Sharding-JDBC 配置和基本用法

# 1. Sharding-JDBC简介

## 1.1 什么是Sharding-JDBC
Sharding-JDBC是一款开源的分布式数据库中间件，能够提供基于JDBC的Java应用分库分表功能。它能够无缝地与主流的ORM框架集成，提供轻量级的分布式数据库解决方案。

## 1.2 Sharding-JDBC的作用和优势
Sharding-JDBC能够帮助应用实现分布式数据库的水平拆分，从而提高数据库的扩展性和性能。它通过透明化的方式，将分库分表的逻辑复杂性隐藏在后台，简化了应用开发和维护的成本。

## 1.3 Sharding-JDBC的适用场景
Sharding-JDBC适用于需要进行数据水平拆分的场景，比如数据量大、单库性能瓶颈、需要分布式事务支持等情况下的应用程序。

以上是第一章的内容，接下来请问是否输出下一章节的内容呢？

# 2. Sharding-JDBC的配置

#### 2.1 引入Sharding-JDBC依赖

在使用Sharding-JDBC之前，我们需要在项目中引入Sharding-JDBC的相关依赖。可以通过Maven的方式添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>io.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>4.1.1</version>
</dependency>

#### 2.2 配置数据源

在使用Sharding-JDBC之前，我们需要配置数据源。可以在application.properties或application.yml中添加以下配置：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0, ds1
      ds0:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
        username: root
        password: password
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
      ds1:
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
        username: root
        password: password
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    props:
      sql:
        show: true

#### 2.3 配置分库分表规则

在使用Sharding-JDBC进行数据分片时，我们需要配置分库分表规则。可以在application.properties或application.yml中添加以下配置：

spring:
  shardingsphere:
    sharding:
      tables:
        - 
          logic-table: user
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user_$->{0..1}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: id
              algorithm-expression: user_$->{id % 2}

#### 2.4 配置分片策略

在使用Sharding-JDBC进行数据分片时，我们可以选择不同的分片策略。可以在application.properties或application.yml中添加以下配置：

spring:
  shardingsphere:
    sharding:
      default-table-strategy:
        none:
      default-database-strategy:
        none:

#### 2.5 配置其他可选项

当需要对Sharding-JDBC进行其他特定配置时，可以在application.properties或application.yml中添加对应的配置项。例如：

spring:
  shardingsphere:
    props:
      executor:
        size: 100
      fine-grained:
        data-source:
          self-adaption:
            enable: true

在这一章节中，我们介绍了如何配置Sharding-JDBC的数据源、分库分表规则、分片策略以及其他可选项。在下一章节中，我们将介绍Sharding-JDBC的基本用法。

# 3. Sharding-JDBC的基本用法

在这一章中，我们将介绍Sharding-JDBC的基本用法，包括基础的增删改查操作、事务支持、分布式主键生成策略和动态添加分片规则等。

## 3.1 基础增删改查操作

在使用Sharding-JDBC进行数据库操作时，我们可以像普通的JDBC开发一样进行增删改查操作。下面是一个基础的示例：

// 创建ShardingSphereDataSource数据源
DataSource dataSource = ...;

try (Connection conn = dataSource.getConnection();
     Statement stmt = conn.createStatement()) {
    // 执行查询操作
    ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM user");
    while (rs.next()) {
        int id = rs.getInt("id");
        String name = rs.getString("name");
        System.out.println("id: " + id + ", name: " + name);
    }

    // 执行插入操作
    stmt.executeUpdate("INSERT INTO user (name) VALUES ('John Doe')");

    // 执行更新操作
    stmt.executeUpdate("UPDATE user SET name = 'Jane Doe' WHERE id = 1");

    // 执行删除操作
    stmt.executeUpdate("DELETE FROM user WHERE id = 2");
} catch (SQLException e) {
    // 异常处理
}

在上述示例中，我们创建了一个ShardingSphereDataSource数据源，并通过该数据源获取了数据库连接。然后，我们可以使用普通的JDBC语句执行SQL操作，包括查询、插入、更新和删除等。

