使用ShardingJDBC進(jìn)行數(shù)據(jù)分片以及讀寫分離
更新時間：2024年01月31日 08:22:44 作者：一只愛擼貓的程序猿
ShardingJDBC是一個輕量級的Java框架,提供了數(shù)據(jù)分片、讀寫分離、分布式主鍵生成等數(shù)據(jù)訪問功能,本文將給大家介紹如何使用ShardingJDBC進(jìn)行數(shù)據(jù)分片以及讀寫分離,需要的朋友可以參考下
簡述
- ShardingJDBC: 它是一個輕量級的Java框架，提供了數(shù)據(jù)分片、讀寫分離、分布式主鍵生成等數(shù)據(jù)訪問功能。ShardingJDBC 直接嵌入在應(yīng)用程序中，不需要通過中間件代理的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫訪問。
- 多數(shù)據(jù)源: 在 ShardingJDBC 中，多數(shù)據(jù)源指的是將數(shù)據(jù)儲存到多個數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)根據(jù)某種分片策略（如按照ID范圍、哈希值等）分布在不同的數(shù)據(jù)庫中。
- 讀寫分離: 讀寫分離是通過配置主庫（寫操作）和從庫（讀操作）來實現(xiàn)的。應(yīng)用程序?qū)懭氩僮髦饕槍χ鲙?，讀取操作可以分散到多個從庫中，從而提高數(shù)據(jù)庫的讀取性能和系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。
原理
ShardingJDBC 的核心組件和功能，包括一些相關(guān)代碼片段以更好地理解其工作原理。
1. SQL 解析
SQL 解析是 ShardingJDBC 處理流程的起點。ShardingJDBC 使用 ANTLR（另一個語言識別工具）作為 SQL 解析工具。
- SQL解析類：
SQLParseEngine是解析的入口點。它接收原始 SQL 語句并基于數(shù)據(jù)庫方言（MySQL、PostgreSQL 等）進(jìn)行解析。 - 解析過程：解析過程包括詞法分析和語法分析，用于構(gòu)建抽象語法樹（AST）。AST 提供了 SQL 結(jié)構(gòu)的詳細(xì)視圖，包括表名、列名、條件等。
SQLParseEngine 源碼分析
public final class SQLParseEngine {
private final DatabaseType databaseType;
private final String sql;
private final LexerEngine lexerEngine;
private final SQLStatementParser statementParser;
public SQLParseEngine(DatabaseType databaseType, String sql, Properties properties, List<SQLToken> sqlTokens) {
this.databaseType = databaseType;
this.sql = sql;
Lexer lexer = LexerFactory.newInstance(databaseType, sql);
this.lexerEngine = new LexerEngine(lexer);
this.statementParser = SQLStatementParserFactory.newInstance(databaseType, lexerEngine);
}
public SQLStatement parse() {
lexerEngine.nextToken();
return statementParser.parse();
}
}
在上面的代碼中，SQLParseEngine 使用了數(shù)據(jù)庫類型（DatabaseType）和 SQL 語句來初始化。它首先創(chuàng)建一個 Lexer（詞法解析器），然后使用這個 Lexer 創(chuàng)建一個 LexerEngine，并且基于數(shù)據(jù)庫類型創(chuàng)建相應(yīng)的 SQL 語句解析器。parse 方法最終返回一個 SQL 語句對象（SQLStatement），這個對象代表了解析后的 SQL 語句。
2. 路由計算
路由是根據(jù)分片策略和解析出的 SQL 信息，確定 SQL 應(yīng)該執(zhí)行在哪些具體的數(shù)據(jù)庫和表上。
- 路由類：
ShardingRouter負(fù)責(zé)執(zhí)行路由邏輯。 - 路由策略：通過實現(xiàn)
ShardingStrategy接口的類（如StandardShardingStrategy、ComplexShardingStrategy），根據(jù)分片鍵和分片算法確定目標(biāo)數(shù)據(jù)源。
ShardingRouter 源碼分析
public final class ShardingRouter {
private final ShardingRule shardingRule;
public ShardingRouter(ShardingRule shardingRule) {
