SpringBoot 2.3 整合最新版 ShardingJdbc + Druid + MyBatis

今天項(xiàng)目不忙，想搞一下shardingJDBC分庫(kù)分表看看，主要想實(shí)現(xiàn)以下幾點(diǎn):

  1. 舍棄xml配置，使用.yml或者.properties文件+java的方式配置spring。
  2. 使用 Druid 作為數(shù)據(jù)庫(kù)連接池，同時(shí)開(kāi)啟監(jiān)控界面，并支持監(jiān)控多數(shù)據(jù)源。
  3. 不依賴(lài) com.dangdang 的 sharding-jdbc-core 包。此包過(guò)于古老，最后一次更新在2016年。目測(cè)只是封裝了一層，意義不大。感覺(jué)如果不是dangdang公司內(nèi)部開(kāi)發(fā)，沒(méi)必要用這個(gè)包。（且本人實(shí)測(cè)不能和最新的Druid包一起用，insert語(yǔ)句報(bào)錯(cuò)）

折騰了半天，網(wǎng)上找的例子大部分跑不通。直接自己從零開(kāi)搞，全部組件直接上當(dāng)前最新版本。

SpringBoot: 2.3.0

mybatis: 2.1.3

druid: 1.1.22

sharding-jdbc: 4.1.1

注意：這里因?yàn)槭亲约哼吙丛创a邊配置，（sharding官網(wǎng)的例子可能是版本問(wèn)題基本沒(méi)法用，GitHub 我這里網(wǎng)絡(luò)基本打不開(kāi)），所以數(shù)據(jù)源和sharding大部分用java代碼配置。部分配置，應(yīng)該可以簡(jiǎn)化到 .yml / .properties 文件中。如您有興趣優(yōu)化，成功后可發(fā)一份demo給116269651@qq.com，感謝。

Sharding-JDBC簡(jiǎn)介

Apache ShardingSphere 是一套開(kāi)源的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件解決方案組成的生態(tài)圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（規(guī)劃中）這 3 款相互獨(dú)立，卻又能夠混合部署配合使用的產(chǎn)品組成。

Sharding-JDBC定位為輕量級(jí) Java 框架，在 Java 的 JDBC 層提供的額外服務(wù)。 它使用客戶(hù)端直連數(shù)據(jù)庫(kù)，以 jar 包形式提供服務(wù)，無(wú)需額外部署和依賴(lài)，可理解為增強(qiáng)版的 JDBC 驅(qū)動(dòng)，完全兼容 JDBC 和各種 ORM 框架。

  • 適用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC。
  • 支持任何第三方的數(shù)據(jù)庫(kù)連接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP 等。
  • 支持任意實(shí)現(xiàn)JDBC規(guī)范的數(shù)據(jù)庫(kù)。目前支持 MySQL，Oracle，SQLServer，PostgreSQL 以及任何遵循 SQL92 標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)。

Sharding配置示意圖

簡(jiǎn)單的理解如下圖，對(duì)sharding-jdbc進(jìn)行配置，其實(shí)就是對(duì)所有需要進(jìn)行分片的表進(jìn)行配置。對(duì)表的配置，則主要是對(duì)分庫(kù)的配置和分表的配置。這里可以只分庫(kù)不分表，或者只分表不分庫(kù)，或者同時(shí)包含分庫(kù)和分表邏輯。

2.png

先看一下我的項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)整體如下：


1.png

一、POM依賴(lài)配置

完整的pom表如下，其中主要是對(duì) mysql-connector-java、mybatis-spring-boot-starter、druid-spring-boot-starter、sharding-jdbc-core 的依賴(lài)。

注意：sharding-jdbc-core 我用的4.0+的版本，因?yàn)橐呀?jīng)晉升為 apache 基金會(huì)的頂級(jí)項(xiàng)目，其 groupId 變?yōu)榱?org.apache.shardingsphere，之前是io.shardingsphere。

<?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>2.3.0.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>shardingjdbc</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>shardingjdbc</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>

    <properties>
        <!--<sharding.jdbc.version>3.0.0</sharding.jdbc.version>-->
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-tx</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>2.1.3</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.22</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
            <version>4.1.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                    <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.16</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.5</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <resources>
            <resource>
                <directory>src/main/java</directory>
                <includes>
                    <include>**/*.xml</include>
                </includes>
            </resource>
        </resources>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>1.8</source>
                    <target>1.8</target>
                    <encoding>UTF-8</encoding>
                </configuration>
            </plugin>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

