Sharding-Jdbc 實現(xiàn)讀寫分離 + 分庫分表，寫得太好了！
ShardingSphere-Jdbc定位為輕量級Java框架，在Java的Jdbc層提供的額外服務。它使用客戶端直連數(shù)據(jù)庫，以jar包形式提供服務，可理解為增強版的Jdbc驅(qū)動，完全兼容Jdbc和各種ORM框架
2、MySQL主從復制
1）、docker配置mysql主從復制
1）創(chuàng)建主服務器所需目錄
mkdir?-p?/usr/local/mysqlData/master/cnf
mkdir?-p?/usr/local/mysqlData/master/data
2）定義主服務器配置文件
vim?/usr/local/mysqlData/master/cnf/mysql.cnf
[mysqld]
##?設置server_id,注意要唯一
server-id=1
##?開啟binlog
log-bin=mysql-bin
##?binlog緩存
binlog_cache_size=1M
##?binlog格式(mixed、statement、row,默認格式是statement)
binlog_format=mixed
3）創(chuàng)建并啟動mysql主服務
docker?run?-itd?-p?3306:3306?--name?master?-v?/usr/local/mysqlData/master/cnf:/etc/mysql/conf.d?-v?/usr/local/mysqlData/master/data:/var/lib/mysql?-e?MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456?mysql:5.7
4）添加復制master數(shù)據(jù)的用戶reader，供從服務器使用
[root@aliyun?/]#?docker?ps
CONTAINER?ID????????IMAGE???????????????COMMAND??????????????????CREATED?????????????STATUS??????????????PORTS???????????????????????????????NAMES
6af1df686fff????????mysql:5.7???????????"docker-entrypoint..."???5?seconds?ago???????Up?4?seconds????????0.0.0.0:3306->3306/tcp,?33060/tcp???master
[root@aliyun?/]#?docker?exec?-it?master?/bin/bash
root@41d795785db1:/#?mysql?-u?root?-p123456
mysql>?GRANT?REPLICATION?SLAVE?ON?*.*?to?'reader'@'%'?identified?by?'reader';
Query?OK,?0?rows?affected,?1?warning?(0.00?sec)
mysql>?FLUSH?PRIVILEGES;
Query?OK,?0?rows?affected?(0.00?sec)
5）創(chuàng)建從服務器所需目錄，編輯配置文件
mkdir?/usr/local/mysqlData/slave/cnf?-p
mkdir?/usr/local/mysqlData/slave/cnf?-p
vim?/usr/local/mysqlData/slave/cnf/mysql.cnf
[mysqld]
##?設置server_id,注意要唯一
server-id=2
##?開啟binlog,以備Slave作為其它Slave的Master時使用
log-bin=mysql-slave-bin
##?relay_log配置中繼日志
relay_log=edu-mysql-relay-bin
##?如果需要同步函數(shù)或者存儲過程
log_bin_trust_function_creators=true
##?binlog緩存
binlog_cache_size=1M
##?binlog格式(mixed、statement、row,默認格式是statement)
binlog_format=mixed
##?跳過主從復制中遇到的所有錯誤或指定類型的錯誤,避免slave端復制中斷
##?如:1062錯誤是指一些主鍵重復,1032錯誤是因為主從數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致
slave_skip_errors=1062
6）創(chuàng)建并運行mysql從服務器
docker?run?-itd?-p?3307:3306?--name?slaver?-v?/usr/local/mysqlData/slave/cnf:/etc/mysql/conf.d?-v?/usr/local/mysqlData/slave/data:/var/lib/mysql?-e?MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456?mysql:5.7
7）在從服務器上配置連接主服務器的信息
首先主服務器上查看master_log_file、master_log_pos兩個參數(shù)，然后切換到從服務器上進行主服務器的連接信息的設置。
主服務上執(zhí)行：
root@6af1df686fff:/#?mysql?-u?root?-p123456
mysql>?show?master?status;
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
|?File?????????????|?Position?|?Binlog_Do_DB?|?Binlog_Ignore_DB?|?Executed_Gtid_Set?|
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
|?mysql-bin.000003?|??????591?|??????????????|??????????????????|???????????????????|
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
1?row?in?set?(0.00?sec)
docker查看主服務器容器的ip地址
[root@aliyun?/]#?docker?inspect?--format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}'?master
172.17.0.2
從服務器上執(zhí)行：
[root@aliyun?/]#?docker?exec?-it?slaver?/bin/bash
root@fe8b6fc2f1ca:/#?mysql?-u?root?-p123456??