this.shardingRule = shardingRule;
}
public RoutingResult route(final SQLStatement sqlStatement) {
// 省略具體路由邏輯
}
}
在這里，ShardingRouter 通過 ShardingRule（包含分片策略和規(guī)則）來進(jìn)行初始化。route 方法接受一個 SQL 語句對象，并根據(jù)分片規(guī)則返回路由結(jié)果。
3. SQL 改寫
根據(jù)路由結(jié)果，ShardingJDBC 會改寫原始 SQL，使其適用于目標(biāo)的物理數(shù)據(jù)庫和表。
- 改寫類：
SQLRewriteEngine負(fù)責(zé) SQL 改寫。 - 改寫過程：根據(jù)路由結(jié)果和 AST，
SQLRewriteEngine會修改表名、增加額外的條件等，生成最終要執(zhí)行的 SQL。
SQLRewriteEngine 源碼分析
public final class SQLRewriteEngine {
private final SQLStatement sqlStatement;
private final List<SQLToken> sqlTokens;
public SQLRewriteEngine(SQLStatement sqlStatement) {
this.sqlStatement = sqlStatement;
this.sqlTokens = new LinkedList<>();
}
public String rewrite() {
// 省略具體改寫邏輯
}
}
這里的 SQLRewriteEngine 接收一個 SQL 語句對象，并根據(jù)路由結(jié)果和 SQL 語句中的令牌（SQLToken）列表來改寫 SQL。
4. 執(zhí)行計劃生成與執(zhí)行
生成 SQL 的執(zhí)行計劃并在相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫實例上執(zhí)行。
- 執(zhí)行類：
ShardingExecuteEngine負(fù)責(zé)管理 SQL 的執(zhí)行。 - 執(zhí)行過程：它可能涉及到并行查詢、合并結(jié)果集等操作。對于寫操作，通常直接路由到主庫；對于讀操作，則可能涉及到多個從庫。
public class ShardingExecuteEngine implements AutoCloseable {
private final ExecutorService executorService;
public ShardingExecuteEngine(int executorSize) {
this.executorService = Executors.newFixedThreadPool(executorSize);
}
// 省略執(zhí)行方法
}
ShardingExecuteEngine 使用一個線程池來執(zhí)行 SQL。這個類負(fù)責(zé)管理 SQL 的執(zhí)行過程，包括可能的并行查詢和結(jié)果集合并。
5. 結(jié)果集合并
對于查詢操作，ShardingJDBC 需要合并來自不同物理表或數(shù)據(jù)庫的結(jié)果集。
- 合并類：
MergeEngine負(fù)責(zé)結(jié)果集的合并。 - 合并過程：根據(jù)不同的查詢類型（聚合查詢、排序查詢等），
MergeEngine使用不同的合并策略來確保返回給用戶的是一個統(tǒng)一的結(jié)果集。
public final class MergeEngine {
public MergedResult merge(List<QueryResult> queryResults, SQLStatement sqlStatement) {
// 省略合并邏輯
}
}
MergeEngine 負(fù)責(zé)將來自不同物理表或數(shù)據(jù)庫的查詢結(jié)果合并成一個統(tǒng)一的結(jié)果集。它根據(jù) SQL 語句的類型（如聚合查詢、排序查詢）來應(yīng)用不同的合并策略。
6. 分布式事務(wù)處理
處理分布式環(huán)境下的事務(wù)一致性。
- 事務(wù)管理器：
ShardingTransactionManager接口定義了事務(wù)管理的行為。 - 具體實現(xiàn)：如
XAShardingTransactionManager用于處理 XA 類型的分布式事務(wù)。
ShardingTransactionManager 接口和 XAShardingTransactionManager 實現(xiàn)
public interface ShardingTransactionManager {
void begin();
void commit();
void rollback();
// 省略其他方法
}
public class XAShardingTransactionManager implements ShardingTransactionManager {
// 實現(xiàn)分布式事務(wù)管理邏輯
}
