sharding-jdbc 分库分表的 4种分片策略，还蛮简单的

上文《快速入门分库分表中间件 Sharding-JDBC （必修课）》中介绍了 sharding-jdbc 的基础概念，还搭建了一个简单的数据分片案例，但实际开发场景中要远比这复杂的多，我们会按 SQL 中会出现的不同操作符 >、<、between and、in等，来选择对应数据分片策略。

往下开展前先做个答疑，前两天有个小伙伴私下问了个问题说：

如果我一部分表做了分库分表，另一部分未做分库分表的表怎么处理？怎么才能正常访问？

这是一个比较典型的问题，我们知道分库分表是针对某些数据量持续大幅增长的表，比如用户表、订单表等，而不是一刀切将全部表都做分片。那么不分片的表和分片的表如何划分，一般有两种解决方案。

严格划分功能库，分片的库与不分片的库剥离开，业务代码中按需切换数据源访问
设置默认数据源，以 Sharding-JDBC 为例，不给未分片表设置分片规则，它们就不会执行，因为找不到路由规则，这时我们设置一个默认数据源，在找不到规则时一律访问默认库。

# 配置数据源 ds-0
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.url=jdbc:mysql://47.94.6.5:3306/ds-0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.password=root

# 默认数据源，未分片的表默认执行库
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=ds-0

这篇我们针对具体的SQL使用场景，实践一下4种分片策略的用法，开始前先做点准备工作。

标准分片策略
复合分片策略
行表达式分片策略
Hint分片策略

准备工作

先创建两个数据库 ds-0、ds-1，两个库中分别建表 t_order_0、t_order_1、t_order_2 、t_order_item_0、t_order_item_1、t_order_item_2 6张表，下边实操看看如何在不同场景下应用 sharding-jdbc 的 4种分片策略。

t_order_n 表结构如下：

CREATE TABLE `t_order_0` (
  `order_id` bigint(200) NOT NULL,
  `order_no` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `user_id` bigint(200) NOT NULL,
  `create_name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

t_order_item_n 表结构如下：

CREATE TABLE `t_order_item_0` (
  `item_id` bigint(100) NOT NULL,
  `order_id` bigint(200) NOT NULL,
  `order_no` varchar(200) NOT NULL,
  `item_name` varchar(50) DEFAULT NULL,
  `price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`item_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

分片策略分为分表策略和分库策略，它们实现分片算法的方式基本相同，不同是一个对库ds-0、ds-1，一个对表 t_order_0 ··· t_order_n 等做处理。

标准分片策略

使用场景：SQL 语句中有>，>=, <=，<，=，IN 和 BETWEEN AND 操作符，都可以应用此分片策略。

标准分片策略（StandardShardingStrategy），它只支持对单个分片健（字段）为依据的分库分表，并提供了两种分片算法 PreciseShardingAlgorithm（精准分片）和 RangeShardingAlgorithm（范围分片）。

在使用标准分片策略时，精准分片算法是必须实现的算法，用于 SQL 含有 = 和 IN 的分片处理；范围分片算法是非必选的，用于处理含有 BETWEEN AND 的分片处理。

一旦我们没配置范围分片算法，而 SQL 中又用到 BETWEEN AND 或者 like等，那么 SQL 将按全库、表路由的方式逐一执行，查询性能会很差需要特别注意。

接下来自定义实现 精准分片算法 和 范围分片算法。

1、精准分片算法

1.1 精准分库算法

实现自定义精准分库、分表算法的方式大致相同，都要实现 PreciseShardingAlgorithm 接口，并重写 doSharding() 方法，只是配置稍有不同，而且它只是个空方法，得我们自行处理分库、分表逻辑。其他分片策略亦如此。

SELECT * FROM t_order where  order_id = 1 or order_id in （1,2,3）;

下边我们实现精准分库策略，通过对分片健 order_id 取模的方式（怎么实现看自己喜欢）计算出 SQL 该路由到哪个库，计算出的分片库信息会存放在分片上下文中，方便后续分表中使用。

/**
 * @author xiaofu 公众号【程序员内点事】
 * @description 自定义标准分库策略
 * @date 2020/10/30 13:48
 */
public class MyDBPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {

    @Override
    public String doSharding(Collection<String> databaseNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {

        /**
         * databaseNames 所有分片库的集合
         * shardingValue 为分片属性，其中 logicTableName 为逻辑表，columnName 分片健（字段），value 为从 SQL 中解析出的分片健的值
         */
        for (String databaseName : databaseNames) {
            String value = shardingValue.getValue() % databaseNames.size() + "";
            if (databaseName.endsWith(value)) {
                return databaseName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }
}

其中 Collection<String> 参数在几种分片策略中使用一致，在分库时值为所有分片库的集合 databaseNames，分表时为对应分片库中所有分片表的集合 tablesNames；PreciseShardingValue 为分片属性，其中 logicTableName 为逻辑表，columnName 分片健（字段），value 为从 SQL 中解析出的分片健的值。

