選擇開源核心組件的一個(gè)非常重要的考慮通常是社區(qū)活躍性，一旦項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)無法進(jìn)行自己后續(xù)維護(hù)和擴(kuò)展的情況下更是如此。

關(guān)于分庫分表和讀寫分離、主從

一般來說，需要分庫分表的系統(tǒng)是流量比較大的，而且比較容易出現(xiàn)峰值的比如說打折/活動(dòng)的時(shí)候；其次，當(dāng)單機(jī)扛不住業(yè)務(wù)流量的時(shí)候，分庫分表一定不是第一選擇，在分庫分表之前，應(yīng)該先保證垂直拆分完成了，子系統(tǒng)內(nèi)都是高內(nèi)聚的，其次基于Master-Slave的讀寫分離或者模糊查詢很多的，可能NoSQL比如elastic就引流去很大一部分了。當(dāng)讀寫分離也做完了，主庫只剩下關(guān)鍵業(yè)務(wù)邏輯之后，流量還是很高，這個(gè)時(shí)候才開始考慮分庫分表。因?yàn)橄鄬?duì)于讀寫分離、垂直拆分，分庫分表對(duì)開發(fā)和運(yùn)維的要求多得多，如果確定業(yè)務(wù)一兩年內(nèi)不會(huì)劇增的，盲目引入只會(huì)導(dǎo)致成本高昂（尤其是各種SQL限制）。

其次，分庫分表會(huì)增加N倍的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，一般來說是4的倍數(shù)，如果某個(gè)應(yīng)用說要做分庫分表，又只有兩臺(tái)機(jī)器，那完全就是湊熱鬧。

讀寫分離和分庫分表應(yīng)該來說是前后的兩件事比較合理，不少人將這兩個(gè)事情混到一起去講準(zhǔn)確的說不合理的。分庫分表通常更多的是用于純粹的OLTP的事情，讓系統(tǒng)可以水平擴(kuò)展。而讀寫分離更多的是為了把一部分可以容忍短時(shí)延遲/不保證100%（但應(yīng)該在99%以上）準(zhǔn)確的查詢路由到查詢庫，準(zhǔn)確的說是對(duì)業(yè)務(wù)根據(jù)優(yōu)先級(jí)做個(gè)歸類，這些查詢從資源消耗的角度來說相對(duì)邏輯上的PK查詢要高幾倍到數(shù)百倍，比如說查詢某個(gè)人過去3個(gè)月的交易情況，但他從業(yè)務(wù)角度并不算是DSS概念，比如說查詢已經(jīng)T-N的訂單/針對(duì)這些訂單進(jìn)行導(dǎo)出，并針對(duì)這個(gè)單子可能會(huì)進(jìn)行一些操作，甚至人工修改狀態(tài)。通過把這些功能從核心的訂單/交易/資金OLTP中拆分出去，可以保證核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)不會(huì)因?yàn)橐粋€(gè)異常操作比如SQL不合理導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)業(yè)務(wù)負(fù)載增加外的額外抖動(dòng)因素。

從系統(tǒng)設(shè)計(jì)角度來說，讀寫分離雖然從邏輯表結(jié)構(gòu)角度來說是相同的，都具有相同的字段定義，但是物理實(shí)現(xiàn)上是一定是不相同（要是完全相同，說明沒有領(lǐng)會(huì)讀寫分離的初衷）的，尤其是在索引上，寫庫可能除了PK、唯一索引（任何表都應(yīng)該有唯一索引，分布式鎖只能作為緩沖器）外，最多還有一兩個(gè)簡(jiǎn)單的字段索引以最大化性能，任何SQL符合條件的數(shù)據(jù)一般不會(huì)超過幾十條（極端客戶除外），但是讀庫根據(jù)業(yè)務(wù)不同，可能會(huì)有很多的索引以滿足各種查詢以及簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)匯總報(bào)表的需求。

那寫庫是不是一定就比讀庫重要呢？是，又不是。是是絕對(duì)的，不是是相對(duì)的。因?yàn)樽x庫不是DSS庫，是交易庫中相對(duì)來說不是特別重要的業(yè)務(wù)功能。所以，寫庫一旦掛了，就會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)下不去，讀庫掛了，可能會(huì)導(dǎo)致做業(yè)務(wù)的人決策錯(cuò)誤。比如沒有沒有查到做過某交易，又重新交易一次。

考慮分庫分表一個(gè)很重要的決策就是是否允許跨多庫操作以及有沒有必要。TODO。。。。待補(bǔ)充。。。。。。

其次，分庫和分表是兩件事，是到底選擇分庫還是分表，如果量沒有那么大的話而且是虛擬機(jī)的話，估計(jì)分庫就夠了。

sharding-jdbc的版本及其架構(gòu)差異

目前最新版本的sharding-jdbc是v3.0.0.M1，應(yīng)該來說還不穩(wěn)定，包名又改成了io.shardingsphere，jar包名是sharding-jdbc。

1.5.4.1是目前最新版，也可能是終版，1.x的，坐標(biāo)是com.dangdang，jar包名是sharding-jdbc。

2.0.3是目前最新版，包名和坐標(biāo)統(tǒng)一改成了io.shardingjdbc，jar包名是sharding-jdbc-core。

說明規(guī)劃不是特別好，還是有些亂。

因?yàn)?.0之后基本上純粹分庫分表的核心特性的增強(qiáng)就不多了，主要往治理和代理方向去了，所以如果沒有特別的需求比如需要類似mycat的獨(dú)立服務(wù)代理模式，使用1.x（注：1.x版本官網(wǎng)文檔好像下線了）就可以了，不過如果是大規(guī)模的部署，同時(shí)已經(jīng)使用了微服務(wù)架構(gòu)中的注冊(cè)中心或者基于spring boot，可以考慮使用2.0，因?yàn)?.0增加了基于注冊(cè)中心的配置管理以及spring boot starter。所以2.0的架構(gòu)是這樣的：

3.0之后，增加了類似mycat角色的sharding-proxy無狀態(tài)服務(wù)器（代理層可以有，但是不應(yīng)該作為應(yīng)用直接訪問的入口，如下圖所示），以及類似于Service Mesh的Database Mesh。不過核心沒有變化，對(duì)SQL語法增加了部分新的支持。所以3.0的架構(gòu)如下：

?