ShardingTransactionManager 接口定義了事務(wù)管理的基本行為，如開始（begin）、提交（commit）和回滾（rollback）操作。XAShardingTransactionManager 是這個接口的一個實現(xiàn)，用于處理 XA 類型的分布式事務(wù)。
我們將假設(shè)有兩個業(yè)務(wù)表：order 和 user，并且這兩個表需要根據(jù)不同的策略進(jìn)行分片。同時，我們將設(shè)置四個數(shù)據(jù)源（兩個主庫和兩個從庫）來實現(xiàn)讀寫分離。
實際案例
場景設(shè)定
- 數(shù)據(jù)源：
ds0、ds0_slave、ds1、ds1_slave。其中ds0和ds1是主庫，ds0_slave和ds1_slave是從庫。 - 業(yè)務(wù)表：
order和user。 - 分片策略：
order表按照訂單ID分片。user表按照用戶ID分片。
- 讀寫分離：所有寫操作都發(fā)生在主庫，讀操作可以分配到從庫。
配置和代碼實現(xiàn)
添加依賴:
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
<version>YOUR_VERSION</version>
</dependency>
配置文件 application.yml:
spring:
shardingsphere:
datasource:
names: ds0,ds0_slave,ds1,ds1_slave
ds0:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: YOUR_DRIVER_CLASS
jdbc-url: JDBC_URL_FOR_DS0
username: YOUR_USERNAME
password: YOUR_PASSWORD
ds0_slave:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: YOUR_DRIVER_CLASS
jdbc-url: JDBC_URL_FOR_DS0_SLAVE
username: YOUR_USERNAME
password: YOUR_PASSWORD
ds1:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: YOUR_DRIVER_CLASS
jdbc-url: JDBC_URL_FOR_DS1
username: YOUR_USERNAME
password: YOUR_PASSWORD
ds1_slave:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: YOUR_DRIVER_CLASS
jdbc-url: JDBC_URL_FOR_DS1_SLAVE
username: YOUR_USERNAME
password: YOUR_PASSWORD
sharding:
tables:
order:
actual-data-nodes: ds${0..1}.order_${0..1}
table-strategy:
inline:
sharding-column: id
algorithm-expression: order_${id % 2}
database-strategy:
inline:
sharding-column: user_id
algorithm-expression: ds${user_id % 2}
key-generator:
type: SNOWFLAKE
column: id
user:
actual-data-nodes: ds${0..1}.user_${0..1}
table-strategy:
inline:
sharding-column: id
algorithm-expression: user_${id > 5000 ? 1 : 0}
database-strategy:
inline:
sharding-column: id
algorithm-expression: ds${id % 2}
key-generator:
type: SNOWFLAKE
column: id
master-slave-rules:
ds0:
master-data-source-name: ds0
slave-data-source-names: ds0_slave
ds1:
master-data-source-name: ds1
slave-data-source-names: ds1_slave
這段配置是用于設(shè)置 Apache ShardingSphere（ShardingJDBC 的一個部分）的 YAML 格式的配置文件，專門用于 Spring Boot 項目。它定義了數(shù)據(jù)源（包括主從數(shù)據(jù)源），表的分片策略，以及主從復(fù)制規(guī)則。讓我們逐個部分進(jìn)行詳細(xì)解釋：
數(shù)據(jù)源配置
datasource:
names: ds0,ds0_slave,ds1,ds1_slave
ds0:
type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name: YOUR_DRIVER_CLASS
jdbc-url: JDBC_URL_FOR_DS0
username: YOUR_USERNAME
password: YOUR_PASSWORD
...
