Java微服务系列之 ShardingSphere - ShardingSphere-JDBC

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Java微服务系列之 ShardingSphere - ShardingSphere-JDBC。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

🌹作者主页:青花锁 🌹简介:Java领域优质创作者🏆、Java微服务架构公号作者😄
🌹简历模板、学习资料、面试题库、技术互助

🌹文末获取联系方式 📝
Java微服务系列之 ShardingSphere - ShardingSphere-JDBC,Java微服务,java,微服务,开发语言,分库分表,shardingSphere

系列专栏目录

[Java项目实战] 介绍Java组件安装、使用;手写框架等
[Aws服务器实战] Aws Linux服务器上操作nginx、git、JDK、Vue等
[Java微服务实战] Java 微服务实战,Spring Cloud Netflix套件、Spring Cloud Alibaba套件、Seata、gateway、shadingjdbc等实战操作
[Java基础篇] Java基础闲聊,已出HashMap、String、StringBuffer等源码分析,JVM分析,持续更新中
[Springboot篇] 从创建Springboot项目,到加载数据库、静态资源、输出RestFul接口、跨越问题解决到统一返回、全局异常处理、Swagger文档
[Spring MVC篇] 从创建Spring MVC项目,到加载数据库、静态资源、输出RestFul接口、跨越问题解决到统一返回
[华为云服务器实战] 华为云Linux服务器上操作nginx、git、JDK、Vue等,以及使用宝塔运维操作添加Html网页、部署Springboot项目/Vue项目等
[Java爬虫] 通过Java+Selenium+GoogleWebDriver 模拟真人网页操作爬取花瓣网图片、bing搜索图片等
[Vue实战] 讲解Vue3的安装、环境配置,基本语法、循环语句、生命周期、路由设置、组件、axios交互、Element-ui的使用等
[Spring] 讲解Spring(Bean)概念、IOC、AOP、集成jdbcTemplate/redis/事务等


前言

Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统, 可以将任意数据库转换为分布式数据库,并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。

Apache ShardingSphere 设计哲学为 Database Plus,旨在构建异构数据库上层的标准和生态。 它关注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力,而并非实现一个全新的数据库。 它站在数据库的上层视角,关注它们之间的协作多于数据库自身。

1、ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架,在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。

1.1、应用场景

Apache ShardingSphere-JDBC 可以通过Java 和 YAML 这 2 种方式进行配置,开发者可根据场景选择适合的配置方式。

  • 数据库读写分离
  • 数据库分表分库

1.2、原理

  • Sharding-JDBC中的路由结果是通过分片字段和分片方法来确定的,如果查询条件中有 id 字段的情况还好,查询将会落到某个具体的分片
  • 如果查询没有分片的字段,会向所有的db或者是表都会查询一遍,让后封装结果集给客户端。
    Java微服务系列之 ShardingSphere - ShardingSphere-JDBC,Java微服务,java,微服务,开发语言,分库分表,shardingSphere

1.3、spring boot整合

1.3.1、添加依赖

<!-- 分表分库依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.1.1</version>
</dependency>

1.3.2、添加配置

spring:
  main:
    # 一个实体类对应多张表,覆盖
    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:
      ds0:
        #配置数据源具体内容,包含连接池,驱动,地址,用户名和密码
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/account?autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
        password: root
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      ds1:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/account?autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
        password: root
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 配置数据源,给数据源起名称
      names: ds0,ds1
    props:
      sql:
        show: true
    sharding:
      tables:
        user_info:
          #指定 user_info 表分布情况,配置表在哪个数据库里面,表名称都是什么
          actual-data-nodes: ds0.user_info_${0..9}
          database-strategy:
            standard:
              preciseAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.PreciseDBShardingAlgorithm
              rangeAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.RangeDBShardingAlgorithm
              sharding-column: id
          table-strategy:
            standard:
              preciseAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.PreciseTablesShardingAlgorithm
              rangeAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.RangeTablesShardingAlgorithm
              sharding-column: id

