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没想到Sharding-Jdbc竟然这么牛逼！一键实现读写分离、分库分表~

JAVA葵花宝典

共 16811字，需浏览 34分钟

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2021-11-10 05:46


来源：blog.csdn.net/qq_40378034/article/details/115264837

概览

ShardingSphere-Jdbc 定位为轻量级Java框架，在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，可理解为增强版的Jdbc驱动，完全兼容Jdbc和各种ORM框架


MySQL主从复制

docker配置mysql主从复制
1）创建主服务器所需目录
mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/cnfmkdir -p /usr/local/mysqlData/master/data

2）定义主服务器配置文件
vim /usr/local/mysqlData/master/cnf/mysql.cnf[mysqld]## 设置server_id,注意要唯一server-id=1## 开启binloglog-bin=mysql-bin## binlog缓存binlog_cache_size=1M## binlog格式(mixed、statement、row,默认格式是statement)binlog_format=mixed

3）创建并启动mysql主服务
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）添加复制master数据的用户reader，供从服务器使用
[root@aliyun /]# docker psCONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                               NAMES6af1df686fff        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/bashroot@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）创建从服务器所需目录，编辑配置文件
mkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -pmkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -pvim /usr/local/mysqlData/slave/cnf/mysql.cnf[mysqld]## 设置server_id,注意要唯一server-id=2## 开启binlog,以备Slave作为其它Slave的Master时使用log-bin=mysql-slave-bin## relay_log配置中继日志relay_log=edu-mysql-relay-bin## 如果需要同步函数或者存储过程log_bin_trust_function_creators=true## binlog缓存binlog_cache_size=1M## binlog格式(mixed、statement、row,默认格式是statement)binlog_format=mixed## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误,避免slave端复制中断## 如:1062错误是指一些主键重复,1032错误是因为主从数据库数据不一致slave_skip_errors=1062

6）创建并运行mysql从服务器
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）在从服务器上配置连接主服务器的信息

首先主服务器上查看master_log_file、master_log_pos两个参数，然后切换到从服务器上进行主服务器的连接信息的设置。

主服务上执行：
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查看主服务器容器的ip地址
[root@aliyun /]# docker inspect --format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}' master172.17.0.2

从服务器上执行：
[root@aliyun /]# docker exec -it slaver /bin/bashroot@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）从服务器启动I/O 线程和SQL线程
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: YesSlave_IO_Running: Yes，Slave_SQL_Running: Yes即表示启动成功

binlog和redo log回顾
1）redo log（重做日志）

InnoDB首先将redo log放入到redo log buffer，然后按一定频率将其刷新到redo log file。

下列三种情况下会将redo log buffer刷新到redo log file：


MySQL里常说的WAL技术，全称是Write Ahead Log，即当事务提交时，先写redo log，再修改页。也就是说，当有一条记录需要更新的时候，InnoDB会先把记录写到redo log里面，并更新Buffer Pool的page，这个时候更新操作就算完成了

Buffer Pool是物理页的缓存，对InnoDB的任何修改操作都会首先在Buffer Pool的page上进行，然后这样的页将被标记为脏页并被放到专门的Flush List上，后续将由专门的刷脏线程阶段性的将这些页面写入磁盘

InnoDB的redo log是固定大小的，比如可以配置为一组4个文件，每个文件的大小是1GB，循环使用，从头开始写，写到末尾就又回到开头循环写（顺序写，节省了随机写磁盘的IO消耗）


Write Pos是当前记录的位置，一边写一边后移，写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。Check Point是当前要擦除的位置，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件

Write Pos和Check Point之间空着的部分，可以用来记录新的操作。如果Write Pos追上Check Point，这时候不能再执行新的更新，需要停下来擦掉一些记录，把Check Point推进一下

当数据库发生宕机时，数据库不需要重做所有的日志，因为Check Point之前的页都已经刷新回磁盘，只需对Check Point后的redo log进行恢复，从而缩短了恢复的时间

