天空是蓝色的， 太阳是黄色的 大地是棕色的 海洋是蓝色的 草是绿色的 鲜花是五颜六色的 心跳是红色的❤️ 而你是属于我世界的颜色
一.pom.xml文件引入
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.4.2</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.yy</groupId>
<artifactId>springboot-sharding-jdbc</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>springboot-sharding-jdbc</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
<spring-cloud.version>2020.0.1</spring-cloud.version>
<spring-cloud-alibab.version>2021.1</spring-cloud-alibab.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-bootstrap</artifactId>
</dependency>
<!--nacos 服务发现-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
</dependency>
<!--nacos 配置管理-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
<version>2.5.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<!--shaeding-jdbc-->
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
<version>4.0.0-RC1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId>
<version>3.1.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>druid</artifactId>
<version>1.1.20</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
<!--mybatis-plu-->
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
<version>3.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.baomidou</groupId>
<artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId>
<version>3.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.freemarker</groupId>
<artifactId>freemarker</artifactId>
<version>2.3.28</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>cn.hutool</groupId>
<artifactId>hutool-all</artifactId>
<version>5.5.8</version>
</dependency>
<!--swagger生成在线接口文档-->
<dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-swagger2</artifactId>
<version>2.7.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.springfox</groupId>
<artifactId>springfox-swagger-ui</artifactId>
<version>2.7.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<dependencyManagement>
<!--如果要使用Spring Cloud 的组件都需要在pom.xml中添加如下的配置；-->
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
<version>${spring-cloud.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
<!--如果要使用Spring Cloud Alibaba 的组件都需要在pom.xml中添加如下的配置；-->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
<version>${spring-cloud-alibab.version}</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
<repositories>
<repository>
<id>public</id>
<name>aliyun nexus</name>
<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
<releases>
<enabled>true</enabled>
</releases>
</repository>
</repositories>
<pluginRepositories>
<pluginRepository>
<id>public</id>
<name>aliyun nexus</name>
<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public//</url>
<releases>
<enabled>true</enabled>
</releases>
<snapshots>
<enabled>false</enabled>
</snapshots>
</pluginRepository>
</pluginRepositories>
</project>二.配置文件
1.数据分片application-fp.yml配置文件
# sharding-jdbc 4.0 配置数据分片
spring:
shardingsphere:
# 显示sql
props:
sql:
show: true
# 配置数据源
datasource:
names: ds0,ds1
ds0:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://IP:13311/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 123456
minPoolSize: 5
ds1:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://IP:13312/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 123456
minPoolSize: 5
ds:
maxPoolSize: 100
sharding:
# 配置默认数据源ds0 默认数据源,主要用于写
default-data-source-name: ds0
# 配置默认分库策略
defaultDatabaseStrategy:
inline:
shardingColumn: sex
algorithmExpression: ds$->{sex % 2}
# 配置默认分表策略
defaultTableStrategy:
inline:
sharding-column: age
algorithm-expression: t_user$->{age % 2}
# inline分片策略实现分库分表
tables:
t_user:
# 多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 相同表 ds$->{1..3}.t_user$->{0..1}
# 多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 不同表 ds0.t_user$->{0..1},ds1.t_user$->{2..4}
# 单数据源的配置方式 ds0.t_user$->{0..4}
# actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_user$->{0..1}
# 配置分库策略-根据性别奇数存储在ds1，偶数ds0
database-strategy:
inline:
sharding-column: sex
algorithm-expression: ds$->{sex % 2}
# 配置分表策略-根据年龄奇数存储在t_user1，偶数t_user0
table-strategy:
inline:
sharding-column: age
algorithm-expression: t_user$->{age % 2}
# 主键的列名;默认使用雪花算法，生成64bit的长整型数据，也支持UUID的方式。
key-generator:
# 主键的列名
column: id
# 主键生成策略 UUID SNOWFLAKE 符号位(1bit) 时间戳位(41bit)
type: SNOWFLAKE