mysql>?change?master?to?master_host='172.17.0.2',master_user='reader',master_password='reader',master_log_file='mysql-bin.000003',master_log_pos=591;
8）從服務器啟動I/O 線程和SQL線程
mysql>?start?slave;
Query?OK,?0?rows?affected,?1?warning?(0.00?sec)
mysql>?show?slave?status\G
***************************?1.?row?***************************
???????????????Slave_IO_State:?Waiting?for?master?to?send?event
??????????????????Master_Host:?172.17.0.2
??????????????????Master_User:?reader
??????????????????Master_Port:?3306
????????????????Connect_Retry:?60
??????????????Master_Log_File:?mysql-bin.000003
??????????Read_Master_Log_Pos:?591
???????????????Relay_Log_File:?edu-mysql-relay-bin.000002
????????????????Relay_Log_Pos:?320
????????Relay_Master_Log_File:?mysql-bin.000003
?????????????Slave_IO_Running:?Yes
????????????Slave_SQL_Running:?Yes
Slave_IO_Running: Yes，Slave_SQL_Running: Yes即表示啟動成功
2）、binlog和redo log回顧
1）redo log（重做日志）
InnoDB首先將redo log放入到redo log buffer，然后按一定頻率將其刷新到redo log file
下列三種情況下會將redo log buffer刷新到redo log file：
Master Thread每一秒將redo log buffer刷新到redo log file 每個事務提交時會將redo log buffer刷新到redo log file 當redo log緩沖池剩余空間小于1/2時，會將redo log buffer刷新到redo log file
MySQL里常說的WAL技術，全稱是Write Ahead Log，即當事務提交時，先寫redo log，再修改頁。也就是說，當有一條記錄需要更新的時候，InnoDB會先把記錄寫到redo log里面，并更新Buffer Pool的page，這個時候更新操作就算完成了
Buffer Pool是物理頁的緩存，對InnoDB的任何修改操作都會首先在Buffer Pool的page上進行，然后這樣的頁將被標記為臟頁并被放到專門的Flush List上，后續(xù)將由專門的刷臟線程階段性的將這些頁面寫入磁盤
InnoDB的redo log是固定大小的，比如可以配置為一組4個文件，每個文件的大小是1GB，循環(huán)使用，從頭開始寫，寫到末尾就又回到開頭循環(huán)寫（順序?qū)?，?jié)省了隨機寫磁盤的IO消耗）
Write Pos是當前記錄的位置，一邊寫一邊后移，寫到第3號文件末尾后就回到0號文件開頭。Check Point是當前要擦除的位置，也是往后推移并且循環(huán)的，擦除記錄前要把記錄更新到數(shù)據(jù)文件
Write Pos和Check Point之間空著的部分，可以用來記錄新的操作。如果Write Pos追上Check Point，這時候不能再執(zhí)行新的更新，需要停下來擦掉一些記錄，把Check Point推進一下
當數(shù)據(jù)庫發(fā)生宕機時，數(shù)據(jù)庫不需要重做所有的日志，因為Check Point之前的頁都已經(jīng)刷新回磁盤，只需對Check Point后的redo log進行恢復，從而縮短了恢復的時間
當緩沖池不夠用時，根據(jù)LRU算法會溢出最近最少使用的頁，若此頁為臟頁，那么需要強制執(zhí)行Check Point，將臟頁刷新回磁盤。
2）binlog（歸檔日志）
MySQL整體來看就有兩塊：一塊是Server層，主要做的是MySQL功能層面的事情；還有一塊是引擎層，負責存儲相關的具體事宜。redo log是InnoDB引擎特有的日志，而Server層也有自己的日志，稱為binlog
binlog記錄了對MySQL數(shù)據(jù)庫執(zhí)行更改的所有操作，不包括SELECT和SHOW這類操作，主要作用是用于數(shù)據(jù)庫的主從復制及數(shù)據(jù)的增量恢復
使用mysqldump備份時，只是對一段時間的數(shù)據(jù)進行全備，但是如果備份后突然發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫服務器故障，這個時候就要用到binlog的日志了
binlog格式有三種：STATEMENT，ROW，MIXED