二、application.properties

這里配置了兩個(gè)數(shù)據(jù)源，目前還沒(méi)試過(guò)自動(dòng)裝配多個(gè)數(shù)據(jù)源。為避免自動(dòng)裝備產(chǎn)生問(wèn)題，屬性前綴要和自動(dòng)裝備掃描的區(qū)分開(kāi)，這里我用 datasource0 和 datasource1。

下面 spring.datasource.druid 開(kāi)頭的配置，會(huì)被 druid 的代碼自動(dòng)掃描裝配。

#################################### common config : ####################################
spring.application.name=shardingjdbc
# 應(yīng)用服務(wù)web訪問(wèn)端口
server.port=8080

# mybatis配置
mybatis.mapper-locations=classpath:com/example/shardingjdbc/mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.example.shardingjdbc.**.entity

datasource0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
datasource0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
datasource0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
datasource0.username=root
datasource0.password=852278

datasource1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
datasource1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
datasource1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
datasource1.username=root
datasource1.password=852278

#
##### 連接池配置 #######
# 過(guò)濾器設(shè)置（第一個(gè)stat很重要，沒(méi)有的話會(huì)監(jiān)控不到SQL）
spring.datasource.druid.filters=stat,wall,log4j2

##### WebStatFilter配置 #######
#啟用StatFilter
spring.datasource.druid.web-stat-filter.enabled=true
#添加過(guò)濾規(guī)則
spring.datasource.druid.web-stat-filter.url-pattern=/*
#排除一些不必要的url
spring.datasource.druid.web-stat-filter.exclusions=*.js,*.gif,*.jpg,*.png,*.css,*.ico,/druid/*
#開(kāi)啟session統(tǒng)計(jì)功能
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-enable=true
#缺省sessionStatMaxCount是1000個(gè)
spring.datasource.druid.web-stat-filter.session-stat-max-count=1000
#spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-session-name=
#spring.datasource.druid.web-stat-filter.principal-cookie-name=
#spring.datasource.druid.web-stat-filter.profile-enable=

##### StatViewServlet配置 #######
#啟用內(nèi)置的監(jiān)控頁(yè)面
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.enabled=true
#內(nèi)置監(jiān)控頁(yè)面的地址
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.url-pattern=/druid/*
#關(guān)閉 Reset All 功能
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.reset-enable=false
#設(shè)置登錄用戶(hù)名
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-username=admin
#設(shè)置登錄密碼
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.login-password=123
#白名單（如果allow沒(méi)有配置或者為空，則允許所有訪問(wèn)）
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.allow=127.0.0.1
#黑名單（deny優(yōu)先于allow，如果在deny列表中，就算在allow列表中，也會(huì)被拒絕）
spring.datasource.druid.stat-view-servlet.deny=

三、數(shù)據(jù)源和分片配置

如下代碼，先從配置文件讀取數(shù)據(jù)源的所需要的屬性，然后生成 Druid 數(shù)據(jù)源。注意這里配置語(yǔ)句中的 setFilters，如果不添加 filters，則 Duird 監(jiān)控界面無(wú)法監(jiān)控到sql。另外，其他諸如最大連接數(shù)之類(lèi)的屬性這里沒(méi)有配，按需配置即可。數(shù)據(jù)源創(chuàng)建好后，添加到 dataSourceMap 集合中。

再往下注釋比較清楚，構(gòu)造 t_user 表的分片規(guī)則（包括分庫(kù)規(guī)則 + 分表規(guī)則），然后將所有表的分片規(guī)則組裝成 ShardingRuleConfiguration。

最后，將前兩步配好的 dataSourceMap 和 shardingRuleConfiguration 交給 ShardingDataSourceFactory，用來(lái)構(gòu)造數(shù)據(jù)源。

到這里，sharding 、druid 的配置代碼就都寫(xiě)好了。剩下基本都是業(yè)務(wù)代碼了。

package com.example.shardingjdbc.config;

import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import com.example.shardingjdbc.sharding.UserShardingAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.TableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.sharding.strategy.StandardShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.api.ShardingDataSourceFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import javax.sql.DataSource;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;

@Configuration
public class DataSourceConfig {
    @Value("${datasource0.url}")
    private String url0;
    @Value("${datasource0.username}")
    private String username0;
    @Value("${datasource0.password}")
    private String password0;
    @Value("${datasource0.driver-class-name}")
    private String driverClassName0;