当缓冲池不够用时，根据LRU算法会溢出最近最少使用的页，若此页为脏页，那么需要强制执行Check Point，将脏页刷新回磁盘

2）binlog（归档日志）

MySQL整体来看就有两块：一块是Server层，主要做的是MySQL功能层面的事情；还有一块是引擎层，负责存储相关的具体事宜。redo log是InnoDB引擎特有的日志，而Server层也有自己的日志，称为binlog

binlog记录了对MySQL数据库执行更改的所有操作，不包括SELECT和SHOW这类操作，主要作用是用于数据库的主从复制及数据的增量恢复

使用mysqldump备份时，只是对一段时间的数据进行全备，但是如果备份后突然发现数据库服务器故障，这个时候就要用到binlog的日志了

binlog格式有三种：STATEMENT，ROW，MIXED


3）redo log和binlog日志的不同

4）两阶段提交
create table T(ID int primary key, c int);update T set c=c+1 where ID=2;

执行器和InnoDB引擎在执行这个update语句时的内部流程：


update语句的执行流程图如下，图中浅色框表示在InnoDB内部执行的，深色框表示是在执行器中执行的


将redo log的写入拆成了两个步骤：prepare和commit，这就是两阶段提交

MySQL主从复制原理

从库B和主库A之间维持了一个长连接。主库A内部有一个线程，专门用于服务从库B的这个长连接。一个事务日志同步的完整过程如下：


由于多线程复制方案的引入，SQL线程演化成了多个线程

主从复制不是完全实时地进行同步，而是异步实时。这中间存在主从服务之间的执行延时，如果主服务器的压力很大，则可能导致主从服务器延时较大

Sharding-Jdbc实现读写分离

1）、新建Springboot工程，引入相关依赖
            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#显示sqlspring.shardingsphere.props.sql.show=true
#配置数据源spring.shardingsphere.datasource.names=ds1,ds2,ds3
#master-ds1数据库连接信息spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghaispring.shardingsphere.datasource.ds1.username=rootspring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5
#slave-ds2数据库连接信息spring.shardingsphere.datasource.ds2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.shardingsphere.datasource.ds2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.ds2.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghaispring.shardingsphere.datasource.ds2.username=rootspring.shardingsphere.datasource.ds2.password=123456spring.shardingsphere.datasource.ds2.maxPoolSize=100spring.shardingsphere.datasource.ds2.minPoolSize=5
#slave-ds3数据库连接信息spring.shardingsphere.datasource.ds3.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.shardingsphere.datasource.ds3.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.ds3.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghaispring.shardingsphere.datasource.ds3.username=rootspring.shardingsphere.datasource.ds3.password=123456spring.shardingsphere.datasource.ds.maxPoolSize=100spring.shardingsphere.datasource.ds3.minPoolSize=5
#配置默认数据源ds1 默认数据源,主要用于写spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=ds1#配置主从名称spring.shardingsphere.masterslave.name=ms#置主库master,负责数据的写入spring.shardingsphere.masterslave.master-data-source-name=ds1#配置从库slave节点spring.shardingsphere.masterslave.slave-data-source-names=ds2,ds3#配置slave节点的负载均衡均衡策略,采用轮询机制spring.shardingsphere.masterslave.load-balance-algorithm-type=round_robin
#整合mybatis的配置mybatis.type-aliases-package=com.ppdai.shardingjdbc.entity

3）、创建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）、定义Controller、Mapper、Entity
@Datapublic 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）、验证
启动日志中三个数据源初始化成功：
调用http://localhost:8080/api/user/save一直进入到ds1主节点
调用http://localhost:8080/api/user/findUsers一直进入到ds2、ds3节点，并且轮询进入


MySQL分库分表原理

1）、分库分表
水平拆分：同一个表的数据拆到不同的库不同的表中。可以根据时间、地区或某个业务键维度，也可以通过hash进行拆分，最后通过路由访问到具体的数据。拆分后的每个表结构保持一致。

