Spring Boot集成Sharding-JDBC实现分库分表

引言

随着业务数据量的不断增长，单表存储和查询性能逐渐成为瓶颈。为了应对这一问题，分库分表成为了常见的解决方案。Sharding-JDBC作为Apache ShardingSphere生态系统的一部分，提供了强大的分库分表功能，并且可以与Spring Boot无缝集成。本文将详细介绍如何在Spring Boot项目中集成Sharding-JDBC，包括具体代码和使用注意事项。

一、准备工作

1. 环境搭建

   • 确保已经安装了JDK（推荐使用JDK 8及以上版本）。
   • 安装并配置好Maven或Gradle作为构建工具。
   • 准备好MySQL数据库（或其他支持的数据库），并创建相应的数据库和表结构。

2. 创建Spring Boot项目

   • 可以使用Spring Initializr快速生成Spring Boot项目骨架。
   • 在项目中添加必要的依赖，如Spring Boot Web、MySQL驱动、MyBatis-Plus（可选）等。

二、添加Sharding-JDBC依赖

在pom.xml文件中添加Sharding-JDBC的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.1.1</version>
</dependency>

三、配置Sharding-JDBC

在application.yml或application.properties文件中配置Sharding-JDBC的分库分表规则。以下是一个示例配置：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0?useSSL=false&serverTimezone=UTC
        username: root
        password: root
      ds1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1?useSSL=false&serverTimezone=UTC
        username: root
        password: root
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{2021..2022}_$->{1..4}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: order_id
              algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 4 + 1}
          key-generator:
            column: order_id
            type: SNOWFLAKE

四、实现分库分表逻辑

在代码中无需进行特别的分库分表处理，Sharding-JDBC会在底层自动进行SQL路由和分片。以下是一个简单的示例，演示如何在Spring Boot中使用Sharding-JDBC：

@SpringBootApplication
public class ShardingJdbcApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ShardingJdbcApplication.class, args);
    }

    @RestController
    @RequestMapping("/order")
    public class OrderController {

        @Autowired
        private OrderService orderService;

        @PostMapping
        public String createOrder(@RequestBody Order order) {
            orderService.createOrder(order);
            return "Order created successfully";
        }

        @GetMapping("/{id}")
        public Order getOrder(@PathVariable Long id) {
            return orderService.getOrderById(id);
        }
    }

    @Service
    public class OrderService {

        @Autowired
        private OrderMapper orderMapper;

        public void createOrder(Order order) {
            orderMapper.insert(order);
        }

        public Order getOrderById(Long id) {
            return orderMapper.selectById(id);
        }
    }

    @Mapper
    public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> {
    }

    @Data
    public class Order {
        private Long orderId;
        private String userId;
        private String productId;
        private int quantity;
        private double amount;
        private Date createTime;
    }
}

五、使用注意事项

1. 分片键的选择

   • 分片键的选择对分片效果至关重要。应尽量选择数据分布均匀、查询频繁的列作为分片键。

2. 事务处理

   • Sharding-JDBC支持分布式事务，但分布式事务的性能开销较大。在可能的情况下，应尽量避免跨库事务。

3. SQL限制

   • Sharding-JDBC对SQL语句有一定的限制，如不支持子查询、HAVING子句、UNION和UNION ALL等。在使用时应尽量避免这些不支持的SQL语法。

4. 性能调优

   • 分库分表后，数据库的连接数可能会增加。应根据业务需求合理配置数据库连接池的大小。
   • 可以通过调整Sharding-JDBC的配置参数来优化性能，如SQL路由缓存、结果集缓存等。

5. 版本兼容性

   • Sharding-JDBC的版本与Spring Boot、MySQL驱动等组件的版本可能存在兼容性问题。在使用时应参考官方文档，选择合适的版本组合。

6. 数据迁移和升级

   • 在进行分库分表迁移和升级时，应充分考虑数据的一致性和完整性。可以使用Sharding-JDBC提供的数据迁移工具或自定义迁移脚本。

通过本文的介绍，您应该已经了解了如何在Spring Boot项目中集成Sharding-JDBC实现分库分表。在实际应用中，还需要根据项目的具体需求和业务场景进行进一步的配置和优化。