STATEMENT模式：binlog里面記錄的就是SQL語句的原文。優(yōu)點是并不需要記錄每一行的數(shù)據(jù)變化，減少了binlog日志量，節(jié)約IO，提高性能。缺點是在某些情況下會導致master-slave中的數(shù)據(jù)不一致 ROW模式：不記錄每條SQL語句的上下文信息，僅需記錄哪條數(shù)據(jù)被修改了，修改成什么樣了，解決了STATEMENT模式下出現(xiàn)master-slave中的數(shù)據(jù)不一致。缺點是會產(chǎn)生大量的日志，尤其是alter table的時候會讓日志暴漲 MIXED模式：以上兩種模式的混合使用，一般的復制使用STATEMENT模式保存binlog，對于STATEMENT模式無法復制的操作使用ROW模式保存binlog，MySQL會根據(jù)執(zhí)行的SQL語句選擇日志保存方式
3）redo log和binlog日志的不同
redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server層實現(xiàn)的，所有引擎都可以使用 redo log是物理日志，記錄的是在某個數(shù)據(jù)也上做了什么修改；binlog是邏輯日志，記錄的是這個語句的原始邏輯，比如給ID=2這一行的c字段加1 redo log是循環(huán)寫的，空間固定會用完；binlog是可以追加寫入的，binlog文件寫到一定大小后會切換到下一個，并不會覆蓋以前的日志
4）兩階段提交
create?table?T(ID?int?primary?key,?c?int);
update?T?set?c=c+1?where?ID=2;
執(zhí)行器和InnoDB引擎在執(zhí)行這個update語句時的內(nèi)部流程：
執(zhí)行器先找到引擎取ID=2這一行。ID是主鍵，引擎直接用樹搜索找到這一行。如果ID=2這一行所在的數(shù)據(jù)也本來就在內(nèi)存中，就直接返回給執(zhí)行器；否則，需要先從磁盤讀入內(nèi)存，然后再返回 執(zhí)行器拿到引擎給的行數(shù)據(jù)，把這個值加上1，得到新的一行數(shù)據(jù)，再調(diào)用引擎接口寫入這行新數(shù)據(jù) 引擎將這行新數(shù)據(jù)更新到內(nèi)存中，同時將這個更新操作記錄到redo log里面，此時redo log處于prepare狀態(tài)。然后告知執(zhí)行器執(zhí)行完成了，隨時可以提交事務 執(zhí)行器生成這個操作的binlog，并把binlog寫入磁盤 執(zhí)行器調(diào)用引擎的提交事務接口，引擎把剛剛寫入的redo log改成提交狀態(tài)，更新完成
update語句的執(zhí)行流程圖如下，圖中淺色框表示在InnoDB內(nèi)部執(zhí)行的，深色框表示是在執(zhí)行器中執(zhí)行的
將redo log的寫入拆成了兩個步驟：prepare和commit，這就是兩階段提交
3）、MySQL主從復制原理
從庫B和主庫A之間維持了一個長連接。主庫A內(nèi)部有一個線程，專門用于服務從庫B的這個長連接。一個事務日志同步的完整過程如下：
在從庫B上通過change master命令，設置主庫A的IP、端口、用戶名、密碼，以及要從哪個位置開始請求binlog，這個位置包含文件名和日志偏移量 在從庫B上執(zhí)行start slave命令，這時從庫會啟動兩個線程，就是圖中的I/O線程和SQL線程。其中I/O線程負責與主庫建立連接 主庫A校驗完用戶名、密碼后，開始按照從庫B傳過來的位置，從本地讀取binlog，發(fā)給B 從庫B拿到binlog后，寫到本地文件，稱為中繼日志 SQL線程讀取中繼日志，解析出日志里的命令，并執(zhí)行
由于多線程復制方案的引入，SQL線程演化成了多個線程
主從復制不是完全實時地進行同步，而是異步實時。這中間存在主從服務之間的執(zhí)行延時，如果主服務器的壓力很大，則可能導致主從服務器延時較大。
3、Sharding-Jdbc實現(xiàn)讀寫分離
1）、新建Springboot工程，引入相關依賴，Spring Boot 基礎就不介紹了，推薦下這個實戰(zhàn)教程：https://www.javastack.cn/categories/Spring-Boot/
????
????????org.springframework.boot
????????spring-boot-starter-web
????
????
????????org.mybatis.spring.boot
????????mybatis-spring-boot-starter
????????2.1.4
????
????
????????mysql
????????mysql-connector-java
????????runtime
????
????
????????com.alibaba
????????druid-spring-boot-starter
????????1.1.21
????
????
????????org.apache.shardingsphere
????????sharding-jdbc-spring-boot-starter
????????4.0.0-RC1
????
????
????????org.projectlombok
????????lombok
????????true
????
