util.List;

@Repository
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {
}

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;

    public List<Order> getAllOrders() {
        return orderRepository.findAll();
    }
}

在这个例子中，OrderRepository定义了一个findAll方法来查询所有订单。OrderService类使用OrderRepository来执行查询。

通过这些配置和代码，你可以开始使用ShardingJdbc来处理你的数据了。

接下来我们将通过一个具体的案例来演示如何使用ShardingJdbc。

ShardingJdbc项目实战案例

下面我们将创建一些数据库表，插入一些数据，并演示如何读取和更新这些数据。

创建数据库表与插入数据

首先，我们需要创建两个数据库表t_order和t_order_item。以下是创建这些表的SQL语句。

-- 创建db0数据库
CREATE DATABASE db0;
-- 创建db1数据库
CREATE DATABASE db1;

-- 使用db0数据库
USE db0;
-- 创建t_order表
CREATE TABLE t_order (
  order_id BIGINT PRIMARY KEY,
  user_id BIGINT
);

-- 使用db1数据库
USE db1;
-- 创建t_order_item表
CREATE TABLE t_order_item (
  order_item_id BIGINT PRIMARY KEY,
  order_id BIGINT
);

在application.yml中配置数据源和分片规则，包括这两个表。

spring:
  shardingsphere:
  datasource:
    names: db0, db1
    db0:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?serverTimezone=UTC
      username: root
      password: root
    db1:
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?serverTimezone=UTC
      username: root
      password: root
sharding:
  tables:
    t_order:
      actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: order_id
          shardingAlgorithmName: t_order_inline
    t_order_item:
      actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_item_${0..1}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: order_item_id
          shardingAlgorithmName: t_order_item_inline
  sharding-algorithms:
    t_order_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
    t_order_item_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: t_order_item_${order_item_id % 2}

接下来，我们在项目中插入数据。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.persistence.EntityManager;
import javax.persistence.PersistenceContext;
import javax.persistence.Query;
import java.util.List;

@Repository
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {
}

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
    @Autowired
    private EntityManager entityManager;

    public void insertOrder() {
        Order order = new Order();
        order.setOrderId(1L);
        order.setUserId(1L);

        OrderItem orderItem = new OrderItem();
        orderItem.setOrderItemId(1L);
        orderItem.setOrderId(1L);

        entityManager.persist(order);
        entityManager.persist(orderItem);
    }

    public List<Order> getAllOrders() {
        return orderRepository.findAll();
    }

    public void updateOrder() {
        Query query = entityManager.createNativeQuery("UPDATE t_order SET user_id = 2 WHERE order_id = 1");
        query.executeUpdate();
    }
}

代码中定义了insertOrder方法来插入一条订单记录及其对应的订单项记录。

实现分片查询与更新操作

接下来，我们演示如何查询和更新数据。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.persistence.EntityManager;
import javax.persistence.PersistenceContext;
import javax.persistence.Query;
import java.util.List;

@Repository
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {
}

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
    @Autowired
    private EntityManager entityManager;

    public void insertOrder() {
        Order order = new Order();
        order.setOrderId(1L);
        order.setUserId(1L);

        OrderItem orderItem = new OrderItem();
        orderItem.setOrderItemId(1L);
        orderItem.setOrderId(1L);

        entityManager.persist(order);
        entityManager.persist(orderItem);
    }

    public List<Order> getAllOrders() {
        return orderRepository.findAll();
    }

    public void updateOrder() {
        Query query = entityManager.createNativeQuery("UPDATE t_order SET user_id = 2 WHERE order_id = 1");
        query.executeUpdate();
    }
}

在updateOrder方法中，我们使用原生SQL语句更新了t_order表中的数据。

通过这些步骤，你可以看到如何使用ShardingJdbc在多个数据库实例中创建表、插入数据、查询数据和更新数据。

示例代码

下面是完整的示例代码。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.persistence.EntityManager;
import javax.persistence.PersistenceContext;
import javax.persistence.Query;
import java.util.List;

@Repository
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {
}

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
    @Autowired
    private EntityManager entityManager;

    public void insertOrder() {
        Order order = new Order();
        order.setOrderId(1L);
        order.setUserId(1L);

        OrderItem orderItem = new OrderItem();
        orderItem.setOrderItemId(1L);
        orderItem.setOrderId(1L);

        entityManager.persist(order);
        entityManager.persist(orderItem);
    }

    public List<Order> getAllOrders() {
        return orderRepository.findAll();
    }

    public void updateOrder() {
        Query query = entityManager.createNativeQuery("UPDATE t_order SET user_id = 2 WHERE order_id = 1");
        query.executeUpdate();
    }
}