?就分庫分表核心來說，我們就只要關(guān)心sharding-jdbc就可以了，不需要關(guān)心sharding-sphere的其他部分。

sharding-jdbc/Sharding-Proxy/Sharding-Sidecar三者的對(duì)比如下：

?

核心特性

事務(wù)

對(duì)任何重要的系統(tǒng)來說，事務(wù)一致性都是關(guān)鍵的。對(duì)分布式系統(tǒng)來說更是如此，最重要的就是事務(wù)一致性，從這個(gè)層面來說，分庫分表本身并沒有引入另外一個(gè)層次的復(fù)雜性。因?yàn)樗趈dbc驅(qū)動(dòng)層包了一層，所以我們有必要理解它對(duì)事務(wù)的支持性以及相關(guān)的限制。事務(wù)

sharding jdbc 2.x不支持強(qiáng)一致性的分布式事務(wù)，一般現(xiàn)在的系統(tǒng)設(shè)計(jì)也不追求強(qiáng)一致性，而是最終一致性。所以sharding jdbc 2.x支持2中事務(wù)：弱XA（同mycat）和最大努力投遞事務(wù)（官方簡(jiǎn)稱BED）（算是BASE的一種），具體選擇哪一種需要根據(jù)業(yè)務(wù)和開發(fā)進(jìn)行權(quán)衡，如果架構(gòu)規(guī)范和設(shè)計(jì)做得好，是可以做到不跨庫分布式事務(wù)的。

弱XA事務(wù)是默認(rèn)的模式（即只要dml期間沒有拋出異常，commit期間有機(jī)器斷網(wǎng)或者宕機(jī)，是無法保證一致性的），沒有特別的要求。

BED則在一定上增加了短時(shí)容忍，將執(zhí)行的語句另作中心化存儲(chǔ)，然后輪詢commit期間失敗的事務(wù)重試，所以BED的架構(gòu)如下：

?

但是沒有免費(fèi)的午餐，BED對(duì)開發(fā)和維護(hù)有著一定的額外要求，而且這些要求都涉及面很廣，絕對(duì)算得上傷筋動(dòng)骨。開發(fā)層面包括：

INSERT語句的主鍵不能自增

UPDATE必須可重復(fù)執(zhí)行，比如不支持UPDATE xxx SET x=x+1，對(duì)于更新余額類，這就相當(dāng)于要求必須樂觀鎖了

運(yùn)維層面包括：

需要存儲(chǔ)事務(wù)日志的數(shù)據(jù)庫

用于異步作業(yè)使用的zookeeper

解壓sharding-jdbc-transaction-async-job-$VERSION.tar，通過start.sh腳本啟動(dòng)異步作業(yè)

我們選擇了從設(shè)計(jì)層面避免強(qiáng)一致性的分布式事務(wù)。

分片靈活性

對(duì)于分庫分表來說，很重要的一個(gè)特性是分片的靈活性，比如單個(gè)字段、多個(gè)字段的=、IN、>=、<=。為什么多個(gè)字段很重要的，這里涉及到一個(gè)特殊的考慮

sharding-jdbc目前提供4種分片算法。

由于分片算法和業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)緊密相關(guān)，因此并未提供內(nèi)置分片算法，而是通過分片策略將各種場(chǎng)景提煉出來，提供更高層級(jí)的抽象，并提供接口讓應(yīng)用開發(fā)者自行實(shí)現(xiàn)分片算法。

• 精確分片算法

對(duì)應(yīng)PreciseShardingAlgorithm，用于處理使用單一鍵作為分片鍵的=與IN進(jìn)行分片的場(chǎng)景。需要配合StandardShardingStrategy使用。

• 范圍分片算法

對(duì)應(yīng)RangeShardingAlgorithm，用于處理使用單一鍵作為分片鍵的BETWEEN AND進(jìn)行分片的場(chǎng)景。需要配合StandardShardingStrategy使用。

• 復(fù)合分片算法

對(duì)應(yīng)ComplexKeysShardingAlgorithm，用于處理使用多鍵作為分片鍵進(jìn)行分片的場(chǎng)景，多分片鍵邏輯較復(fù)雜，需要應(yīng)用開發(fā)者自行處理其中的復(fù)雜度。需要配合ComplexShardingStrategy使用。

• Hint分片算法（Hint分片指的是對(duì)于分片字段非SQL決定，而由其他外置條件決定的場(chǎng)景，可使用SQL Hint靈活的注入分片字段。例：內(nèi)部系統(tǒng)，按照員工登錄ID分庫，而數(shù)據(jù)庫中并無此字段。SQL Hint支持通過Java API和SQL注釋(待實(shí)現(xiàn))兩種方式使用。）

對(duì)應(yīng)HintShardingAlgorithm，用于處理使用Hint行分片的場(chǎng)景。需要配合HintShardingStrategy使用。

因?yàn)樗惴ǖ撵`活性，標(biāo)準(zhǔn)的方式是通過實(shí)現(xiàn)具體的java接口是實(shí)現(xiàn)具體的分片算法比如SingleKeyDatabaseShardingAlgorithm，有不少的情況下，分片是比較簡(jiǎn)單的，比如說純粹是客戶編號(hào)，此時(shí)提供了行內(nèi)表達(dá)式分片策略，使用Groovy的表達(dá)式，提供對(duì)SQL語句中的=和IN的分片操作支持，不過這只支持單分片鍵。比如，t_user_${u_id % 8}?表示t_user表按照u_id按8取模分成8個(gè)表，表名稱為t_user_0到t_user_7。

分片鍵+分片算法=真正可用的分片策略。

算法和分片鍵的選擇是分庫分表的關(guān)鍵，其直接決定了各個(gè)分庫的負(fù)載是否均衡，以及擴(kuò)展是否容易。在設(shè)計(jì)上的考慮一節(jié)筆者會(huì)詳細(xì)闡述，訂單和委托業(yè)務(wù)、用戶在使用分庫分表時(shí)設(shè)計(jì)上的考慮以及原因。?