????
????????org.springframework.boot
????????spring-boot-starter-test
????????test
????
2）、application.properties配置文件
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
#顯示sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
#配置數(shù)據(jù)源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds1,ds2,ds3
#master-ds1數(shù)據(jù)庫連接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5
#slave-ds2數(shù)據(jù)庫連接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds2.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds2.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds2.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds2.minPoolSize=5
#slave-ds3數(shù)據(jù)庫連接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds3.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds3.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds3.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds3.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds3.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds3.minPoolSize=5
#配置默認數(shù)據(jù)源ds1?默認數(shù)據(jù)源,主要用于寫
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=ds1
#配置主從名稱
spring.shardingsphere.masterslave.name=ms
#置主庫master,負責數(shù)據(jù)的寫入
spring.shardingsphere.masterslave.master-data-source-name=ds1
#配置從庫slave節(jié)點
spring.shardingsphere.masterslave.slave-data-source-names=ds2,ds3
#配置slave節(jié)點的負載均衡均衡策略,采用輪詢機制
spring.shardingsphere.masterslave.load-balance-algorithm-type=round_robin
#整合mybatis的配置
mybatis.type-aliases-package=com.ppdai.shardingjdbc.entity
3）、創(chuàng)建t_user表
CREATE?TABLE?`t_user`?(
??`id`?int(11)?NOT?NULL?AUTO_INCREMENT,
??`nickname`?varchar(100)?DEFAULT?NULL,
??`password`?varchar(100)?DEFAULT?NULL,
??`sex`?int(11)?DEFAULT?NULL,
??`birthday`?varchar(50)?DEFAULT?NULL,
??PRIMARY?KEY?(`id`)
)?ENGINE=InnoDB?AUTO_INCREMENT=4?DEFAULT?CHARSET=utf8mb4;
4）、定義Controller、Mapper、Entity
@Data
public?class?User?{
????private?Integer?id;
????private?String?nickname;
????private?String?password;
????private?Integer?sex;
????private?String?birthday;
}
@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public?class?UserController?{
????@Autowired
????private?UserMapper?userMapper;
????@PostMapping("/save")
????public?String?addUser()?{
????????User?user?=?new?User();
????????user.setNickname("zhangsan"?+?new?Random().nextInt());
????????user.setPassword("123456");
????????user.setSex(1);
????????user.setBirthday("1997-12-03");
????????userMapper.addUser(user);
????????return?"success";
????}
????@GetMapping("/findUsers")
????public?List?findUsers()?{
????????return?userMapper.findUsers();
????}
}
public?interface?UserMapper?{
????@Insert("insert?into?t_user(nickname,password,sex,birthday)?values(#{nickname},#{password},#{sex},#{birthday})")
????void?addUser(User?user);
????@Select("select?*?from?t_user")
????List?findUsers();
}
5）、驗證
啟動日志中三個數(shù)據(jù)源初始化成功：
調(diào)用http://localhost:8080/api/user/save一直進入到ds1主節(jié)點
調(diào)用http://localhost:8080/api/user/findUsers一直進入到ds2、ds3節(jié)點，并且輪詢進入
4、MySQL分庫分表原理
1）、分庫分表
水平拆分：同一個表的數(shù)據(jù)拆到不同的庫不同的表中?？梢愿鶕?jù)時間、地區(qū)或某個業(yè)務鍵維度，也可以通過hash進行拆分，最后通過路由訪問到具體的數(shù)據(jù)。拆分后的每個表結(jié)構(gòu)保持一致
垂直拆分：就是把一個有很多字段的表給拆分成多個表，或者是多個庫上去。每個庫表的結(jié)構(gòu)都不一樣，每個庫表都包含部分字段。一般來說，可以根據(jù)業(yè)務維度進行拆分，如訂單表可以拆分為訂單、訂單支持、訂單地址、訂單商品、訂單擴展等表；也可以，根據(jù)數(shù)據(jù)冷熱程度拆分，20%的熱點字段拆到一個表，80%的冷字段拆到另外一個表。
一般數(shù)據(jù)庫的拆分也是有一個過程的，一開始是單表，后面慢慢拆成多表。那么我們就看下如何平滑的從MySQL單表過度到MySQL的分庫分表架構(gòu)
利用MySQL+Canal做增量數(shù)據(jù)同步，利用分庫分表中間件，將數(shù)據(jù)路由到對應的新表中 利用分庫分表中間件，全量數(shù)據(jù)導入到對應的新表中 通過單表數(shù)據(jù)和分庫分表數(shù)據(jù)兩兩比較，更新不匹配的數(shù)據(jù)到新表中 數(shù)據(jù)穩(wěn)定后，將單表的配置切換到分庫分表配置上
5、Sharding-Jdbc實現(xiàn)分庫分表
1）、邏輯表
用戶數(shù)據(jù)根據(jù)訂單id%2拆分為2個表，分別是：t_order0和t_order1。他們的邏輯表名是：t_order
