sharding-jdbc配置分析Configuration

Sharding-JDBC 是一个基于 JDBC 的分库分表中间件，其核心思想是将一个大的数据库拆分成多个小的数据库，分别存储不同的数据，从而达到可扩展、高性能、高可用的目的。

在 Sharding-JDBC 中，Configuration 是整个配置的核心类，主要包含以下几个方面的配置：

1. 数据源配置：包括主从数据源、分片数据源、读写分离数据源等，可以通过 Configuration 类的 addXXXDataSource() 方法进行添加。

2. 分片规则配置：包括分库分表规则、分片算法等，可以通过 Configuration 类的 addShardingRule() 方法进行添加。

3. 读写分离规则配置：包括读写分离规则、负载均衡算法等，可以通过 Configuration 类的 addMasterSlaveRule() 方法进行添加。

4. 全局配置：包括全局属性参数、SQL 解析器等，可以通过 Configuration 类的 setXXX() 方法进行设置。

5. 扩展配置：包括自定义插件、自定义分片策略等，可以通过 Configuration 类的 getProps() 方法获取 Properties 对象，然后进行设置。

总之，Configuration 类是 Sharding-JDBC 中的核心配置类，通过对其进行灵活的配置，可以实现各种复杂的分库分表场景。

相关问题

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！

sharding-jdbc index out of bound

This error occurs when an index value used in an array or a list is out of the range of the size of the array or list. For example, if you have an array with 5 elements, the index values can range from 0 to 4. If you try to access an element with an index value of 5 or greater, you will get an "index out of bound" error.

In the case of sharding-jdbc, this error can occur when trying to access a shard that does not exist. This can happen if the range of sharding keys is not configured correctly, or if the data is not evenly distributed across the shards.

To fix this error, you need to check the sharding configuration and make sure that the range of sharding keys is correct and that the data is evenly distributed across the shards. You can also try increasing the number of shards to distribute the data more evenly.