1.SpringBoot整合ShardingSphere-JDBC 5.3.2 实现读写分离、源码分库分表。源码
2.sharding-jdbc分片策略（行分片策略踩坑笔记）
3.理论+实战，源码详解Sharding Sphere-jdbc
4.ShardingJdbc+Mybatis实现多数据源
5.shardingjdbc和tddl的区别
6.分库分表ShardingSphere之ShardingJDBC

SpringBoot整合ShardingSphere-JDBC 5.3.2 实现读写分离、源码分库分表。源码

       实现读写分离、源码商城网站免费源码分库分表的源码技术选型中，ShardingSphere-JDBC 5.3.2 被广泛采用。源码本文将指导读者通过实践部署和配置，源码了解并实施这一技术。源码首先，源码让我们回顾一下读写分离和分库分表的源码基本概念。

       读写分离的源码核心思想在于将数据库的读操作（查询）与写操作（插入、更新、源码删除）分别部署在不同的源码服务器上，以提升处理能力和伸缩性，同时减轻单个数据库服务器的负担。通常，大部分的写操作发生在主库，而从库则承担大部分的读操作。在构建高可用系统时，部署多台从库服务器可以进一步提高服务稳定性，避免单点故障。

       分库分表策略通过将数据库结构分解，以提高系统性能和扩展性。垂直分表和水平分表是两种主要的分表方式。垂直分表适用于将表中的一部分字段分离，以减小单表的数据量，提高查询效率。水平分表则通过将数据分散在多张表中，实现单表数据量的n型回调买入源码合理控制，优化查询和更新性能。

       ShardingSphere-JDBC 定位于轻量级 Java 框架，旨在提供在 JDBC 层面上的增强服务。它能够根据 SQL 语义自动将读操作和写操作分别路由至主库与从库，而不需要用户额外配置数据库的主从同步。与 ShardingSphere-proxy 相比，ShardingSphere-proxy 在请求数据库前添加一层代理，通过算法分散 SQL 到不同的数据库节点，简化了服务间的配置管理。

       本文将通过一个示例项目演示如何在应用中集成 ShardingSphere-JDBC 以实现读写分离。项目结构、pom 文件、application.yml 配置以及 sharding-jdbc.yml 配置文件是实现的关键部分。Controller 测试接口用于验证读写操作的正确性。

       配置文件 sharding-jdbc.yml 包含了分库分表的具体规则，例如通过 id 字段进行取模来决定数据路由。这提供了一种基础的分表策略。ShardingSphere-JDBC 还支持更复杂的数据库分片策略，包括基于时间范围、哈希运算、业务字段等规则进行数据分配。

       通过详细的代码示例，读者可以理解如何在项目中集成 ShardingSphere-JDBC，并通过测试接口验证实现的效果。分表策略的选择直接影响查询效率和系统性能，合理配置能够显著提升数据库系统的处理能力。

       实践完成后，您会发现读写分离和分库分表不仅能够提高系统的负载均衡，还能增强数据安全性和可维护性。这一技术的电视直播源码怎么获得实践将对提升业务系统的性能和稳定性产生积极影响。

sharding-jdbc分片策略（行分片策略踩坑笔记）

       sharding-jdbc行分片策略默认不支持按分片键的范围查询

       在开发时，对主键id做了范围查询。结果遇到如下报错：

Errorqueryingdatabase.Cause:java.lang.IllegalStateException:Inlinestrategycannotsupportrangesharding.原因：使用行分片策略

       原先的sharding-jdbc的分片策略配置是：

sharding:binding-tables:tableNametables:tableName:actual-data-nodes:ds0.tableName_$->{ 0..1}table-strategy:inline:sharding-column:idalgorithm-expression:tableName_$->{ id%2}

       上面的配置，使用了主键id作为单分片键，行表达式的分片策略。该分片策略只支持=和in操作符，并不支持范围查询。如果你想要使用范围查询，你需要配置开启标准策略。

解决方案：使用标准分片策略

       对应配置：

sharding:binding-tables:tableNametables:tableName:table-strategy:standard:#用于单分片键的标准分片场景sharding-column:id#分片列名称precise-algorithm-class-name:com.project.com.PreciseModuloAlgorithm#精确分片算法类名称，用于=和IN。。该类需实现PreciseShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器range-algorithm-class-name:com.project.com.component.RangeModuloAlgorithm#范围分片算法类名称，用于BETWEEN，可选。该类需实现RangeShardingAlgorithm接口并提供无参数的构造器