1.3.3、制定分片算法

1.3.3.1、精确分库算法
/**
 * 精确分库算法
 */
public class PreciseDBShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     *
     * @param availableTargetNames 配置所有的列表
     * @param preciseShardingValue 分片值
     * @return
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
        Long value = preciseShardingValue.getValue();
        //后缀 0,1
        String postfix = String.valueOf(value % 2);

        for (String availableTargetName : availableTargetNames) {
            if(availableTargetName.endsWith(postfix)){
                return availableTargetName;
            }
        }

        throw new UnsupportedOperationException();
    }

}
1.3.3.2、范围分库算法
/**
 * 范围分库算法
 */
public class RangeDBShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {


    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) {
        return collection;
    }
}
1.3.3.3、精确分表算法
/**
 * 精确分表算法
 */
public class PreciseTablesShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
    /**
     *
     * @param availableTargetNames 配置所有的列表
     * @param preciseShardingValue 分片值
     * @return
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {
        Long value = preciseShardingValue.getValue();
        //后缀
        String postfix = String.valueOf(value % 10);

        for (String availableTargetName : availableTargetNames) {
            if(availableTargetName.endsWith(postfix)){
                return availableTargetName;
            }
        }

        throw new UnsupportedOperationException();
    }

}
1.3.3.4、范围分表算法
/**
 * 范围分表算法
 */
public class RangeTablesShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Long> {

    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) {

        Collection<String> result = new ArrayList<>();
        Range<Long> valueRange = rangeShardingValue.getValueRange();
        Long start = valueRange.lowerEndpoint();
        Long end = valueRange.upperEndpoint();

        Long min = start % 10;
        Long max = end % 10;

        for (Long i = min; i < max +1; i++) {
            Long finalI = i;
            collection.forEach(e -> {
                if(e.endsWith(String.valueOf(finalI))){
                    result.add(e);
                }
            });
        }
        return result;
    }

}

1.3.4、数据库建表

DROP TABLE IF EXISTS `user_info_0`;
CREATE TABLE `user_info_0` (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `account` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `user_name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `pwd` varchar(255) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

1.3.5、业务应用

1.3.5.1、定义实体类
@Data
@TableName(value = "user_info")
public class UserInfo {
    /**
     * 主键
     */
    private Long id;
    /**
     * 账号
     */
    private String account;
    /**
     * 用户名
     */
    private String userName;
    /**
     * 密码
     */
    private String pwd;

}
1.3.5.2、定义接口
public interface UserInfoService{
    /**
     * 保存
     * @param userInfo
     * @return
     */
    public UserInfo saveUserInfo(UserInfo userInfo);

    public UserInfo getUserInfoById(Long id);

    public List<UserInfo> listUserInfo();
}

1.3.5.3、实现类
@Service
public class UserInfoServiceImpl extends ServiceImpl<UserInfoMapper, UserInfo> implements UserInfoService {

    @Override
    @Transactional
    public UserInfo saveUserInfo(UserInfo userInfo) {
        userInfo.setId(IdUtils.getId());
        this.save(userInfo);
        return userInfo;
    }

    @Override
    public UserInfo getUserInfoById(Long id) {

        return this.getById(id);
    }

    @Override
    public List<UserInfo> listUserInfo() {
        QueryWrapper<UserInfo> userInfoQueryWrapper = new QueryWrapper<>();
        userInfoQueryWrapper.between("id",1623695688380448768L,1623695688380448769L);
        return this.list(userInfoQueryWrapper);
    }
}

1.3.6、生成ID - 雪花算法

package com.xxxx.tore.common.utils;

import cn.hutool.core.lang.Snowflake;
import cn.hutool.core.util.IdUtil;

/**
 * 生成各种组件ID
 */
public class IdUtils {

    /**
     * 雪花算法
     * @return
     */
    public static long getId(){
        Snowflake snowflake = IdUtil.getSnowflake(0, 0);
        long id = snowflake.nextId();
        return id;
    }
}
 

1.4、seata与sharding-jdbc整合

https://github.com/seata/seata-samples/tree/master/springcloud-seata-sharding-jdbc-mybatis-plus-samples