而 application.properties 配置文件中只需修改分库策略名 database-strategy 为标准模式 standard，分片算法 standard.precise-algorithm-class-name 为自定义的精准分库算法类路径。

### 分库策略
# 分库分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.sharding-column=order_id
# 分库分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBPreciseShardingAlgorithm

1.2 精准分表算法

精准分表算法同样实现 PreciseShardingAlgorithm 接口，并重写 doSharding() 方法。

/**
 * @author xiaofu 公众号【程序员内点事】
 * @description 自定义标准分表策略
 * @date 2020/10/30 13:48
 */
public class MyTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {

    @Override
    public String doSharding(Collection<String> tableNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {

        /**
         * tableNames 对应分片库中所有分片表的集合
         * shardingValue 为分片属性，其中 logicTableName 为逻辑表，columnName 分片健（字段），value 为从 SQL 中解析出的分片健的值
         */
        for (String tableName : tableNames) {
            /**
             * 取模算法，分片健 % 表数量
             */
            String value = shardingValue.getValue() % tableNames.size() + "";
            if (tableName.endsWith(value)) {
                return tableName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException();
    }
}

分表时 Collection<String> 参数为上边计算出的分片库，对应的所有分片表的集合 tablesNames；PreciseShardingValue 为分片属性，其中 logicTableName 为逻辑表，columnName 分片健（字段），value 为从 SQL 中解析出的分片健的值。

application.properties 配置文件也只需修改分表策略名 database-strategy 为标准模式 standard，分片算法 standard.precise-algorithm-class-name 为自定义的精准分表算法类路径。

# 分表策略
# 分表分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=order_id
# 分表算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.tableAlgorithm.MyTablePreciseShardingAlgorithm

看到这不难发现，自定义分库和分表算法的实现基本是一样的，所以后边我们只演示分库即可

2、范围分片算法

使用场景：当我们 SQL中的分片健字段用到 BETWEEN AND操作符会使用到此算法，会根据 SQL中给出的分片健值范围值处理分库、分表逻辑。

SELECT * FROM t_order where  order_id BETWEEN 1 AND 100;

自定义范围分片算法需实现 RangeShardingAlgorithm 接口，重写 doSharding() 方法，下边我通过遍历分片健值区间，计算每一个分库、分表逻辑。

/**
 * @author xinzhifu
 * @description 范围分库算法
 * @date 2020/11/2 12:06
 */
public class MyDBRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Integer> {

    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> databaseNames, RangeShardingValue<Integer> rangeShardingValue) {

        Set<String> result = new LinkedHashSet<>();
        // between and 的起始值
        int lower = rangeShardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();
        int upper = rangeShardingValue.getValueRange().upperEndpoint();
        // 循环范围计算分库逻辑
        for (int i = lower; i <= upper; i++) {
            for (String databaseName : databaseNames) {
                if (databaseName.endsWith(i % databaseNames.size() + "")) {
                    result.add(databaseName);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

和上边的一样 Collection<String> 在分库、分表时分别代表分片库名和表名集合，RangeShardingValue 这里取值方式稍有不同， lowerEndpoint 表示起始值， upperEndpoint 表示截止值。

在配置上由于范围分片算法和精准分片算法，同在标准分片策略下使用，所以只需添加上 range-algorithm-class-name 自定义范围分片算法类路径即可。

# 精准分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBPreciseShardingAlgorithm
# 范围分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.range-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBRangeShardingAlgorithm

复合分片策略

使用场景：SQL 语句中有>，>=, <=，<，=，IN 和 BETWEEN AND 等操作符，不同的是复合分片策略支持对多个分片健操作。

下面我们实现同时以 order_id、user_id 两个字段作为分片健，自定义复合分片策略。

 SELECT * FROM t_order where  user_id =0  and order_id = 1;

我们先修改一下原配置，complex.sharding-column 切换成 complex.sharding-columns 复数，分片健上再加一个 user_id ，分片策略名变更为 complex ，complex.algorithm-class-name 替换成我们自定义的复合分片算法。

### 分库策略
# order_id,user_id 同时作为分库分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.complex.sharding-column=order_id,user_id
# 复合分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.complex.algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBComplexKeysShardingAlgorithm

自定义复合分片策略要实现 ComplexKeysShardingAlgorithm 接口，重新 doSharding()方法。

/**
 * @author xiaofu 公众号【程序员内点事】
 * @description 自定义复合分库策略
 * @date 2020/10/30 13:48
 */
public class MyDBComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Integer> {


    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> databaseNames, ComplexKeysShardingValue<Integer> complexKeysShardingValue) {

        // 得到每个分片健对应的值
        Collection<Integer> orderIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "order_id");
        Collection<Integer> userIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "user_id");