2.读写分离+数据分片application-rw-fp.yml
# sharding-jdbc 4.0 配置读写分离+数据分片
# 根据年龄奇数存储在t_user1，偶数t_user0，同时性别奇数存储在ds1，偶数ds0。
spring:
shardingsphere:
# 显示sql
props:
sql:
show: true
# 配置数据源
datasource:
names: dm0,ds1,ds2,dm1,ds3,ds4
# master-dm0数据库连接信息
dm0:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://IP:13311/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 123456
maxPoolSize: 100
minPoolSize: 5
# slave-ds1数据库连接信息
ds1:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://IP:13312/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 123456
maxPoolSize: 100
minPoolSize: 5
# slave-ds2数据库连接信息
ds2:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://IP:13312/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 123456
minPoolSize: 5
# master-dm1数据库连接信息
dm1:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://IP:13311/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 123456
maxPoolSize: 100
minPoolSize: 5
# slave-ds3数据库连接信息
ds3:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql://IP:13312/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 123456
maxPoolSize: 100
minPoolSize: 5
# slave-ds5数据库连接信息
ds4:
type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
url: jdbc:mysql:/IP:13312/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
username: root
password: 123456
minPoolSize: 5
ds:
maxPoolSize: 100
sharding:
# 配置默认数据源ds0 默认数据源,主要用于写
default-data-source-name: dm0
# 配置默认分库策略
defaultDatabaseStrategy:
inline:
shardingColumn: sex
algorithmExpression: dm$->{sex % 2}
# 配置默认分表策略
defaultTableStrategy:
inline:
sharding-column: age
algorithm-expression: t_user$->{age % 2}
# inline分片策略实现分库分表
tables:
t_user:
# 多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 相同表 ds$->{1..3}.t_user$->{0..1}
# 多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 不同表 ds0.t_user$->{0..1},ds1.t_user$->{2..4}
# 单数据源的配置方式 ds0.t_user$->{0..4}
# actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_user$->{0..1}
# 配置分库策略-根据性别奇数存储在ds1，偶数ds0
database-strategy:
inline:
sharding-column: sex
algorithm-expression: dm$->{sex % 2}
# 配置分表策略-根据年龄奇数存储在t_user1，偶数t_user0
table-strategy:
inline:
sharding-column: age
algorithm-expression: t_user$->{age % 2}
# 主键的列名;默认使用雪花算法，生成64bit的长整型数据，也支持UUID的方式。
key-generator:
# 主键的列名
column: id
# 主键生成策略 UUID SNOWFLAKE 符号位(1bit) 时间戳位(41bit)
type: SNOWFLAKE
# 配置多个读写分离;如果查询不匹配规则会有重复
# masterSlaveRules:
# # 配置主从名称
# dm-ms0:
# # 配置主库master,负责数据的写入
# masterDataSourceName: dm0
# # 配置从库slave节点
# slaveDataSourceNames:
# - ds1
# - ds2
# # 配置slave节点的负载均衡均衡策略,采用轮询机制
# loadBalanceAlgorithmType: ROUND_ROBIN
# dm-ms1:
# masterDataSourceName: dm1
# slaveDataSourceNames:
# - ds3
# - ds4
# loadBalanceAlgorithmType: ROUND_ROBIN
# 读写分离 单个读写分离
masterslave:
# 配置主从名称
name: ds-ms
# 配置主库master,负责数据的写入
master-data-source-name: dm0,dm1
# 配置从库slave节点
slave-data-source-names: ds1,ds2,ds3,ds4
# 配置slave节点的负载均衡均衡策略,采用轮询机制
load-balance-algorithm-type: round_robin
其他项目文件可以参考前一篇文章!!!
三.验证读写分离+数据分片
1.测试类
/**
* 根据性别奇数存储在ds1，偶数ds0
* 根据年龄奇数存储在t_user1，偶数t_user0
*/
@SpringBootTest
class SpringbootShardingJdbcApplicationTests {
@Autowired
private UserMapper userMapper;
/**
* sex:奇数
* age:奇数
* ds1.t_user1
*/
@Test
public void test01() {
User user = new User();
user.setNickname("JueDream" + new Random().nextInt());
user.setPassword("sefgsdg");
user.setAge(17);
user.setSex(1);
user.setBirthday("1997-12-03");
userMapper.insert(user);
}
/**
* sex:奇数
* age:偶数
* ds1.t_user0
*/
@Test
public void test02() {
User user = new User();
user.setNickname("JueDream" + new Random().nextInt());
user.setPassword("123456");
user.setAge(18);
user.setSex(1);
user.setBirthday("1997-12-03");
userMapper.insert(user);
}
/**
* sex:偶数
* age:奇数
* ds0.t_user1
*/
@Test
public void test03() {
User user = new User();
user.setNickname("JueDream" + new Random().nextInt());
user.setPassword("123456");
user.setAge(17);
user.setSex(2);
user.setBirthday("1997-12-03");
userMapper.insert(user);
}
/**
* sex:偶数
* age:偶数
* ds0.t_user0
*/
@Test
public void test04() {
User user = new User();
user.setNickname("JueDream" + new Random().nextInt());
user.setPassword("123456");
user.setAge(18);
user.setSex(2);
user.setBirthday("1997-12-03");
userMapper.insert(user);
}
}
下面给出一份完整的sharding-jdbc的配置文件供参考!!