多數(shù)據(jù)源相同表：
#多數(shù)據(jù)源$->{0..N}.邏輯表名$->{0..N}?相同表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}
多數(shù)據(jù)源不同表：
#多數(shù)據(jù)源$->{0..N}.邏輯表名$->{0..N}?不同表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order$->{0..1},ds1.t_order$->{2..4}
單庫分表：
#單數(shù)據(jù)源的配置方式
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order$->{0..4}
全部手動指定：
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order0,ds1.t_order0,ds0.t_order1,ds1.t_order1
2）、inline分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}
#數(shù)據(jù)源分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
#數(shù)據(jù)源分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id%2}
#表分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
#表分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order$->{order_id%2}
上面的配置通過user_id%2來決定具體數(shù)據(jù)源，通過order_id%2來決定具體表
insert into t_order(user_id,order_id) values(2,3)，user_id%2 = 0使用數(shù)據(jù)源ds0，order_id%2 = 1使用t_order1，insert語句最終操作的是數(shù)據(jù)源ds0的t_order1表。
3）、分布式主鍵配置
Sharding-Jdbc可以配置分布式主鍵生成策略。默認使用雪花算法（snowflake），生成64bit的長整型數(shù)據(jù)，也支持UUID的方式
#主鍵的列名
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column=id
#主鍵生成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type=SNOWFLAKE
4）、inline分片策略實現(xiàn)分庫分表
需求：
對1000w的用戶數(shù)據(jù)進行分庫分表，對用戶表的數(shù)據(jù)進行分表和分庫的操作。根據(jù)年齡奇數(shù)存儲在t_user1，偶數(shù)t_user0，同時性別奇數(shù)存儲在ds1，偶數(shù)ds0。
表結(jié)構(gòu)：
CREATE?TABLE?`t_user0`?(
??`id`?bigint(20)?DEFAULT?NULL,
??`nickname`?varchar(200)?DEFAULT?NULL,
??`password`?varchar(200)?DEFAULT?NULL,
??`age`?int(11)?DEFAULT?NULL,
??`sex`?int(11)?DEFAULT?NULL,
??`birthday`?varchar(100)?DEFAULT?NULL
)?ENGINE=InnoDB?DEFAULT?CHARSET=utf8mb4;
CREATE?TABLE?`t_user1`?(
??`id`?bigint(20)?DEFAULT?NULL,
??`nickname`?varchar(200)?DEFAULT?NULL,
??`password`?varchar(200)?DEFAULT?NULL,
??`age`?int(11)?DEFAULT?NULL,
??`sex`?int(11)?DEFAULT?NULL,
??`birthday`?varchar(100)?DEFAULT?NULL
)?ENGINE=InnoDB?DEFAULT?CHARSET=utf8mb4;
兩個數(shù)據(jù)庫中都包含t_user0和t_user1兩張表。Spring Boot 基礎就不介紹了，推薦下這個實戰(zhàn)教程：https://www.javastack.cn/categories/Spring-Boot/
application.properties：
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
#顯示sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
#配置數(shù)據(jù)源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
#ds0數(shù)據(jù)庫連接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db0?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds0.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds0.minPoolSize=5
#ds1數(shù)據(jù)庫連接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db1?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5
#整合mybatis的配置
mybatis.type-aliases-package=com.ppdai.shardingjdbc.entity
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_user$->{0..1}
#數(shù)據(jù)源分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.database-strategy.inline.sharding-column=sex
#數(shù)據(jù)源分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{sex%2}
#表分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.sharding-column=age
#表分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_user$->{age%2}
#主鍵的列名
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.type=SNOWFLAKE
測試類：
@SpringBootTest
class?ShardingJdbcApplicationTests?{
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?????*/
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????????user.setBirthday("1997-12-03");
????????userMapper.addUser(user);
????}
}
參考文檔：
https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/
https://www.bilibili.com/video/BV1ei4y1K7dn
原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_40378034/article/details/115264837
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