面试官: ShardingSphere 学一下吧

Posted 2020-12-21 spiritmark

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了面试官: ShardingSphere 学一下吧相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

一、ShardingSphere简介
二、Sharding-JDBC
三、Sharding-Proxy

学习之前先了解下分库分表概念：https://spiritmark.blog.csdn.net/article/details/109524713

一、ShardingSphere简介

在数据库设计时候考虑垂直分库和垂直分表。随着数据库数据量增加，不要马上考虑做水平切分，首先考虑缓存处理，读写分离，使用索引等等方式，如果这些方式不能根本解决问题了，再考虑做水平分库和水平分表。

分库分表导致的问题：

跨节点连接查询问题（分页、排序）
多数据源管理问题

Apache ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、 Proxy和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独立，却又能够混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如 Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。

Apache ShardingSphere定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。它通过关注不变，进而抓住事物本质。关系型数据库当今依然占有巨大市场，是各个公司核心业务的基石，未来也难于撼动，我们目前阶段更加关注在原有基础上的增量，而非颠覆。

二、Sharding-JDBC

Sharding-JDBC 是轻量级的 java 框架，是增强版的 JDBC 驱动，简化对分库分表之后数据相关操作。
技术图片
新建项目并添加依赖：

<parent>
    <groupId>org.springframework.bootgroupId>
    <artifactId>spring-boot-parentartifactId>
    <version>2.2.1.RELEASEversion>
parent>

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starterartifactId>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.bootgroupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-testartifactId>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibabagroupId>
        <artifactId>druid-spring-boot-starterartifactId>
        <version>1.1.20version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysqlgroupId>
        <artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starterartifactId>
        <version>4.0.0-RC1version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.baomidougroupId>
        <artifactId>mybatis-plus-boot-starterartifactId>
        <version>3.0.5version>
    dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombokgroupId>
        <artifactId>lombokartifactId>
    dependency>
dependencies>

2.1 Sharding-JDBC实现水平分表

① 按照水平分表的方式，创建数据库和数据库表

水平分表规则：如果添加 cid是偶数把数据添加 course_1，如果是奇数添加到 course_2
技术图片

CREATE TABLE `course_1`  (
  `cid` bigint(16) NOT NULL,
  `cname` varchar(255) ,
  `userId` bigint(16),
  `cstatus` varchar(16) ,
  PRIMARY KEY (`cid`)
)

② 编写实体和 Mapper 类

@Data
public class Course {
    private Long cid;
    private String cname;
    private Long userId;
    private String cstatus;
}

@Repository
public interface CourseMapper extends BaseMapper<Course> {

}

③ 详细配置文件


spring:
  main:

    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:

      names: m1
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
    sharding:
      tables:
        course:

          actual-data-nodes: m1.course_$->{1..2}

          key-generator:
            column: cid
            type: SNOWFLAKE

          table-strategy:
            inline:
              shardingcolumn: cid
              algorithm-expression: course_$->{cid%2+1}
    props:
      sql:
        show: true

mybatis-plus:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: false

④ 测试

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ShardingSphereTestApplication {

    @Autowired
    CourseMapper courseMapper;

    @Test
    public void addCourse() {
        for (int i = 1; i  10; i++) {
            Course course = new Course();
            course.setCname("java" + i);
            course.setUserId(100L);
            course.setCstatus("Normal" + i);
            courseMapper.insert(course);
        }
    }

    @Test
    public void queryCourse() {
        QueryWrapper<Course> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("cid",493001315358605313L);
        Course course = courseMapper.selectOne(wrapper);
        System.out.println(course);

    }
}

技术图片

2.2 Sharding-JDBC实现水平分库

① 需求分析
技术图片
② 创建数据库和表

③ 详细配置文件


spring:
  main:

    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:

      names: m1,m2
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db_2?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
      m2:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db_3?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
    sharding:

      tables:
        course:

          actual-data-nodes: m$->{1..2}.course_$->{1..2}

          key-generator:
            column: cid
            type: SNOWFLAKE

          database-strategy:
            inline:
              sharding-column: userId
              algorithm-expression: m$->{userId%2+1}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: cid
              algorithm-expression: course_$->{cid%2+1}
    props:
      sql:
        show: true

mybatis-plus:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: false

④ 测试代码

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ShardingSphereTestApplication {

    @Autowired
    CourseMapper courseMapper;

    @Test
    public void addCourse() {
        for (int i = 1; i  20; i++) {
            Course course = new Course();
            course.setCname("java" + i);
            int random = (int) (Math.random() * 10);
            course.setUserId(100L + random);
            course.setCstatus("Normal" + i);
            courseMapper.insert(course);
        }
    }

    @Test
    public void queryCourse() {
        QueryWrapper<Course> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("cid", 493001315358605313L);
        Course course = courseMapper.selectOne(wrapper);
        System.out.println(course);
    }
}

查询实际对应的 SQL：
技术图片

2.3 Sharding-JDBC操作公共表

公共表：

存储固定数据的表，表数据很少发生变化，查询时候经常进行关联
在每个数据库中创建出相同结构公共表

① 思路分析
技术图片
② 在对应数据库创建公共表 t_udict，并创建对应实体和 Mapper``

CREATE TABLE `t_udict`  (
  `dict_id` bigint(16) NOT NULL,
  `ustatus` varchar(16) ,
  `uvalue` varchar(255),
  PRIMARY KEY (`dict_id`)
)

③ 详细配置文件


spring:
  main:

    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:

      names: m1,m2
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db_2?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
      m2:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db_3?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
    sharding:

      tables:
        course:

          actual-data-nodes: m$->{1..2}.course_$->{1..2}

          key-generator:
            column: cid
            type: SNOWFLAKE

          database-strategy:
            inline:
              sharding-column: userId
              algorithm-expression: m$->{userId%2+1}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: cid
              algorithm-expression: course_$->{cid%2+1}
        t_udict:
          key-generator:
            column: dict_id
            type: SNOWFLAKE
      broadcast-tables: t_udict

    props:
      sql:
        show: true

mybatis-plus:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: false

④ 进行测试

经测试：数据插入时会在每个库的每张表中插入，删除时也会删除所有数据。

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class ShardingSphereTestApplication {

    @Autowired
    UdictMapper udictMapper;

    @Test
    public void addUdict() {
        Udict udict = new Udict();
        udict.setUstatus("a");
        udict.setUvalue("已启用");
        udictMapper.insert(udict);
    }

    @Test
    public void deleteUdict() {
        QueryWrapper<Udict> wrapper = new QueryWrapper<>();
        wrapper.eq("dict_id", 493080009351626753L);
        udictMapper.delete(wrapper);
    }
}

2.4 Sharding-JDBC实现读写分离

为了确保数据库产品的稳定性，很多数据库拥有双机热备功能。也就是，第一台数据库服务器是对外提供增删改业务的生产服务器;第二台数据库服务器主要进行读的操作。

Sharding-JDBC通过 sql语句语义分析，实现读写分离过程，不会做数据同步，数据同步通常数据库集群间会自动同步。

详细配置文件:


spring:
  main:

    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:

      names: m0,s0
      m0:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3306/course_db?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234
      s0:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://192.168.182.200:3307/course_db?serverTimezone=GMT%2B8
        username: root
        password: 1234

    masterslave:
      master-data-source-name: m0
      slave-data-source-names: s0
    props:
      sql:
        show: true

mybatis-plus:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: false

经过测试：增删改操作都是会通过 master数据库，同时 master数据库会同步数据给 slave数据库；查操作都是通过 slave数据库.

三、Sharding-Proxy

Sharding-Proxy定位为 透明化的数据库代理端，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持，目前仅 MySQL和 PostgreSQL版本。

Sharding-Proxy是独立应用，需要安装服务，进行分库分表或者读写分离配置，启动使用。
技术图片
Sharding-proxy的使用参考：Sharding-Proxy的基本使用。

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