sharding-jdbc-core 源码分析

Posted 2021-03-13 binarylei

Sharding-Jdbc 源码分析

目录

• Sharding-Jdbc 源码分析
  • 1. Sharding-Jdbc 包结构
  • 2. JDBC 四大对象
    • 2.1 DataSource
    • 2.2 Connection
    • 2.3 Statement
    • 2.4 ResultSet
  • 3. Sharding-Jdbc 执行流程分析
  • 4. sharding-jdbc-core 任务执行分析
    • 4.1 ShardingStatement
      • 4.1.2 初始化
      • 4.1.2 执行
    • 4.2 StatementExecutor
      • 4.2.1 类结构
      • 4.2.2 重要属性
      • 4.2.3 生成执行计划
      • 4.2.4 任务执行

Apache Sharding-Sphere 系列目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/12217637.html)

在看 Sharding-Jdbc 源码之前，强烈建议先阅读一直官网的文章：

1. Apache Sharding-Jdbc 数据分片

JDBC 调用过程如下：APP -> ORM -> JDBC -> PROXY -> mysql。如果要完成数据的分库分表，可以在这五层任意地方进行，Sharding-Jdbc 是在 JDBC 层进行分库分表，Sharding-Proxy 是在 PROXY 进行分库分表。

Sharding-Jdbc 是一个轻量级的分库分表框架，使用时最关键的是配制分库分表策略，其余的和使用普通的 MySQL 驱动一样，几乎不用改代码。具体使用方法参考：Apache Sharding-Jdbc 使用示例

try(DataSource dataSource =  ShardingDataSourceFactory.createDataSource(
    createDataSourceMap(), shardingRuleConfig, new Properties()) {
    connection Connection = dataSource.getConnection();
    ...
}

1. Sharding-Jdbc 包结构

sharding-jdbc  
    ├── sharding-jdbc-core      重写DataSource/Connection/Statement/ResultSet四大对象
    └── sharding-jdbc-orchestration        配置中心
sharding-core
    ├── sharding-core-api       接口和配置类	
    ├── sharding-core-common    通用分片策略实现...
    ├── sharding-core-entry     SQL解析、路由、改写，核心类BaseShardingEngine
    ├── sharding-core-route     SQL路由，核心类StatementRoutingEngine
    ├── sharding-core-rewrite   SQL改写，核心类ShardingSQLRewriteEngine
    ├── sharding-core-execute   SQL执行，核心类ShardingExecuteEngine
    └── sharding-core-merge     结果合并，核心类MergeEngine
shardingsphere-sql-parser 
    ├── shardingsphere-sql-parser-spi       SQLParserEntry，用于初始化SQLParser
    ├── shardingsphere-sql-parser-engine    SQL解析，核心类SQLParseEngine
    ├── shardingsphere-sql-parser-relation
    └── shardingsphere-sql-parser-mysql     MySQL解析器，核心类MySQLParserEntry和MySQLParser
shardingsphere-underlying           基础接口和api
    ├── shardingsphere-rewrite      SQLRewriteEngine接口
    ├── shardingsphere-execute      QueryResult查询结果
    └── shardingsphere-merge        MergeEngine接口
shardingsphere-spi                  SPI加载工具类
sharding-transaction
    ├── sharding-transaction-core   接口ShardingTransactionManager，SPI加载		
    ├── sharding-transaction-2pc    实现类XAShardingTransactionManager
    └── sharding-transaction-base   实现类SeataATShardingTransactionManager

2. JDBC 四大对象

所有的一切都从 ShardingDataSourceFactory 开始的，创建了一个 ShardingDataSource 的分片数据源。除了 ShardingDataSource(分片数据源)，在 Sharding-Sphere 中还有 MasterSlaveDataSourceFactory(主从数据源)、EncryptDataSourceFactory(脱敏数据源)。

public static DataSource createDataSource(
        final Map<String, DataSource> dataSourceMap,
        final ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig,
        final Properties props) throws SQLException {
    return new ShardingDataSource(dataSourceMap,
               new ShardingRule(shardingRuleConfig, dataSourceMap.keySet()), props);
}

说明： 本文主要以 ShardingDataSource 为切入点分析 Sharding-Sphere 是如何对 JDBC 四大对象 DataSource、Connection、Statement、ResultSet 进行封装的。

