Sharding-JDBC: 多数据源配置与管理

# 1. 简介

## 1.1 什么是Sharding-JDBC
Sharding-JDBC是一个开源的分库分表中间件，它在一定程度上简化了分布式数据库的开发和管理。它基于JDBC规范，通过拦截JDBC的API实现了数据自动分片的功能。

## 1.2 Sharding-JDBC的优势
Sharding-JDBC具有以下几个优势:

- **简化分片配置**: Sharding-JDBC提供了简单易用的配置方式，可以通过配置文件或代码的方式定义数据库和表的分片规则。
- **透明化操作**: 应用程序无需修改原有的SQL语句，Sharding-JDBC会根据配置自动路由并执行相应的SQL操作。
- **动态分片策略**: Sharding-JDBC支持动态修改分片策略，可以根据实际需求进行动态分片键的切换，实现灵活的数据分片。
- **读写分离**: Sharding-JDBC支持读写分离，可以配置多个读库和一个写库，实现数据库的负载均衡和高可用性。
- **性能优化**: 通过数据分片和读写分离，Sharding-JDBC可以提高数据库的读写能力和响应速度。

以上是Sharding-JDBC的简介和优势，接下来我们将详细介绍如何进行多数据源配置和管理。

# 2. 多数据源配置

在Sharding-JDBC中，可以配置多个数据源，以便访问不同的数据库。下面将介绍如何进行多数据源配置。

### 2.1 添加Sharding-JDBC依赖

首先，需要在项目的pom.xml文件中添加Sharding-JDBC的依赖。在Maven项目中，可以通过以下方式添加依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.0.0</version>
</dependency>

### 2.2 配置数据源规则

在Sharding-JDBC中，可以通过YAML或properties配置文件的方式配置数据源规则。以下是一个示例的YAML配置文件：

spring:
  sharding:
    datasource:
      names: ds0, ds1
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
        username: root
        password: root
      ds1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
        username: root
        password: root

在这个示例中，配置了两个数据源 `ds0` 和 `ds1`，使用了Hikari连接池，连接了两个MySQL数据库。

### 2.3 配置分库分表规则

除了配置数据源规则之外，还可以配置分库分表规则。以下是一个示例的分库分表配置文件：

spring:
  sharding:
    tables:
      user:
        actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user_$->{0..2}
        database-strategy:
          inline:
            sharding-column: id
            algorithm-expression: ds$->{id % 2}
        table-strategy:
          inline:
            sharding-column: id
            algorithm-expression: user_$->{id % 2}
        key-generator:
          column: id
          type: SNOWFLAKE
        key-generator-column-id: user_id

在这个示例中，配置了一个名为 `user` 的分表，使用了2个数据源，共包含6个真实表。通过 `actual-data-nodes` 属性指定了每个分表的数据节点，通过 `database-strategy` 和 `table-strategy` 属性指定了分库分表的策略。同时，还配置了分布式主键生成器，使用Snowflake算法生成唯一的主键。

通过配置以上规则，即可完成多数据源的配置和管理。在实际使用中，可以根据需求进行调整和扩展。

# 3. 数据源管理

数据源是连接数据库的重要组件，在Sharding-JDBC中，我们需要对数据源进行管理，包括数据源的创建与关闭、数据源的动态切换以及数据源的监控与统计。

#### 3.1 数据源的创建与关闭

Sharding-JDBC支持多种方式创建数据源，常见的方式有使用ShardingDataSourceFactory创建数据源以及通过Spring配置文件创建数据源。

1. 使用ShardingDataSourceFactory创建数据源：

import org.apache.shardingsphere.driver.api.ShardingDataSourceFactory;
import javax.sql.DataSource;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import java.sql.SQLException;

public class DataSourceManager {
    public DataSource createDataSource() throws IOException, SQLException {
        // 加载Sharding-JDBC的配置文件
        File file = new File("sharding-jdbc.yaml");
        DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(file);
        return dataSource;
    }
}

2. 通过Spring配置文件创建数据源：

<!-- dataSource 配置 -->
<bean id="dataSource" class="org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.spring.boot.SpringBootConfiguration">
    <property name="dataSource" ref="dataSource" />
    <property name="shardingRule" ref="shardingRule" />
    <property name="props">
        <props>
            <prop key="sql.show">true</prop>
        </props>