1.4.1、common中添加依赖

<!--seata依赖-->
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
    <version>2021.0.4.0</version>
</dependency>
<!-- sharding-jdbc整合seata分布式事务-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-transaction-base-seata-at</artifactId>
    <version>4.1.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    <version>2021.0.4.0</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>com.alibaba.nacos</groupId>
            <artifactId>nacos-client</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.alibaba.nacos</groupId>
    <artifactId>nacos-client</artifactId>
    <version>1.4.2</version>
</dependency>

1.4.2、改造account-service服务

@Service
public class AccountServiceImpl extends ServiceImpl<AccountMapper, Account> implements AccountService {
    @Autowired
    private OrderService orderService;
    @Autowired
    private StorageService storageService;

    /**
     * 存放商品编码及其对应的价钱
     */
    private static Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
    static {
        map.put("c001",3);
        map.put("c002",5);
        map.put("c003",10);
        map.put("c004",6);

    }
    @Override
    @Transactional
    @ShardingTransactionType(TransactionType.BASE)
    public void debit(OrderDTO orderDTO) {
        //扣减账户余额
        int calculate = this.calculate(orderDTO.getCommodityCode(), orderDTO.getCount());

        AccountDTO accountDTO = new AccountDTO(orderDTO.getUserId(), calculate);

        QueryWrapper<Account> objectQueryWrapper = new QueryWrapper<>();
        objectQueryWrapper.eq("id",1);
        objectQueryWrapper.eq(accountDTO.getUserId() != null,"user_id",accountDTO.getUserId());

        Account account = this.getOne(objectQueryWrapper);
        account.setMoney(account.getMoney() - accountDTO.getMoney());
        this.saveOrUpdate(account);

        //扣减库存
        this.storageService.deduct(new StorageDTO(null,orderDTO.getCommodityCode(),orderDTO.getCount()));
        //生成订单
        this.orderService.create(orderDTO);      
    }

    /**
     * 计算购买商品的总价钱
     * @param commodityCode
     * @param orderCount
     * @return
     */
    private int calculate(String commodityCode, int orderCount){
        //商品价钱
        Integer price = map.get(commodityCode) == null ? 0 : map.get(commodityCode);
        return price * orderCount;
    }
}

注意:调单生成调用的逻辑修改,减余额->减库存->生成订单。调用入口方法注解加上:@ShardingTransactionType(TransactionType.BASE)

1.4.3、修改business-service服务

@Service
public class BusinessServiceImpl implements BusinessService {
    @Autowired
    private OrderService orderService;
    @Autowired
    private StorageService storageService;
    @Autowired
    private AccountService accountService;

    @Override
    public void purchase(OrderDTO orderDTO) {
        //扣减账号中的钱
        accountService.debit(orderDTO);        
    }
}

1.4.4、修改order-service服务

@Service
public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl<OrderMapper,Order> implements OrderService {

    /**
     * 存放商品编码及其对应的价钱
     */
    private static Map<String,Integer> map = new HashMap<>();
    static {
        map.put("c001",3);
        map.put("c002",5);
        map.put("c003",10);
        map.put("c004",6);
    }
    @Override
    @Transactional
    @ShardingTransactionType(TransactionType.BASE)
    public Order create(String userId, String commodityCode, int orderCount) {
        int orderMoney = calculate(commodityCode, orderCount);

        Order order = new Order();
        order.setUserId(userId);
        order.setCommodityCode(commodityCode);
        order.setCount(orderCount);
        order.setMoney(orderMoney);
        
        //保存订单
        this.save(order);
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(30);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        if(true){
            throw new RuntimeException("回滚测试");
        }
        return order;
    }

    /**
     * 计算购买商品的总价钱
     * @param commodityCode
     * @param orderCount
     * @return
     */
    private int calculate(String commodityCode, int orderCount){
        //商品价钱
        Integer price = map.get(commodityCode) == null ? 0 : map.get(commodityCode);
        return price * orderCount;
    }
}