垂直拆分：就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样，每个库表都包含部分字段。一般来说，可以根据业务维度进行拆分，如订单表可以拆分为订单、订单支持、订单地址、订单商品、订单扩展等表；也可以，根据数据冷热程度拆分，20%的热点字段拆到一个表，80%的冷字段拆到另外一个表。


2）、不停机分库分表数据迁移
一般数据库的拆分也是有一个过程的，一开始是单表，后面慢慢拆成多表。那么我们就看下如何平滑的从MySQL单表过度到MySQL的分库分表架构。


Sharding-Jdbc实现分库分表

1）、逻辑表
用户数据根据订单id%2拆分为2个表，分别是：t_order0和t_order1。他们的逻辑表名是：t_order


多数据源相同表：
#多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 相同表spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}

多数据源不同表：
#多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 不同表spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order$->{0..1},ds1.t_order$->{2..4}

单库分表：
#单数据源的配置方式spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order$->{0..4}

全部手动指定：
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}#数据源分片策略spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id#数据源分片算法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}

上面的配置通过user_id%2来决定具体数据源，通过order_id%2来决定具体表
insert into t_order(user_id,order_id) values(2,3)，user_id%2 = 0使用数据源ds0，order_id%2 = 1使用t_order1，insert语句最终操作的是数据源ds0的t_order1表。

3）、分布式主键配置
Sharding-Jdbc可以配置分布式主键生成策略。默认使用雪花算法（snowflake），生成64bit的长整型数据，也支持UUID的方式
#主键的列名spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column=id#主键生成策略spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type=SNOWFLAKE

4）、inline分片策略实现分库分表
需求：

对1000w的用户数据进行分库分表，对用户表的数据进行分表和分库的操作。根据年龄奇数存储在t_user1，偶数t_user0，同时性别奇数存储在ds1，偶数ds0

表结构：
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;

两个数据库中都包含t_user0和t_user1两张表
application.properties：
spring.main.allow-bean-definition-overriding=true#显示sqlspring.shardingsphere.props.sql.show=true
#配置数据源spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
#ds0数据库连接信息spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db0?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghaispring.shardingsphere.datasource.ds0.username=rootspring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456spring.shardingsphere.datasource.ds0.maxPoolSize=100spring.shardingsphere.datasource.ds0.minPoolSize=5
#ds1数据库连接信息spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcespring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driverspring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db1?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghaispring.shardingsphere.datasource.ds1.username=rootspring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100spring.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}#数据源分片策略spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.database-strategy.inline.sharding-column=sex#数据源分片算法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}#主键的列名spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.column=idspring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.type=SNOWFLAKE

测试类：
@SpringBootTestclass ShardingJdbcApplicationTests {
    @Autowired    private UserMapper userMapper;
    /**     * sex:奇数     * age:奇数     * ds1.t_user1     */    @Test    public void test01() {        User user = new User();        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());        user.setPassword("123456");        user.setAge(17);        user.setSex(1);        user.setBirthday("1997-12-03");        userMapper.addUser(user);    }
    /**     * sex:奇数     * age:偶数     * ds1.t_user0     */    @Test    public void test02() {        User user = new User();        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());        user.setPassword("123456");        user.setAge(18);        user.setSex(1);        user.setBirthday("1997-12-03");        userMapper.addUser(user);    }
    /**     * sex:偶数     * age:奇数     * ds0.t_user1     */    @Test    public void test03() {        User user = new User();        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());        user.setPassword("123456");        user.setAge(17);        user.setSex(2);        user.setBirthday("1997-12-03");        userMapper.addUser(user);    }
    /**     * sex:偶数     * age:偶数     * ds0.t_user0     */    @Test    public void test04() {        User user = new User();        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());        user.setPassword("123456");        user.setAge(18);        user.setSex(2);        user.setBirthday("1997-12-03");        userMapper.addUser(user);    }}


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