shardingsphere多数据源

ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件，支持多种数据源，包括关系型数据库、NoSQL数据库和搜索引擎等。在多数据源场景下，ShardingSphere可以实现数据的分片、读写分离、跨库查询等功能，提高系统的性能和可扩展性。同时，ShardingSphere还提供了多种数据分片策略和路由算法，可以根据业务需求进行灵活配置。

相关问题

springboot shardingsphere多数据源

### 配置与使用ShardingSphere实现多数据源

#### 1. 添加依赖项
为了在Spring Boot项目中集成ShardingSphere并支持多数据源，需先引入必要的Maven或Gradle依赖。以下是基于Maven的pom.xml文件中的配置示例[^2]：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.0.0</version>
</dependency>

<!-- 数据库驱动 -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <scope>runtime</scope>
</dependency>

#### 2. 应用属性设置
接着，在`application.yml`或`.properties`文件里指定各个数据库连接参数以及ShardingSphere特定选项。这里展示了一个YAML格式的应用程序配置片段[^3]。

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: master,slave_0,slave_1 # 定义多个数据源名称
      master:                       # 主库配置
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/master_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
        username: root
        password: pwd
      slave_0:                      # 从库之一配置
        ...
      slave_1:                      # 另一个从库配置
        ...

    rules:
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          ds_0:                     # 负载均衡规则名
            static-strategy:
              write-data-source-name: master     # 写操作指向的数据源
              read-data-source-names: "slave_0,slave_1" # 读取时可选的数据源列表

#### 3. 编写服务层逻辑
当完成了上述准备工作之后，就可以按照常规方式编写业务代码了。对于大多数场景来说，无需特别修改现有DAO接口；只需确保事务管理器被正确注入即可[^4]。

@Service
public class UserService {

    private final UserMapper userMapper;

    @Autowired
    public UserService(UserMapper userMapper){
        this.userMapper = userMapper;
    }

    public List<User> getAllUsers(){
        return userMapper.selectAll();
    }
}

通过以上步骤，已经成功实现了在一个典型的Spring Boot应用程序内利用ShardingSphere来处理跨不同物理位置存储的数据访问需求，并且能够有效地执行负载平衡和高可用性的优化措施[^5]。

shardingsphere 动态数据源

### ShardingSphere 动态数据源配置与使用

#### 1. Maven 或 Gradle 中引入依赖
为了在 Spring Boot 应用程序中集成 ShardingSphere 的动态数据源，需先添加必要的依赖项。这通常涉及 `shardingsphere-jdbc-spring-boot-starter` 和其他可能需要的组件。

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

#### 2. application.yml 文件中的基本设置
接下来是在应用程序属性文件里定义多个数据源以及指定默认的数据源名称。这里展示的是一个简单的例子：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds_0,ds_1
      ds_0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_name?serverTimezone=UTC&useSSL=false
        username: root
        password: pwd
      ds_1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3307/db_name?serverTimezone=UTC&useSSL=false
        username: root
        password: pwd
    props:
      sql-show: true

上述配置指定了两个名为 `ds_0` 和 `ds_1` 的 HikariCP 数据连接池实例，并设置了显示 SQL 日志以便调试[^2]。

#### 3. 自动化配置类的作用
当完成以上步骤之后，框架会依据所给定的信息自动生成相应的 `ShardingDataSource` 对象并将其注册到 Spring 上下文中供后续调用。此过程由 `SpringBootConfiguration` 类负责处理，无需开发者手动干预即可生效[^3]。

#### 4. 实现读写分离策略
要启用读写分离特性，则可以在 YAML 文件内进一步扩展配置来区分主从库角色分配。例如：

spring:
  shardingsphere:
    masterslave:
      load-balance-algorithm-type: round_robin # 负载均衡算法类型
      name: ms_ds
      master-data-source-name: ds_master
      slave-data-source-names: ds_slave_0,ds_slave_1

这段代码片段展示了如何利用轮询方式选择可用的只读副本作为查询目标，而所有更新请求都将被定向至单一主服务器执行[^1]。

#### 5. 处理分布式事务
针对跨多数据库的操作场景，建议采用 Seata 来协调全局一致性问题。具体来说就是通过声明式编程模型（即注解形式），让业务逻辑层能够轻松应对复杂的并发控制需求而不必关心底层细节[^4]。

@Service
public class OrderService {

    @Transactional(type = ShardingTransactionType.XA)
    public void placeOrder(Order order){
        // 执行订单保存操作...
    }
}

#### 6. 推荐的最佳实践
最后值得注意的一点是，在实际开发过程中应当优先选用 MySQL 内建的支持机制来进行水平拆分而非完全依赖第三方工具链。这样做不仅有助于简化架构设计还能有效降低运维成本。当然这也意味着应用层面几乎不需要做任何改动就能享受到高效能带来的好处[^5]。