Springboot，使用sharedingjdbc 分库分表，最佳实践。

一、简介

Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈，它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款既能够独立部署，又支持混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能，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。

Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于可插拔架构，项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式进行扩展。目前，数据分片、读写分离、数据加密、影子库压测等功能，以及 MySQL、PostgreSQL、SQLServer、Oracle 等 SQL 与协议的支持，均通过插件的方式织入项目。开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。Apache ShardingSphere 目前已提供数十个 SPI 作为系统的扩展点，仍在不断增加中。

官网：http://shardingsphere.apache.org/index_zh.html
下载地址：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/downloads/
快速入门：https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/quick-start/shardingsphere-jdbc-quick-start/

二、使用注意事项

使用版本问题，不同版本之间存在差异较大（参数），请参考官方文档，切记不可随意百度
update 时，不可对分片字段进行更新（分片字段必须在规则上保持固定）
5.1.0版本使用shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter时，并且使用druid时，需要加dbcp依赖
时间字段作为分片字段时，需要使用date类型，不可使用localDataTime 或者localDate类型
数据分片后主键自增问题，需要使用分布式主策略，例如利用redis自增主键，雪花算法，UUID等
分页查询跨表较大时候，shareding会进行表的union 操作，可能会造成数据瓶颈（业务上做处理）
不支持自动建表，自动分片功能需自行编码
部分复杂查询不支持，请参考官网：https://shardingsphere.apache.org/document/5.1.0/cn/user-manual/shardingsphere-jdbc/unsupported/

三、项目使用

* 添加pom依赖

<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!-- ShardingJDBC 5.1.0使用druid连接池需要加dbcp依赖 -->
<dependency><groupId>org.apache.tomcat</groupId><artifactId>tomcat-dbcp</artifactId>
</dependency>

* yml配置信息

spring:### 处理连接池冲突 #####main:allow-bean-definition-overriding: trueshardingsphere:# 是否启用 Shardingenabled: false# 打印sqlprops:sql-show: falsedatasource:names: ds0ds0:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
#                url: jdbc:mysql://123.57.164.186:13306/digital_constr?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8
#                username: root
#                password: JoygisIot@2023url: jdbc:mysql://123.57.23.160:13306/digital_constr?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false&serverTimezone=GMT%2B8username: rootpassword: JoygisIot@2023# 数据源其他配置initialSize: 5minIdle: 5maxActive: 20maxWait: 60000timeBetweenEvictionRunsMillis: 60000minEvictableIdleTimeMillis: 300000validationQuery: SELECT 1 FROM DUALtestWhileIdle: true,testOnBorrow: falsetestOnReturn: falsepoolPreparedStatements: true# 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙#filters: stat,wall,log4jmaxPoolPreparedStatementPerConnectionSize: 20useGlobalDataSourceStat: trueconnectionProperties: druid.stat.mergeSql=true;druid.stat.slowSqlMillis=500rules:sharding:# 表策略配置tables:# t_user 是逻辑表b_compaction_data:# 配置数据节点，这里是按月分表# 示例1：时间范围设置在202201 ~ 210012# actualDataNodes: mydb.t_user_$->{2022..2100}0$->{1..9},mydb.t_user_$->{2022..2100}1$->{0..2}# 示例2：时间范围设置在202201 ~ 202203#actualDataNodes: ds${0..1}.tmp_order_itemactualDataNodes: ds0.b_compaction_datatableStrategy:complex:sharding-columns: gps_time,snalgorithm-class-name:shardingAlgorithmName: time-sn-sharding-altorithmkeyGenerateStrategy:column: idkeyGeneratorName: compaction-data-id# 分片算法配置keyGenerators:compaction-data-id:type: 'INCREMENT'shardingAlgorithms:time-sn-sharding-altorithm:# 类型：自定义策略type: CLASS_BASEDprops:# 分片策略strategy: complex# 分片算法类algorithmClassName: com.joygis.sharding.algorithm.ComplexTimeAndSnShardingAlgorithm

* 代码配置

a. 自定义数据源

说明：shardingSphereDataSource 为默认数据源，如需修改配置信息，可重新定义重新注入即可

b. 使用动态数据源

说明：查询接口中，直接标记数据类型即可，如为mabatisplus 请使用@Ds注解

* 自定义主键策略

说明：shareding中用了大量的java spi 加载机制进行代码解耦，包括主键生成策略，spi机制此处不做介绍请自行百度，此处使用的为redis自增主键（查询中例如id比较），保证id 全局唯一，type类型必须与yml文件中保持一致

* 单字段分表策略

说明：类型指定为Standard ，实现StandardShardingAlgorithm类即可，项目中因要求不同，此处代码完成但为使用，需要实现两个doshared方法，PreciseShardingValue 为精确匹配例如 in、= 等方式，RangeShardingValue为范围匹配例如 between,< ,> 等