ApacheShardingSphere-创新互联

title: Apache ShardingSphere
date: 2021-11-27 15:25:02
tags: 计算机

创新互联长期为数千家客户提供的网站建设服务，团队从业经验10年，关注不同地域、不同群体，并针对不同对象提供差异化的产品和服务；打造开放共赢平台，与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为德州企业提供专业的成都网站制作、成都网站建设，德州网站改版等技术服务。拥有十多年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

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文章目录

• • Sharding Sphere
  • • 垂直切分
    • • 垂直分表
      • 垂直分库
    • 水平切分
    • • 水平分库
      • 水平分表
    • 公共表
  • 读写分离
  • • • 应用：
      • 分库分表的问题：
  • Sharding-JDBC

Sharding Sphere

Apache ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件。它由三个独立且可混合使用的产品组成：Sharding-JDBC、ShardingProxy、Sharding-Sidecar。他们提供了标准化的数据分片、分布式事务、数据库治理功能。

垂直切分 垂直分表

垂直分库

把单一数据库按照业务进行专库，专表进行划分，减少数据库io压力

# 配置数据源，给多个数据源命名
spring.shardingsphere.datasource.names=m1,m2,m0 

#配置第一个数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_1?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=root

#配置第二个数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码
spring.shardingsphere.datasource.m2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m2.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_2?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m2.password=root 

#配置第三个数据源具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名和密码
spring.shardingsphere.datasource.m0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/user_db?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m0.password=root 

# 配置 user_db 数据库里面 t_user 专库专表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes=m$->{0}.t_user

# 指定 course 表里面主键 cid 生成策略 SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 指定表分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.shardingcolumn=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.algorithmexpression=t_user

水平切分 水平分库

分布在不同的服务器上，不便于维护

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-uuZADc6n-1669378667304)(https://llx-img.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/%E6%B0%B4%E5%B9%B3%E5%88%86%E5%BA%93.png)]

# 配置数据源，给多个数据源命名
spring.shardingsphere.datasource.names=m0,m1

# 配置第一个数据源
spring.shardingsphere.datasource.m0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_1?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m0.password=root

#配置第二个数据源
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_2?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=root 

#指定数据库分布情况，数据库里面表分布情况
# m0 m1 course_0 course_1
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m$->{0..1}.course_$->{0..1} 

# 指定 course 表里面主键 cid 生成策略 SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 指定表分片策略 约定 cid 值偶数添加到 course_1 表，如果 cid 是奇数添加到course_0 表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.shardingcolumn=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithmexpression=course_$->{cid % 2 + 1} 
# 指定数据库分片策略 约定 user_id 是偶数添加 m1，是奇数添加 m2
#spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.shardingcolumn=user_id
#spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithmexpression=m$->{user_id % 2 + 1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.databasestrategy.inline..sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.databasestrategy.inline.algorithm-expression=m$->{user_id % 2 + 1} 
# 打开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

水平分表

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ARuhToWQ-1669378667305)(https://llx-img.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/%E6%B0%B4%E5%B9%B3%E5%88%86%E8%A1%A8.png)]

# 数据源命名
spring.shardingsphere.datasource.names=m1

# 配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_1?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=123456

# 指定course数据分布
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m1.course_$->{0..1}

# 指定course表中的cid生成规则为SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 指定分片策略，cid为奇数在course_1表，cid为偶数在course_0表中
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.shardingcolumn=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithmexpression=course_$->{cid % 2 } 

# 打开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

公共表

存储固定数据的表，表的数据很少发生变化，并且查询时经常关联到

每个数据库都创建相同结构的公共表（字典表）

每次写每个数据库的公共表

spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=t_udict

读写分离

Sharding-JDBC通过sql语句分析，实现读写分离过程，不会做数据同步

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-AQfOlBBJ-1669378667305)(https://llx-img.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/%E8%AF%BB%E5%86%99%E5%88%86%E7%A6%BB%E6%A6%82%E5%BF%B5.png)]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hNh070KL-1669378667305)(https://llx-img.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/%E8%AF%BB%E5%86%99%E5%88%86%E7%A6%BB%E5%8E%9F%E7%90%86.png)]

应用：

1. 在数据库设计时考虑垂直分库和分表
2. 随着数据量增加，不要急于做水平分表，首先应考虑缓存处理，读写分离，使用索引等方式。如果都不能根本的解决问题，在考虑水平分库分表

分库分表的问题：

1. 跨节点连接查询问题（分页，排序）
2. 多数据源管理问题

Sharding-JDBC

定义为java轻量级框架，在JDBC层提供而外的服务，它使用客户端直连数据库，以jar包的形式提供服务，无需额外部署，可以理解为增强版的JDBC，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

简化分库分表后的操作，数据分片，读写分离

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