2.1 DataSource

DataSource、Connection

DataSource 和 Connection 都比较简单，没有处理过多的逻辑，只是 dataSourceMap, shardingRule 进行简单的封装。

ShardingDataSource 持有对数据源和分片规则，可以通过 getConnection 方法获取 ShardingConnection 连接。

private final ShardingRuntimeContext runtimeContext = new ShardingRuntimeContext(
                dataSourceMap, shardingRule, props, getDatabaseType());
@Override
public final ShardingConnection getConnection() {
    return new ShardingConnection(getDataSourceMap(), runtimeContext,
            TransactionTypeHolder.get());
}

ShardingDataSource 的功能非常简单，就不多说了。

2.2 Connection

ShardingConnection 可以创建 Statement 和 PrepareStatement 两种运行方式：

@Override
public Statement createStatement(final int resultSetType,
        final int resultSetConcurrency, final int resultSetHoldability) {
    return new ShardingStatement(this, resultSetType,
            resultSetConcurrency, resultSetHoldability);
}

@Override
public PreparedStatement prepareStatement(final String sql, final int resultSetType,
        final int resultSetConcurrency, final int resultSetHoldability)
        throws SQLException {
    return new ShardingPreparedStatement(this, sql, resultSetType,
            resultSetConcurrency, resultSetHoldability);
}

说明： ShardingConnection 主要是将创建 ShardingStatement 和 ShardingPreparedStatement 两个对象，主要的执行逻辑都在 Statement 对象中。当然 ShardingConnection 还有两个重要的功能，一个是获取真正的数据库连接，一个是事务提交功能，事务不在本文讨论范围中。

protected Connection createConnection(final String dataSourceName,
        final DataSource dataSource) throws SQLException {
    return isInShardingTransaction()
            ? shardingTransactionManager.getConnection(dataSourceName)
            : dataSource.getConnection();
}

说明： 如果有事务，则需要通过事务管理器获取连接，关于事务不在本文讨论范围中。

2.3 Statement

Statement 相对来说比较复杂，因为它都是 JDBC 的真正执行器，所有逻辑都封装在 Statement 中。

Statement

说明： Statement 分为 ShardingStatement 和 ShardingPrepareStatement 两种情况。本文以 ShardingStatement 为例分析 Sharding-Jdbc 执行过程。下一节会重点为分析 ShardingStatement 的执行流程。

2.4 ResultSet

ResultSet

说明： ShardingResultSet 只是对 MergedResult 的简单封装。

private final MergedResult mergeResultSet;
@Override
public boolean next() throws SQLException {
    return mergeResultSet.next();
}

3. Sharding-Jdbc 执行流程分析

ShardingStatement 执行时序图

总结： ShardingStatement 执行过程如下：

1. SimpleQueryShardingEngine(或 PreparedQueryShardingEngine)：完成 SQL 解析、路由、改写，位于 sharding-jdbc-core 工程中。SimpleQueryShardingEngine 直接将路由的功能委托给 StatementRoutingEngine(或 PreparedQueryShardingEngine)，本质是对 StatementRoutingEngine、SQLParseEngine、ShardingSQLRewriteEngine 的封装。
2. StatementExecutor(或 PreparedStatementExecutor)： 提供 SQL 执行的操作，位于 sharding-jdbc-core 工程中。本质是对 ShardingExecuteEngine 的封装。
3. StatementRoutingEngine：SQL 路由引擎，位于 sharding-core-route 工程中。路由引擎包装了 SQL 解析、路由、改写三点。SQL 路由分两步，先进行数据分片路由(ShardingRouter)，再进行主从路由(ShardingMasterSlaveRouter)。
4. SQLParseEngine：SQL 解析引擎，位于 shardingsphere-sql-parser 工程中。目前有 MySQL和 PostgreSQL 两种。
5. ShardingSQLRewriteEngine：SQL 改写引擎，位于 sharding-core-rewrite 工程中。
6. ShardingExecuteEngine：执行引擎，位于 sharding-core-execute 工程中。StatementExecutor 对
7. MergeEngine：结果合并引擎，位于 sharding-core-merge 工程中。

接下来一下会对 ShardingStatement 深入分析，之后会对 StatementRoutingEngine、SQLParseEngine、ShardingSQLRewriteEngine、ShardingExecuteEngine、MergeEngine 一个引擎进行分析。

