原创： 尹吉欢 猿天地
本文是Sharding-JDBC采用Spring Boot Starter方式配置第二篇，第一篇是读写分离讲解，请参考：《Spring Boot中整合Sharding-JDBC读写分离示例》
在我《Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析》书中都是通过XML方式配置。
今天给大家演示的是单库中分表的操作，如果用XML方式配置，那么就是下面的配置：
<!-- 数据源 -->
<bean id="ds_0" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" destroy-method="close" primary="true">
<property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver" />
<property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?characterEncoding=utf-8" />
<property name="username" value="root" />
<property name="password" value="123456" />
</bean>
<!-- algorithm-class="com.fangjia.sharding.UserSingleKeyTableShardingAlgorithm" -->
<!-- user_0,user_1,user_2,user_3 -->
<rdb:strategy id="userTableStrategy" sharding-columns="id" algorithm-expression="user_${id.longValue() % 4}"/>
<rdb:data-source id="dataSource">
<rdb:sharding-rule data-sources="ds_0">
<rdb:table-rules>
<rdb:table-rule logic-table="user" actual-tables="user_${0..3}" table-strategy="userTableStrategy"/>
</rdb:table-rules>
<rdb:default-database-strategy sharding-columns="none" algorithm-class="com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.database.NoneDatabaseShardingAlgorithm"/>
</rdb:sharding-rule>
</rdb:data-source>
我们将user表分成了4个，分别是user_0,user_1,user_2,user_3，通过id取模的方式决定数据落在哪张表上面。
如果用Spring Boot方式配置自然就简单多了，如下：
sharding.jdbc.datasource.names=ds_master
# 数据源
sharding.jdbc.datasource.ds_master.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds_master.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds_master.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?characterEncoding=utf-8
sharding.jdbc.datasource.ds_master.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds_master.password=123456
# 分表配置
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds_master.user_${0..3}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column=id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.inline.algorithm-expression=user_${id.longValue() % 4}
-
actual-data-nodes：真实数据节点，由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持inline表达式。
-
table-strategy.inline.sharding-column：分片字段配置
-
table-strategy.inline.algorithm-expression：分片算法表达式
自定义分片算法
在1.x版本中，单分片算法是通过实现SingleKeyTableShardingAlgorithm，示例代码如下：
import java.util.Collection;
import java.util.LinkedHashSet;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.table.SingleKeyTableShardingAlgorithm;
import com.google.common.collect.Range;
public class UserSingleKeyTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm<Long> {
public String doEqualSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
for (String each : availableTargetNames) {
System.out.println(each+"\t"+shardingValue.getValue()+"\t"+shardingValue.getValue() % 4 );
if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 4 + "")) {
return each;
}
}
throw new IllegalArgumentException();
}
public Collection<String> doInSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue<Long> shardingValue) {
Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
for (Long value : shardingValue.getValues()) {
for (String tableName : availableTargetNames) {
if (tableName.endsWith(value % 4 + "")) {
result.add(tableName);
}
}
}
return result;
}
public Collection<String> doBetweenSharding(Collection<String> availableTargetNames,
ShardingValue<Long> shardingValue) {
Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());
Range<Long> range = (Range<Long>) shardingValue.getValueRange();
for (Long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
for (String each : availableTargetNames) {
if (each.endsWith(i % 4 + "")) {
result.add(each);
}
}
}
return result;
}
}
我们这边引入的Spring Boot Starter包是2.x的版本，在这个版本中，分片算法的接口有调整，我们需要用到标准分片策略StandardShardingStrategy。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。
StandardShardingStrategy只支持单分片键，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。
PreciseShardingAlgorithm是必选的，用于处理=和IN的分片。RangeShardingAlgorithm是可选的，用于处理BETWEEN AND分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。
自定义一个单分片算法：
import java.util.Collection;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.PreciseShardingValue;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
/**
* 自定义分片算法
*
* @author yinjihuan
*
*/
public class MyPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
for (String tableName : availableTargetNames) {
if (tableName.endsWith(shardingValue.getValue() % 4 + "")) {
return tableName;
}
}
throw new IllegalArgumentException();
}
}
使用需要修改我们之前的配置：
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds_master.user_${0..3}
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.standard.sharding-column=id
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.fangjia.sharding.MyPreciseShardingAlgorithm
源码参考：
https://github.com/yinjihuan/spring-cloud/tree/master/fangjia-sjdbc-sharding-table-springboot
参考代码中测试的代码也写好了，在Controller中，启动后通过调用接口的方式测试数据的添加和查询。
号外号外
另外Sharding-Sphere 3.0.0.M3也发布了，新版本看点：
1.XA分布式事务
2.数据库治理模块增强
3.API部分调整
4.修复M2Bug
项目地址：
https://github.com/sharding-sphere/sharding-sphere/
https://gitee.com/sharding-sphere/sharding-sphere/
一个这么优秀的框架，这么靠谱的开源团队，大家赶紧学起来呀！