SQL語法限制

對(duì)于分庫分表來說，還需要知道有哪些SQL的限制，尤其是涉及到需要二次處理的，比如排序，去重，聚合等。

這里筆者就列下那些常用但沒有被支持的。比如：

• case when
• distinct
• union

不過好在這些在java/js中處理都比較方便。

如果有很復(fù)雜的SQL，那最大的可能就是設(shè)計(jì)上有問題，應(yīng)該采用讀寫分離解決。

sharding-jdbc對(duì)SQL的限制完整可以參考http://shardingsphere.io/document/current/cn/features/sharding/usage-standard/sql/

設(shè)計(jì)上的考慮

哪些表要分庫分表

首先從設(shè)計(jì)上要區(qū)分清楚哪些是廣播表/哪些是分庫表/哪些是只在一個(gè)庫的全局表，因?yàn)槭枪脭?shù)據(jù)源的，所以不管是不是分庫的表，都需要配置，不配置分片規(guī)則Sharding-JDB即無法精確的斷定應(yīng)該路由至哪個(gè)數(shù)據(jù)源。但是一般分庫分表組件包括Sharding-JDBC都會(huì)提供簡(jiǎn)化配置的方法。對(duì)于不分片的表：

方法1：sharding-jdbc可以在<sharding:sharding-rule />配置default-data-source-name，這樣未配置分片規(guī)則的表將通過默認(rèn)數(shù)據(jù)源定位。

方法2：將不參與分庫分表的數(shù)據(jù)源獨(dú)立于Sharding-JDBC之外，在應(yīng)用中使用多個(gè)數(shù)據(jù)源分別處理分片和不分片的情況。

分庫還是分表

一般來說應(yīng)該選擇分庫（準(zhǔn)確的說是分schema），不應(yīng)該使用分表， 因?yàn)閛racle可以包含n個(gè)schema，mysql可以包含多個(gè)database，而且就算真的需要，schema之間也是可以關(guān)聯(lián)查詢的，所以感覺就算是為了擴(kuò)展性問題，也沒有必要使用分表，分表反而在擴(kuò)展的時(shí)候更加麻煩。就算數(shù)據(jù)量多了一點(diǎn)，感覺稍微偏慢，可以先采用分區(qū)擋一擋。

分片鍵的選擇

?其中最重要的是分片鍵不能是自增字段，否則insert就不知道去哪里了。所以對(duì)于ID生成，需要一個(gè)ID生成中心。

分布式主鍵

分布式系統(tǒng)的主鍵生成可以通過設(shè)置增量或者也通過ID生成中心來生成，不過話說回來，既然使用ID生成中心了，就不要再使用數(shù)據(jù)庫機(jī)制的ID了，這不一定需要通過代碼全部重寫，可以在dao層通過aop判斷是否insert，是Insert的動(dòng)態(tài)從ID中心獲取，這樣就避免了分庫分表和非分庫分表在開發(fā)商的差別。?

Sharding-JDBC使用說明

對(duì)于只有一個(gè)分片鍵的使用=和IN進(jìn)行分片的SQL，建議使用行表達(dá)式代替Java類的配置。假設(shè)我們不使用弱性事務(wù)（如果使用柔性事務(wù)，則還需要引入sharding-jdbc-transaction以及sharding-jdbc-transaction-async-job），這樣就只要引入sharding-jdbc-core這個(gè)jar包就可以了，（因?yàn)閟harding-jdbc的配置支持java、yaml、spring boot以及spring命名空間（類似dubbo），所以建議使用spring 命名空間方式）如下：

<dependency><groupId>io.shardingjdbc</groupId><artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId><version>2.0.3</version></dependency><!-- for sharding-jdbc spring namespace --><dependency><groupId>io.shardingjdbc</groupId><artifactId>sharding-jdbc-core-spring-namespace</artifactId><version>2.0.3</version></dependency>

因?yàn)閟harding jdbc可以支持dbcp、druid，所以就不用改動(dòng)其他的依賴項(xiàng)了。

接下去配置數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)源分片策略和表分片策略。

我們假設(shè)分庫結(jié)構(gòu)（此處2個(gè)庫僅做演示目的，實(shí)際應(yīng)該至少4個(gè)分庫）如下：

order和order_item通過order_id關(guān)聯(lián)，且分片規(guī)則相同。

分庫1和分庫2通過user_id作為分片字段，采用取模（采用取模而不是區(qū)間的好處是負(fù)載從理論上最均衡，用區(qū)間其實(shí)是不均衡的，比如假設(shè)客戶比較穩(wěn)定，就1000萬，0-100萬第一個(gè)分片，以此類推，實(shí)際上還是可能很不均衡，因?yàn)槟扯螘r(shí)間增加的客戶可能會(huì)特別活躍，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中）

