路由组件构建方案(分库分表)V1
路由组件构建方案V1
实现效果:通过注解实现数据分散到不同库不同表的操作。
实现主要以下几部分:
- 数据源的配置和加载
- 数据源的动态切换
- 切点设置以及数据拦截
- 数据的插入
涉及的知识点:
- 分库分表相关概念
- 散列算法
- 数据源的切换
- AOP切面
- Mybatis拦截器
数据源的配置和加载
获取多个数据源我们肯定需要在yaml或者properties中进行配置。所以首先需要获取到配置信息;
定义配置文件中的库和表:
server:
port: 8080
# 多数据源路由配置
router:
jdbc:
datasource:
dbCount: 2
tbCount: 4
default: db00
routerKey: uId
list: db01,db02
db00:
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://xxxxx:3306/xxxx?useUnicode=true
username: xxxx
password: 111111
db01:
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://xxxxx:3306/xxxxx?useUnicode=true
username: xxxxx
password: 111111
db02:
driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://xxxxx:3306/xxxx?useUnicode=true
username: xxxxx
password: 111111
mybatis:
mapper-locations: classpath:/com/xbhog/mapper/*.xml
config-location: classpath:/config/mybatis-config.xml
为了实现并且使用自定义的数据源配置信息,启动开始的时候让SpringBoot定位位置。
首先类加载顺序:指定自动配置;
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=com.xbhog.db.router.config.DataSourceAutoConfig
针对读取这种自定义较大的信息配置,就需要使用到 org.springframework.context.EnvironmentAware 接口,来获取配置文件并提取需要的配置信息。
public class DataSourceAutoConfig implements EnvironmentAware {
@Override
public void setEnvironment(Environment environment){
......
}
}
属性配置中的前缀需要跟路由组件中的属性配置:
这里设置成什么,在配置文件中就要设置成对应名字
String prefix = "router.jdbc.datasource.";
根据其前缀获取对应的库数量dbCount、表数量tbCount以及数据源信息dataSource;
//库的数量
dbCount = Integer.valueOf(environment.getProperty(prefix + "dbCount"));
//表的数量
tbCount = Integer.valueOf(environment.getProperty(prefix + "tbCount"));
//分库分表数据源
String dataSources = environment.getProperty(prefix + "list");
针对多数据源的存在,使用Map进行存储:Map<String,Map<String,Object>> daraSources;
for(String dbInfo : dataSources.split(",")){
Map<String,Object> dataSourceProps = PropertyUtil.handle(environment, prefix + dbInfo, Map.class);
dataSourceMap.put(dbInfo,dataSourceProps);
}
通过dataSource方法实现数据源的实例化:把基于从配置信息中读取到的数据源信息,进行实例化创建。
将获得的信息放到DynamicDataSource类(父类:DataSource)中进行实例化(setTargetDataSources,setDefaultTargetDataSource);
将我们自定义的数据源加入到Spring容器管理中。
//创建数据源
Map<Object, Object> targetDataSource = new HashMap<>();
//遍历数据源的key和value
for(String dbInfo : dataSourceMap.keySet()){
Map<String, Object> objectMap = dataSourceMap.get(dbInfo);
targetDataSource.put(dbInfo,new DriverManagerDataSource(objectMap.get("url").toString(),
objectMap.get("username").toString(),objectMap.get("password").toString()));
}
//这是数据源
DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSource);
//defaultDataSourceConfig的输入点
dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(new DriverManagerDataSource(defaultDataSourceConfig.get("url").toString(),
defaultDataSourceConfig.get("username").toString(),defaultDataSourceConfig.get("password").toString()));
return dynamicDataSource;
到这里前置的配置都在spring中完成,后续是对数据的插入,也就是mybatis的操作:包含库表的随机计算和数据拦截器的实现。
动态切换数据源
路由切换的实现通过AbstractRoutingDataSource抽象类,该类充当了DataSource的路由中介, 在运行的时候, 根据某种key值来动态切换到真正的DataSource上。继承了AbstractDataSource且AbstractDataSource实现了DataSource;
在AbstractRoutingDataSource根据方法determineTargetDataSource:
检索当前目标数据源。确定当前查找键,在
targetDataSources映射中执行查找,必要时退回到指定的默认目标数据源。
protected DataSource determineTargetDataSource() {
Assert.notNull(this.resolvedDataSources, "DataSource router not initialized");
Object lookupKey = determineCurrentLookupKey();
DataSource dataSource = this.resolvedDataSources.get(lookupKey);
if (dataSource == null && (this.lenientFallback || lookupKey == null)) {
dataSource = this.resolvedDefaultDataSource;
}
if (dataSource == null) {
throw new IllegalStateException("Cannot determine target DataSource for lookup key [" + lookupKey + "]");