4. sharding-jdbc-core 任务执行分析

ShardingStatement 内部有三个核心的类，一是 SimpleQueryShardingEngine 完成 SQL 解析、路由、改写；一是 StatementExecutor 进行 SQL 执行；最后调用 MergeEngine 对结果进行合并处理。

4.1 ShardingStatement

4.1.2 初始化

private final ShardingConnection connection;
private final StatementExecutor statementExecutor;

public ShardingStatement(final ShardingConnection connection) {
    this(connection, ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY,
            ResultSet.HOLD_CURSORS_OVER_COMMIT);
}

public ShardingStatement(final ShardingConnection connection, final int resultSetType,
        final int resultSetConcurrency, final int resultSetHoldability) {
    super(Statement.class);
    this.connection = connection;
    statementExecutor = new StatementExecutor(resultSetType, resultSetConcurrency,
            resultSetHoldability, connection);
}

说明： ShardingStatement 内部执行 SQL 委托给了 statementExecutor。关于 ResultSet.CONCUR_READ_ONLY 等参考这里。

4.1.2 执行

（1）executeQuery 执行过程

@Override
public ResultSet executeQuery(final String sql) throws SQLException {
    ResultSet result;
    try {
        clearPrevious();
        // 1. SQL 解析、路由、改写，最终生成 SQLRouteResult
        shard(sql);
        // 2. 生成执行计划 SQLRouteResult -> StatementExecuteUnit
        initStatementExecutor();
        // 3. statementExecutor.executeQuery() 执行任务
        MergeEngine mergeEngine = MergeEngineFactory.newInstance(
                connection.getRuntimeContext().getDatabaseType(),
                connection.getRuntimeContext().getRule(), sqlRouteResult,
                connection.getRuntimeContext().getMetaData().getRelationMetas(),
                statementExecutor.executeQuery());
        // 4. 结果合并
        result = getResultSet(mergeEngine);
    } finally {
        currentResultSet = null;
    }
    currentResultSet = result;
    return result;
}

（2）SQL 路由（包括 SQL 解析、路由、改写）

private SQLRouteResult sqlRouteResult;
private void shard(final String sql) {
    ShardingRuntimeContext runtimeContext = connection.getRuntimeContext();
    SimpleQueryShardingEngine shardingEngine = new SimpleQueryShardingEngine(
            runtimeContext.getRule(), runtimeContext.getProps(),
            runtimeContext.getMetaData(), runtimeContext.getParseEngine());
    sqlRouteResult = shardingEngine.shard(sql, Collections.emptyList());
}

说明： SimpleQueryShardingEngine 进行 SQL 路由（包括 SQL 解析、路由、改写），生成 SQLRouteResult。之后会有一节专门分析 SQL 路由过程。

当 ShardingStatement 完成 SQL 的路由，生成 SQLRouteResult 后，剩下的执行任务就全部交给 StatementExecutor 完成。

4.2 StatementExecutor

StatementExecutor 内部封装了 SQL 任务的执行过程，包括：SqlExecutePrepareTemplate 类生成执行计划 StatementExecuteUnit，以及 SQLExecuteTemplate 用于执行 StatementExecuteUnit。

4.2.1 类结构

StatementExecutor 类图

4.2.2 重要属性

AbstractStatementExecutor 类中重要的属性：

// SQLExecutePrepareTemplate用于生成执行计划StatementExecuteUnit
private final SQLExecutePrepareTemplate sqlExecutePrepareTemplate;
// 保存生成的执行计划StatementExecuteUnit
private final Collection<ShardingExecuteGroup<StatementExecuteUnit>> executeGroups =
            new LinkedList<>();

// SQLExecuteTemplate用于执行StatementExecuteUnit
private final SQLExecuteTemplate sqlExecuteTemplate;
// 保存查询结果
private final List<ResultSet> resultSets = new CopyOnWriteArrayList<>();

4.2.3 生成执行计划

// 执行前清理状态
private void clearPrevious() throws SQLException {
    statementExecutor.clear();
}
// 执行时初始化
private void initStatementExecutor() throws SQLException {
    statementExecutor.init(sqlRouteResult);
    replayMethodForStatements();
}

