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# 用Mybatis手写一个分表插件
## 前言
在大型互联网应用中，单表数据量超过千万级别时，查询性能会显著下降。这时我们通常会采用分表策略将数据分散到多个表中。Mybatis作为Java领域最流行的ORM框架，其插件机制可以优雅地实现分表逻辑。本文将详细讲解如何从零开始手写一个Mybatis分表插件。
## 一、分表技术概述
### 1.1 什么是分表
分表（Sharding）是指按照某种规则（如用户ID、时间等）将一个大表的数据分散存储到多个结构相同的小表中。这些小表可以位于同一个数据库，也可以分布在不同的数据库服务器上。
### 1.2 常见分表策略
1. **水平分表**：按行拆分，每个表存储部分行数据
2. **垂直分表**：按列拆分，每个表存储部分列数据
3. **哈希分表**：通过对分片键取模确定表名
4. **范围分表**：按时间范围或ID范围分表
5. **目录分表**：维护分片键与表的映射关系
### 1.3 Mybatis插件机制
Mybatis提供了强大的插件机制，允许我们在以下四个核心对象的方法执行前后进行拦截：
- Executor (执行器)
- StatementHandler (语句处理器)
- ParameterHandler (参数处理器)
- ResultSetHandler (结果集处理器)
## 二、插件设计思路
### 2.1 总体架构设计
┌──────────────────────────────────────────────────┐ │ Mybatis Sharding Plugin │ ├──────────────────────────────────────────────────┤ │ - 分表策略接口(ShardingStrategy) │ │ - 分表注解(@Sharding) │ │ - SQL重写器(SqlRewriter) │ │ - 分表上下文(ShardingContext) │ └──────────────────────────────────────────────────┘
### 2.2 核心功能点
1. **表名替换**：根据分片键动态替换SQL中的表名
2. **参数解析**：从参数对象中提取分片键值
3. **结果归并**：对跨表查询的结果进行合并
4. **事务支持**：确保分表操作的事务一致性
### 2.3 技术难点
- SQL语法解析与重写
- 分片键值提取策略
- 批量操作的分表处理
- 分布式事务协调
## 三、详细实现步骤
### 3.1 创建Maven项目
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.mybatis</groupId>
<artifactId>mybatis</artifactId>
<version>3.5.6</version>
</dependency>
<!-- 其他依赖... -->
</dependencies>
@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
public @interface Sharding {
// 逻辑表名
String logicTable();
// 分片字段名
String shardingKey();
// 分表数量
int tableNum() default 2;
// 分表策略
Class<? extends ShardingStrategy> strategy();
}
public interface ShardingStrategy {
/**
* 计算实际表名
* @param logicTable 逻辑表名
* @param shardingValue 分片键值
* @param tableNum 分表数量
* @return 实际物理表名
*/
String getActualTableName(String logicTable, Object shardingValue, int tableNum);
}
public class HashShardingStrategy implements ShardingStrategy {
@Override
public String getActualTableName(String logicTable, Object shardingValue, int tableNum) {
int hash = shardingValue.hashCode();
int index = Math.abs(hash % tableNum);
return logicTable + "_" + index;
}
}
public class RangeShardingStrategy implements ShardingStrategy {
@Override
public String getActualTableName(String logicTable, Object shardingValue, int tableNum) {
if (!(shardingValue instanceof Comparable)) {
throw new IllegalArgumentException("Range strategy requires comparable value");
}
Comparable<?> value = (Comparable<?>) shardingValue;
// 实现具体范围计算逻辑...
