【ShardingSphere】3.SpringBoot整合ShardingJDBC实现数据分表+读写分离

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

编程

数据分表

当数据量比较大的时候，比如单个表的数据量超过了500W的数据，这时可以考虑将数据存储在不同的表中。比如将user表拆分为四个表user_0、user_1、
user_2、user_3装在四个表中。此时如图所示：

案例详解

和上一篇文章使用的数据库是同一个数据库，数据库信息如下：

数据库类型

数据库

IP

主

cool

47.98.183.0

从

cool

101.37.175.23 

从

cool

120.27.250.228

在主库初始化Mysql数据的脚本，初始化完后，从库也会创建这些表，脚本信息如下：

USE `cool`;
/*Table structure for table `user_0` */
DROP TABLE IF EXISTS `user_0`;
CREATE TABLE `user_0` (
  `id` int(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(12) NOT NULL,
  `password` varchar(30) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx-username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=149 DEFAULT CHARSET=utf8;
/*Table structure for table `user_1` */
DROP TABLE IF EXISTS `user_1`;
CREATE TABLE `user_1` (
  `id` int(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(12) NOT NULL,
  `password` varchar(30) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx-username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=150 DEFAULT CHARSET=utf8;
/*Table structure for table `user_2` */
DROP TABLE IF EXISTS `user_2`;
CREATE TABLE `user_2` (
  `id` int(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(12) NOT NULL,
  `password` varchar(30) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx-username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=147 DEFAULT CHARSET=utf8;
/*Table structure for table `user_3` */
DROP TABLE IF EXISTS `user_3`;
CREATE TABLE `user_3` (
  `id` int(12) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` varchar(12) NOT NULL,
  `password` varchar(30) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`),
  KEY `idx-username` (`username`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=148 DEFAULT CHARSET=utf8;

本案例还是在上一篇文章的案例基础之上进行改造，工程的目录和pom的依赖见上一篇文章或者源码。在工程的配置
文件application.yml做Sharding-JDBC的配置，代码如下：

sharding:
  jdbc:
    dataSource:
      names: db-test0,db-test1,db-test2
      # 配置主库
      db-test0: #org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://47.98.183.0:3306/cool?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT
        username: root
        password: Mysql@123
        #最大连接数
        maxPoolSize: 20
      db-test1: # 配置第一个从库
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://101.37.175.23:3306/cool?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&allowMultiQueries=true&useSSL=false&serverTimezone=GMT
        username: root
        password: Mysql@123
        #最大连接数
        maxPoolSize: 20
      db-test2: # 配置第二个从库
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://120.27.250.228:3306/cool?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&allowMultiQueries=true&useSSL=false&serverTimezone=GMT
        username: root
        password: Mysql@123
        #最大连接数
        maxPoolSize: 20
    config:
      masterslave: # 配置读写分离
        load-balance-algorithm-type: round_robin # 配置从库选择策略，提供轮询与随机，这里选择用轮询//random 随机 //round_robin 轮询
        name: db1s2
        master-data-source-name: db-test0
        slave-data-source-names: db-test1,db-test2
    props:
      sql: # 开启SQL显示，默认值: false，注意：仅配置读写分离时不会打印日志！！！
        show: true
sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes: ds_0.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.forezp.sharedingjdbcmasterslavetables.MyPreciseShardingAlgorithm
sharding.jdbc.config.sharding.master-slave-rules.ds_0.master-data-source-name: db-test0
sharding.jdbc.config.sharding.master-slave-rules.ds_0.slave-data-source-names: db-test1,db-test2
mybatis:
  type-aliases-package: com.springjdbc.netity #扫描实体类
  configLocation: classpath:mybatis/mybatis-config.xml
  mapperLocations: classpath*:mapper/**/*Mapper.xml
spring:
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true #当遇到同样名字的时候，是否允许覆盖注册

  • 在上面的配置中，sharding.jdbc.dataSource部分是配置的数据源的信息，本案例有三个数据源db-test0、db-test1、db-test2。

  • sharding.jdbc.config.sharding.master-slave-rules.ds_0.master-data-source-name配置的是主库的数据库名，本案例为db-test0，其中ds_0为分区名。

  • sharding.jdbc.config.sharding.master-slave-rules.ds_0.slave-data-source-names配置的是从库的数据库名，本案例为db-test1、db-test2。

  • sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.actual-data-nodes配置的分表信息，真实的数据库信息。ds_0.user_$->{0…3}，表示读取ds_0数据源的user_0、user_1、user_2、user_3。

  • sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.standard.sharding-column配置的数据分表的字段，是根据id来分的。

  • sharding.jdbc.config.sharding.tables.user.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name是配置数据分表的策略的类，这里是自定义的类MyPreciseShardingAlgorithm。

MyPreciseShardingAlgorithm是根据id取模4来获取表名的，代码如下：

public class MyPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Integer> {
	@Override
	public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Integer> shardingValue) {
		for (String tableName : availableTargetNames) {
			if (tableName.endsWith(shardingValue.getValue() % 4 + "")) {
				return tableName;
			}
		}
		throw new IllegalArgumentException();
	}
}

测试

写一个API来测试，代码如下：

   /**
     * 批量添加
     *
     * @return
     */
    @GetMapping("/user/batchAdd")
    public Object add() {
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            User user = new User("batchName" + i, "12345" + i);
            userService.insertUser(user);
        }
        return "ok";
    }

启动Spring Boot工程，执行http://127.0.0.1:8080/user/batchAdd，然后去数据库中查询，可以看到user_0、user_1、user_2、user_3分别插入了数据。
然后访问http://127.0.0.1:8080/user/find，可以查询数据库中四个表中的所有数据。可见Sharding-JDBC在插入数据的时候，根据数据分表策略，将数据存储在
不同的表中，查询的时候将数据库从多个表中查询并聚合。

 

以上是 【ShardingSphere】3.SpringBoot整合ShardingJDBC实现数据分表+读写分离 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/514986.html

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