【数据库与事务系列】分库分表中间件

news2024/9/20 22:51:00

前面讲了利用mybatis插件进行多数据源切换和分表的方案，但是对业务侵入性较强，当然给予mybatis-plus的对业务侵入性还好，但是支持的策略有限、场景有限。

所以业界诞生了很多分库分表中间件来专门解决这些问题。我们先来看看分库分表的背景。

分库分表的背景：

传统的将数据集中存储⾄单⼀数据节点的解决⽅案，在性能、可⽤性和运维成本这三⽅⾯已经难于满⾜互联⽹的海量数据场景。
随着业务数据量的增加，原来所有的数据都是在一个数据库上的，网络IO及文件IO都集中在一个数据库上的，因此CPU、内存、文件IO、网络IO都可能会成为系统瓶颈。
当业务系统的数据容量接近或超过单台服务器的容量、QPS/TPS接近或超过单个数据库实例的处理极限等，
此时，往往是采用垂直和水平结合的数据拆分方法，把数据服务和数据存储分布到多台数据库服务器上。

分库分表之垂直拆分

专库专用。一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面。如下图：
在这里插入图片描述
优点：

1、拆分后业务清晰，拆分规则明确。
2、系统之间整合或扩展容易。
3、数据维护简单。

缺点：
1、部分业务表无法 join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度。
2、受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高。
3、事务处理复杂。

分库分表之水平切分

垂直拆分后遇到单机瓶颈，可以使用水平拆分。相对于垂直拆分的区别是：垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中，而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。

相对于垂直拆分，水平拆分不是将表的数据做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，主要有分表，分库两种模式。如下图：
在这里插入图片描述
优点：

不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。
对应用透明，应用端改造较少。
按照合理拆分规则拆分，join 操作基本避免跨库。
提高了系统的稳定性跟负载能力。
缺点：

拆分规则难以抽象。
分片事务一致性难以解决。
数据多次扩展难度跟维护量极大。
跨库 join 性能较差。

1、容量瓶颈

从性能⽅⾯来说，由于关系型数据库⼤多采⽤ B+ 树类型的索引，
数据量超过一定大小，B+Tree 索引的高度就会增加，而每增加一层高度，整个索引扫描就会多一次 IO 。
在数据量超过阈值的情况下，索引深度的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；
MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。

2、吞吐量瓶颈：

同时，⾼并发访问请求也使得集中式数据库成为系统的最⼤瓶颈。

在传统的关系型数据库⽆法满⾜互联⽹场景需要的情况下，将数据存储⾄原⽣⽀持分布式的 NoSQL 的尝试越来越多。
但 NoSQL 并不能包治百病，而关系型数据库的地位却依然不可撼动。

分表能够⽤于有效的数据量超过可承受阈值而产⽣的查询瓶颈, 解决MySQL 单表性能问题

分库能够⽤于有效的分散对数据库单点的访问量；

3、分库分表的问题

分库导致的事务问题
不过，由于目前采用柔性事务居多，实际上，分库的事务性能也是很高的

分库分表方案选择

互联网行业处理海量数据的通用方法：分库分表。 分库分表中间件全部可以归结为两大类型：

  • CLIENT模式；
  • PROXY模式；
    CLIENT模式代表有阿里的TDDL，开源社区的sharding-jdbc（sharding-jdbc的3.x版本即sharding-sphere已经支持了proxy模式）。架构如下：
    在这里插入图片描述
    PROXY模式代表有阿里的cobar，民间组织的MyCAT。架构如下：
    在这里插入图片描述
    无论是CLIENT模式，还是PROXY模式。几个核心的步骤是一样的：SQL解析，重写，路由，执行，结果归并。

3.分库分表思路（MYSQL）

1、单个sharding column分库分表 ；

2、多个sharding column分库分表；

3、sharding column分库分表 + ES检索；

4.分库分表落地（MYSQL）

（1）选择合适的sharding column

分库分表第一步也是最重要的一步，即sharding column的选取，sharding column选择的好坏将直接决定整个分库分表方案最终是否成功。sharding column的选取跟业务强相关。