return logicTable + "_" + calculatedIndex;
}
}
@Intercepts({
@Signature(type = StatementHandler.class,
method = "prepare",
args = {Connection.class, Integer.class})
})
public class ShardingPlugin implements Interceptor {
private static final Pattern TABLE_PATTERN = Pattern.compile("(\\w+)");
@Override
public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
StatementHandler handler = (StatementHandler) invocation.getTarget();
MetaObject metaObject = SystemMetaObject.forObject(handler);
// 获取Mapper接口和方法信息
MappedStatement mappedStatement = (MappedStatement)
metaObject.getValue("delegate.mappedStatement");
String mapperId = mappedStatement.getId();
String className = mapperId.substring(0, mapperId.lastIndexOf("."));
String methodName = mapperId.substring(mapperId.lastIndexOf(".") + 1);
// 检查分表注解
Class<?> clazz = Class.forName(className);
Method method = findMethod(clazz, methodName);
Sharding sharding = method.getAnnotation(Sharding.class);
if (sharding == null) {
return invocation.proceed();
}
// 获取原始SQL
BoundSql boundSql = (BoundSql) metaObject.getValue("delegate.boundSql");
String originalSql = boundSql.getSql();
// 解析分片键值
Object parameterObject = boundSql.getParameterObject();
Object shardingValue = resolveShardingValue(parameterObject, sharding.shardingKey());
// 替换表名
String newSql = rewriteSql(originalSql, sharding, shardingValue);
metaObject.setValue("delegate.boundSql.sql", newSql);
return invocation.proceed();
}
// 其他辅助方法...
}
public class SqlRewriter {
public static String rewriteTableName(String sql, String logicTable, String actualTable) {
// 使用正则表达式精确匹配表名
String regex = "(?i)\\b" + logicTable + "\\b";
return sql.replaceAll(regex, actualTable);
}
public static String rewriteInsertSql(String sql, String logicTable, String actualTable) {
// 处理INSERT语句的特殊情况
return rewriteTableName(sql, logicTable, actualTable);
}
// 其他SQL重写方法...
}
public class ShardingValueResolver {
public static Object resolveShardingValue(Object parameterObject, String shardingKey) {
if (parameterObject == null) {
return null;
}
if (parameterObject instanceof Map) {
return ((Map<?, ?>) parameterObject).get(shardingKey);
}
try {
// 使用反射获取字段值
Field field = parameterObject.getClass().getDeclaredField(shardingKey);
field.setAccessible(true);
return field.get(parameterObject);
} catch (Exception e) {
throw new RuntimeException("Failed to resolve sharding value", e);
}
}
}
// 在ShardingPlugin中添加批量处理逻辑
private String handleBatchSql(String originalSql, Sharding sharding, Object parameterObject) {
if (!(parameterObject instanceof Collection)) {
return originalSql;
}
Collection<?> collection = (Collection<?>) parameterObject;
if (collection.isEmpty()) {
return originalSql;
}
// 获取第一个元素的分表名
Object firstItem = collection.iterator().next();
Object shardingValue = resolveShardingValue(firstItem, sharding.shardingKey());
String actualTable = sharding.strategy().newInstance()
.getActualTableName(sharding.logicTable(), shardingValue, sharding.tableNum());
// 验证所有元素是否属于同一分表
for (Object item : collection) {
Object currentValue = resolveShardingValue(item, sharding.shardingKey());
String currentTable = sharding.strategy().newInstance()
.getActualTableName(sharding.logicTable(), currentValue, sharding.tableNum());
if (!currentTable.equals(actualTable)) {
throw new IllegalArgumentException("Batch operation must be in same sharding table");
}
}
return SqlRewriter.rewriteTableName(originalSql, sharding.logicTable(), actualTable);
}
@Intercepts({
@Signature(type = ResultSetHandler.class,
method = "handleResultSets",
args = {Statement.class})
})
public class ShardingResultMergePlugin implements Interceptor {
@Override
public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
// 获取原始结果
List<Object> results = (List<Object>) invocation.proceed();
// 如果启用了分表查询且是多表查询
if (isShardingQuery() && isMultiTableQuery()) {
return mergeResults(results);
}
return results;
}
private List<Object> mergeResults(List<Object> results) {
// 实现结果合并逻辑
// ...
}
}
public class ShardingTransactionManager {
private ThreadLocal<Map<String, Connection>> connectionHolder = new ThreadLocal<>();
public void beginTransaction() {
// 获取所有分片数据源的连接
Map<String, Connection> connections = new HashMap<>();
for (String dsName : shardingDataSources.keySet()) {
Connection conn = dataSource.getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
connections.put(dsName, conn);
}
connectionHolder.set(connections);
}
public void commit() {
try {
for (Connection conn : connectionHolder.get().values()) {
conn.commit();
}
} catch (SQLException e) {
rollback();
throw new RuntimeException(e);
} finally {
closeConnections();
}
}
// 其他事务方法...
