Sharding-Jdbc 实现读写分离 + 分库分表，写得太好了！
1、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
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2、MySQL主从复制
1）、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/cnf
mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/data2）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binlog
log-bin=mysql-bin
## binlog缓存
binlog_cache_size=1M
## binlog格式(mixed、statement、row,默认格式是statement)
binlog_format=mixed3）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:5.74）添加复制master数据的用户reader，供从服务器使用
[root@aliyun /]# docker ps
CONTAINER IDIMAGECOMMANDCREATEDSTATUSPORTSNAMES
6af1df686fffmysql:5.7"docker-entrypoint..."5 seconds agoUp 4 seconds0.0.0.0:3306->3306/tcp, 33060/tcpmaster
[root@aliyun /]# docker exec -it master /bin/bash
root@41d795785db1:/# mysql -u root -p123456mysql> 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 -p
mkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -p
vim /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=10626）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:5.77）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 -p123456mysql> 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}}' master
172.17.0.2从服务器上执行：
[root@aliyun /]# docker exec -it slaver /bin/bash
root@fe8b6fc2f1ca:/# mysql -u root -p123456mysql> 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: Yes【Sharding-Jdbc 实现读写分离 + 分库分表，写得太好了！】Slave_IO_Running: Yes，Slave_SQL_Running: Yes即表示启动成功
2）、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：
- Master Thread每一秒将redo log buffer刷新到redo log file
- 每个事务提交时会将redo log buffer刷新到redo log file
- 当redo log缓冲池剩余空间小于1/2时，会将redo log buffer刷新到redo log file
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）
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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
- STATEMENT模式：binlog里面记录的就是SQL语句的原文。优点是并不需要记录每一行的数据变化，减少了binlog日志量，节约IO，提高性能。缺点是在某些情况下会导致master-slave中的数据不一致
- ROW模式：不记录每条SQL语句的上下文信息，仅需记录哪条数据被修改了，修改成什么样了，解决了STATEMENT模式下出现master-slave中的数据不一致。缺点是会产生大量的日志，尤其是alter table的时候会让日志暴涨
- MIXED模式：以上两种模式的混合使用，一般的复制使用STATEMENT模式保存binlog，对于STATEMENT模式无法复制的操作使用ROW模式保存binlog，MySQL会根据执行的SQL语句选择日志保存方式
- redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都可以使用
- redo log是物理日志，记录的是在某个数据也上做了什么修改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比如给ID=2这一行的c字段加1
- redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是可以追加写入的，binlog文件写到一定大小后会切换到下一个，并不会覆盖以前的日志
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：
- 执行器先找到引擎取ID=2这一行。ID是主键，引擎直接用树搜索找到这一行。如果ID=2这一行所在的数据也本来就在内存中，就直接返回给执行器；否则，需要先从磁盘读入内存，然后再返回
- 执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上1，得到新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据
- 引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到redo log里面，此时redo log处于prepare状态。然后告知执行器执行完成了，随时可以提交事务
- 执行器生成这个操作的binlog，并把binlog写入磁盘
- 执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的redo log改成提交状态，更新完成
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将redo log的写入拆成了两个步骤：prepare和commit，这就是两阶段提交
3）、MySQL主从复制原理
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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：
- 在从库B上通过change master命令，设置主库A的IP、端口、用户名、密码，以及要从哪个位置开始请求binlog，这个位置包含文件名和日志偏移量
- 在从库B上执行start slave命令，这时从库会启动两个线程，就是图中的I/O线程和SQL线程。其中I/O线程负责与主库建立连接
- 主库A校验完用户名、密码后，开始按照从库B传过来的位置，从本地读取binlog，发给B
- 从库B拿到binlog后，写到本地文件，称为中继日志
- SQL线程读取中继日志，解析出日志里的命令，并执行
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
3、Sharding-Jdbc实现读写分离 Spring Boot 基础就不介绍了，推荐下这个实战教程：
https://www.javastack.cn/cate...
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sql
spring.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.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5#slave-ds2数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds2.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds2.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds2.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds2.minPoolSize=5#slave-ds3数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds3.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds3.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds3.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds3.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds3.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds.maxPoolSize=100
spring.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.entity3）、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
@Data
public 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：
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调用
http://localhost:8080/api/user/save一直进入到ds1主节点
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调用
http://localhost:8080/api/user/findUsers一直进入到ds2、ds3节点，并且轮询进入
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4、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
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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
- 利用MySQL+Canal做增量数据同步，利用分库分表中间件，将数据路由到对应的新表中
- 利用分库分表中间件，全量数据导入到对应的新表中
- 通过单表数据和分库分表数据两两比较，更新不匹配的数据到新表中
- 数据稳定后，将单表的配置切换到分库分表配置上
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5、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
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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$->{0..4}全部手动指定：
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order0,ds1.t_order0,ds0.t_order1,ds1.t_order12）、inline分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{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=SNOWFLAKE4）、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sql
spring.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.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db0?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds0.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds0.minPoolSize=5#ds1数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db1?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5#整合mybatis的配置
mybatis.type-aliases-package=com.ppdai.shardingjdbc.entityspring.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=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.type=SNOWFLAKESpring Boot 基础就不介绍了，推荐下这个实战教程：
https://www.javastack.cn/cate...
测试类：
@SpringBootTest
class 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);
}
}参考文档：\
https://shardingsphere.apache... \
https://www.bilibili.com/vide...
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_4037... \
版权声明：本文为CSDN博主「邋遢的流浪剑客」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
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