}
return dataSource;
}
里面使用determineCurrentLookupKey方法来确定当前查找的键(数据源key);
抽象方法
determineCurrentLookupKey()返回DataSource的key值,然后根据这个key从resolvedDataSources这个map里取出对应的DataSource,如果找不到,则用默认的resolvedDefaultDataSource。
/**
*确定当前查找键。这通常用于检查线程绑定的事务上下文。
*允许任意键。返回的键需要匹配由resolveSpecifiedLookupKey方法解析的存储查找键类型
*/
@Nullable
protected abstract Object determineCurrentLookupKey();
所以我们只需要重写determineCurrentLookupKey,指定我们切换数据源的名字即可;
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
@Override
protected Object determineCurrentLookupKey() {
return "db"+ DBContextHolder.getDBKey();
}
}
在这部分对应上了前面创建数据源的操作,实现的该DynamicDataSource,并传入了默认数据源(setDefaultTargetDataSource)和目标数据源(setTargetDataSources);
自定义切点
前期数据源的配置和信息已经放到Spring容器中,可随时使用;根据注解通过拦截器拦截方法中的数据。进行分库分表的操作,通过扰动函数进行计算,将结果保存到ThreadLocal中,方便后续读取。
注解实现:
分库注解:首先设置三要素。
@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.TYPE,ElementType.METHOD})
public @interface DBRouter {
/** 分库分表字段 */
String key() default "";
}
通过自定义切点@Around(**"aopPoint()&&@annotation(dbRouter)"**),实现使用注解的时候就拦截对应的值:
在环绕处理的时候,判断方法上注解是否对应有值,有的话通过注解传入的value和方法传入的参数进行路由计算:
计算规则:
- 获取方法传入的参数
- 计算库表总数量:
dbCount*tbCount - 计算idx:
**int **idx = (size -1) & (Key.hashCode() ^ (Key.hashCode() >>> 16))- 简单说明:与运算标识符后面,通过混合高位和低位,增大随机性
**int **dbIdx = idx / dbCount() + 1**int **tbIdx = idx - tbCount() * (dbIdx - 1)
通过上述操作,将计算的记过保存到ThreadLocal中。
获取方法传入的参数:
private String getAttrValue(String dbKey, Object[] args) {
if(1 == args.length){
return args[0].toString();
}
String filedValue = null;
for(Object arg : args){
try{
if(StringUtils.isNotBlank(filedValue)){
break;
}
filedValue = BeanUtils.getProperty(arg,dbKey);
}catch (Exception e){
log.info("获取路由属性失败 attr:{}", dbKey,e);
}
}
return filedValue;
}
自定义拦截器
我们定义了Interceptor将拦截StatementHandler(在SQL语法构建处理拦截)中参数类型为Connection的prepare方法,具体需要深入mybatis源码;
主要功能:在执行SQL语句前拦截,针对相关功能实现SQL的修改
在上述文章中主要是针对分库分表前做准备,下面才是决定数据入哪个库哪张表
通过StatementHandler(MyBatis直接在数据库执行SQL脚本的对象)获取mappedStatement(MappedStatement维护了一条<select|update|delete|insert>节点的封装),根据maperdStatement获取自定义注解dbRouterStrategy,判断是否进行分表操作;
Class<?> clazz = Class.forName(className);
DBRouterStrategy dbRouterStrategy = clazz.getAnnotation(DBRouterStrategy.class);
if (null == dbRouterStrategy || !dbRouterStrategy.splitTable()){
return invocation.proceed();
}
dbRouterStrategy注解默认是false不分表,直接进行数据的插入【更新】;
@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.TYPE,ElementType.METHOD})
public @interface DBRouterStrategy {
boolean splitTable() default false;
}
如果分表注解存在或者分表参数是true,则进行以下四步:
获取SQL
BoundSql:表示动态生成的SQL语句以及相应的参数信息。
//获取SQL
BoundSql boundSql = statementHandler.getBoundSql();
String sql = boundSql.getSql();
- 匹配SQL
通过正则匹配分割【insert/select/update】和表名,方便后续表名的拼接。
//替换SQL表名USER为USER_3;
Matcher matcher = pattern.matcher(sql);
String tableName = null;
if(matcher.find()){
tableName = matcher.group().trim();
}
- 拼接SQL
则通过反射修改SQL语句,并且替换表名;其中filed.set()将指定对象实参上由此field对象表示的字段设置为指定的新值。如果基础字段具有基元类型,则自动解开新值
assert null != tableName;
String replaceSQL = matcher.replaceAll(tableName + "_" + DBContextHolder.getTBKey());
//通过反射修改SQL语句
Field filed = boundSql.getClass().getDeclaredField("sql");
filed.setAccessible(true);
filed.set(boundSql,replaceSQL);
参考文章
https://www.cnblogs.com/aheizi/p/7071181.html
https://blog.csdn.net/wb1046329430/article/details/111501755
https://blog.csdn.net/supercmd/article/details/100042302
https://juejin.cn/post/6966241551810822151
路由组件构建方案(分库分表)V1的更多相关文章
- TSharding:用于蘑菇街交易平台的分库分表组件
tsharding TSharding is the simple sharding component used in mogujie trade platform. 分库分表业界方案 分库分表TS ...