配置三個(gè)數(shù)據(jù)源：

1、globalDataSource，指向全局庫，非分庫分表和廣播的表，比如系統(tǒng)參數(shù)；

2、dataSource_0、dataSource_1，指向分庫1和分庫2；

<bean name="dataSource_0" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close"><property name="url" value="${jdbc.url_0}"/><property name="username" value="${jdbc.username}"/><property name="password" value="${jdbc.password}"/><!-- 配置初始化大小、最小、最大 --><property name="initialSize" value="${jdbc.initialSize}"/><property name="minIdle" value="${jdbc.minIdle}"/><property name="maxActive" value="${jdbc.maxActive}"/><!-- 配置獲取連接等待超時(shí)的時(shí)間 --><property name="maxWait" value="${jdbc.maxWait}"/><!-- 打開PSCache，并且指定每個(gè)連接上PSCache的大小 --><property name="poolPreparedStatements" value="${jdbc.pps}"/><property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="${jdbc.mpps}"/><!-- 配置間隔多久才進(jìn)行一次檢測(cè)，檢測(cè)需要關(guān)閉的空閑連接，單位是毫秒 --><property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${jdbc.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/><!-- 配置一個(gè)連接在池中最小生存的時(shí)間，單位是毫秒 --><property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${jdbc.minEvictableIdleTimeMillis}"/><property name="removeAbandoned" value="${jdbc.removeAbandoned}"/><property name="removeAbandonedTimeout" value="${jdbc.removeAbandonedTimeout}"/><property name="logAbandoned" value="${jdbc.logAbandoned}"/><!-- 配置監(jiān)控統(tǒng)計(jì)攔截的filters --><property name="filters" value="${jdbc.filters}"/></bean><bean name="dataSource_1" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close"><property name="url" value="${jdbc.url_1}"/><property name="username" value="${jdbc.username}"/><property name="password" value="${jdbc.password}"/><!-- 配置初始化大小、最小、最大 --><property name="initialSize" value="${jdbc.initialSize}"/><property name="minIdle" value="${jdbc.minIdle}"/><property name="maxActive" value="${jdbc.maxActive}"/><!-- 配置獲取連接等待超時(shí)的時(shí)間 --><property name="maxWait" value="${jdbc.maxWait}"/><!-- 打開PSCache，并且指定每個(gè)連接上PSCache的大小 --><property name="poolPreparedStatements" value="${jdbc.pps}"/><property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="${jdbc.mpps}"/><!-- 配置間隔多久才進(jìn)行一次檢測(cè)，檢測(cè)需要關(guān)閉的空閑連接，單位是毫秒 --><property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${jdbc.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/><!-- 配置一個(gè)連接在池中最小生存的時(shí)間，單位是毫秒 --><property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${jdbc.minEvictableIdleTimeMillis}"/><property name="removeAbandoned" value="${jdbc.removeAbandoned}"/><property name="removeAbandonedTimeout" value="${jdbc.removeAbandonedTimeout}"/><property name="logAbandoned" value="${jdbc.logAbandoned}"/><!-- 配置監(jiān)控統(tǒng)計(jì)攔截的filters --><property name="filters" value="${jdbc.filters}"/></bean><bean name="globalDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close"><property name="url" value="${jdbc.url}"/><property name="username" value="${jdbc.username}"/><property name="password" value="${jdbc.password}"/><!-- 配置初始化大小、最小、最大 --><property name="initialSize" value="${jdbc.initialSize}"/><property name="minIdle" value="${jdbc.minIdle}"/><property name="maxActive" value="${jdbc.maxActive}"/><!-- 配置獲取連接等待超時(shí)的時(shí)間 --><property name="maxWait" value="${jdbc.maxWait}"/><!-- 打開PSCache，并且指定每個(gè)連接上PSCache的大小 --><property name="poolPreparedStatements" value="${jdbc.pps}"/><property name="maxPoolPreparedStatementPerConnectionSize" value="${jdbc.mpps}"/><!-- 配置間隔多久才進(jìn)行一次檢測(cè)，檢測(cè)需要關(guān)閉的空閑連接，單位是毫秒 --><property name="timeBetweenEvictionRunsMillis" value="${jdbc.timeBetweenEvictionRunsMillis}"/><!-- 配置一個(gè)連接在池中最小生存的時(shí)間，單位是毫秒 --><property name="minEvictableIdleTimeMillis" value="${jdbc.minEvictableIdleTimeMillis}"/><property name="removeAbandoned" value="${jdbc.removeAbandoned}"/><property name="removeAbandonedTimeout" value="${jdbc.removeAbandonedTimeout}"/><property name="logAbandoned" value="${jdbc.logAbandoned}"/><!-- 配置監(jiān)控統(tǒng)計(jì)攔截的filters --><property name="filters" value="${jdbc.filters}"/></bean>

?

全局表、分庫不分表、分庫分表、廣播表、主、子表綁定的各自規(guī)則配置（下面使用行內(nèi)策略，注：https://blog.csdn.net/shijiemozujiejie/article/details/80786231提到行表達(dá)式的策略不利于數(shù)據(jù)庫和表的橫向擴(kuò)展，這是有道理的，因?yàn)閖ava代碼我們可以隨時(shí)重新加載分庫和分表的基數(shù)，做到不停機(jī)擴(kuò)展，但是行內(nèi)表達(dá)式不行）如下：

