分库分表-分片算法运用

news2024/9/20 7:52:12

分库分表-分片算法运用

ShardingSphere 分片算法

用于将数据分片的算法，支持 =、>=、<=、>、<、BETWEEN 和 IN 进行分片。分片算法可由开发者自行 实现，也可使用 Apache ShardingSphere 内置的分片算法语法糖，灵活度非常高。原理简单来说就是在解析sql后分析对应的分片键和分库键，如果存在，则采用对应算法进行路由，改写sql，合并结果。分片算法一般包括如下算法：

自动化分片算法

分片算法语法糖，用于便捷的托管所有数据节点，使用者无需关注真实表的物理分布。包括取模、哈希、 范围、时间等常用分片算法的实现。自动化分片在实际情况中使用比较少，功能较为单一。

标准分片算法（InlineShardingStrategy）

1.用于处理使用单一键作为分片键的 =、IN、BETWEEN AND、>、<、>=、<= 进行分片的场景。

这里使用inline的语法，将userId 和2取模，得到分库的数据库是demo0还是demo1，同理，将pay_parent中id主键取模，得到对应的分表。

sharding:
  binding-tables: pay_parent,pay_parent_item
  broadcast-tables: t_address
  default-database-strategy:
    ## 实际数据库分库路由键和路由算法
    inline:
      algorithm-expression: demo$->{user_id % 2}
      sharding-column: user_id
  tables:
    pay_parent:
      ## 实际数据库分库数量和分表数量
      actual-data-nodes: demo$->{0..1}.pay_parent_$->{0..1}
      ## 表主键策略
      key-generator:
        column: id
        props:
          worker:
            id: 123
        type: SNOWFLAKE
      table-strategy:
        ## 实际数据库分表路由键和路由算法
        inline:
          algorithm-expression: pay_parent_$->{id % 2}
          sharding-column: id

2.标准分片策略（StandardShardingStrategy）

这里使用两张表，分别两个库和两个表来存储。数据库是demo0还是demo1，分表情况如下。

配置如下，User_id作为库和表的路由键，分别实现了分库分表的精准路由和范围路由算法。这两个算法作用区别是，如果解析的sql带有切确的路由字段值，“=”、“IN”之类运算符相对较多的场景。，这里是user_id，那么会使用精准路由算法去路由具体的库和表；如果是带有范围sql例如使用“>”、“<”、“BETWEEN ... AND ...”之类运算符相对较多的场景。这种语法，那么会走范围路由算法。

sharding:
  binding-tables: pay_parent,pay_parent_item
  broadcast-tables: t_address
  default-database-strategy:
    ## 实际数据库分库路由键和路由算法
    standard:
      precise-algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.DatabasePreciseShardingAlgorithm
      range-algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.DatabasePreciseRangeShardingAlgorithm
      sharding-column: user_id
  tables:
    pay_parent:
      ## 实际数据库分库数量和分表数量
      actual-data-nodes: demo$->{0..1}.pay_parent_$->{0..1}
      ## 表主键策略
      key-generator:
        column: id
        props:
          worker:
            id: 123
        type: SNOWFLAKE
      table-strategy:
        ## 实际数据库分表路由键和路由算法
        standard:
          precise-algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.MyPreciseTableShardingAlgorithm
          range-algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.MyPreciseTableRangeShardingAlgorithm
          sharding-column: user_id
    pay_parent_item:
      actual-data-nodes: demo$->{0..1}.pay_parent_item_$->{0..1}
      key-generator:
        column: id
        props:
          worker:
            id: 123
        type: SNOWFLAKE
      table-strategy:
        standard:
          precise-algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.MyPreciseTableShardingAlgorithm
          range-algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.MyPreciseTableRangeShardingAlgorithm
          sharding-column: user_id

分表路由算法实现，值得注意的是availableTargetNames指需要路由的表，shardingValue指路由的键，路由的逻辑表具体值发起的主表，例如联接查询l left join r where l.user_id = xx，左表一直为逻辑表，具体的路由表需要到availableTargetNames获取。