选择方法：分析你的API流量，将流量比较大的API对应的SQL提取出来，将这些SQL共同的条件作为sharding column。

选择示例：例如一般的OLTP系统都是对用户提供服务，这些API对应的SQL都有条件用户ID，那么，用户ID就是非常好的sharding column。

（2）冗余全量表和冗余关系表选择（订单表）

例如将一张订单表t_order拆分成三张表t_order、t_user_order、t_merchant_order。分别使用三个独立的sharding column，即order_id（订单号），user_id（用户ID），merchant_code（商家ID）。

在这里插入图片描述
冗余全量表：每个sharding列对应的表的数据都是全量的

在这里插入图片描述
冗余关系表：只有一个sharding column的分库分表的数据是全量的，其他分库分表只是与这个sharding column的关系表。实际使用中可能会冗余更多常用字段，如用户名称、商户名称等。
在这里插入图片描述
冗余全量表 VS 冗余关系表

  • 速度对比：冗余全量表速度更快，冗余关系表需要二次查询，即使有引入缓存，还是多一次网络开销；
  • 存储成本：冗余全量表需要几倍于冗余关系表的存储成本；
  • 维护代价：冗余全量表维护代价更大，涉及到数据变更时，多张表都要进行修改。
    总结：选择冗余全量表还是索引关系表，这是一种架构上的trade off（权衡），两者的优缺点明显，阿里的订单表是冗余全量表。

（3）单个sharding column分库分表示例（账户表）

在这里插入图片描述
一般账户相关API使用account_no为sharding column

（4）多个sharding column分库分表示例（用户表）

在这里插入图片描述
用户可以通过mobile_no，email和username进行登录，一些用户相关API又常使用user_id，所以sharding column选这4个字段。

（5）sharding column分库分表 + ES检索（模糊查询）

一些复杂查询，如果条件中没有sharding column的SQL，尤其是有些运营系统中的模糊条件查询，或者上十个条件筛选。例如淘宝我的所有订单页面，筛选条件有多个，且商品标题可以模糊匹配，这即使是单表都解决不了的问题，更不用谈分库分表了。
sharding column + es的模式，将分库分表所有数据全量冗余到es中，将那些复杂的查询交给es处理。以订单表为例：
在这里插入图片描述
PS：多sharding column不到万不得已的情况下最好不要使用，建议采用单sharding column + es的模式简化架构。

5.全文索引思路（HBase）

  • Solr+HBase
  • ES+HBase
    可能参与条件检索的字段索引到ES中，所有字段的全量数据保存到HBase中，这就是经典的ES+HBase组合方案，即索引与数据存储隔离的方案。Hadoop体系下的HBase存储能力我们都知道是海量的，而且根据它的rowkey查询性能那叫一个快如闪电。而es的多条件检索能力非常强大。这个方案把es和HBase的优点发挥的淋漓尽致，同时又规避了它们的缺点，可以说是一个扬长避免的最佳实践。

它们之间的交互大概是这样的：先根据用户输入的条件去es查询获取符合过滤条件的rowkey值，然后用rowkey值去HBase查询，后面这一查询步骤的时间几乎可以忽略，因为这是HBase最擅长的场景，交互图如下所示：
在这里插入图片描述

6.总结

在这里插入图片描述
对于海量数据，且有一定的并发量的分库分表，绝不是引入某一个分库分表中间件就能解决问题，而是一项系统的工程。需要分析整个表相关的业务，让合适的中间件做它最擅长的事情。例如有sharding column的查询走分库分表，一些模糊查询，或者多个不固定条件筛选则走es，海量存储则交给HBase。

做了这么多事情后，后面还会有很多的工作要做，比如数据同步的一致性问题，还有运行一段时间后，某些表的数据量慢慢达到单表瓶颈，这时候还需要做冷数据迁移。

Sharding-JDBC简介

Sharding-JDBC 是当当网开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库，完整的实现了分库分表，读写分离和分布式主键功能，并初步实现了柔性事务。