<!-- 分庫策略 --><sharding:inline-strategy id="databaseStrategy" sharding-column="user_id" algorithm-expression="dataSource_${user_id % 2}" /><!-- 分表策略 --><sharding:inline-strategy id="orderTableStrategy" sharding-column="order_id" algorithm-expression="t_order_${order_id % 2}" /><sharding:inline-strategy id="orderItemTableStrategy" sharding-column="order_id" algorithm-expression="t_order_item_${order_id % 2}" /><sharding:data-source id="shardingDataSource"><!-- configDataSource為不參數(shù)分庫分表的全局表的默認(rèn)數(shù)據(jù)源,比如系統(tǒng)參數(shù) --><sharding:sharding-rule data-source-names="dataSource_0,dataSource_1,globalDataSource" default-data-source-name="globalDataSource"><sharding:table-rules><!-- 分庫+分表 --><sharding:table-rule logic-table="t_order" actual-data-nodes="dataSource_${0..1}.t_order_${0..1}" database-strategy-ref="databaseStrategy" table-strategy-ref="orderTableStrategy" /><sharding:table-rule logic-table="t_order_item" actual-data-nodes="dataSource_${0..1}.t_order_item_${0..1}" database-strategy-ref="databaseStrategy" table-strategy-ref="orderItemTableStrategy" />
　　
　　　　　　　　　　<!-- 分庫不分表 --><sharding:table-rule logic-table="t_order" database-strategy-ref="databaseStrategy"/><!-- 廣播表 --><sharding:table-rule logic-table="t_dict"/></sharding:table-rules><!-- 綁定表規(guī)則列表,表示分庫分表的規(guī)則相同,這樣萬一涉及到多個(gè)分片的查詢,sharding-jdbc就可以確定分庫之間不需要不必要的二次關(guān)聯(lián),所有的查詢都應(yīng)該如此 --><sharding:binding-table-rules><sharding:binding-table-rule logic-tables="t_order,t_order_item"/></sharding:binding-table-rules></sharding:sharding-rule></sharding:data-source><bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager"><property name="dataSource" ref="shardingDataSource" /></bean><!-- 使用annotation 自動(dòng)注冊(cè)bean, 并保證@Required、@Autowired的屬性被注入 --><tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager"/><bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean"><property name="configLocation" value="classpath:mybatis.xml"/><property name="dataSource" ref="shardingDataSource"/><property name="mapperLocations"><list><value>classpath*:sqlmap/com/yidoo/k3c/**/*.xml</value></list></property></bean>

?

HINT分片策略的使用

Hint分片指的是對(duì)于分片字段非SQL決定，而由其他外置條件決定的場(chǎng)景，可使用SQL Hint靈活的注入分片字段。舉個(gè)實(shí)例的例子，我們都知道m(xù)ysql insert values相對(duì)于循環(huán)插入來說，性能差距基本上可以說是網(wǎng)絡(luò)延時(shí)的倍數(shù)，比如說插入1000條記錄，網(wǎng)絡(luò)來回1ms，1000條就得1m，如果是跨網(wǎng)段的，延時(shí)就更長(zhǎng)了。而sharding-jdbc和Mycat都不支持多values（sharding-jdbc 3.x支持，但還沒有正式發(fā)布），有些SQL語句比較復(fù)雜比如說有(a = var or b = var) and member_id = N，這個(gè)時(shí)候druid sqlparser并不支持的時(shí)候，雖然可以通過多數(shù)據(jù)源解決，但是我們不希望架構(gòu)搞得太復(fù)雜，這種情況下，可以通過sharding-jdbc的Hint分片策略來實(shí)現(xiàn)各種sharding-jdbc不支持的語法的限制。因?yàn)镠int分片策略是繞過SQL解析的，所以對(duì)于這些比較復(fù)雜的需要分片的非DSS查詢，采用Hint分片策略性能可能會(huì)更好。同樣，我們還是使用mybatis作為數(shù)據(jù)庫訪問層作為例子，對(duì)于Hint分片策略，帖子大都是基于1.x版本進(jìn)行源碼分析路由，順帶提及，基本上都是瞎扯，同時(shí)在用法上sharding-jdbc-example沒有提及。因?yàn)槲覀儗?shí)際要用，所以筆者基于2.0.3版本進(jìn)行了完整的測(cè)試確保結(jié)果符合我們的預(yù)期。

首先定義一個(gè)hint策略，hint策略需要實(shí)現(xiàn)io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.hint.HintShardingAlgorithm接口。

<sharding:hint-strategy id="hintDatabaseStrategy" algorithm-class="com.yidoo.common.route.hint.HintShardingAlgorithm"/> package com.yidoo.common.route.hint;import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List;import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory;import com.alibaba.druid.util.StringUtils; import com.yidoo.utils.JacksonHelper;import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.ListShardingValue; import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.ShardingValue;public class HintShardingAlgorithm implements io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.hint.HintShardingAlgorithm {private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HintShardingAlgorithm.class);@Overridepublic Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue shardingValue) {logger.debug("shardingValue=" + JacksonHelper.toJSON(shardingValue));logger.debug("availableTargetNames=" + JacksonHelper.toJSON(availableTargetNames));List<String> shardingResult = new ArrayList<>();availableTargetNames.forEach(targetName -> {String suffix = targetName.substring(targetName.lastIndexOf("_")+1);if(StringUtils.isNumber(suffix)) {
// hint分片算法的ShardingValue有兩種具體類型: ListShardingValue和RangeShardingValue，取決于io.shardingjdbc.core.api.HintManager.addDatabaseShardingValue(String, String, ShardingOperator, Comparable<?>...)的時(shí)候,ShardingOperator的類型。見下文。ListShardingValue<Integer> tmpSharding = (ListShardingValue<Integer>) shardingValue; tmpSharding.getValues().forEach(value -> {if (value % 2 == Integer.parseInt(suffix)) {shardingResult.add(targetName);}});}});return shardingResult;}} @SuppressWarnings("unchecked")private ShardingValue getShardingValue(final String logicTable, final String shardingColumn, final ShardingOperator operator, final Comparable<?>[] values) {Preconditions.checkArgument(null != values && values.length > 0);switch (operator) {case EQUAL:case IN:return new ListShardingValue(logicTable, shardingColumn, Arrays.asList(values));case BETWEEN:return new RangeShardingValue(logicTable, shardingColumn, Range.range(values[0], BoundType.CLOSED, values[1], BoundType.CLOSED));default:throw new UnsupportedOperationException(operator.getExpression());}}

sharding:sharding-rule節(jié)點(diǎn)上定義屬性default-database-strategy-ref為hintDatabaseStrategy，如下：

