ShardingJDBC最全详解(图文全面总结)

文摘   2024-09-10 12:59   四川  

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ShardingJDBC

Sharding JDBC,一个关系型数据库中间件,全名是 Apache ShardingSphere JDBC,Sharding JDBC从 3.0 开始Sharding JDBC被包含在 Sharding-Sphere中。

ShardingJDBC最大的作用就是:简化对分库分表之后数据相关操作。

ShardingJDBC特点

1)Sharding-JDBC直接封装JDBC API,旧代码迁移成本几乎为零;

2)适用于任何基于Java的ORM框架,如Hibernate、Mybatis等 ;

3)可基于任何第三方的数据库连接池,如DBCP、C3P0、 BoneCP、Druid等;

4)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;

5)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;

6)SQL解析功能完善,支持聚合、分组、排序、limit、or等查询。

ShardingJDBC功能

Sharding JDBC的核心功能为数据分片和读写分离,通过Sharding JDBC,应用可以透明的使用jdbc访问已经分库分表、读写分离的多个数据源,而不用关心数据源的数量以及数据如何分布。

数据分片

1.分库分表
2.读写分离
3.分片策略可定制
4.无中心化分布式主键(snowflake算法)

分布式事务

1.标准化事务接口
2.两阶段提交事务
3.柔性事务

数据库治理

1.配置动态化
2.编排和治理
3.数据脱敏
4.可视化链路追踪

ShardingJDBC架构

ShardingJDBC实战

使用Spring Boot  MyBatis Druid Sharding-JDBC MySQL进行读写分离的案件讲解。 

在工程的pom文件引入以下的依赖,包括Spring Boot的Web起步依赖spring-boot-starter-web,mybatis的起步依赖

mybatis-spring-boot-starter, mysql的连机器,连接池druid的起步依赖druid-spring-boot-starter,sharding-jdbc的起步依赖sharding-jdbc-spring-boot-starter。代码如下:

在spring boot工程配置文件application.yml做以下的配置:

sharding.jdbc.dataSource.names配置的是数据库的名称,就是多个数据源的名称。 

sharding.jdbc.dataSource配置多个数据源。

需要配置数据库名称,和上面配置的对应,以及数据的配置,包括:连接池的类型、连接器、数据库地址、 数据库账户密码信息等。

sharding.jdbc.config.masterslave.load-balance-algorithm-type查询时的负载均衡算法,

目前有2种算法,round_robin(轮询)和random(随机)。sharding.jdbc.config.masterslave.master-data-source-name主数据源名称。 

sharding.jdbc.config.masterslave.slave-data-source-names从数据源名称,多个用逗号隔开。

案例验证

写2个接口,代码如下:

@RestControllerpublic class UserController { @Autowired private UserService userService; @GetMapping("/users") public Object list() { return userService.list(); } @GetMapping("/add") public Object add(@RequestParam Integer id, @RequestParam String username, @RequestParam String password) { User user = new User(); user.setId(id); user.setUsername(username); user.setPassword(password); return userService.addUser(user); }}

在上一篇文章中,已经开启了数据库的CRUD日志,日志目录在/var/lib/mysql目录下。

调用2个接口,可以在主库对应主机的日志目录下查看插入数据的日志:

从库对应主机的日志目录下查看查询数据的日志:

 Query SELECT u.* FROM user u
这就说明,Sharding-JDBC实现了数据库的读写分离。


以上


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