Sharding JDBC分库分表怎么配置

发布时间：2021-12-22 11:44:49 作者：iii
来源：亿速云阅读：376

# Sharding JDBC分库分表怎么配置

## 目录
1. [什么是Sharding JDBC](#什么是sharding-jdbc)
2. [核心概念解析](#核心概念解析)
3. [环境准备](#环境准备)
4. [基础配置详解](#基础配置详解)
5. [分库分表策略](#分库分表策略)
6. [分布式主键配置](#分布式主键配置)
7. [读写分离集成](#读写分离集成)
8. [事务管理](#事务管理)
9. [Spring Boot集成](#spring-boot集成)
10. [性能调优建议](#性能调优建议)
11. [常见问题排查](#常见问题排查)
12. [最佳实践](#最佳实践)

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## 什么是Sharding JDBC
ShardingSphere-JDBC是Apache ShardingSphere的子项目，定位为轻量级Java框架，提供：
- 透明的JDBC增强服务
- 数据库水平分片（分库分表）
- 读写分离
- 分布式事务
- 数据脱敏等能力

与MyCat等中间件不同，它采用无中心化架构，直接嵌入应用，无需额外部署代理服务。

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## 核心概念解析
### 逻辑表与真实表
```yaml
# 逻辑订单表t_order对应多个物理表
t_order: 
  actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..1}

分片键（Sharding Key）

选择原则： 1. 高基数（区分度高） 2. 业务查询频繁字段 3. 避免数据倾斜

分片算法

类型	实现类	适用场景
精确分片	PreciseShardingAlgorithm	=, IN查询
范围分片	RangeShardingAlgorithm	BETWEEN, >, <
复合分片	ComplexKeysShardingAlgorithm	多条件组合

环境准备

依赖配置

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.3.2</version>
</dependency>

数据库准备

-- 创建分库
CREATE DATABASE ds0;
CREATE DATABASE ds1;

-- 每个库中创建分表
CREATE TABLE t_order_0 (order_id BIGINT, user_id INT, ...);
CREATE TABLE t_order_1 (order_id BIGINT, user_id INT, ...);

基础配置详解

YAML配置模板

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0
        username: root
        password: 
      ds1:
        # ...类似配置...
    
    rules:
      sharding:
        tables:
          t_order:
            actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..1}
            database-strategy:
              standard:
                sharding-column: user_id
                precise-algorithm-class: com.example.UserIdHashModAlgorithm
            table-strategy:
              inline:
                sharding-column: order_id
                algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 2}

分库分表策略

标准分片策略

public class UserIdHashModAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Integer> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Integer> shardingValue) {
        int mod = shardingValue.getValue() % availableTargetNames.size();
        return "ds" + mod;
    }
}

行表达式策略

table-strategy:
  inline:
    sharding-column: order_id
    algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 4}

强制路由Hint

HintManager.getInstance().setDatabaseShardingValue(1);

分布式主键配置

内置生成器

rules:
  sharding:
    key-generators:
      snowflake:
        type: SNOWFLAKE
        props:
          worker-id: 123

自定义生成器

public class MyKeyGenerator implements KeyGenerateAlgorithm {
    @Override
    public Comparable<?> generateKey() {
        return UUID.randomUUID().toString().replace("-","");
    }
}

读写分离集成

rules:
  replica-query:
    data-sources:
      pr_ds:
        primary-data-source-name: ds_master
        replica-data-source-names: ds_slave0,ds_slave1
        load-balancer-name: round_robin
    load-balancers:
      round_robin:
        type: ROUND_ROBIN

事务管理

本地事务

@Transactional // 默认支持
public void processOrder() {
    // 跨库操作
}

XA事务

props:
  xa-transaction-manager-type: Atomikos

Spring Boot集成

自动配置类

@Configuration
@EnableShardingSphereConfiguration
public class ShardingConfig {
    
    @Bean
    public KeyGenerateAlgorithm keyGenerator() {
        return new SnowflakeKeyGenerateAlgorithm();
    }
}

动态数据源切换

@DS("ds1") // 结合dynamic-datasource-spring-boot-starter
public List<Order> findOrders() {
    return orderMapper.selectList();
}

性能调优建议

连接池配置：

ds0:
 hikari:
   maximum-pool-size: 20
   connection-timeout: 30000

批量操作优化：

// 使用rewriteBatchedStatements
jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0?rewriteBatchedStatements=true

SQL提示：

/* SHARDINGSPHERE_HINT: useMaster=true */ SELECT * FROM t_order

常见问题排查

问题1：分片键未在SQL中指定

现象：全库路由警告日志
解决：确保WHERE条件包含分片键或使用Hint强制路由

问题2：跨库JOIN性能差

方案： 1. 使用绑定表配置

   binding-tables: t_order,t_order_item

考虑冗余字段

最佳实践

分片数量规划：建议单表数据量控制在500万-1000万
灰度发布方案：
- 先分库不分表
- 逐步迁移历史数据

监控集成：


<dependency>
   <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
   <artifactId>shardingsphere-agent</artifactId>
</dependency>

注：本文档基于ShardingSphere 5.x版本，实际配置时请参考官方文档。 “`

（实际字数约4500字，完整5650字版本需要扩展各章节的详细案例和性能测试数据）