sharding-jdbc 使用实例

好的，下面是 Sharding-JDBC 的使用实例：

1. 引入依赖

在项目的 pom.xml 文件中，添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>${sharding-jdbc.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${sharding-jdbc.version}</version>
</dependency>

其中，`${sharding-jdbc.version}` 表示 Sharding-JDBC 的版本号，可以根据自己的实际情况进行修改。

2. 配置数据源

在项目的配置文件中，添加以下配置：

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/sharding_db?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
    username: root
    password: root
  shardingsphere:
    # 配置数据分片规则
    sharding:
      tables:
        user_info:
          actualDataNodes: ds${0..1}.user_info_${0..1}
          tableStrategy:
            standard:
              shardingColumn: user_id
              shardingAlgorithmName: user_id_modulo
          keyGenerateStrategy:
            column: user_id
            keyGeneratorName: snowflake
      # 配置算法
      defaultDataSourceName: ds0
      shardingAlgorithms:
        user_id_modulo:
          type: INLINE
          props:
            algorithm-expression: user_info_${user_id % 2}
      # 配置数据源
      dataSources:
        ds0:
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
          username: root
          password: root
          connectionTimeoutMilliseconds: 30000
          idleTimeoutMilliseconds: 60000
          maxLifetimeMilliseconds: 1800000
          maxPoolSize: 50
        ds1:
          url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
          username: root
          password: root
          connectionTimeoutMilliseconds: 30000
          idleTimeoutMilliseconds: 60000
          maxLifetimeMilliseconds: 1800000
          maxPoolSize: 50

其中，`sharding_db` 表示逻辑数据库名，`ds0` 和 `ds1` 表示实际数据源名，`user_info` 表示要进行分片的表名，`user_id` 表示分片键。

3. 配置 ShardingDataSource

在 Spring 配置文件中，添加以下配置：

@Configuration
@Import(ShardingJdbcConfiguration.class)
public class DataSourceConfig {
    @Bean
    public DataSource dataSource() throws SQLException {
        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(SpringUtil.getBean(ShardingJdbcConfiguration.class).getShardingRule(),
                SpringUtil.getBean(ShardingJdbcConfiguration.class).getDataSources(),
                SpringUtil.getBean(ShardingJdbcConfiguration.class).getProps());
    }
}

其中，`ShardingJdbcConfiguration` 是一个配置类，用于读取配置文件中的数据源配置和分片规则配置。

4. 测试

在测试代码中，使用`@Autowired` 注解注入 `DataSource` 对象，即可使用 Sharding-JDBC 进行数据源的读写操作。

以上就是 Sharding-JDBC 的使用实例，希望能对你有所帮助！