    @Value("${datasource1.url}")
    private String url1;
    @Value("${datasource1.username}")
    private String username1;
    @Value("${datasource1.password}")
    private String password1;
    @Value("${datasource1.driver-class-name}")
    private String driverClassName1;

    @Value(("${spring.datasource.druid.filters}"))
    private String filters;

    @Bean("dataSource")
    public DataSource dataSource() {
        try {
            DruidDataSource dataSource0 = new DruidDataSource();
            dataSource0.setDriverClassName(this.driverClassName0);
            dataSource0.setUrl(this.url0);
            dataSource0.setUsername(this.username0);
            dataSource0.setPassword(this.password0);
            dataSource0.setFilters(this.filters);

            DruidDataSource dataSource1 = new DruidDataSource();
            dataSource1.setDriverClassName(this.driverClassName1);
            dataSource1.setUrl(this.url1);
            dataSource1.setUsername(this.username1);
            dataSource1.setPassword(this.password1);
            dataSource1.setFilters(this.filters);

            //分庫(kù)設(shè)置
            Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>(2);
            //添加兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)database0和database1
            dataSourceMap.put("ds0", dataSource0);
            dataSourceMap.put("ds1", dataSource1);

            // 配置 t_user 表規(guī)則
            TableRuleConfiguration userRuleConfiguration = new TableRuleConfiguration("t_user", "ds${0..1}.t_user${0..1}");
            // 配置分表規(guī)則
            userRuleConfiguration.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("id", UserShardingAlgorithm.tableShardingAlgorithm));
            // 配置分庫(kù)規(guī)則
            userRuleConfiguration.setDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("id", UserShardingAlgorithm.databaseShardingAlgorithm));
            // Sharding全局配置
            ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfiguration = new ShardingRuleConfiguration();
            shardingRuleConfiguration.getTableRuleConfigs().add(userRuleConfiguration);
            // 創(chuàng)建數(shù)據(jù)源
            DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, shardingRuleConfiguration, new Properties());
            return dataSource;
        } catch (Exception ex) {
            ex.printStackTrace();
            return null;
        }
    }
}

DataSourceConfig.java

上面構(gòu)造分片規(guī)則的時(shí)候，我定義了User表的分片算法類(lèi) UserShardingAlgorithm，并定義了兩個(gè)內(nèi)部類(lèi)分別實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫(kù)分片和表分片的邏輯。代碼如下：

package com.example.shardingjdbc.sharding;

import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;

import java.util.Collection;

public class UserShardingAlgorithm {
    public static final DatabaseShardingAlgorithm databaseShardingAlgorithm = new DatabaseShardingAlgorithm();
    public static final TableShardingAlgorithm tableShardingAlgorithm = new TableShardingAlgorithm();

    static class DatabaseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
        @Override
        public String doSharding(Collection<String> databaseNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
            for (String database : databaseNames) {
                if (database.endsWith(String.valueOf(shardingValue.getValue() % 2))) {
                    return database;
                }
            }

            return "";
        }
    }

    static class TableShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
        @Override
        public String doSharding(Collection<String> tableNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
            for (String table : tableNames) {
                if (table.endsWith(String.valueOf(shardingValue.getValue() % 2))) {
                    return table;
                }
            }

            return "";
        }
    }
}

這里實(shí)現(xiàn)分片規(guī)則時(shí)，實(shí)現(xiàn)的接口是 PreciseShardingAlgorithm，即精確分片，將指定的鍵值記錄映射到指定的1張表中（最多1張表）。這個(gè)接口基本上能滿足80%的需求了。

其他的還有 Range、ComplexKey、Hint分片規(guī)則，這3種都可以將符合條件的鍵值記錄映射到多張表，即可以將記錄 a 同時(shí)插入A、B 或 B、C多張表中。其中，

Range 是范圍篩選分片。我個(gè)人理解，比如id尾數(shù)1-5插入A表，6-0插入B表，這種情況，使用Range作為篩選條件更方便。也可以根據(jù)時(shí)間范圍分片。（如有誤請(qǐng)指正）。