从 2016 年开源至今，在经历了整体架构的数次精炼以及稳定性打磨后，如今它已积累了足够的底蕴。

官方的网址如下:
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。

  • 一套开源的分布式数据库中间件解决方案。
  • 有三个产品：JDBC、Proxy、Sidecar。

Sharding-JDBC的优势

  • Sharding-JDBC直接封装JDBC API，可以理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本几乎为零：
  • 可适用于任何基于Java的ORM框架，如JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
  • 可基于任何第三方的数据库连接池，如DBCP、C3P0、 BoneCP、Druid等。
  • 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。MySQL,Oracle,SQLServer和PostgreSQL等。
    Sharding-JDBC定位为轻量Java框架，使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无proxy代理层，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式。

Sharding-JDBC分片策略灵活，可支持等号、between、in等多维度分片，也可支持多分片键。

SQL解析功能完善，支持聚合、分组、排序、limit、or等查询，并支持Binding Table以及笛卡尔积表查询。

与常见开源产品对比

下表仅列出在数据库分片领域非常有影响力的几个项目：
在这里插入图片描述
Cobar-Client、TDDL和Sharding-JDBC均属于客户端直连方案。

此方案的优势在于轻便、兼容性、性能以及对DBA影响小。其中Cobar-Client的实现方式基于ORM（Mybatis）框架，其兼容性与扩展性不如基于JDBC协议的后两者

在这里插入图片描述
目前常用的就是Cobar（MyCat）与Sharding-JDBC两种方案

Sharding-JDBC 功能列表

  • 分库 & 分表
  • 读写分离
  • 分布式主键

在这里插入图片描述
需要注意的是，分库分表并不是由 ShardingSphere-JDBC 来做，它是用来负责操作已经分完之后的 CRUD 操作。

Sharding-JDBC 分表实操

环境使用：Springboot 2.2.11 + MybatisPlus + ShardingSphere-JDBC 4.0.0-RC1 + Druid 连接池
在这里插入图片描述
具体 Maven 依赖：

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.1.20</version>
        </dependency>

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

        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>4.0.0-RC1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.0.5</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

按照水平分表来创建数据库

  1. 创建数据库 course_db
  2. 创建表 course_1 、 course_2
  3. 约定规则：如果添加的课程 id 为偶数添加到 course_1 中，奇数添加到 course_2 中。

SQL 如下：

create database course_db;

use course_db;

create table course_1 (
    cid bigint(20) primary key ,
    cname varchar(50) not null,
    user_id bigint(20) not null ,
    status varchar(10) not null
) engine = InnoDB;

create table course_2 (
    cid bigint(20) primary key ,
    cname varchar(50) not null,
    user_id bigint(20) not null ,
    status varchar(10) not null
) engine = InnoDB;

配置对应实体类以及 Mapper

/**
 * @author 又坏又迷人
 * 公众号: Java菜鸟程序员
 * @date 2020/11/19
 * @Description: Course实体类
 */
@Data
public class Course {

    private Long cid;
    private String cname;
    private Long userId;
    private String status;

}

mapper：

/**
 * @author 又坏又迷人
 * 公众号: Java菜鸟程序员
 * @date 2020/11/19
 * @Description: mapper
 */
@Repository
@MapperScan("com.jack.shardingspherejdbc.mapper")
public interface CourseMapper extends BaseMapper<Course> {

}

启动类配置 MapperScan

@SpringBootApplication
@MapperScan("com.jack.shardingspherejdbc.mapper")
public class ShardingsphereJdbcDemoApplication {

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

}

配置 Sharding-JDBC 分片策略

application.properties 内容：

# sharding-jdbc 水平分表策略
# 配置数据源，给数据源起别名
spring.shardingsphere.datasource.names=m1

# 一个实体类对应两张表，覆盖
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true

# 配置数据源的具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名，密码
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/course_db?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=123456

# 指定course表分布的情况，配置表在哪个数据库里，表的名称都是什么 m1.course_1,m1.course_2
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m1.course_$->{1..2}

# 指定 course 表里面主键 cid 的生成策略 SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 配置分表策略    约定 cid 值偶数添加到 course_1 表，如果 cid 是奇数添加到 course_2 表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid % 2 + 1}

# 打开 sql 输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

测试代码运行

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
class ShardingsphereJdbcDemoApplicationTests {

    @Autowired
    private CourseMapper courseMapper;