names: 定義了所有數(shù)據(jù)源的名稱，這里有四個數(shù)據(jù)源：ds0,ds0_slave,ds1,ds1_slave。ds0,ds0_slave,ds1,ds1_slave: 分別定義了四個數(shù)據(jù)源的詳細(xì)配置。type: 數(shù)據(jù)源類型，這里使用的是 HikariCP 連接池。driver-class-name: 數(shù)據(jù)庫驅(qū)動類。jdbc-url: 數(shù)據(jù)庫的 JDBC URL。username和password: 數(shù)據(jù)庫的登錄用戶名和密碼。
分片配置
sharding:
tables:
order:
actual-data-nodes: ds${0..1}.order_${0..1}
table-strategy:
inline:
sharding-column: id
algorithm-expression: order_${id % 2}
database-strategy:
inline:
sharding-column: user_id
algorithm-expression: ds${user_id % 2}
key-generator:
type: SNOWFLAKE
column: id
user:
...
sharding: 定義了分片的總體配置。tables: 在這里定義具體的表和它們的分片策略。order: 這是一個表的名稱。actual-data-nodes: 定義實際的數(shù)據(jù)節(jié)點，ds${0..1}.order_${0..1}表示order表在ds0和ds1數(shù)據(jù)源上都有兩個分片，即order_0和order_1。table-strategy: 定義表的分片策略。sharding-column: 分片鍵，這里使用id。algorithm-expression: 分片算法表達(dá)式，這里是簡單的模 2 運算。
database-strategy: 定義數(shù)據(jù)庫的分片策略，類似于表的分片策略。key-generator: 定義主鍵生成策略，這里使用的是雪花算法（SNOWFLAKE）。
主從配置
master-slave-rules:
ds0:
master-data-source-name: ds0
slave-data-source-names: ds0_slave
ds1:
master-data-source-name: ds1
slave-data-source-names: ds1_slave
實體類和數(shù)據(jù)訪問層:
定義 Order 和 User 實體類，以及對應(yīng)的 JPA 倉庫或 MyBatis 映射。
Order 實體類
@Entity
@Table(name = "order")
public class Order {
@Id
private Long id;
@Column(name = "user_id")
private Long userId;
@Column(name = "order_amount")
private BigDecimal orderAmount;
// 標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)造函數(shù)、getter 和 setter
public Order() {
}
// ... 省略其他構(gòu)造函數(shù)、getter 和 setter 方法
// ... 可以添加業(yè)務(wù)邏輯方法
}
User 實體類
@Entity
@Table(name = "user")
public class User {
@Id
private Long id;
@Column(name = "username")
private String username;
@Column(name = "email")
private String email;
// 標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)造函數(shù)、getter 和 setter
public User() {
}
// ... 省略其他構(gòu)造函數(shù)、getter 和 setter 方法
// ... 可以添加業(yè)務(wù)邏輯方法
}
OrderRepository 接口
@Repository
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {
List<Order> findByUserId(Long userId);
// ... 可以根據(jù)需要添加其他查詢方法
}
UserRepository 接口
@Repository
public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
User findByUsername(String username);
// ... 可以根據(jù)需要添加其他查詢方法
}
補(bǔ)充一個mybatis的寫法：
@Mapper
public interface UserMapper {
@Select("SELECT * FROM user WHERE id = #{id}")
User findById(Long id);
@Insert("INSERT INTO user (username, email) VALUES (#{username}, #{email})")
void insert(User user);
// 更多的 MyBatis SQL 映射可以根據(jù)需要添加
}
總結(jié)
ShardingJDBC 的源碼實現(xiàn)體現(xiàn)了其作為一個數(shù)據(jù)庫中間件框架的復(fù)雜性和靈活性。它將 SQL 解析、路由、改寫、執(zhí)行和結(jié)果集合并等多個步驟封裝成一系列高度解耦的組件和接口。這種設(shè)計使得 ShardingJDBC 能夠靈活地適應(yīng)各種數(shù)據(jù)庫和 SQL 方言，同時提供豐富的分片策略和讀寫分離功能。
以上就是使用ShardingJDBC進(jìn)行數(shù)據(jù)分片以及讀寫分離的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于ShardingJDBC數(shù)據(jù)分片的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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