# !! 表示实例化该类
#
# - 表示可以包含一个或多个
#
# [] 表示数组，可以与减号相互替换使用
spring:
# 以下配置截止版本为3.1
# 配置文件中,必须配置的项目为schemaName,dataSources,并且sharidngRule,masterSlaveRule,配置其中一个(注意,除非server.yaml中定义了Orchestration,否则必须至少有一个config-xxxx配置文件),除此之外的其他项目为可选项
schemaName: test # schema名称,每个文件都是单独的schema,多个schema则是多个yaml文件,yaml文件命名要求是config-xxxx.yaml格式,虽然没有强制要求,但推荐名称中的xxxx与配置的schemaName保持一致,方便维护
dataSources: # 配置数据源列表,必须是有效的jdbc配置,目前仅支持MySQL与PostgreSQL,另外通过一些未公开(代码中可查,但可能会在未来有变化)的变量,可以配置来兼容其他支持JDBC的数据库,但由于没有足够的测试支持,可能会有严重的兼容性问题,配置时候要求至少有一个
master_ds_0: # 数据源名称,可以是合法的字符串,目前的校验规则中,没有强制性要求,只要是合法的yaml字符串即可,但如果要用于分库分表配置,则需要有有意义的标志(在分库分表配置中详述),以下为目前公开的合法配置项目,不包含内部配置参数
# 以下参数为必备参数
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/demo_ds_slave_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false # 这里的要求合法的jdbc连接串即可,目前尚未兼容MySQL 8.x,需要在maven编译时候,升级MySQL JDBC版本到5.1.46或者47版本(不建议升级到JDBC的8.x系列版本,需要修改源代码,并且无法通过很多测试case)
username: root # MySQL用户名
password: password # MySQL用户的明文密码
# 以下参数为可选参数,给出示例为默认配置,主要用于连接池控制
connectionTimeoutMilliseconds: 30000 #连接超时控制
idleTimeoutMilliseconds: 60000 # 连接空闲时间设置
maxLifetimeMilliseconds: 0 # 连接的最大持有时间,0为无限制
maxPoolSize: 50 # 连接池中最大维持的连接数量
minPoolSize: 1 # 连接池的最小连接数量
maintenanceIntervalMilliseconds: 30000 # 连接维护的时间间隔 atomikos框架需求
# 以下配置的假设是,3307是3306的从库,3309,3310是3308的从库
slave_ds_0:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/demo_ds_slave_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: password
master_ds_1:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3308/demo_ds_slave_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: password
slave_ds_1:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3309/demo_ds_slave_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: password
slave_ds_1_slave2:
url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3310/demo_ds_slave_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: password
masterSlaveRule: # 这里配置这个规则的话,相当于是全局读写分离配置
name: ds_rw # 名称,合法的字符串即可,但如果涉及到在读写分离的基础上设置分库分表,则名称需要有意义才可以,另外,虽然目前没有强制要求,但主从库配置需要配置在实际关联的主从库上,如果配置的数据源之间主从是断开的状态,那么可能会发生写入的数据对于只读会话无法读取到的问题
# 如果一个会话发生了写入并且没有提交(显式打开事务),sharidng sphere在后续的路由中,select都会在主库执行,直到会话提交
masterDataSourceName: master_ds_0 # 主库的DataSource名称
slaveDataSourceNames: # 从库的DataSource列表,至少需要有一个
- slave_ds_0
loadBalanceAlgorithmClassName: org.apache.shardingsphere.api.algorithm.masterslave # MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm接口的实现类,允许自定义实现 默认提供两个,配置路径为org.apache.shardingsphere.api.algorithm.masterslave下的RandomMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm(随机Random)与RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm(轮询:次数%从库数量)