@Component
public class MyPreciseTableShardingAlgorithm  implements PreciseShardingAlgorithm<Integer> {
​
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Integer> shardingValue) {
        Integer curValue = shardingValue.getValue();
        int tableKey = curValue % 2;
        for (String targetTable : availableTargetNames) {
            if (targetTable.contains(Integer.toString(tableKey))){
                return targetTable;
            }
        }
        throw new RuntimeException("bot find tableKey");
    }
}
@Component
public class MyPreciseTableRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {
​
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) {
        return Arrays.asList(rangeShardingValue.getLogicTableName()+ "_0", rangeShardingValue.getLogicTableName()+ "_1");
    }
}
​

2.复杂分片策略(ComplexShardingStrategy)

它支持多分片键的复杂分片策略，配置参数：complex.sharding-columns 分片键(多个)，如下面的连两个user_id,update_time两列;complex.algorithm-class-name 分片算法实现类，具体实现的算法样例如下，实现起来可根据字段的实际值返回路由表。值得注意的下，ComplexShardingStrategy解析的sql带有切确的路由字段值，“=”、“IN”之类运算符相对较多的场景。没有适配范围查询的算法，算是一个较大的缺点。

sharding:
  binding-tables: pay_parent,pay_parent_item
  broadcast-tables: t_address
  default-database-strategy:
    ## 实际数据库分库路由键和路由算法
    standard:
      precise-algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.DatabasePreciseShardingAlgorithm
      range-algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.DatabasePreciseRangeShardingAlgorithm
      sharding-column: user_id
  tables:
    pay_parent:
      ## 实际数据库分库数量和分表数量
      actual-data-nodes: demo$->{0..1}.pay_parent_$->{0..1}
      ## 表主键策略
      key-generator:
        column: id
        props:
          worker:
            id: 123
        type: SNOWFLAKE
      table-strategy:
        ## 实际数据库分表路由键和路由算法
        complex:
          algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.MyComplexTableShardingAlgorithm
          sharding-columns: user_id,update_time
    pay_parent_item:
      actual-data-nodes: demo$->{0..1}.pay_parent_item_$->{0..1}
      key-generator:
        column: id
        props:
          worker:
            id: 123
        type: SNOWFLAKE
      table-strategy:
        standard:
          algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.MyComplexTableShardingAlgorithm
          sharding-columns: user_id,update_time


@Component
public class MyComplexTableShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Comparable<?>> {
​
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ComplexKeysShardingValue<Comparable<?>> shardingValue) {
        Collection<Comparable<?>> cidRange = shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap().get("update_time");
        Collection<Comparable<?>> userIdCol = shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap().get("user_id");
​
        List<String> res = new ArrayList<>();
​
        for(Object userId: userIdCol){
​
            //course_{userID%2+1}
        }
​
        return Collections.singleton("pay_parent_0");
    }
​
}

3.定制连表查询策略(HintShardingStrategy)

不需要分片键的强制分片策略。这个分片策略，简单来理解就是说，他的分片键不再跟SQL语句相关联，而是用程序另行指定。对于一些复杂的情况，例如select count(*) from (select userid from t_user where userid in (1,3,5,7,9))这样的SQL语句，就没法通过SQL语句来指定一个分片键。这个时候就可以通过程序，给他另行执行一个分片键，例如在按userid奇偶分片的策略下，可以指定1作为分片键，然后自行指定他的分片策略。

-- 不支持的复杂sql场景
-- 不支持UNION 
SELECT * FROM t_order1 UNION SELECT * FROM t_order2 INSERT INTO tbl_name (col1, col2, …) SELECT col1, col2, … FROM tbl_name WHERE col3 = ? 
-- 不支持多层子查询 
SELECT COUNT(*) FROM (SELECT * FROM t_order o WHERE o.id IN (SELECT id FROM t_order WHERE status = ?)) 
-- 不支持函数计算。ShardingSphere只能通过SQL字面提取用于分片的值 
SELECT * FROM t_order WHERE to_date(create_time, 'yyyy-mm-dd') = '2019-01-01';

    • 配置参数：hint.algorithm-class-name 分片算法实现类。

    • 实现方式：

      • algorithmClassName指向一个实现了org.apache.shardingsphere.api.sharding.hint.HintShardingAlgorithm接口的java类名。

