sharing-jdbc实现读写分离及分库分表
需求:
分库:按业务线business_id将不同业务线的订单存储在不同的数据库上;
分表:按user_id字段将不同用户的订单存储在不同的表上,为方便直接用非分片字段order_id查询,可使用基因法;
读写分离:为缓解主库的压力,读操作访问从库;
库表SQL
-- 主库
CREATE DATABASE `database_103`;
CREATE DATABASE `database_112`; -- 从库
CREATE DATABASE `database_slave_103`;
CREATE DATABASE `database_slave_112`; --每个库上分别建立如下表
CREATE TABLE `t_order_0` (
`id` bigint(20) NOT NULL,
`order_id` bigint(20) NOT NULL,
`user_id` bigint(20) NOT NULL,
`business_id` bigint(20) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `t_order_1` (
`id` bigint(20) NOT NULL,
`order_id` bigint(20) NOT NULL,
`user_id` bigint(20) NOT NULL,
`business_id` bigint(20) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; CREATE TABLE `t_order_2` (
`id` bigint(20) NOT NULL,
`order_id` bigint(20) NOT NULL,
`user_id` bigint(20) NOT NULL,
`business_id` bigint(20) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `t_order` VALUES (1,1,112); CREATE TABLE `t_order_3` (
`id` bigint(20) NOT NULL,
`order_id` bigint(20) NOT NULL,
`user_id` bigint(20) NOT NULL,
`business_id` bigint(20) NOT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
pom.xml
<!-- sharding-jdbc -->
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
<version>1.4.2</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-config-spring</artifactId>
<version>1.4.0</version>
</dependency>
spring-database.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
xmlns:rdb="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
http://www.springframework.org/schema/tx
http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb
http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb/rdb.xsd"> <bean id="database_112" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init"
destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
<property name="url" value="${jdbc.url.112}"></property>
<property name="username" value="${jdbc.username.112}"></property>
<property name="password" value="${jdbc.password.112}"></property>
<property name="maxActive" value="100"/>
<property name="initialSize" value="50"/>
<property name="maxWait" value="60000"/>
<property name="minIdle" value="5"/>
</bean> <bean id="database_slave_112" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init"
destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
<property name="url" value="${jdbc.url.slave.112}"></property>
<property name="username" value="${jdbc.username.slave.112}"></property>
<property name="password" value="${jdbc.password.slave.112}"></property>
<property name="maxActive" value="100"/>
<property name="initialSize" value="50"/>
<property name="maxWait" value="60000"/>
<property name="minIdle" value="5"/>
</bean> <bean id="database_103" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init"
destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
<property name="url" value="${jdbc.url.103}"></property>
<property name="username" value="${jdbc.username.103}"></property>
<property name="password" value="${jdbc.password.103}"></property>
<property name="maxActive" value="100"/>
<property name="initialSize" value="50"/>
<property name="maxWait" value="60000"/>
<property name="minIdle" value="5"/>
</bean> <bean id="database_slave_103" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init"
destroy-method="close">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
<property name="url" value="${jdbc.url.slave.103}"></property>
<property name="username" value="${jdbc.username.slave.103}"></property>
<property name="password" value="${jdbc.password.slave.103}"></property>