       问题具体可参考，官方github上的issues提问：/manual/sharding-jdbc/configuration/config-yaml/

       对于具体的分片算法类，可参考官方github上的example：/apache/shardingsphere-example

       分片算法类需要自己根据实际场景进行开发，这里贴出官方example里的实现类：

publicfinalclassPreciseModuloAlgorithmimplementsPreciseShardingAlgorithm<Integer>{ @OverridepublicStringdoSharding(finalCollection<String>availableTargetNames,finalPreciseShardingValue<Integer>shardingValue){ for(Stringeach:availableTargetNames){ if(each.endsWith(shardingValue.getValue()%+"")){ returneach;}}thrownewUnsupportedOperationException();}}publicfinalclassRangeModuloAlgorithmimplementsRangeShardingAlgorithm<Integer>{ @OverridepublicCollection<String>doSharding(finalCollection<String>availableTargetNames,finalRangeShardingValue<Integer>shardingValue){ Collection<String>result=newLinkedHashSet<>(availableTargetNames.size());intminValue=shardingValue.getValueRange().hasLowerBound()?shardingValue.getValueRange().lowerEndpoint():Integer.MIN_VALUE;intmaxValue=shardingValue.getValueRange().hasUpperBound()?shardingValue.getValueRange().upperEndpoint():Integer.MAX_VALUE;//最大值减最小值，得到差longrange=BigInteger.valueOf(maxValue).subtract(BigInteger.valueOf(minValue)).longValue();//最小值得绝对值除的余数intbegin=Math.abs(minValue)%;//超过9直接返回可用的表名，这里的9是，自己的分片策略值//假设我的分片策略是：对id除以，取余数if(range>9){ returnavailableTargetNames;}//如果差在分片策略内的，就直接取余数，得到对应的表名for(inti=begin;i<=range;i+=1){ for(Stringeach:availableTargetNames){ if(each.endsWith(i+"")){ result.add(each);}}}returnresult;}}sharding-jdbc分片策略分片策略

       包含分片键和分片算法，由于分片算法的独立性，将其独立抽离。真正可用于分片操作的是分片键+分片算法，也就是分片策略。目前提供5种分片策略。黑马的摇篮指标公式源码

标准分片策略

       对应StandardShardingStrategy。提供对SQL语句中的=,>,<,>=,<=,IN和BETWEENAND的分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持单分片键，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必选的，用于处理=和IN的分片。RangeShardingAlgorithm是可选的，用于处理BETWEENAND,>,<,>=,<=分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEENAND将按照全库路由处理。

复合分片策略

       对应ComplexShardingStrategy。复合分片策略。提供对SQL语句中的=,>,<,>=,<=,IN和BETWEENAND的分片操作支持。ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此并未进行过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。

行表达式分片策略

       对应InlineShardingStrategy。使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持，只支持单分片键。对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如:t_user_$->{ u_id%8}表示t_user表根据u_id模8，而分成8张表，表名称为t_user_0到t_user_7。

Hint分片策略

       对应HintShardingStrategy。开运网用哪个源码系统通过Hint指定分片值而非从SQL中提取分片值的方式进行分片的策略。

不分片策略

       对应NoneShardingStrategy。不分片的策略。

理论+实战，详解Sharding Sphere-jdbc

       Apache ShardingSphere 是一款全面的数据库生态系统，它包含 ShardingSphere-Proxy 和 ShardingSphere-JDBC 两大产品。本文将深入探讨 ShardingSphere-JDBC 的实战应用，分享如何在实际项目中使用它进行数据库分片。

       1. ShardingSphere 生态

       ShardingSphere 包含两个核心产品：ShardingSphere-Proxy 和 ShardingSphere-JDBC。ShardingSphere-Proxy 作为透明化的数据库代理层，支持异构语言，实现数据库间的转发。而 ShardingSphere-JDBC 是一个轻量级的 Java 框架，它通过增强 JDBC 的功能，实现数据库分片。

       2. 基本原理

       ShardingSphere-JDBC 的核心在于实现 JDBC 接口，支持分片、路由和 SQL 改写等功能。其工作流程分为解析、优化、路由、改写和执行等步骤，实现 SQL 在多个分片数据库间的高效分发和结果聚合。

       解析阶段包括词法和语法解析，提取 SQL 的执行上下文。优化阶段合并和优化分片条件，提高执行效率。路由阶段根据解析上下文匹配分片策略，生成正确的执行路径。改写阶段将 SQL 语句转换为可执行的格式，并进行必要的优化。最后，执行阶段通过多线程并行执行 SQL，结果归并后统一返回。

       3. 实战案例

       在实际应用中，通过配置分库分表策略，实现数据的高效分片。例如，武汉某 O2O 公司的订单服务，采用分库分表策略，将订单数据拆分为多个库和表，通过配置分片规则和算法，实现数据的平滑分发和查询。

       配置分片规则时，需要指定真实数据节点和分片算法。真实数据节点是分片的最小单元，分片算法则决定如何将数据分发到不同的节点。此外，还支持基因法和自定义复合分片算法，以满足更复杂的业务需求。

       4. 基因法与自定义复合分片算法

       基因法通过在订单 ID 中嵌入企业用户 ID，实现快速定位到特定分片的数据。自定义复合分片算法允许按照多个字段（如订单 ID 和企业用户 ID）进行数据路由，以更精细地控制数据分发。

       5. 扩容方案

       在实现分库分表后，如何进行平滑扩容是关键问题。通过数据同步方案，包括全量和增量同步，实现数据从旧系统到新系统的平滑迁移。使用 binlog 做数据同步，确保迁移过程中数据的一致性和稳定性。

