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配置类

### 关于 Sharding-JDBC 的配置类

Sharding-JDBC 是一款用于实现分库分表功能的强大工具，在 Spring Boot 应用程序中的集成通常涉及创建自定义配置类来设置数据源、分片策略以及其他必要的组件。下面提供了一个典型的 Sharding-JDBC 配置类实例。

#### 数据源与分片规则配置

import org.apache.shardingsphere.api.config.ShardingRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.rule.ShardingTableRuleConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.api.config.strategy.InlineShardingStrategyConfiguration;
import org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.SpringBootStarter;

@Configuration
public class DataSourceConfig {

    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        HikariDataSource hikariDataSource = new HikariDataSource();
        // 设置基本属性...
        
        ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();

        // 定义逻辑表及其对应的物理表模式
        ShardingTableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new ShardingTableRuleConfiguration(
            "t_order", "ds${0..1}.t_order_${0..1}");

        // 使用内联表达式指定如何根据特定字段进行分片
        InlineShardingStrategyConfiguration inlineShardingStrategy =
            new InlineShardingStrategyConfiguration("order_id", "ds${order_id % 2}, t_order_${order_id % 2}");
        
        shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(orderTableRuleConfig);
        shardingRuleConfig.setDefaultDatabaseShardingStrategy(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id", 
            new ModuloShardingAlgorithm()));
        shardingRuleConfig.setDefaultTableShardingStrategy(inlineShardingStrategy);

        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(Collections.singletonMap("dataSourceName", hikariDataSource),
                shardingRuleConfig, new HashMap<>());
    }
}

此代码段展示了如何通过 Java Config 方式为应用程序配置 Sharding-JDBC[^2]。这里的关键在于 `ShardingRuleConfiguration` 和各种分片算法的选择，这些决定了实际的数据分布方式。

对于更复杂的场景，还可以进一步扩展上述基础配置，比如引入读写分离机制或者调整具体的分片键选择等[^4]。

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。