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Java API 開發中使用 Sharding-JDBC 進行資料分片

WBOY
WBOY原創
2023-06-18 10:06:391152瀏覽

隨著資料規模的不斷擴大,傳統的單一資料庫已無法滿足應用需求,面臨效能瓶頸、可擴展性差等問題。為了解決這些問題,對資料進行分片成為了一個不錯的選擇。 Sharding-JDBC 是一個開源的 JDBC 驅動程序,它提供了資料分片、讀寫分離等功能。在 Java API 開發中使用 Sharding-JDBC 進行資料分片是非常方便、有效率、靈活的選擇。

一、什麼是資料分片

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二、Sharding-JDBC 簡介

数据库分片(Sharding)是指将一个原本存储于单个数据库中的数据集合拆分成多个部分(分片),并分别存储于很多服务器中的行为,可以提升数据存储和查询的处理能力,降低单点故障的发生。一般来说,在对数据进行分片的时候,可以基于不同的分片规则(Sharding Rule),或者说使用不同的算法来进行分片。

三、Sharding-JDBC 的使用

Sharding-JDBC 是一个基于 JDBC 实现的数据分片中间件。它使用了现代化架构的设计,具有高性能、高可用、易扩展几个特点,目前已经成为了开源社区中非常受欢迎的分库分表组件之一。Sharding-JDBC 可以实现对 SQL 透明切分、对分布式事务支持、对读写分离的支持等。

四、總結

如果想在 Java API 开发中使用 Sharding-JDBC 进行数据分片,可以按照以下步骤进行:

1.添加Maven依赖
    添加 Sharding-JDBC 的 Maven 依赖,如下:

    ```
    <dependency>
        <groupId>io.shardingjdbc</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
        <version>${sharding-jdbc.version}</version>
    </dependency>      
    ```

2.配置分片规则
    在使用 Sharding-JDBC 进行数据分片的时候,需要配置相关的分片规则。可以通过 code 或者 yml 配置文件来进行配置。以下是配置文件的一个示例:

    ```
    spring:
      datasource:
        names: ds_0, ds_1
        ds_0:
          url: jdbc:mysql://192.168.10.0:3306/demo_ds_0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true&serverTimezone=UTC&useSSL=false
          username: root
          password: xxxx
          driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        ds_1:
          url: jdbc:mysql://192.168.10.1:3306/demo_ds_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&allowMultiQueries=true&serverTimezone=UTC&useSSL=false
          username: root
          password: xxxx
          driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    sharding:
      tables:
        user:
          actualDataNodes: ds_$->{0..1}.user_$->{0..3}
          tableStrategy:
            complex:
              shardingColumns: user_id,org_id
              algorithmClassName: com.example.algorithm.ModuloTableShardingAlgorithm
    ```

3.创建分片数据源
    配置好分片规则之后,需要在程序中创建分片数据源(ShardingDataSource),如下:

    ```
    @Bean
    public DataSource shardingDataSource() throws SQLException {
        DataSourceRule dataSourceRule = new DataSourceRule(createDataSourceMap());
        ShardingRule shardingRule = ShardingRule.builder()
                .dataSourceRule(dataSourceRule)
                .tableRules(Collections.singletonList(getUserTableRule()))
                .databaseShardingStrategy(new DatabaseShardingStrategy("org_id", new ModuloDatabaseShardingAlgorithm()))
                .tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("user_id,org_id", new ModuloTableShardingAlgorithm()))
                .build();
        Properties properties = new Properties();
        properties.setProperty("sql.show", "true");
        return new ShardingDataSource(shardingRule, properties);
    }
    ```

    这里需要注意的是,我们需要自己提供数据源(DataSource),可以使用 HikariCP 等第三方的数据源,在创建分片数据源的时候,将这些数据源定义为 DataSourceRule,并将其传递给 ShardingRule,就可以创建出分片数据源了。

4.使用分片数据源进行查询
    在程序中,可以使用 ShardingDataSource 进行数据的查询、插入等操作,如下:

    ```
    @Autowired
    private DataSource shardingDataSource;

    @Override
    public void insert(User user) {
        String sql = "INSERT INTO user (user_id, org_id, username, password) VALUES (?, ?, ?, ?)";
        try (Connection conn = shardingDataSource.getConnection();
             PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql)) {
            ps.setLong(1, user.getUserId());
            ps.setLong(2, user.getOrgId());
            ps.setString(3, user.getUsername());
            ps.setString(4, user.getPassword());
            ps.execute();
        } catch (SQLException throwables) {
            throwables.printStackTrace();
        }
    }
    ```

    在 ShardingDataSource 中,我们可以使用 Connection 对象进行 SQL 语句的执行。ShardingDataSource 会自动将 SQL 语句按照分片规则进行分片,并将每个分片的 SQL 语句发送到对应的数据库进行执行,最后将结果合并起来返回。

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