- 分库分表后跨分片查询与Elastic Search
携程酒店订单Elastic Search实战:http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html 为什么分库分表后不建议跨分片查询:https://www.jian ...
- mysql分库分表,做到永不迁移数据和避免热点
作者:老顾聊技术 搜云库技术团队 来源:https://www.toutiao.com/i6677459303055491597 一.前言 中大型项目中,一旦遇到数据量比较大,小伙伴应该都知道就 ...
- java 取模运算% 实则取余 简述 例子 应用在数据库分库分表
java 取模运算% 实则取余 简述 例子 应用在数据库分库分表 取模运算 求模运算与求余运算不同.“模”是“Mod”的音译,模运算多应用于程序编写中. Mod的含义为求余.模运算在数论和程序设计中 ...
- 001---mysql分库分表
mysql分库分表 一.整体的切分方式 1.分库分表:即数据的切分就是通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)中,以达到分散单台设备负载的效果 2.数据的切分根 ...
- 分库分表技术演进&最佳实践
每个优秀的程序员和架构师都应该掌握分库分表,这是我的观点. 移动互联网时代,海量的用户每天产生海量的数量,比如: 用户表 订单表 交易流水表 以支付宝用户为例,8亿:微信用户更是10亿.订单表更夸张, ...
- 基于AOP和HashMap原理学习,开发Mysql分库分表路由组件!
作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 什么?Java 面试就像造火箭 单纯了! 以前我也一直想 Java 面试就好好面试呗 ...
- 数据库分库分表(sharding)系列(五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案
作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一 ...
- DB 分库分表(5):一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的 Sharding 扩容方案
作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一 ...
随机推荐
- es6中的Proxy和vue中的数据代理的异同
1:概述 1-1:Proxy 用于修改某些操作的默认行为,Proxy可以说在对对象进行各种访问或者操作的时候在外层进行一层拦截,在操作之前都需要经过这种拦截.proxy返回的是一个新对象,可以通过操作 ...
- Luogu1816 忠诚 (ST表)
继续复习模板,加深理解ing... #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #includ ...
- Spring源码 16 IOC refresh方法11
参考源 https://www.bilibili.com/video/BV1tR4y1F75R?spm_id_from=333.337.search-card.all.click https://ww ...
- 浅谈 Raft 分布式一致性协议|图解 Raft
前言 本篇文章将模拟一个KV数据读写服务,从提供单一节点读写服务,到结合分布式一致性协议(Raft)后,逐步扩展为一个分布式的,满足一致性读写需求的读写服务的过程. 其中将配合引入Raft协议的种种概 ...
- Java八股文纯享版——篇①:Java基础
注: 1.笔记为个人归纳整理,尽力保证准确性,如有错误,恳请指正 2.写文不易,转载请注明出处 3.本文首发地址 https://blog.leapmie.com/archives/b8fe0da9/ ...
- dpdk读字节,却触发了两次tlp
在通过vfio框架透传设备到vm中,并且在vm中运行dpdk的驱动. 我们发现,dpdk偶尔的一次pread 2字节,却触发了两次tlp. 原因在于: do_io_rw { else if (fill ...
- 概述:基于事件的优化方法 / 事件驱动优化 / Event-Based Optimization / EBO
大家好,我是月出 本文基于这篇综述,介绍了 事件驱动优化(Event-Based Optimization, EBO). 事件驱动优化,是一种建模现实场景.做优化的思路,理论和 MDP / 强化学习很 ...
- [多校 NOIP 联合模拟 20201130 T4] ZZH 的旅行(斜率优化dp,启发式合并,平衡树)
题面 题目背景 因为出题人天天被 ZZH(Zou ZHen) 吊打,所以这场比赛的题目中出现了 ZZH . 简要题面 数据范围 题解 (笔者写两个log的平衡树和启发式合并卡过的,不足为奇) 首先,很 ...
- windows下Inno Setup打包
基于inno setup的windos打包,主要脚本语言inno script.下载地址:https://jrsoftware.org/isdl.php相关打包教程:https://blog.csdn ...
- 【UML分析、建模与设计】我在工作时遇到UML
一.前言 UML分析.建模与设计 来自现实世界中的概念的抽象描述方法(摘取自<UML面向对象分析.建模与设计(第2版)>) 就我对UML分析与建模技术的认知,最早可追溯至2019年时的学习 ...