sharding-jdbc配置分析Configuration

Sharding-JDBC 的 `Configuration` 类是整个 Sharding-JDBC 配置的核心，它包含了 Sharding-JDBC 的所有配置信息。下面是对 `Configuration` 类的一些配置分析：

1. `dataSource`: 数据源配置，包括读写分离数据源、主从数据源，以及 ShardingSphere 内置的 HikariCP 数据源等。

2. `shardingRule`: 分片规则配置，包括分片键配置、分片算法配置等。

3. `defaultDatabaseShardingStrategy`: 默认数据源分片策略，用于没有配置分片规则的表进行分片。

4. `defaultTableShardingStrategy`: 默认表分片策略，用于没有配置分片规则的表进行分片。

5. `masterSlaveRule`: 主从规则配置，包括主从数据源名称、负载均衡算法等。

6. `props`: 全局属性配置，包括 SQL 打印、日志级别等。

7. `encryptRule`: 加密规则配置，包括加密列、加密算法等。

8. `keyGenerateAlgorithm`: 主键生成算法配置。

9. `executorSize`: 执行器线程池大小配置。

总之，`Configuration` 类是 Sharding-JDBC 的核心配置类，通过对它的配置来实现对 Sharding-JDBC 的各种功能的配置和管理。

相关问题

sharding-jdbc怎么使用

Sharding-JDBC是一个基于JDBC的数据库分片框架，它可以帮助你在单台机器上模拟出分布式数据库的效果，提高系统的并发能力和横向扩展性。以下是使用Sharding-JDBC的基本步骤：

1. **添加依赖**：首先需要将Sharding-JDBC的依赖加入到你的Maven或Gradle构建文件中。

2. **配置数据源**：设置至少两个数据源，分别对应你需要分片的表所在的数据库实例。

3. **定义分片策略**：通过@Configuration或注解的方式定义分片规则，包括分片键（通常根据业务ID进行）、分片算法以及数据源映射关系。

4. **启用分片**：在DAO层或者Repository接口上加上@ShardingTable注解，告诉框架如何分发查询请求。

5. **编写业务代码**：使用普通的JDBC或MyBatis查询即可，Sharding-JDBC会在底层自动将SQL发送到正确的数据源。

6. **事务管理**：注意，Sharding-JDBC默认开启读写分离和分散事务，所以在事务管理上下文中，可能需要额外处理跨库操作的事务一致性。

7. **监控和日志**：为了更好地理解和调试，建议开启Sharding-JDBC的日志记录，并配置相应的监控工具。

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！