说明： StatementExecutor 是有状态的，每次执行前都要调用 statementExecutor.clear() 清理上一次执行的状态，并调用 statementExecutor.init() 重新初始化。下面我们看一下 init 主要做了些什么事。

statementExecutor.init() 初始化主要是生成执行计划 StatementExecuteUnit。

public void init(final SQLRouteResult routeResult) throws SQLException {
    setSqlStatementContext(routeResult.getSqlStatementContext());
    getExecuteGroups().addAll(obtainExecuteGroups(routeResult.getRouteUnits()));
    cacheStatements();
}

private Collection<ShardingExecuteGroup<StatementExecuteUnit>> obtainExecuteGroups(
        final Collection<RouteUnit> routeUnits) throws SQLException {
    return getSqlExecutePrepareTemplate().getExecuteUnitGroups(
            routeUnits, new SQLExecutePrepareCallback() {
                // 获取连接
                @Override
                public List<Connection> getConnections(
                        final ConnectionMode connectionMode,
                        final String dataSourceName, final int connectionSize)
                        throws SQLException {
                    return StatementExecutor.super.getConnection().getConnections(
                            connectionMode, dataSourceName, connectionSize);
                }

                // 生成执行计划RouteUnit -> StatementExecuteUnit
                @Override
                public StatementExecuteUnit createStatementExecuteUnit(
                        final Connection connection, final RouteUnit routeUnit,
                        final ConnectionMode connectionMode) throws SQLException {
                    return new StatementExecuteUnit(
                            routeUnit, connection.createStatement(
                            getResultSetType(), getResultSetConcurrency(),
                            getResultSetHoldability()), connectionMode);
                }
            });
}

说明： SqlExecutePrepareTemplate 是 sharding-core-execute 工程中提供的一个工具类，专门用于生成执行计划，将 RouteUnit 转化为 StatementExecuteUnit。同时还提供了另一个工具类 SQLExecuteTemplate 用于执行 StatementExecuteUnit，在任务执行时我们会看到这个类。

4.2.4 任务执行

public List<QueryResult> executeQuery() throws SQLException {
    final boolean isExceptionThrown = ExecutorExceptionHandler.isExceptionThrown();
    SQLExecuteCallback<QueryResult> executeCallback = 
        new SQLExecuteCallback<QueryResult>(getDatabaseType(), isExceptionThrown) {
        @Override
        protected QueryResult executeSQL(final String sql, final Statement statement,
                final ConnectionMode connectionMode) throws SQLException {
            return getQueryResult(sql, statement, connectionMode);
        }
    };
    // 执行StatementExecuteUnit
    return executeCallback(executeCallback);
}

// sqlExecuteTemplate 执行 executeGroups(即StatementExecuteUnit)
protected final <T> List<T> executeCallback(
        final SQLExecuteCallback<T> executeCallback) throws SQLException {
    // 执行所有的任务 StatementExecuteUnit
    List<T> result = sqlExecuteTemplate.executeGroup(
            (Collection) executeGroups, executeCallback);
    refreshMetaDataIfNeeded(connection.getRuntimeContext(), sqlStatementContext);
    return result;
}

说明： SqlExecuteTemplate 执行 StatementExecuteUnit 会回调 SQLExecuteCallback#executeSQL 方法，最终调用 getQueryResult 方法。

private QueryResult getQueryResult(final String sql, final Statement statement,
        final ConnectionMode connectionMode) throws SQLException {
    ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql);
    getResultSets().add(resultSet);
    return ConnectionMode.MEMORY_STRICTLY == connectionMode
            ? new StreamQueryResult(resultSet)
            : new MemoryQueryResult(resultSet);
}

说明： ConnectionMode 有两种模式：内存限制(MEMORY_STRICTLY)和连接限制(CONNECTION_STRICTLY)，本质是一种资源隔离，保护服务器资源不被消耗殆尽。

如果一个连接执行多个 StatementExecuteUnit 则为内存限制(MEMORY_STRICTLY)，采用流式处理，即 StreamQueryResult ，反之则为连接限制(CONNECTION_STRICTLY)，此时会将所有从 MySQL 服务器返回的数据都加载到内存中。特别是在 Sharding-Proxy 中特别有用，避免将代理服务器撑爆，见 Apache Sharding-Proxy 核心原理。

---

每天用心记录一点点。内容也许不重要，但习惯很重要！