loadBalanceAlgorithmType: #从库负载均衡算法类型，可选值：ROUND_ROBIN，RANDOM。若loadBalanceAlgorithmClassName存在则忽略该配置,默认为ROUND_ROBIN
shardingRule: # sharding的配置
# 配置主要分两类,一类是对整个sharding规则所有表生效的默认配置,一个是sharing具体某张表时候的配置
# 首先说默认配置
masterSlaveRules: # 在shardingRule中也可以配置shardingRule,对分片生效,具体内容与全局masterSlaveRule一致,但语法为:
master_test_0:
masterDataSourceName: master_ds_0
slaveDataSourceNames:
- slave_ds_0
master_test_1:
masterDataSourceName: master_ds_1
slaveDataSourceNames:
- slave_ds_1
- slave_ds_1_slave2
defaultDataSourceName: master_test_0 # 这里的数据源允许是dataSources的配置项目或者masterSlaveRules配置的名称,配置为masterSlaveRule的话相当于就是配置读写分离了
broadcastTables: # 广播表 这里配置的表列表,对于发生的所有数据变更,都会不经sharidng处理,而是直接发送到所有数据节点,注意此处为列表,每个项目为一个表名称
- broad_1
- broad_2
bindingTables: # 绑定表,也就是实际上哪些配置的sharidng表规则需要实际生效的列表,配置为yaml列表,并且允许单个条目中以逗号切割,所配置表必须已经配置为逻辑表
- sharding_t1
- sharding_t2,sharding_t3
defaultDatabaseShardingStrategy: # 默认库级别sharidng规则,对应代码中ShardingStrategy接口的实现类,目前支持none,inline,hint,complex,standard五种配置 注意此处默认配置仅可以配置五个中的一个
# 规则配置同样适合表sharding配置,同样是在这些算法中选择
none: # 不配置任何规则,SQL会被发给所有节点去执行,这个规则没有子项目可以配置
inline: # 行表达式分片
shardingColumn: test_id # 分片列名称，目前只支持单列分片，多字段使用 complex方式
algorithmExpression: master_test_${test_id % 2} # 分片表达式,根据指定的表达式计算得到需要路由到的数据源名称 需要是合法的groovy表达式,示例配置中,取余为0则语句路由到master_test_0,取余为1则路由到master_test_1
hint: #基于标记的sharding分片
shardingAlgorithm: # 需要是HintShardingAlgorithm接口的实现,目前代码中,仅有为测试目的实现的OrderDatabaseHintShardingAlgorithm,没有生产环境可用的实现
complex: # 支持多列的shariding,目前无生产可用实现
shardingColumns: # 逗号切割的列
algorithmClassName: # ComplexKeysShardingAlgorithm接口的实现类，使用全路径类名
standard: # 单列sharidng算法,需要配合对应的preciseShardingAlgorithm,rangeShardingAlgorithm接口的实现使用,目前无生产可用实现
shardingColumn: # 列名,允许单列
preciseAlgorithmClassName: # preciseShardingAlgorithm接口的实现类，用于 `=` and `IN` 情况下的分表算法
rangeAlgorithmClassName: # rangeShardingAlgorithm接口的实现类，用于 `BETWEEN` 情况下的分表算法
defaultTableStrategy: #配置参考defaultDatabaseShardingStrategy,区别在于,inline算法的配置中,algorithmExpression的配置算法结果需要是实际的物理表名称,而非数据源名称
defaultKeyGenerator: #默认的主键生成算法 如果没有设置,默认为SNOWFLAKE算法
column: # 自增键对应的列名称
type: #自增键的类型,主要用于调用内置的主键生成算法有三个可用值:SNOWFLAKE(时间戳+worker id+自增id),UUID(java.util.UUID类生成的随机UUID),LEAF,其中Snowflake算法与UUID算法已经实现,LEAF目前(2018-01-14)尚未实现
props:
# 属性配置, 注意：使用SNOWFLAKE算法，需要配置worker.id与max.tolerate.time.difference.milliseconds属性
tables: #配置表sharding的主要位置
sharding_t1:
actualDataNodes: master_test_${0..1}.t_order${0..1} # sharidng 表对应的数据源以及物理名称,需要用表达式处理,表示表实际上在哪些数据源存在,配置示例中,意思是总共存在4个分片master_test_0.t_order0,master_test_0.t_order1,master_test_1.t_order0,master_test_1.t_order1