<sharding:sharding-rule data-source-names="dataSource_0,dataSource_1,globalDataSource" default-database-strategy-ref="hintDatabaseStrategy" default-data-source-name="globalDataSource">

不用定義<sharding:table-rules>。

接下去在執(zhí)行sql語句前設(shè)置分片值即可，如下：

UnitQuery treq = new UnitQuery();Unit record1 = new Unit();record1.setUnitName("強(qiáng)制指定Hint-1");record1.setRemark1(" ");record1.setInputMan("系統(tǒng)管理員");Unit record2 = new Unit();record2.setUnitName("強(qiáng)制指定Hint-3");record2.setRemark1(" ");record2.setInputMan("系統(tǒng)管理員");List<Unit> records = new ArrayList<>();records.add(record1);records.add(record2);HintManager hintManager = HintManager.getInstance();hintManager.setDatabaseShardingValue(1); // hintManager.addDatabaseShardingValue("t_Unit","user_id",1); unitMapper.insertValues(records);hintManager.close();hintManager = HintManager.getInstance(); // 必須先clear,重新拿到instancehintManager.setDatabaseShardingValue(1);List<Unit> unitList = unitMapper.selectByHint(treq);logger.info("強(qiáng)制指定Hint-1提示" + JacksonHelper.toJSON(unitList));hintManager.close();Unit record3 = new Unit();record3.setUnitName("強(qiáng)制指定Hint-2");record3.setRemark1(" ");record3.setInputMan("系統(tǒng)管理員");Unit record4 = new Unit();record4.setUnitName("強(qiáng)制指定Hint-4");record4.setRemark1(" ");record4.setInputMan("系統(tǒng)管理員");records.clear();records.add(record3);records.add(record4);hintManager = HintManager.getInstance();hintManager.setDatabaseShardingValue(2); // hintManager.addDatabaseShardingValue("t_Unit","user_id",2); unitMapper.insertValues(records);hintManager.close();hintManager = HintManager.getInstance();unitList = unitMapper.selectByHint(treq);logger.info("強(qiáng)制指定Hint-2提示" + JacksonHelper.toJSON(unitList));hintManager.close();

mapper中如下：

<insert id="insertValues">insert into t_Unit(unit_name,remark1,input_man,input_date) values<foreach collection="list" item="item" index="index" separator=",">(#{item.unitName},#{item.remark1},#{item.inputMan},now())</foreach></insert><select id="selectByHint" resultType="com.yidoo.k3c.global.model.pojo.Unit">select * from t_Unit</select>

執(zhí)行前：

執(zhí)行后：

?

日志：

?