}
@Sharding(
logicTable = "t_order",
shardingKey = "orderId",
tableNum = 4,
strategy = HashShardingStrategy.class
)
public class Order {
private Long orderId;
private String userId;
private BigDecimal amount;
// getters/setters...
}
public interface OrderMapper {
@Insert("INSERT INTO t_order(order_id, user_id, amount) VALUES(#{orderId}, #{userId}, #{amount})")
int insert(Order order);
@Select("SELECT * FROM t_order WHERE order_id = #{orderId}")
Order selectById(@Param("orderId") Long orderId);
@Sharding(
logicTable = "t_order",
shardingKey = "userId",
tableNum = 4,
strategy = HashShardingStrategy.class
)
@Select("SELECT * FROM t_order WHERE user_id = #{userId}")
List<Order> selectByUserId(@Param("userId") String userId);
}
@Configuration
public class MybatisConfig {
@Bean
public ShardingPlugin shardingPlugin() {
return new ShardingPlugin();
}
@Bean
public SqlSessionFactory sqlSessionFactory(DataSource dataSource) throws Exception {
SqlSessionFactoryBean factoryBean = new SqlSessionFactoryBean();
factoryBean.setDataSource(dataSource);
factoryBean.setPlugins(new Interceptor[]{shardingPlugin()});
return factoryBean.getObject();
}
}
public class ShardingPluginTest {
@Test
public void testInsertSharding() {
Order order = new Order();
order.setOrderId(12345L);
order.setUserId("user1");
order.setAmount(new BigDecimal("100.00"));
orderMapper.insert(order);
// 验证数据是否插入到正确的分表
Order result = orderMapper.selectById(12345L);
assertNotNull(result);
assertEquals("user1", result.getUserId());
}
@Test
public void testBatchInsert() {
List<Order> orders = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Order order = new Order();
order.setOrderId(1000L + i);
order.setUserId("user" + (i % 2));
orders.add(order);
}
// 应该抛出异常，因为批量操作不能跨分表
assertThrows(IllegalArgumentException.class, () -> {
orderMapper.batchInsert(orders);
});
}
}
public class PerformanceTest {
@Test
public void testShardingPerformance() {
// 准备10万条测试数据
List<Order> testData = prepareTestData(100000);
// 测试插入性能
long start = System.currentTimeMillis();
for (Order order : testData) {
orderMapper.insert(order);
}
long duration = System.currentTimeMillis() - start;
System.out.println("Insert 100000 records took: " + duration + "ms");
// 测试查询性能
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
orderMapper.selectById(testData.get(i).getOrderId());
}
duration = System.currentTimeMillis() - start;
System.out.println("Query 1000 records took: " + duration + "ms");
}
}
| 特性 | 自定义插件 | Sharding-JDBC |
|---|---|---|
| 学习成本 | 高 | 低 |
| 灵活性 | 极高 | 高 |
| 功能完整性 | 需自行实现 | 完善 |
| 性能 | 取决于实现 | 优化良好 |
| 维护成本 | 高 | 低 |
适合自定义插件的情况： - 有特殊的分片需求 - 需要深度定制 - 希望减少第三方依赖
适合Sharding-JDBC的情况： - 快速实现标准分片功能 - 需要完善的事务支持 - 团队技术储备有限
通过本文的详细讲解，我们实现了一个功能完整的Mybatis分表插件。从基础的分表策略到高级的批量操作支持，从核心的SQL重写到性能优化技巧，涵盖了分表插件开发的各个方面。希望这篇文章能帮助读者深入理解Mybatis插件机制和分表技术，在实际项目中能够灵活应用这些知识。
最佳实践建议： 1. 在简单场景下优先考虑成熟的分库分表框架 2. 复杂定制场景可以考虑自研插件 3. 做好充分的测试验证 4. 建立完善的监控体系
###
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