1.4.5、配置文件参考

server:
  port: 8090

spring:
  main:
    # 一个实体类对应多张表,覆盖
    allow-bean-definition-overriding: true
  shardingsphere:
    datasource:
      ds0:
        #配置数据源具体内容,包含连接池,驱动,地址,用户名和密码
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/account?autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
        password: root
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      ds1:
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/account?autoReconnect=true&allowMultiQueries=true
        password: root
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        username: root
      # 配置数据源,给数据源起名称
      names: ds0,ds1
    props:
      sql:
        show: true
    sharding:
      tables:
        account_tbl:
          actual-data-nodes: ds0.account_tbl_${0..1}
          database-strategy:
            standard:
              preciseAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.PreciseDBExtShardingAlgorithm
              #rangeAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.RangeDBShardingAlgorithm
              sharding-column: id
          table-strategy:
            standard:
              preciseAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.PreciseTablesExtShardingAlgorithm
              #rangeAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.RangeTablesShardingAlgorithm
              sharding-column: id

        user_info:
          #指定 user_info 表分布情况,配置表在哪个数据库里面,表名称都是什么
          actual-data-nodes: ds0.user_info_${0..9}
          database-strategy:
            standard:
              preciseAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.PreciseDBShardingAlgorithm
              rangeAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.RangeDBShardingAlgorithm
              sharding-column: id
          table-strategy:
            standard:
              preciseAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.PreciseTablesShardingAlgorithm
              rangeAlgorithmClassName: com.xxxx.store.account.config.RangeTablesShardingAlgorithm
              sharding-column: id




  #以上是sharding-jdbc配置
  cloud:
    nacos:
      discovery:
        server-addr: localhost:8848
        namespace: 1ff3782d-b62d-402f-8bc4-ebcf40254d0a
  application:
    name: account-service  #微服务名称
#  datasource:
#    username: root
#    password: root
#    url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/account
#    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

seata:
  enabled: true
  enable-auto-data-source-proxy: false
  application-id: account-service
  tx-service-group: default_tx_group
  service:
    vgroup-mapping:
      default_tx_group: default
    disable-global-transaction: false
  registry:
    type: nacos
    nacos:
      application: seata-server
      server-addr: 127.0.0.1:8848
      namespace: 1ff3782d-b62d-402f-8bc4-ebcf40254d0a
      group: SEATA_GROUP
      username: nacos
      password: nacos
  config:
    nacos:
      server-addr: 127.0.0.1:8848
      namespace: 1ff3782d-b62d-402f-8bc4-ebcf40254d0a
      group: SEATA_GROUP
      username: nacos
      password: nacos

联系方式

微信公众号:Java微服务架构

Java微服务系列之 ShardingSphere - ShardingSphere-JDBC,Java微服务,java,微服务,开发语言,分库分表,shardingSphere

系列文章目录

第一章 Java线程池技术应用
第二章 CountDownLatch和Semaphone的应用
第三章 Spring Cloud 简介
第四章 Spring Cloud Netflix 之 Eureka
第五章 Spring Cloud Netflix 之 Ribbon
第六章 Spring Cloud 之 OpenFeign
第七章 Spring Cloud 之 GateWay
第八章 Spring Cloud Netflix 之 Hystrix
第九章 代码管理gitlab 使用
第十章 SpringCloud Alibaba 之 Nacos discovery
第十一章 SpringCloud Alibaba 之 Nacos Config
第十二章 Spring Cloud Alibaba 之 Sentinel
第十三章 JWT
第十四章 RabbitMQ应用
第十五章 RabbitMQ 延迟队列
第十六章 spring-cloud-stream
第十七章 Windows系统安装Redis、配置环境变量
第十八章 查看、修改Redis配置,介绍Redis类型
第十九章 ShardingSphere - ShardingSphere-JDBC文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-782306.html

到了这里,关于Java微服务系列之 ShardingSphere - ShardingSphere-JDBC的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • ShardingSphere再回首