## 3.2 事务支持

Sharding-JDBC提供了事务支持，可以保证在分库分表的场景下，操作的一致性。下面是一个使用事务的示例：

// 创建ShardingSphereDataSource数据源
DataSource dataSource = ...;

try (Connection conn = dataSource.getConnection();
     Statement stmt = conn.createStatement()) {
    // 开启事务
    conn.setAutoCommit(false);

    // 执行一系列操作
    stmt.executeUpdate("INSERT INTO user (name) VALUES ('John Doe')");
    stmt.executeUpdate("INSERT INTO order (user_id, amount) VALUES (1, 100)");
    // 提交事务
    conn.commit();
} catch (SQLException e) {
    // 回滚事务
    conn.rollback();
}

在上述示例中，我们通过设置`conn.setAutoCommit(false)`来开启事务，然后在一系列操作完成后，通过`conn.commit()`提交事务。如果遇到异常情况，则可以通过`conn.rollback()`回滚事务。

## 3.3 分布式主键生成策略

使用Sharding-JDBC，我们可以自定义分布式主键生成策略，保证在分片的环境下生成的主键唯一性。下面是一个自定义主键生成策略的示例：

public class CustomKeyGenerator implements KeyGenerator {
    @Override
    public Comparable<?> generateKey() {
        // 生成唯一的主键
        return UUID.randomUUID().toString();
    }
}

// 创建自定义主键生成器
KeyGenerator keyGenerator = new CustomKeyGenerator();

// 配置分布式主键生成策略
ShardingKeyGeneratorConfiguration keyGeneratorConfig = new ShardingKeyGeneratorConfiguration("id", keyGenerator);

在上述示例中，我们自定义了一个主键生成器`CustomKeyGenerator`，通过实现`KeyGenerator`接口来生成唯一的主键。然后，我们可以将该自定义生成器与分片键进行关联，从而保证在分片环境下生成的主键唯一。

## 3.4 动态添加分片规则

使用Sharding-JDBC，我们还可以在运行时动态添加或修改分片规则，而无需重启应用程序。下面是一个动态添加分片规则的示例：

// 创建ShardingSphereDataSource数据源
DataSource dataSource = ...;

// 创建分片规则
ShardingRule shardingRule = ...;

// 添加分片规则到数据源
ShardingSphereDataSource shardingDataSource = ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(dataSource, Collections.singleton(shardingRule), Properties());

// 动态添加或修改分片规则
shardingDataSource.getRuntimeContext().getRule().getShardingRule().getDataSourceNames().add("new_db");

在上述示例中，我们首先创建了一个ShardingSphereDataSource数据源，并根据该数据源创建了分片规则。然后，我们可以通过`shardingDataSource.getRuntimeContext().getRule().getShardingRule().getDataSourceNames().add("new_db")`这样的代码动态添加或修改分片规则，无需重启应用程序即可生效。

以上就是Sharding-JDBC的基本用法介绍，包括基础的增删改查操作、事务支持、分布式主键生成策略和动态添加分片规则等。通过这些基本用法，我们可以方便地使用Sharding-JDBC进行数据库操作和管理。

# 4. Sharding-JDBC与ORM框架的集成

在实际开发中，Sharding-JDBC通常需要与ORM（对象关系映射）框架结合使用，以实现数据持久化和业务逻辑处理。本章将介绍Sharding-JDBC与主流ORM框架的集成方式及注意事项。

#### 4.1 与MyBatis集成

##### 步骤一：引入Sharding-JDBC与MyBatis的整合模块

首先，需要引入Sharding-JDBC与MyBatis的整合模块，可以通过Maven等构建工具直接引入对应的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${sharding-jdbc-version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>${sharding-jdbc-version}</version>
</dependency>

##### 步骤二：配置数据源和分片规则

在Spring Boot的配置文件中，配置数据源和分片规则的信息，例如：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds_0, ds_1
      ds_0:
        ...
      ds_1:
        ...
    sharding:
      tables:
        user:
          actualDataNodes: ds_${0..1}.user_${0..1}
          tableStrategy:
            ...