ComplexKey 看名字就是組合鍵分片，可以同時(shí)根據(jù)多個(gè)鍵，制定映射規(guī)則。

Hint 看名字沒(méi)看懂，但看源碼其實(shí)也是組合鍵分片，但僅支持對(duì)組合鍵進(jìn)行精確篩選。

而 ComplexKey 支持對(duì)組合鍵進(jìn)行范圍篩選。所以可以理解為 ComplexKey 是 Hint 的高級(jí)版本。

不管實(shí)現(xiàn)哪種分片算法，都要確保算法覆蓋所有可能的鍵值。


3.png

四、使用行表達(dá)式配置分片策略（對(duì)第三步優(yōu)化，可略過(guò)）

上面第三步，我們通過(guò)實(shí)現(xiàn) PreciseShardingValue 接口，來(lái)定義分片算法。這樣每有一張表需要分片，都要重新定義一個(gè)類(lèi)，太麻煩。

Sharding 提供了行表達(dá)式配置的方式，對(duì)簡(jiǎn)單的分片邏輯，直接定義一個(gè)行表達(dá)式即可。（這種方式其實(shí)就是直接在 .yml 文件中配置分片策略的解析方式）

和上面的代碼類(lèi)似，這里之改動(dòng)了兩行，直接 new 一個(gè) InlineShardingStrategyConfiguration，省去了定義分片算法類(lèi)的繁瑣步驟。

            // 配置 t_user 表規(guī)則
            TableRuleConfiguration userRuleConfiguration = new TableRuleConfiguration("t_user", "ds${0..1}.t_user${0..1}");
            // 行表達(dá)式分表規(guī)則
            userRuleConfiguration.setTableShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("id", "t_user${id % 2}"));
            // 行表達(dá)式分庫(kù)規(guī)則
            userRuleConfiguration.setDatabaseShardingStrategyConfig(new InlineShardingStrategyConfiguration("id", "ds${id % 2}"));

            // Sharding全局配置
            ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfiguration = new ShardingRuleConfiguration();
            shardingRuleConfiguration.getTableRuleConfigs().add(userRuleConfiguration);

五、分布式主鍵（雪花算法）

分庫(kù)后，不能再使用 mysql 的自增主鍵，否則會(huì)產(chǎn)生重復(fù)主鍵。自定義主鍵，主要需要解決兩個(gè)問(wèn)題：

  1. 主鍵唯一（必須）
  2. 主鍵單調(diào)遞增（可選）（提升索引效率，減少索引重排產(chǎn)生的空間碎片）

Sharding 內(nèi)部提供了2個(gè)主鍵生成器，一個(gè)使用雪花算法 SnowflakeShardingKeyGenerator，一個(gè)使用 UUID（考慮上面第2條，因此不使用 UUID）。

雪花算法的主要原理：用一個(gè) 64 bit 的 long 型數(shù)字做主鍵。其中，

第 1 位，1 bit 作為符號(hào)位永遠(yuǎn)為 0，表示是正數(shù)。

第 2 - 42 位， 41 個(gè) bit 填充時(shí)間戳。

第 43 - 52 位，10 個(gè) bit 填充機(jī)器唯一id。舉個(gè)例子，可以用前4位標(biāo)識(shí)機(jī)房號(hào)，后6位標(biāo)識(shí)機(jī)器號(hào)。

第 53 - 64 位，12 個(gè) bit 填充id序號(hào)。范圍 0 - 4095，即每臺(tái)機(jī)器每 1 毫秒最多生成 4096 個(gè)不同的主鍵id。

雪花算法的主要實(shí)現(xiàn)代碼如下：

  1. 先判斷時(shí)鐘是否回調(diào)。這里默認(rèn)容忍回調(diào)時(shí)間為0，如有回調(diào)則會(huì)產(chǎn)生異常。可以通過(guò)配置 max.tolerate.time.difference.milliseconds 屬性，讓其自旋等待時(shí)鐘回到上一次執(zhí)行時(shí)間。
  2. 按當(dāng)前毫秒數(shù)，遞增生成id序號(hào)。如果時(shí)鐘進(jìn)入了下一毫秒，則從0開(kāi)始重新生成id序號(hào)。
  3. 將 時(shí)間戳 + 機(jī)器序號(hào) + id序號(hào) 拼裝成 主鍵id。這里機(jī)器序號(hào)默認(rèn)為0，可以通過(guò) worker.id 屬性進(jìn)行配置。不同的服務(wù)器需要配置成不同的數(shù)字，范圍 0 - 1023。