    //添加课程
    @Test
    public void addCourse() {
        Course course = new Course();
        //cid由我们设置的策略，雪花算法进行生成
        course.setCname("Java");
        course.setUserId(100L);
        course.setStatus("Normal");
        courseMapper.insert(course);
    }

}

Sharding-JDBC 实现水平分库

需求：
创建两个数据库，edu_db_1、edu_db_2。
每个库中包含：course_1、course_2。
数据库规则：userid 为偶数添加到 edu_db_1 库，奇数添加到 edu_db_2。
表规则：如果添加的 cid 为偶数添加到 course_1 中，奇数添加到 course_2 中。

create database edu_db_1;
create database edu_db_2;

use edu_db_1;

create table course_1 (
   `cid` bigint(20) primary key,
   `cname` varchar(50) not null,
   `user_id` bigint(20) not null,
   `status` varchar(10) not null
);

create table course_2 (
   `cid` bigint(20) primary key,
   `cname` varchar(50) not null,
   `user_id` bigint(20) not null,
   `status` varchar(10) not null
);

use edu_db_2;

create table course_1 (
   `cid` bigint(20) primary key,
   `cname` varchar(50) not null,
   `user_id` bigint(20) not null,
   `status` varchar(10) not null
);

create table course_2 (
   `cid` bigint(20) primary key,
   `cname` varchar(50) not null,
   `user_id` bigint(20) not null,
   `status` varchar(10) not null
);

配置分片策略

application.properties 内容：

# sharding-jdbc 水平分库分表策略
# 配置数据源，给数据源起别名
# 水平分库需要配置多个数据库
spring.shardingsphere.datasource.names=m1,m2

# 一个实体类对应两张表，覆盖
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true

# 配置第一个数据源的具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名，密码
spring.shardingsphere.datasource.m1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_1?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m1.password=123456

# 配置第二个数据源的具体内容，包含连接池，驱动，地址，用户名，密码
spring.shardingsphere.datasource.m2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.m2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.m2.url=jdbc:mysql://localhost:3306/edu_db_2?serverTimezone=GMT%2B8
spring.shardingsphere.datasource.m2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.m2.password=123456

# 指定数据库分布的情况和数据表分布的情况
# m1 m2   course_1 course_2
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.actual-data-nodes=m$->{1..2}.course_$->{1..2}

# 指定 course 表里面主键 cid 的生成策略 SNOWFLAKE
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 指定分库策略    约定 user_id 值偶数添加到 m1 库，如果 user_id 是奇数添加到 m2 库
# 默认写法（所有的表的user_id）
#spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
#spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->{user_id % 2 + 1}
# 指定只有course表的user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.database-strategy.inline.algorithm-expression=m$->{user_id % 2 + 1}

# 指定分表策略    约定 cid 值偶数添加到 course_1 表，如果 cid 是奇数添加到 course_2 表
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.sharding-column=cid
spring.shardingsphere.sharding.tables.course.table-strategy.inline.algorithm-expression=course_$->{cid % 2 + 1}

# 打开 sql 输出日志
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

测试代码运行

@Test
public void addCourse() {
    Course course = new Course();
    //cid由我们设置的策略，雪花算法进行生成
    course.setCname("python");
    //分库根据user_id
    course.setUserId(100L);
    course.setStatus("Normal");
    courseMapper.insert(course);

    course.setCname("c++");
    course.setUserId(111L);
    courseMapper.insert(course);
}

Sharding-Sphere的分表来实现多租户

首先先进行准备工作，为3个租户分别建表：

CREATE TABLE `t_order_0` (
  `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `order_number` varchar(32) DEFAULT NULL,
  `money` decimal(18,4) DEFAULT NULL,
  `postage` decimal(18,4) DEFAULT NULL,
  `address` varchar(128) DEFAULT NULL,
  `company` varchar(20) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
)

注意相同表结构的表需要建立三张，分别是t_order_0，t_order_1和t_order_2。
导入Sharding-Sphere依赖和数据库连接池druid的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.1.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid</artifactId>
    <version>1.1.22</version>
</dependency>