[] 2018-07-05 10:10:21 [61125] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) Logic SQL: insert into t_Unit(unit_name,remark1,input_man,input_date) values(?,?,?,now()), (?,?,?,now()) [] 2018-07-05 10:10:21 [61125] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) SQLStatement: DMLStatement(super=AbstractSQLStatement(type=DML, tables=Tables(tables=[]), conditions=Conditions(conditions={}), sqlTokens=[], parametersIndex=0)) [] 2018-07-05 10:10:21 [61125] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) Actual SQL: dataSource_1 ::: insert into t_Unit(unit_name,remark1,input_man,input_date) values(?,?,?,now()), (?,?,?,now()) ::: [強(qiáng)制指定Hint-1, , 系統(tǒng)管理員, 強(qiáng)制指定Hint-3, , 系統(tǒng)管理員] [] 2018-07-05 10:10:21 [61514] [c.a.d.p.PreparedStatementPool]-[DEBUG] localhost-startStop-1 com.alibaba.druid.pool.PreparedStatementPool.put(PreparedStatementPool.java:129) {conn-110005, pstmt-120000} enter cache [] 2018-07-05 10:10:21 [61515] [o.m.s.SqlSessionUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.mybatis.spring.SqlSessionUtils.closeSqlSession(SqlSessionUtils.java:168) Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@2b3a6ec5] [] 2018-07-05 10:10:21 [61515] [o.s.j.d.DataSourceUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.doReleaseConnection(DataSourceUtils.java:329) Returning JDBC Connection to DataSource [] 2018-07-05 10:10:21 [61519] [o.m.s.SqlSessionUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.mybatis.spring.SqlSessionUtils.getSqlSession(SqlSessionUtils.java:104) Creating a new SqlSession [] 2018-07-05 10:10:21 [61519] [o.m.s.SqlSessionUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.mybatis.spring.SqlSessionUtils.getSqlSession(SqlSessionUtils.java:140) SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@41aefec2] was not registered for synchronization because synchronization is not active [] 2018-07-05 10:10:21 [61523] [o.s.j.d.DataSourceUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.doGetConnection(DataSourceUtils.java:110) Fetching JDBC Connection from DataSource [] 2018-07-05 10:10:21 [61523] [o.m.s.t.SpringManagedTransaction]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.mybatis.spring.transaction.SpringManagedTransaction.openConnection(SpringManagedTransaction.java:86) JDBC Connection [io.shardingjdbc.core.jdbc.core.connection.ShardingConnection@5e996b5d] will not be managed by Spring [] 2018-07-05 10:10:21 [61528] [i.s.c.r.t.h.DatabaseHintRoutingEngine]-[DEBUG] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.routing.type.hint.DatabaseHintRoutingEngine.route(DatabaseHintRoutingEngine.java:55) Before database sharding only db:[dataSource_0, dataSource_1, globalDataSource] sharding values: ListShardingValue(logicTableName=DB_TABLE_NAME, columnName=DB_COLUMN_NAME, values=[1]) [] 2018-07-05 10:10:21 [61529] [i.s.c.r.t.h.DatabaseHintRoutingEngine]-[DEBUG] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.routing.type.hint.DatabaseHintRoutingEngine.route(DatabaseHintRoutingEngine.java:59) After database sharding only result: [dataSource_1] [] 2018-07-05 10:10:21 [61530] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) Logic SQL: select * from t_Unit [] 2018-07-05 10:10:21 [61530] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) SQLStatement: SelectStatement(super=DQLStatement(super=AbstractSQLStatement(type=DQL, tables=Tables(tables=[]), conditions=Conditions(conditions={}), sqlTokens=[], parametersIndex=0)), containStar=false, selectListLastPosition=0, groupByLastPosition=0, items=[], groupByItems=[], orderByItems=[], limit=null, subQueryStatement=null) [] 2018-07-05 10:10:21 [61530] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) Actual SQL: dataSource_1 ::: select * from t_Unit [] 2018-07-05 10:10:21 [61576] [c.a.d.p.PreparedStatementPool]-[DEBUG] localhost-startStop-1 com.alibaba.druid.pool.PreparedStatementPool.put(PreparedStatementPool.java:129) {conn-110005, pstmt-120001} enter cache [] 2018-07-05 10:10:21 [61577] [o.m.s.SqlSessionUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.mybatis.spring.SqlSessionUtils.closeSqlSession(SqlSessionUtils.java:168) Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@41aefec2] [] 2018-07-05 10:10:21 [61578] [o.s.j.d.DataSourceUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.doReleaseConnection(DataSourceUtils.java:329) Returning JDBC Connection to DataSource [] 2018-07-05 10:10:21 [61582] [c.y.c.s.ParamexService]-[INFO] localhost-startStop-1 com.yidoo.common.service.ParamexService.afterPropertiesSet(ParamexService.java:79) 強(qiáng)制指定Hint-1提示[{"unitName":"體積","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000},{"unitName":"容量","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000},{"unitName":"廣播","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1529984218000,"updateMan":null,"updateDate":1529984218000},{"unitName":"強(qiáng)制指定Hint-1","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1530756621000,"updateMan":null,"updateDate":1530756621000},{"unitName":"強(qiáng)制指定Hint-3","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1530756621000,"updateMan":null,"updateDate":1530756621000},{"unitName":"數(shù)量","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000},{"unitName":"重量","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000},{"unitName":"長(zhǎng)度","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000},{"unitName":"面積","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000}] [] 2018-07-05 10:10:21 [61585] [i.s.c.r.t.h.DatabaseHintRoutingEngine]-[DEBUG] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.routing.type.hint.DatabaseHintRoutingEngine.route(DatabaseHintRoutingEngine.java:55) Before database sharding only db:[dataSource_0, dataSource_1, globalDataSource] sharding values: ListShardingValue(logicTableName=DB_TABLE_NAME, columnName=DB_COLUMN_NAME, values=[2]) [] 2018-07-05 10:10:21 [61586] [i.s.c.r.t.h.DatabaseHintRoutingEngine]-[DEBUG] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.routing.type.hint.DatabaseHintRoutingEngine.route(DatabaseHintRoutingEngine.java:59) After database sharding only result: [dataSource_0] [] 2018-07-05 10:10:21 [61587] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) Logic SQL: insert into t_Unit(unit_name,remark1,input_man,input_date) values(?,?,?,now()), (?,?,?,now()) [] 2018-07-05 10:10:21 [61587] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) SQLStatement: DMLStatement(super=AbstractSQLStatement(type=DML, tables=Tables(tables=[]), conditions=Conditions(conditions={}), sqlTokens=[], parametersIndex=0)) [] 2018-07-05 10:10:21 [61587] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) Actual SQL: dataSource_0 ::: insert into t_Unit(unit_name,remark1,input_man,input_date) values(?,?,?,now()), (?,?,?,now()) ::: [強(qiáng)制指定Hint-2, , 系統(tǒng)管理員, 強(qiáng)制指定Hint-4, , 系統(tǒng)管理員] [] 2018-07-05 10:10:21 [61624] [c.a.d.p.PreparedStatementPool]-[DEBUG] localhost-startStop-1 com.alibaba.druid.pool.PreparedStatementPool.put(PreparedStatementPool.java:129) {conn-10005, pstmt-20000} enter cache [] 2018-07-05 10:10:21 [61625] [o.m.s.SqlSessionUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.mybatis.spring.SqlSessionUtils.closeSqlSession(SqlSessionUtils.java:168) Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@767f7324] [] 2018-07-05 10:10:21 [61625] [o.s.j.d.DataSourceUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.doReleaseConnection(DataSourceUtils.java:329) Returning JDBC Connection to DataSource [] 2018-07-05 10:10:21 [61625] [o.m.s.SqlSessionUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.mybatis.spring.SqlSessionUtils.getSqlSession(SqlSessionUtils.java:104) Creating a new SqlSession [] 2018-07-05 10:10:21 [61626] [o.m.s.SqlSessionUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.mybatis.spring.SqlSessionUtils.getSqlSession(SqlSessionUtils.java:140) SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@4c582b4c] was not registered for synchronization because synchronization is not active [] 2018-07-05 10:10:21 [61626] [o.s.j.d.DataSourceUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.doGetConnection(DataSourceUtils.java:110) Fetching JDBC Connection from DataSource [] 2018-07-05 10:10:21 [61627] [o.m.s.t.SpringManagedTransaction]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.mybatis.spring.transaction.SpringManagedTransaction.openConnection(SpringManagedTransaction.java:86) JDBC Connection [io.shardingjdbc.core.jdbc.core.connection.ShardingConnection@b551009] will not be managed by Spring [] 2018-07-05 10:10:21 [61769] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) Logic SQL: select * from t_Unit [] 2018-07-05 10:10:21 [61770] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) SQLStatement: SelectStatement(super=DQLStatement(super=AbstractSQLStatement(type=DQL, tables=Tables(tables=[Table(name=t_Unit, alias=Optional.absent())]), conditions=Conditions(conditions={}), sqlTokens=[TableToken(beginPosition=14, originalLiterals=t_Unit)], parametersIndex=0)), containStar=true, selectListLastPosition=9, groupByLastPosition=0, items=[StarSelectItem(owner=Optional.absent())], groupByItems=[], orderByItems=[], limit=null, subQueryStatement=null) [] 2018-07-05 10:10:21 [61771] [Sharding-JDBC-SQL]-[INFO] localhost-startStop-1 io.shardingjdbc.core.util.SQLLogger.log(SQLLogger.java:59) Actual SQL: globalDataSource ::: select * from t_Unit [] 2018-07-05 10:10:22 [61782] [c.a.d.p.PreparedStatementPool]-[DEBUG] localhost-startStop-1 com.alibaba.druid.pool.PreparedStatementPool.put(PreparedStatementPool.java:129) {conn-210005, pstmt-220000} enter cache [] 2018-07-05 10:10:22 [61782] [o.m.s.SqlSessionUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.mybatis.spring.SqlSessionUtils.closeSqlSession(SqlSessionUtils.java:168) Closing non transactional SqlSession [org.apache.ibatis.session.defaults.DefaultSqlSession@4c582b4c] [] 2018-07-05 10:10:22 [61783] [o.s.j.d.DataSourceUtils]-[DEBUG] localhost-startStop-1 org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceUtils.doReleaseConnection(DataSourceUtils.java:329) Returning JDBC Connection to DataSource [] 2018-07-05 10:10:22 [61785] [c.y.c.s.ParamexService]-[INFO] localhost-startStop-1 com.yidoo.common.service.ParamexService.afterPropertiesSet(ParamexService.java:102) 強(qiáng)制指定Hint-2提示[{"unitName":"體積","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000},{"unitName":"容量","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000},{"unitName":"廣播","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1529984218000,"updateMan":null,"updateDate":1529984218000},{"unitName":"強(qiáng)制指定Hint-1","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1530701874000,"updateMan":null,"updateDate":1530701874000},{"unitName":"強(qiáng)制指定Hint-2","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1530701874000,"updateMan":null,"updateDate":1530701874000},{"unitName":"強(qiáng)制指定Hint-3","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1530701874000,"updateMan":null,"updateDate":1530701874000},{"unitName":"強(qiáng)制指定Hint-4","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1530701874000,"updateMan":null,"updateDate":1530701874000},{"unitName":"數(shù)量","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000},{"unitName":"重量","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000},{"unitName":"長(zhǎng)度","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000},{"unitName":"面積","remark1":" ","inputMan":"系統(tǒng)管理員","inputDate":1528166814000,"updateMan":null,"updateDate":1528166814000}]

