数据库数据量大了怎么办？当然是分库分表，Sharding-JDBC了解一下？

我就是我 2023-10-10 22:04 118阅读 0赞

Sharding-JDBC是一款基于JDBC规范的分布式数据库中间件，可以帮助Java应用轻松实现水平分库分表、读写分离等分布式数据库功能，并提供了方便易用、高可用、高性能的数据访问解决方案。本文将从以下几个方面进行详细介绍：

1.  Sharding-JDBC的原理和架构
2.  Sharding-JDBC的使用方法
3.  Sharding-JDBC的高可用性设计
4.  Sharding-JDBC的性能优化技巧

### 一、Sharding-JDBC的原理和架构 ###

#### 1.1 Sharding-JDBC的原理 ####

Sharding-JDBC通过对SQL进行解析和路由，将业务请求转发到相应的分片数据库中，并将多个分片数据库的查询结果聚合返回给客户端，实现了透明化的分布式数据库操作。Sharding-JDBC的主要工作流程如下：  
![在这里插入图片描述][9a1be1d777da454db65abffd0c426739.png_pic_center]

1.  首先，客户端通过JDBC连接池向Sharding-JDBC发起数据库连接请求。
2.  Sharding-JDBC通过拦截器机制对SQL进行解析，找到需要路由的表和分片键值。
3.  根据路由规则，Sharding-JDBC将SQL请求分发到相应的分片数据源中，完成数据库操作。
4.  整合多个分片数据源的查询结果，返回到客户端。

#### 1.2 Sharding-JDBC的架构 ####

Sharding-JDBC的主要组件包括：

1.  Proxy：Sharding-JDBC的数据访问层，提供了JDBC接口，通过Proxy连接到具体分片数据源，对外暴露维护的多个逻辑数据库的接口。
2.  Configuration：Sharding-JDBC的配置类，用于加载和解析用户的配置信息，包括分片规则、读写分离规则、分布式主键生成规则等。
3.  Sharding Rule：Sharding-JDBC的分片规则，用于指定哪些表或者表字段需要进行分片，以及分片算法和分片键等信息。
4.  Routing Engine：Sharding-JDBC的路由引擎，根据Sharding Rule和SQL语句，将请求路由到对应的分片数据源中，并完成对分片数据源的调度。
5.  Execution Engine：Sharding-JDBC的执行引擎，用于执行并合并多个分片数据源的SQL查询结果，提供给Proxy进行转发和返回。

### 二、Sharding-JDBC的使用方法 ###

在进行Sharding-JDBC的使用前，我们需要先进行一些前置准备工作。

#### 2.1 前置准备 ####

1.  添加Maven依赖

在pom.xml文件中添加以下Maven依赖：

<dependency>
        <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
        <version>5.0.0-RC2</version>
    </dependency>

1.  创建Sharding-JDBC的配置文件

创建一个YAML或者properties格式的配置文件，指定Sharding-JDBC的配置信息。以下是一个示例配置文件：

spring:
      sharding:
        datasource:
          names: ds0, ds1
          ds0:
            type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
            driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
            url: jdbc:mysql://192.168.0.2:3306/sharding_db_0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
            username: root
            password: root
          ds1:
            type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
            driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
            url: jdbc:mysql://192.168.0.3:3306/sharding_db_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8
            username: root
            password: root
        props:
          max.connections.size.per.query: 2
          count.sql.show: true
          executor.size: 10
          sql.show: true
          allow.range.query.with.inline.sharding: true
          allow.range.query.with.sharding.precise: true
          sql.simple: false
        sharding:
          tables:
            t_order:
              actualDataNodes: ds$->{
        0..1}.t_order_$->{
        0..15}
              tableStrategy:
                inline:
                  shardingColumn: order_id
                  algorithmExpression: t_order_$->{
        order_id % 16}
              keyGenerator:
                column: order_id
                type: SNOWFLAKE

#### 2.2 配置分片规则 ####

Sharding-JDBC的分片规则需要通过配置文件进行指定。其中，分片规则包括以下三个部分：

1.  实际数据节点（actualDataNodes）
2.  分库分表策略（tableStrategy）
3.  主键生成策略（keyGenerator）

以上面的YAML配置为例，t\_order表的分片规则如下：

t_order:
      actualDataNodes: ds$->{
        0..1}.t_order_$->{
        0..15}
      tableStrategy:
        inline:
          shardingColumn: order_id
          algorithmExpression: t_order_$->{
        order_id % 16}
      keyGenerator:
        column: order_id
        type: SNOWFLAKE

实际数据节点指定当前逻辑表所对应的真实数据节点，这里使用ds\{0…1\}表示将数据分配到ds0和ds1两个数据源中，当然也可以根据自己的需求进行修改。同时，我们可以看到，t\_order表还指定了分库分表策略和主键生成策略，其中分表策略是基于order\_id字段进行取模计算，将不同的order\_id值分配给不同的分片表中，每个分片表包含16个表。

#### 2.3 配置读写分离规则 ####

Sharding-JDBC还支持读写分离功能，可以将读和写请求路由到不同的数据源中。读写分离规则需要通过配置文件进行指定。以下是一个示例配置：

masterslave:
      name: ms
      master-data-source-name: master
      slave-data-source-names: slave0,slave1

其中，name属性为数据源名称，master-data-source-name属性为主库名称，slave-data-source-names属性为从库名称。读写分离只需要向Master发起写操作，而读操作则会随机路由到Slave中。

#### 2.4 连接Sharding-JDBC ####

在完成以上配置后，就可以通过JDBC连接池连接到Sharding-JDBC中了，例如：

DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(yamlFile);
    Connection conn = dataSource.getConnection();

### 三、Sharding-JDBC的高可用性设计 ###

为保证Sharding-JDBC系统的高可用性，我们需要在以下几个方面进行设计：

1.  数据库连接池的高可用性
2.  Sharding-JDBC自身的高可用性
3.  分片数据库的高可用性

#### 3.1 数据库连接池的高可用性 ####

为确保连接池的高可用性，我们通常需要将多台服务器部署在不同的地方，并采用负载均衡技术将请求分发到不同的服务器上。常见的负载均衡技术包括Nginx、LVS等。

#### 3.2 Sharding-JDBC自身的高可用性 ####

为保证Sharding-JDBC系统高可用性，我们可以采用以下策略：

1.  部署多个Sharding-JDBC实例，并将其组成集群。
2.  将Sharding-JDBC的代理层和配置层部署在不同的服务器上，以确保一个服务器宕机不会影响整个系统的正常运行。

#### 3.3 分片数据库的高可用性 ####

为保证分片数据库的高可用性，我们有以下几种方案：

1.  采用主从复制方式，将主库和从库部署在不同的服务器上，确保主库宕机时从库能够顶替其工作。
2.  部署多个分片数据库实例，并将其组成集群，确保一个数据库宕机不会影响整个系统的正常运行。

### 四、Sharding-JDBC的性能优化技巧 ###

为提升Sharding-JDBC的性能，我们可以采用以下优化策略：

1.  利用读写分离技术降低主库压力，提升查询效率。
2.  合理设计分片键，避免热点数据集中到某个分片中，提升负载平衡性能。
3.  检查分片数据源连接池参数是否合理，如最大连接数、最小空闲数、验证超时时间等。
4.  分析SQL性能瓶颈，进行SQL优化。
5.  监控并定期清理分片数据源中的无效数据，提升查询效率。

[9a1be1d777da454db65abffd0c426739.png_pic_center]: https://img-blog.csdnimg.cn/9a1be1d777da454db65abffd0c426739.png#pic_center