SSM 如何使用 ShardingSphere 实现数据库分库分表

简介

在大规模数据应用场景下，单一数据库可能无法承载高并发的读写操作。为了解决这个问题，一种常见的方式是使用数据库分库分表技术。ShardingSphere 是一个支持多种关系型数据库的分布式数据库中间件，本文将介绍如何在 SSM 框架中使用 ShardingSphere 实现数据库分库分表。

本文将使用 Spring Boot 作为 SSM 框架，使用 MySQL 作为数据库，使用 Maven 进行项目管理。

准备工作

在开始之前，需要安装以下软件：

• JDK 1.8 或以上版本
• Maven 3.0 或以上版本
• MySQL 5.7 或以上版本

创建 Maven 项目

首先，创建一个基于 Maven 的 Spring Boot 项目。可以通过 Spring Initializr 在线生成项目骨架，也可以使用命令行工具创建项目。

mvn archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=shardingsphere-demo \
    -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

以上命令将创建一个名为 shardingsphere-demo 的 Maven 项目。

添加依赖

在 pom.xml 文件中添加 ShardingSphere 的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.0.0-alpha</version>
</dependency>

此外，为了使用 MySQL 数据库，还需要添加 MySQL 驱动的依赖：

<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.26</version>
</dependency>

配置数据源

在 application.yml 文件中配置数据源：

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_db?serverTimezone=UTC
    username: root
    password: password

其中，url 中的 sharding_db 是数据库名，serverTimezone 参数用于解决时区问题。

配置 ShardingSphere

在 application.yml 文件中添加 ShardingSphere 的配置：

sharding:
  jdbc## 分库分表配置

在 ShardingSphere 中，分库分表是通过配置数据源和分片规则来实现的。下面是一个简单的分库分表配置示例。

首先，在 `application.yml` 文件中添加数据源配置：

```yml
spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_db?serverTimezone=UTC
    username: root
    password: password

sharding:
  datasource:
    names: ds0, ds1
    ds0:
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0?serverTimezone=UTC
      username: root
      password: password
    ds1:
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1?serverTimezone=UTC
      username: root
      password: password

以上配置中，我们定义了两个数据源 ds0 和 ds1，分别对应两个数据库 db0 和 db1。在实际应用中，可以根据数据量大小和负载均衡情况来设置数据源数量。

接下来，我们需要定义分片规则。在 ShardingSphere 中，分片规则是通过配置分片策略和分片键来实现的。

分片策略有多种，本文将使用常用的按照表的分片策略。在 application.yml 文件中添加分片策略配置：

sharding:
  tables:
    user:
      actualDataNodes: ds$->{0..1}.user_$->{0..2}
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: id
          shardingAlgorithmName: userTableShardingAlgorithm
      keyGenerateStrategy:
        column: id
        keyGeneratorName: snowflake 

以上配置中，我们定义了一个名为 user 的分片表，分别在 ds0 和 ds1 数据源中的 user_0、user_1、user_2 表中进行分片。其中，actualDataNodes 指定了数据节点，tableStrategy 指定了分片策略和分片键，keyGenerateStrategy 指定了主键生成策略。

分片策略中的 shardingAlgorithmName 对应一个实现了 ShardingAlgorithm 接口的类。下面是一个简单的分片算法示例：

public class UserTableShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
        long userId = shardingValue.getValue();
        String tableName = "user_" + (userId % 3);
        for (String targetName : availableTargetNames) {
            if (targetName.equals(tableName)) {
                return targetName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("No sharding table found");
    }
}

以上代码中，我们实现了一个按照主键 id 取模的分片算法。在执行 SQL 语句时，ShardingSphere 会根据分片键的值将查询路由到对应的分片表中。

主键生成策略包括多种方式，本文将使用 Twitter 的 Snowflake 算法生成分布式唯一 ID。在 application.yml 文件中添加主键生成策略配置：

sharding:
  default-key-generator:
    type: SNOWFLAKE
    column: id
    worker-id: 123

以上配置中，我们定义了一个名为 default-key-generator 的主键生成策略，使用 Snowflake 算法生成唯一 ID。其中，worker-id 是 Snowflake 算法中的机器 ID，可以根据实际情况进行配置。

编写代码

完成了配置后，我们可以编写代码来测试分库分表的功能了。在 com.example 包下创建一个名为 ShardingSphereDemoApplication 的主类：

@SpringBootApplication
public class ShardingSphereDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ShardingSphereDemoApplication.class, args);
    }
}

接下来，我们创建一个名为 User 的实体类：

public class User {
    private Long id;
    private String name;
    private Integer age;
    // 省略 getter 和 setter
}

然后，我们创建一个名为 UserMapper 的接口：

@Mapper
public interface UserMapper {
    @Insert("INSERT INTO user (id, name, age) VALUES (#{id}, #{name}, #{age})")
    int insert(User user);

    @Select("SELECT * FROM user WHERE id=#{id}")
    User selectById(Long id);
}

以上代码中，我们使用注解方式来定义 SQL 语句，使用 MyBatis 的 @Mapper 注解将接口注册为 Mapper。

最后，我们创建一个名为 UserService 的服务类：

@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    public void insert(User user) {
        userMapper.insert(user);
    }

    public User selectById(Long id) {
        return userMapper.selectById(id);
    }
}

以上代码中，我们使用 @Autowired 注解将 UserMapper 注入到 UserService 中，然后定义了两个方法用于插入和查询用户数据。

测试分库分表

完成了代码的编写后，我们可以使用 JUnit 进行测试。在 src/test/java 目录下创建一个名为 UserServiceTest 的测试类：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
public class UserServiceTest {
    @Autowired
    private UserService userService;

    @Test
    public void testInsert() {
        for (long i = 1; i <= 10; i++) {
            User user = new User();
            user.setId(i);
            user.setName("user" + i);
            user.setAge(20);
            userService.insert(user);}
    }

    @Test
    public void testSelect() {
        for (long i = 1; i <= 10; i++) {
            User user = userService.selectById(i);
            System.out.println(user);
        }
    }
}

以上代码中，我们使用 JUnit 进行测试。testInsert 方法用于插入用户数据，testSelect 方法用于查询用户数据。在 testInsert 方法中，我们插入了 10 条用户数据，分别对应主键 id 为 1 到 10。在 testSelect 方法中，我们查询了这 10 条用户数据，并将查询结果打印出来。

执行测试后，可以看到控制台输出了查询结果，表明分库分表的功能已经正常使用了。

总结

本文介绍了如何在 SSM 框架中使用 ShardingSphere 实现数据库分库分表。通过配置数据源和分片规则，可以轻松地实现数据的分片存储和查询。同时，ShardingSphere 还支持多种数据源和分片策略，可以满足不同场景的需求。