接下来我们讨论一些常见的问题排查技巧。

ShardingJdbc常见问题与排查

常见异常及解决方法

在使用ShardingJdbc过程中，可能会遇到一些常见问题，例如数据丢失、查询结果错误等。以下是解决这些问题的一些建议。

数据丢失

确保ShardingJdbc配置正确。检查数据源配置、分片规则配置，确保数据能够正确地分布到不同的数据库实例上。此外，确保数据库连接和事务管理配置正确。

查询结果错误

检查查询语句中的分片列是否正确。如果分片列未正确配置，查询结果可能会返回错误的数据。确保查询语句中的分片列与配置中的分片列一致。

性能优化与调试技巧

性能优化是提高ShardingJdbc性能的关键。以下是一些优化和调试技巧。

排查性能问题

  1. 使用ShardingJdbc提供的查询日志功能，查看SQL执行的详细信息。
  2. 优化数据库表结构，例如通过索引减少查询时间。
  3. 调整ShardingJdbc的配置参数，例如分片算法、连接池大小等。

调试技巧

  1. 使用ShardingJdbc的日志打印功能，输出SQL语句和执行结果，帮助调试问题。
  2. 使用数据库客户端工具，直接查询数据库表，验证数据是否正确分布。
  3. 使用ShardingJdbc的工具类，例如ShardingJdbcTemplate，进行单元测试，验证分片策略是否正确。

示例代码

以下是一个简单的日志配置示例，用于输出SQL执行信息。

logging:
  level:
    com.dangdang: DEBUG

通过以上配置，可以详细地查看ShardingJdbc的执行日志。

通过这些方法，可以有效地解决ShardingJdbc使用过程中遇到的问题。

下面我们将探讨ShardingJdbc的进阶应用。

ShardingJdbc进阶应用

除了基本的分片功能，ShardingJdbc还支持动态分片和分布式事务等高级特性。

动态分片

动态分片是指在运行时根据业务需求动态调整分片策略。ShardingJdbc支持通过配置文件或代码动态切换分片算法。

示例代码

以下是一个示例代码，展示了如何动态切换分片算法。

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingSphere;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.config.TableRuleConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.config.strategy.route.TableShardingStrategyConfiguration;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.config.strategy.route.standard.StandardShardingStrategyConfiguration;

public class DynamicShardingConfig {

    public ShardingRuleConfiguration createShardingRuleConfig() {
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(createOrderTableRuleConfig());
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(createOrderItemTableRuleConfig());
        shardingRuleConfig.setDefaultDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_id", "database_inline"));
        return shardingRuleConfig;
    }

    private TableRuleConfiguration createOrderTableRuleConfig() {
        TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();
        result.setLogicTable("t_order");
        result.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id", "t_order_inline"));
        result.setActualDataNodes("ds${0..1}.t_order_${0..1}");
        return result;
    }

    private TableRuleConfiguration createOrderItemTableRuleConfig() {
        TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();
        result.setLogicTable("t_order_item");
        result.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_item_id", "t_order_item_inline"));
        result.setActualDataNodes("ds${0..1}.t_order_item_${0..1}");
        return result;
    }
}

分布式事务

分布式事务是指在一个分布式系统中，确保所有相关的操作要么全部成功，要么全部失败。ShardingJdbc支持分布式事务，确保跨多个数据库实例的事务一致性。

示例代码

以下是一个使用分布式事务的例子。

import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.transaction.TransactionType;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.persistence.EntityManager;
import javax.persistence.PersistenceContext;
import javax.persistence.Query;

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
    @Autowired
    private EntityManager entityManager;

    @Transactional(transactionManager = "shardingTransactionManager", propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = Exception.class)
    public void insertOrder() {
        Order order = new Order();
        order.setOrderId(1L);
        order.setUserId(1L);

        OrderItem orderItem = new OrderItem();
        orderItem.setOrderItemId(1L);
        orderItem.setOrderId(1L);

        entityManager.persist(order);
        entityManager.persist(orderItem);
    }

    @Transactional(transactionManager = "shardingTransactionManager", propagation = Propagation.REQUIRED, rollbackFor = Exception.class)
    public void updateOrder() {
        Query query = entityManager.createNativeQuery("UPDATE t_order SET user_id = 2 WHERE order_id = 1");
        query.executeUpdate();
    }
}

在这个例子中，我们使用@Transactional注解来确保事务的原子性和一致性。

通过这些高级特性，ShardingJdbc可以更好地支持复杂的应用场景，提高系统的可扩展性和可靠性。

ShardingJdbc与其他技术的结合

ShardingJdbc可以与多种其他技术结合使用，例如Spring Boot、Spring Cloud等，提供更强大的功能。

示例代码

以下是一个将ShardingJdbc与Spring Boot结合的例子。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;
import org.springframework.jdbc.datasource.DriverManagerDataSource;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;

import javax.sql.DataSource;

@SpringBootApplication
public class ShardingJdbcApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ShardingJdbcApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public DataSource getDataSource() {
        DriverManagerDataSource dataSource = new DriverManagerDataSource();
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
        dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db0");
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("root");
        return dataSource;
    }

    @Bean
    public PlatformTransactionManager transactionManager() {
        return new DataSourceTransactionManager(getDataSource());
    }

    @Bean
    public JdbcTemplate jdbcTemplate() {
        return new JdbcTemplate(getDataSource());
    }
}

通过以上配置，可以将ShardingJdbc与Spring Boot集成，提供统一的数据访问层。

通过这些案例和示例代码，我们展示了如何使用ShardingJdbc进行动态分片和分布式事务，并与其他技术结合使用。

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