<property name="maxActive" value="100"/>
<property name="initialSize" value="50"/>
<property name="maxWait" value="60000"/>
<property name="minIdle" value="5"/>
</bean> <!--mybatis-->
<bean id="sqlSessionFactory" class="org.mybatis.spring.SqlSessionFactoryBean">
<property name="mapperLocations" value="classpath:xmlmapper/*.xml"/>
<property name="dataSource" ref="shardingDataSource"/>
<!-- 配置Mybatis配置文件 -->
<property name="configLocation" value="classpath:/mybatis/mybatis-config.xml"/>
</bean>
<bean id="sqlSession" class="org.mybatis.spring.SqlSessionTemplate">
<constructor-arg index="0" ref="sqlSessionFactory"/>
</bean>
<!-- 注解Mapper scanner -->
<bean class="org.mybatis.spring.mapper.MapperScannerConfigurer">
<property name="basePackage" value="com.lc.sharding.mybatismapper"/>
<property name="sqlSessionTemplateBeanName" value="sqlSession"/>
</bean> <!-- 事务-->
<bean id="txManager"
class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
<property name="dataSource" ref="shardingDataSource"/>
</bean>
<tx:annotation-driven transaction-manager="txManager"/>
<!--读写分离-->
<rdb:master-slave-data-source id="rbb_112" master-data-source-ref="database_112"
slave-data-sources-ref="database_slave_112"/>
<rdb:master-slave-data-source id="rbb_103" master-data-source-ref="database_103"
slave-data-sources-ref="database_slave_103"/>
<!--分库策略-->
<rdb:strategy id="databaseShardingStrategy" sharding-columns="business_id"
algorithm-expression="rbb_${business_id.longValue()}"/>
<!--分表策略-->
<rdb:strategy id="tableShardingStrategy" sharding-columns="user_id,order_id"
algorithm-class="com.lc.sharding.algorithm.MultipleKeysTableShardingAlgorithmImpl"/> <rdb:data-source id="shardingDataSource">
<rdb:sharding-rule data-sources="rbb_112,rbb_103">
<rdb:table-rules>
<rdb:table-rule logic-table="t_order" actual-tables="t_order_${0..3}" database-strategy="databaseShardingStrategy"
table-strategy="tableShardingStrategy"/>
</rdb:table-rules>
</rdb:sharding-rule>
<rdb:props>
<prop key="metrics.enable">true</prop>
<prop key="sql.show">true</prop>
</rdb:props>
</rdb:data-source>
</beans
基因法多列分片
public class MultipleKeysTableShardingAlgorithmImpl implements MultipleKeysTableShardingAlgorithm {
public Collection<String> doSharding(Collection<String> tableNames, Collection<ShardingValue<?>> shardingValues) {
List<String> shardingSuffix = new ArrayList<String>();
long partId = 0;
for (ShardingValue value : shardingValues) {
if (value.getColumnName().equals("user_id")) {
partId = ((Long) value.getValue()) % 4;
break;
} else if (value.getColumnName().equals("order_id")) {
partId = ((Long) value.getValue()) % 4;
break;
}
}
for (String name : tableNames) {
if (name.endsWith(partId + "")) {
shardingSuffix.add(name);
return shardingSuffix;
}
}
return shardingSuffix;
}
}
什么是基因法分片?
在订单数据oid生成时,order_id末端加入分片基因,让同一个user_id下的所有订单都含有相同基因,落在同一个表上。
资料:https://mp.weixin.qq.com/s/PCzRAZa9n4aJwHOX-kAhtA
根据user_id生成order_id:
public long bulidOrderId(long userId) {
//取用户id后4位
userId = userId & 15;
//先取60位唯一id
long uniqueId = this.nextId();
//唯一id左移4位、拼接userId后4位
return (uniqueId << 4) | userId;
}
this.nextId();//使用雪花算法生成60位分布式唯一id:1位符号位+41位时间戳+5位workId+5位datacenterId+6位序列号+4位基因片
小结
数据分片:
- 支持分库+分表;
- 可支持 = , BETWEEN,IN等多维度分片,也支持多分片键共用;
- 支持聚合,分组,排序,分页,关联等复杂查询语句;
- 分片灵活,支持多分片键共用,支持inline表达式;
- 基于Hint的强制路由;
- 支持分布式主键
读写分离:
- 支持一主多从的读写分离;
- 支持分库分表与读写分离共同使用
- 支持分布式生成全局主键。
柔性事务:
- 最大努力到达型事务
分布式治理:
- 支持配置中心,可动态修改
- 支持客户端熔断和失效转移
引用:http://shardingsphere.io/
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