    概念:  连接:通过协议 方言及库存储的适配,连接数据和应用,关注多模数据苦之间的合作   增量:抓取库入口流量题提供重定向, 流量变形(加密脱敏)/鉴权/治理(熔断限流)/分析等   可插拔:微内核 DDL:create table/index | alter table |drop table |truncate table|drop index/table

    2024年04月12日
    浏览(29)
  • shardingsphere读写分离配置

    注: 如果是升级之前的单库单表,要将之前的 数据库接池 druid-spring-boot-starter 注释掉,换成 druid,否则无法连接数据库。 原因: 因为数据连接池的starter(比如druid)可能会先加载并且其创建一个默认数据源,这将会使得sharding-jdbc创建数据源时发生冲突。 解决办法为,去掉

    2024年02月15日
    浏览(39)
  • ShardingSphere 分片算法

    测试ShardingSphere版本: 5.2.0 下面配置中省略部分前缀,仅供参考 自动分片算法通常用在 auto-tables 中,只需配置 actualDataSources 后,其他 由分片算法自行解析 处理。 注意,通常自动分片算法中的分片表都是在数据源中采用 类似轮训 的方式进行 规律分片 的,如:      db_0

    2023年04月09日
    浏览(33)
  • ShardingSphere-JDBC学习

    springBoot  引入maven application.yml配置 table-strategy:指定表的分片策略,table-strategy有以下几种策略 1 ) none 表示不分片,所有数据都存储在同一个表中。 2 ) standard 表示使用标准分片策略,根据分片键的值进行范围匹配,将数据路由到对应的分片表中。         对应StandardShardi

    2024年01月19日
    浏览(55)
  • ShardingSphere5入门到实战

    ShardingSphere5入门到实战 互联网业务兴起之后,海量用户加上海量数据的特点,单个数据库服务器已经难以满足业务需要,必须考虑数据库集群的方式来提升性能。高性能数据库集群的 第一种方式是“读写分离” , 第二种方式是“数据库分片” 。 读写分离原理: 读写分离的

    2024年02月11日
    浏览(61)
  • ShardingSphere 可观测 SQL 指标监控

    ShardingSphere并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据,而是将SQL解析与SQL执行这两块数据分片的最核心的相关信息发送至应用性能监控系统,并交由其处理。 换句话说,ShardingSphere仅负责产生具有价值的数据,并通过标准协议递交至相关系统。 现有版本5.2

    2024年02月11日
    浏览(35)
  • ShardingSphere数据库中间件

    数据库中的数据量猛增,访问性能也变慢了,优化迫在眉睫 ? 1. 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈:单机存储容量、数据库连接数、处理能力都有限。 2. 当单表的数据量达到 1000W 或 100G 以后,由于查询维度较多,即使做了优化索引等操作, 查询性能仍下降严重。 方案

    2024年01月23日
    浏览(54)
  • ShardingSphere-JDBC 分库分表

    springBoot  引入maven application.yml配置 table-strategy:指定表的分片策略,table-strategy有以下几种策略 1 ) none 表示不分片,所有数据都存储在同一个表中。 2 ) standard 表示使用标准分片策略,根据分片键的值进行范围匹配,将数据路由到对应的分片表中。         对应StandardShardi

    2024年01月19日
    浏览(42)
  • ShardingSphere水平分表策略配置和测试实战

    概念 水平分表 把一个表的数据分到一个数据库的多张表中,每个表只有这个表的部分数据 核心是把一个大表,分割N个小表,每个表的结构是一样的,数据不一样,全部表的数据合起来就是全部数据 针对数据量巨大的单张表(比如订单表),按照某种规则(RANGE,HASH取模等)

    2024年02月16日
    浏览(39)
  • ShardingSphere-JDBC-若依框架集成

    ShardingSphere基础知识、ShardingSphere-JDBC如何集成进若依框架中 使用的是若依框架(SpringBoot)前后端版本、动态数据源,可自行切换,默认数据源为达梦8 官网文档地址:https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/ 简介 开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈 关系

    2024年02月09日
    浏览(82)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包