        List<String> shardingSuffix = new ArrayList<>();
        // 对两个分片健同时取模的方式分库
        for (Integer userId : userIdValues) {
            for (Integer orderId : orderIdValues) {
                String suffix = userId % 2 + "_" + orderId % 2;
                for (String databaseName : databaseNames) {
                    if (databaseName.endsWith(suffix)) {
                        shardingSuffix.add(databaseName);
                    }
                }
            }
        }
        return shardingSuffix;
    }

    private Collection<Integer> getShardingValue(ComplexKeysShardingValue<Integer> shardingValues, final String key) {
        Collection<Integer> valueSet = new ArrayList<>();
        Map<String, Collection<Integer>> columnNameAndShardingValuesMap = shardingValues.getColumnNameAndShardingValuesMap();
        if (columnNameAndShardingValuesMap.containsKey(key)) {
            valueSet.addAll(columnNameAndShardingValuesMap.get(key));
        }
        return valueSet;
    }
}

Collection<String> 用法还是老样子，由于支持多分片健 ComplexKeysShardingValue 分片属性内用一个分片健为 key，分片健值为 value 的 map来存储分片键属性。

行表达式分片策略

行表达式分片策略（InlineShardingStrategy），在配置中使用 Groovy 表达式，提供对 SQL语句中的 = 和 IN 的分片操作支持，它只支持单分片健。

行表达式分片策略适用于做简单的分片算法，无需自定义分片算法，省去了繁琐的代码开发，是几种分片策略中最为简单的。

它的配置相当简洁，这种分片策略利用inline.algorithm-expression书写表达式。

比如：ds-$->{order_id % 2} 表示对 order_id 做取模计算，$ 是个通配符用来承接取模结果，最终计算出分库ds-0 ··· ds-n，整体来说比较简单。

# 行表达式分片键
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=order_id
# 表达式算法
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds-$->{order_id % 2}

Hint分片策略

Hint分片策略（HintShardingStrategy）相比于上面几种分片策略稍有不同，这种分片策略无需配置分片健，分片健值也不再从 SQL中解析，而是由外部指定分片信息，让 SQL在指定的分库、分表中执行。ShardingSphere 通过 Hint API实现指定操作，实际上就是把分片规则tablerule 、databaserule由集中配置变成了个性化配置。

举个例子，如果我们希望订单表t_order用 user_id 做分片健进行分库分表，但是 t_order 表中却没有 user_id 这个字段，这时可以通过 Hint API 在外部手动指定分片健或分片库。

下边我们这边给一条无分片条件的SQL，看如何指定分片健让它路由到指定库表。

SELECT * FROM t_order;

使用 Hint分片策略同样需要自定义，实现 HintShardingAlgorithm 接口并重写 doSharding()方法。

/**
 * @author xinzhifu
 * @description hit分表算法
 * @date 2020/11/2 12:06
 */
public class MyTableHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<String> {

    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> tableNames, HintShardingValue<String> hintShardingValue) {

        Collection<String> result = new ArrayList<>();
        for (String tableName : tableNames) {
            for (String shardingValue : hintShardingValue.getValues()) {
                if (tableName.endsWith(String.valueOf(Long.valueOf(shardingValue) % tableNames.size()))) {
                    result.add(tableName);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

自定义完算法只实现了一部分，还需要在调用 SQL 前通过 HintManager 指定分库、分表信息。由于每次添加的规则都放在 ThreadLocal 内，所以要先执行 clear() 清除掉上一次的规则，否则会报错；addDatabaseShardingValue 设置分库分片健键值，addTableShardingValue设置分表分片健键值。setMasterRouteOnly 读写分离强制读主库，避免造成主从复制导致的延迟。

// 清除掉上一次的规则，否则会报错
HintManager.clear();
// HintManager API 工具类实例
HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
// 直接指定对应具体的数据库
hintManager.addDatabaseShardingValue("ds",0);
// 设置表的分片健
hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 0);
hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 1);
hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 2);

// 在读写分离数据库中，Hint 可以强制读主库
hintManager.setMasterRouteOnly();

debug 调试看到，我们对 t_order 表设置分表分片健键值，可以在自定义的算法 HintShardingValue 参数中成功拿到。

properties 文件中配置无需再指定分片健，只需自定义的 Hint分片算法类路径即可。

# Hint分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.hint.algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.tableAlgorithm.MyTableHintShardingAlgorithm

接下来会对 Sharding-JDBC 的功能逐一实现，比如分布式事务、服务管理等，下一篇我们看看《分库分表如何自定义分布式自增主键ID》。

案例 GitHub 地址：https://github.com/chengxy-nds/Springboot-Notebook/tree/master/springboot-sharding-jdbc

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本文链接：https://www.cnblogs.com/chengxy-nds/p/13919981.html