?

注意點(diǎn)

1、使用了sharding-jdbc之后，select from TableName會(huì)被轉(zhuǎn)換為select from tablename，也就是轉(zhuǎn)小寫，這是在代碼中處理的，如果不希望轉(zhuǎn)換（sql標(biāo)準(zhǔn)是大小寫不敏感的，主要是mysql linux下lower-case-table-names=1這個(gè)特例會(huì)區(qū)分大小寫，而且mysql 8.0不允許數(shù)據(jù)庫初始化和啟動(dòng)的值不一致，5.7之前是可以的，https://bugs.mysql.com/bug.php?id=90695），則需要自己編譯sharding-jdbc-core（我們編譯了一版sharding-jdbc-core-2.0.3.zip），并更改getTableTokens中的轉(zhuǎn)小寫的代碼（這應(yīng)該算是個(gè)bug），2.0.3版本代碼位置為：

// io.shardingjdbc.core.rewrite.SQLRewriteEngine.getTableTokens(TableUnit)中對(duì)sql語句中的表名做了toLowerCase()導(dǎo)致的，如下：private Map<String, String> getTableTokens(final TableUnit tableUnit) {String logicTableName = tableUnit.getLogicTableName().toLowerCase();Map<String, String> tableTokens = new HashMap<>();tableTokens.put(logicTableName, tableUnit.getActualTableName());Optional<BindingTableRule> bindingTableRule = shardingRule.findBindingTableRule(logicTableName);if (bindingTableRule.isPresent()) {tableTokens.putAll(getBindingTableTokens(tableUnit, bindingTableRule.get()));}return tableTokens;}

2、一定要設(shè)置context:property-placeholder的ignore-unresolvable屬性為true，即<context:property-placeholder?location="classpath:property/*.properties"?ignore-unresolvable="true"?/>，否則會(huì)報(bào)無法解析占位符。

3、我們?cè)谡{(diào)試的時(shí)候遇到個(gè)問題，如果eclipse中同時(shí)把sharding-jdbc的源代碼引入進(jìn)來，war啟動(dòng)的時(shí)候就會(huì)報(bào)sharding.xsd找不到，然后啟動(dòng)出錯(cuò)。

參考：

各非行內(nèi)ShardingStrategy的用法可以參考https://www.cnblogs.com/mr-yang-localhost/p/8313360.html

其他：

https://wenku.baidu.com/view/ddeaed18910ef12d2bf9e74a.html

https://www.oschina.net/question/2918182_2280300

https://www.oschina.net/news/88860/sharding-jdbc-1-5-4-released

http://www.infoq.com/cn/news/2017/12/Sharding-JDBC-2

http://cmsblogs.com/?p=2542

http://shardingjdbc.io/document/legacy/2.x/en/00-overview/

https://www.oschina.net/question/2356021_2264290?

https://blog.csdn.net/vkingnew/article/details/80613043

https://www.jianshu.com/p/dd47dd3b1f6b

https://www.zhihu.com/question/64709787

sharding-jdbc不支持SQL

https://blog.csdn.net/Farrell_zeng/article/details/52958189

mycat不支持SQL

https://blog.csdn.net/educast/article/details/50013355

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的mysql分库分表方案之sharding-jdbc使用（非demo示例）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò)，歡迎將生活随笔推薦給好友。