       6. 总结

       ShardingSphere-JDBC 通过实现 JDBC 接口，提供了一种简单且易于实现的数据库分片解决方案。在实战中，合理配置数据源、分片规则和算法，可以有效提升数据库性能和扩展性。同时，实现分布式主键路由和平滑扩容，是数据库分片项目中不可或缺的环节。

ShardingJdbc+Mybatis实现多数据源

       实现Mybatis与多数据源结合的步骤如下：

       首先，确保项目依赖正确，这与单数据源项目的依赖设置一致。

       接着，配置Mybatis使用数据源的方式。这里采用注解方法，相关的类包括：注解类、枚举类、连接池配置信息类、用于存储数据源变量的ThreadLocal类，以及继承自AbstractRoutingDataSource的切面类和DruidConfig配置类。

       在application配置文件中，定义数据源配置信息。

       编写测试类，包含Mapper接口和对应的Mapper XML文件。在测试类中，执行不同方法，如list和listSharding。观察结果，list方法直接查询order_info表，而listSharding则从分表中获取数据，这验证了分表策略的正确实现。

       整合Mybatis与多数据源的流程适用于实际场景，尤其在使用Mybatis的项目中常见。同时，Mybatisplus的整合也是常见的需求。后续文章将深入探索更多相关整合技术，希望能为读者提供帮助。

       项目代码可以参考地址：gitee.com/shen-chuhao/w...

shardingjdbc和tddl的区别

       shardingjdbc是当当网的内部分库分表中间件，目前已经开源，可以在github中进行获取，而TDDL则是阿里内部的分库分表中间件，目前尚未开源，本质上都是JDBC的一种分装。详细见下图

分库分表ShardingSphere之ShardingJDBC

       ShardingSphere的组件中，ShardingJDBC扮演了客户端分库分表的关键角色，它的主要功能是实现数据的智能分布和读写分离。通过集成ShardingJDBC，开发者能够无缝地使用标准的JDBC接口访问那些已经经过分片和读写分离处理的多个数据源，无需过多关注数据源的具体数量或分布策略。

       ShardingJDBC的核心概念之一是其分片算法，ShardingSphere提供了五种策略供选择。其中，最常见的策略是基于单个分片键的标准分片，通过配置shardingColumn来指定分片依据。对于更复杂的场景，支持多分片键的复杂分片策略，允许用户指定多个分片列，以适应不同的业务需求。

       然而，Hint分片策略并非完全依赖SQL解析，它可以直接绕过解析过程，对于某些复杂查询可能带来更好的性能，但要注意，这种策略在使用时存在严格的限制。Hint强制路由的灵活性可能导致SQL语句支持的脆弱性，即使在ShardingSphere框架的协助下，对SQL的支持仍需要谨慎处理。

shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范

       JDBC规范提供一套标准，让不同数据库厂商遵循统一接口操作数据库，从而简化应用程序开发。shardingsphere兼容此规范，通过重写接口实现兼容。

       基于JDBC规范，shardingsphere采用适配器模式重写DataSource、Connection、Statement、ResultSet等关键接口，构建了一套完整的实现方案。适配器模式确保了shardingsphere能够以与JDBC规范一致的方式操作数据库，同时支持分库分表功能。

       shardingsphere中，JdbcObject接口代表JDBC规范中的核心接口，包括DataSource、Connection、Statement等。通过包装器接口Wrapper以及其子类WrapperAdapter，shardingsphere实现了适配器模式，重写了这些接口的方法，同时保留了与JDBC规范的兼容性。

       AbstractUnsupportedOperationJdbcObject和AbstractJdbcObjectAdapter作为抽象类，分别用于实现部分和全部接口方法。ShardingIdbcObject继承自AbstractJdbcObjectAdapter，包括ShardingDataSource、ShardingConnection、ShardingStatement等对象，这些对象都采用适配器模式重写JDBC规范接口，确保与JDBC规范无缝衔接。

       以ShardingDataSource为例，其构造过程通过ShardingDataSourceFactory创建ShardingDataSource对象，将数据源、分库分表规则和属性等信息整合，同时初始化运行时上下文和静态代码块加载路由、SQL重写、结果集引擎等组件。ShardingDataSource内部的WrapperAdapter类维护方法调用信息，通过recordMethodInvocation和replayMethodsInvocation方法记录和回放方法调用。

       AbstractDataSourceAdapter作为数据源适配器的抽象类，封装公共属性和方法，减少重复代码。此类中的dataSourceMap和databaseType属性分别保存数据源信息和数据库类型，getRuntimeContext方法用于获取分库分表的运行时上下文。

       综上所述，shardingsphere通过适配器模式重写JDBC规范接口，实现了与JDBC规范的兼容性。不论使用sharding-jdbc还是原生JDBC，操作数据库的方式和流程保持一致，只是在实现细节上支持了分库分表功能，为开发者提供了一种灵活且高效的数据库管理方案。