其中 EPOCH 是時(shí)鐘基準(zhǔn)，sharding中設(shè)置的是2016年11月1日，那么41位的時(shí)間戳差不多可以用70年，一直到2086年。

    public synchronized Comparable<?> generateKey() {
        long currentMilliseconds = timeService.getCurrentMillis();
        if (this.waitTolerateTimeDifferenceIfNeed(currentMilliseconds)) {
            currentMilliseconds = timeService.getCurrentMillis();
        }

        if (this.lastMilliseconds == currentMilliseconds) {
            if (0L == (this.sequence = this.sequence + 1L & 4095L)) {
                currentMilliseconds = this.waitUntilNextTime(currentMilliseconds);
            }
        } else {
            this.vibrateSequenceOffset();
            this.sequence = (long)this.sequenceOffset;
        }

        this.lastMilliseconds = currentMilliseconds;
        return currentMilliseconds - EPOCH << 22 | this.getWorkerId() << 12 | this.sequence;
    }

六、業(yè)務(wù)代碼

使用分布式的主鍵ID生成器，需要給不同的表注入不同的ID生成器，在config包下加一個(gè)KeyIdConfig類(lèi)，如下：

這里，為了保持時(shí)鐘的統(tǒng)一，可以可以專(zhuān)門(mén)找一臺(tái)機(jī)器作為時(shí)鐘服務(wù)，然后給所有主鍵生成器配置時(shí)鐘服務(wù)。

@Configuration
public class KeyIdConfig {
    @Bean("userKeyGenerator")
    public SnowflakeShardingKeyGenerator userKeyGenerator() {
        return new SnowflakeShardingKeyGenerator();
    }

    @Bean("orderKeyGenerator")
    public SnowflakeShardingKeyGenerator orderKeyGenerator() {
        return new SnowflakeShardingKeyGenerator();
    }
}

其他業(yè)務(wù)代碼，具體可以參看源代碼，在文末提供源碼下載地址。

啟動(dòng)類(lèi)如下：

 package com.example.shardingjdbc;

 import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
 import org.springframework.boot.SpringApplication;
 import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

 @MapperScan("com.example.shardingjdbc.mapper")
 @SpringBootApplication
 public class ShardingjdbcApplication {
     public static void main(String[] args) {
         SpringApplication.run(ShardingjdbcApplication.class, args);
     }
 }

注意，這里我在啟動(dòng)類(lèi)上加了 @MapperScan 注解?？赡苁且?yàn)橐靡蕾?lài)的問(wèn)題，.properties 配置的 mybatis 包掃描目錄不管用了，后面有時(shí)間再研究。

七、其他

除了基本的分庫(kù)分表規(guī)則以外，還有一些其他的配置，比如綁定表。這里先不一一舉例了，參照官方文檔配即可。

舉個(gè)例子：現(xiàn)在有 order, order_detail兩張表，1:1的關(guān)系。

在配置的時(shí)候，應(yīng)該將相同 order_id 的 order 記錄 和 order_detail 記錄 映射到相同尾號(hào)的表中。這樣方便連接查詢(xún)。比如都插入到 order0, order_detail0中。

如果配置了綁定關(guān)系，那么只會(huì)產(chǎn)生一條查詢(xún) select * from order0 as o join order_detail0 as d on o.order_id = d.order_id。

否則會(huì)產(chǎn)生笛卡兒積查詢(xún)，

select * from order0 as o join order_detail0 as d on o.order_id = d.order_id。

select * from order0 as o join order_detail1 as d on o.order_id = d.order_id。

select * from order1 as o join order_detail0 as d on o.order_id = d.order_id。

select * from order1 as o join order_detail1 as d on o.order_id = d.order_id。

八、總結(jié)

項(xiàng)目啟動(dòng)前，先創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù) test0, test1， 然后分別建表 t_user0, t_user1。 可以全部在同一臺(tái)機(jī)器。

項(xiàng)目啟動(dòng)后，訪問(wèn) http://localhost:8080/user/save， id 是 偶數(shù)的都插入到了 test0 庫(kù)的 t_user0 表中， 奇數(shù)的都插入到了 test1 庫(kù)中的 t_user1 表中。

druid 的后臺(tái)監(jiān)控頁(yè)面地址： http://localhost:8080/druid/。

項(xiàng)目啟動(dòng)后，sharding日志會(huì)將配置已 yml 格式的形式打印出來(lái)，也可以省去 java 配置，將其優(yōu)化到 .yml 配置文件中去，如下圖：

image

源碼下載地址：https://474b.com/file/14960372-448059323

作者QQ： 116269651

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