# 需要注意的是,必须保证设置databaseStrategy可以路由到唯一的dataSource,tableStrategy可以路由到dataSource中唯一的物理表上,否则可能导致错误:一个insert语句被插入到多个实际物理表中
databaseStrategy: # 局部设置会覆盖全局设置,参考defaultDatabaseShardingStrategy
tableStrategy: # 局部设置会覆盖全局设置,参考defaultTableStrategy
keyGenerator: # 局部设置会覆盖全局设置,参考defaultKeyGenerator
logicIndex: # 逻辑索引名称 由于Oracle,PG这种数据库中,索引与表共用命名空间,如果接受到drop index语句,执行之前,会通过这个名称配置的确定对应的实际物理表名称
props:
sql.show: #是否开启SQL显示，默认值: false
acceptor.size: # accept连接的线程数量,默认为cpu核数2倍
executor.size: #工作线程数量最大，默认值: 无限制
max.connections.size.per.query: # 每个查询可以打开的最大连接数量,默认为1
proxy.frontend.flush.threshold: # proxy的服务时候,对于单个大查询,每多少个网络包返回一次
check.table.metadata.enabled: #是否在启动时检查分表元数据一致性，默认值: false
proxy.transaction.type: # 默认LOCAL,proxy的事务模型 允许LOCAL,XA,BASE三个值 LOCAL无分布式事务,XA则是采用atomikos实现的分布式事务 BASE目前尚未实现
proxy.opentracing.enabled: # 是否启用opentracing
proxy.backend.use.nio: # 是否采用netty的NIO机制连接后端数据库,默认False ,使用epoll机制
proxy.backend.max.connections: # 使用NIO而非epoll的话,proxy后台连接每个netty客户端允许的最大连接数量(注意不是数据库连接限制) 默认为8
proxy.backend.connection.timeout.seconds: #使用nio而非epoll的话,proxy后台连接的超时时间,默认60s
check.table.metadata.enabled: # 是否在启动时候,检查sharing的表的实际元数据是否一致,默认False
### 读写分离
# ```yaml
dataSources: #省略数据源配置，与数据分片一致
masterSlaveRule:
name: #读写分离数据源名称
masterDataSourceName: #主库数据源名称
slaveDataSourceNames: #从库数据源名称列表
- <data_source_name1>
- <data_source_name2>
- <data_source_name_x>
loadBalanceAlgorithmClassName: #从库负载均衡算法类名称。该类需实现MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm接口且提供无参数构造器
loadBalanceAlgorithmType: #从库负载均衡算法类型，可选值：ROUND_ROBIN，RANDOM。若`loadBalanceAlgorithmClassName`存在则忽略该配置
props: #属性配置
sql.show: #是否开启SQL显示，默认值: false
executor.size: #工作线程数量，默认值: CPU核数
check.table.metadata.enabled: #是否在启动时检查分表元数据一致性，默认值: false
# 数据脱敏
shardingRule: #省略分片规则配
encryptRule:
encryptors:
encryptor_name: #加密器名字
type: #加解密器类型，可自定义或选择内置类型：MD5/AES
qualifiedColumns: #加解密字段，格式为：表名.列名，例如：tb.col1。多个列，请用逗号分隔
assistedQueryColumns: #辅助查询字段，针对ShardingQueryAssistedEncryptor类型的加解密器进行辅助查询
props: #属性配置, 注意：使用AES加密器，需要配置AES加密器的KEY属性：aes.key.value
aes.key.value:
# 治理
orchestration:
name: #治理实例名称
overwrite: #本地配置是否覆盖注册中心配置。如果可覆盖，每次启动都以本地配置为准
registry: #注册中心配置
serverLists: #连接注册中心服务器的列表。包括IP地址和端口号。多个地址用逗号分隔。如: host1:2181,host2:2181
namespace: #注册中心的命名空间
digest: #连接注册中心的权限令牌。缺省为不需要权限验证
operationTimeoutMilliseconds: #操作超时的毫秒数，默认500毫秒
maxRetries: #连接失败后的最大重试次数，默认3次
retryIntervalMilliseconds: #重试间隔毫秒数，默认500毫秒
timeToLiveSeconds: #临时节点存活秒数，默认60秒
与你分享过青春，不比初恋少半条！