注意这里引入的是druid而不是druid-spring-boot-starter，因为在高版本的sharding-sphere中，如果使用starter版本可能报错找不到url。
在application.yml中进行配置数据源及分表规则：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0
      ds0:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/tenant?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=UTC
        username: hydra
        password: 123456
    sharding:
      defaultDataSourceName: ds0
      tables:
        t_order:
          actualDataNodes: ds0.t_order_$->{0..2}
          tableStrategy:
            standard:
              shardingColumn: company
              preciseAlgorithmClassName: com.cn.hydra.shardingtest.algorithm.OrderShardingAlgorithm
    props:
      sql:
        show: true

对上面的参数进行说明：
datasource：这里因为还用不到分库，所以只进行了一个数据源的配置，如果存在多个则与ds0结构相同
defaultDataSourceName：选择默认数据源
tables：开始数据分片规则配置，注意下面的t_order是逻辑表名称
actualDataNodes ：由数据源名加表名组成，以小数点分隔，多个表以逗号分隔，支持行表达式
tableStrategy：分表策略
standard：用于单分片键的标准分片场景
shardingColumn：分片列名称
preciseAlgorithmClassName：分片算法实现类，这个类由对我们自己实现，定义分片逻辑
props.sql.show：打印sql语句

创建一个枚举类，存放航空公司名称到租户id的对应关系，并写一个根据航空公司查找租户编码的方法，在后面分片规则中使用：

public enum Rules {
    NANHANG(0,Arrays.asList("NANFANG","XIAMEN","CHONGQING")),
    HAIHANG(1, Arrays.asList("SHOUDU","CHANGAN","JINPENG")),
    GUOHANG(2,Arrays.asList("GUOHANG","SHENZHEN","SHANHANG"));
    public static int searchCode(String company){
        for (Rules value : Rules.values()) {
            if (value.getCompany().contains(company)){
                return value.getCode();
            }
        }
        return -1;
    }
    private int code;
    private List<String> company;
    Rules(int code,List<String> company){
        this.code=code;
        this.company=company;
    }
    public int getCode() {
        return code;
    }
    public List<String> getCompany() {
        return company;
    }
}

接下来是分表的核心，分片逻辑类需要实现PreciseShardingAlgorithm接口，并重写doSharding方法。之后对订单表的操作都会执行这里的doSharding方法选择实际执行sql的数据库表：

public class OrderShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<String> preciseShardingValue) {
        int tenant = Rules.searchCode(preciseShardingValue.getValue());
        String targetTable="t_order_"+tenant;
        if (collection.contains(targetTable)){
            return targetTable;
        }
        throw  new UnsupportedOperationException("找不到租户："+preciseShardingValue);
    }
}

之前在yml中定义了分片列是company，因此这里通过preciseShardingValue能够拿到company的值。再根据上面枚举类的对应关系，可以获得租户id，最后返回真正执行sql的表名。（当然你可以在开租的时候给每个租户动态创建一张表，实现一键开租）

@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    OrderMapper orderMapper;

    public void createOrder(String company){
        Order order=new Order();
        order.setOrderNumber(UUID.randomUUID().toString().replaceAll("-",""));
        order.setMoney(new BigDecimal(100));
        order.setCompany(company);
        orderMapper.insert(order);
    }

    public void getOrder(String company){
        List<Order> orders = orderMapper.selectList(new LambdaQueryWrapper<Order>().eq(Order::getCompany, company));
        orders.stream().forEach(System.out::println);
    }

}

首先调用创建订单方法进行测试，发送一个请求：
http://127.0.0.1:8083/create?company=SHOUDU
查看执行结果的日志打印情况，被分为逻辑sql和实际执行的sql两部分。在逻辑sql语句中，可以看到使用的是逻辑表t_order，在实际sql中实际执行在t_order_1中，因为航空公司名称参数SHOUDU对应的租户编码是1，在分片算法中进行了实际表名的计算
在这里插入图片描述
通过上面的实验，可以看出Sharding-Sphere的配置比较简单，在使用起来也是很方便的，通过客户端分片技术，能够很简单的实现基于分表的多租户需求。

参考：

  • https://segmentfault.com/a/1190000038241298
  • https://developer.aliyun.com/article/856828

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