    • 在这个算法类中，同样是需要分片键的。而分片键的指定是通过HintManager.addDatabaseShardingValue方法(分库)和HintManager.addTableShardingValue(分表)来指定。

    • 使用时要注意，这个分片键是线程隔离的，只在当前线程有效，所以通常建议使用之后立即关闭，或者用try资源方式打开。

  • 而Hint分片策略并没有完全按照SQL解析树来构建分片策略，是绕开了SQL解析的，所有对某些比较复杂的语句，Hint分片策略性能有可能会比较好。

    和其他3种不同的是，Hint 需要指定分片表 的数据库分片算法 + 表分片算法 ，才能走hint的路由策略

public boolean isRoutingByHint(TableRule tableRule) {
    return this.getDatabaseShardingStrategy(tableRule) instanceof HintShardingStrategy && this.getTableShardingStrategy(tableRule) instanceof HintShardingStrategy;
}

yaml的配置如下

tables:
  pay_parent:
    ## 实际数据库分库数量和分表数量
    actual-data-nodes: demo$->{0..1}.pay_parent_$->{0..1}
    ## 表主键策略
    key-generator:
      column: id
      props:
        worker:
          id: 123
      type: SNOWFLAKE
    table-strategy:
      ## 实际数据库分表路由键和路由算法
      hint:
        algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.MyHintTableShardingAlgorithm
    database-strategy:
      ## 实际数据库分表路由键和路由算法
      hint:
        algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.MyHintDatabaseShardingAlgorithm
  pay_parent_item:
    actual-data-nodes: demo$->{0..1}.pay_parent_item_$->{0..1}
    key-generator:
      column: id
      props:
        worker:
          id: 123
      type: SNOWFLAKE
    table-strategy:
      hint:
        algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.MyHintTableShardingAlgorithm
    database-strategy:
      ## 实际数据库分表路由键和路由算法
      hint:
        algorithm-class-name: com.ilearning.common.datasource.shardingJdbc.MyHintDatabaseShardingAlgorithm

实际使用和路由算法如下，将userId的值作为两张表和库的路由键，路由算法比较简单，和2取模路由，实际情况中可能是更复杂的路由的算法，例如有userId+订单号一起路由的。

@Component
public class MyHintTableShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Comparable<?>> {

    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, HintShardingValue<Comparable<?>> shardingValue) {
        String key = shardingValue.getLogicTableName() + "_" + shardingValue.getValues().toArray()[0];
        Integer curValue = (Integer) shardingValue.getValues().toArray()[0];
        int databaseKey = curValue % 2;
        return Arrays.asList(shardingValue.getLogicTableName() + "_" + + databaseKey);
    }
}


 public CommonResult<PageResult<ParentRespVO>> getParentDetailPage(@Valid ParentPageReqVO pageVO) {
        // Hint分片策略必须要使用 HintManager工具类
        HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
        hintManager.addDatabaseShardingValue("pay_parent", pageVO.getUserId());
        hintManager.addTableShardingValue("pay_parent",pageVO.getUserId());
        hintManager.addTableShardingValue("pay_parent_item",pageVO.getUserId());

        //在读写分离数据库中，Hint 可以强制读主库（主从复制是存在一定延时，但在业务场景中，可能更需要保证数据的实时性）
        //hintManager.setMasterRouteOnly();

        PageResult<ParentDO2> pageResult = parentService.getParentPageDetail(pageVO);
        hintManager.close();
        return success(ParentConvert.INSTANCE.convertPage2(pageResult));
    }

总结

在实施分库分表时，根据业务主体，选择合适路由字段和合适的分片算法是非常关键的，决定了业务的拓展性。这里有几个情况思考。上述将的四种路由算法各有特点，标准分片策略具有精准和范围两种sql类型，但是绑定的字段只有一个。复杂分片策略适用于多字段，但是对于范围查询还没有找到一个好的解决方案。定制连表查询策略灵活度最高，可以基于非表字段且适用于不同的sql，缺点是和业务耦合在一起，嵌入了业务代码。至于选择何种算法，这与分表的路由键、实际的业务场景有关系，尽量做到灵活度高，准确的，匹配业务的。

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