##### 步骤三：配置MyBatis的Mapper接口

在MyBatis的Mapper接口中，编写对应的SQL语句和方法，与Sharding-JDBC的分库分表规则相匹配，例如：

@Mapper
public interface UserMapper {
    @Insert("insert into user (id, name) values (#{id}, #{name})")
    void insert(User user);
    @Select("select * from user where id = #{id}")
    User selectById(@Param("id") Long id);
}

#### 4.2 与Spring JDBC集成

如果项目中使用Spring JDBC作为数据访问层框架，也可以与Sharding-JDBC进行无缝集成。

#### 4.3 与Hibernate集成

对于使用Hibernate的项目，Sharding-JDBC同样提供了与Hibernate的集成方案，通过配置数据源和实体对象的映射关系，即可与Sharding-JDBC进行集成。

# 5. Sharding-JDBC的性能调优

在使用Sharding-JDBC时，为了达到更好的性能和稳定性，需要进行一定的性能调优。下面将介绍一些常见的性能调优方法。

#### 5.1 合理设计分片规则
在设计分片规则时，需要根据业务场景和数据情况进行合理的分库分表策略，避免数据倾斜和频繁的跨库查询。比较常见的分片策略有取模分片、范围分片、哈希取模分片等，根据具体情况选择合适的分片策略可以提高Sharding-JDBC的性能。

#### 5.2 合理配置连接池
合理配置数据源的连接池大小、最大连接数、最小空闲连接数等参数，可以有效地避免连接池的频繁扩容和收缩带来的性能损耗，提升系统的并发能力。

#### 5.3 数据库读写分离
通过配置多个数据源，将读和写分离，可以有效分担数据库的读写压力，提高系统的吞吐量。Sharding-JDBC支持读写分离的配置，利用主从复制或者多个独立的数据库实例来实现读写分离。

#### 5.4 避免跨库查询
由于分库分表后，数据可能分散在多个库中，跨库查询会增加数据库之间的通信开销，降低查询性能。因此，尽量避免跨库查询，可以通过合理的分片策略和数据合并等方式来避免跨库查询的性能损耗。

通过以上的性能调优方法，可以让Sharding-JDBC在高并发和大数据量场景下更加稳定和高效地运行。

# 6. Sharding-JDBC的使用案例分析
在本章中，我们将通过实际案例分析，介绍Sharding-JDBC在分库分表、分布式事务和高并发场景下的应用。
#### 6.1 分库分表案例
##### 场景描述：
假设我们有一个电商平台，用户数据量已经非常庞大，为了提高数据库性能和扩展能力，我们决定使用Sharding-JDBC进行分库分表存储用户信息。
##### 代码示例：

// 创建用户表的分片规则
ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.getTableRuleConfigs().add(getUserTableRuleConfiguration());

// 配置数据源和Sharding-JDBC
DataSource dataSource = ShardingDataSourceFactory.createDataSource(createDataSourceMap(), shardingRuleConfig, new Properties());

// 使用Sharding-JDBC的数据源操作数据库
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
    String sql = "INSERT INTO user (id, username) VALUES (?, ?)";
    try (PreparedStatement ps = conn.prepareStatement(sql)) {
        ps.setInt(1, 1001);
        ps.setString(2, "Alice");
        ps.execute();
    }
}

##### 代码总结：
上述代码中，我们通过Sharding-JDBC的配置规则，将用户数据按照一定的规则存储到不同的数据库和表中，然后使用Sharding-JDBC提供的数据源和连接来实现对用户数据的增删改查操作。
##### 结果说明：
通过Sharding-JDBC的分库分表功能，用户数据得到了有效分散存储，提高了数据库的扩展性和查询性能。

#### 6.2 分布式事务案例
##### 场景描述：
在电商平台中，下单和支付通常涉及多个数据库操作，我们希望通过Sharding-JDBC实现分布式事务来保证数据的一致性。
##### 代码示例：

// 开启分布式事务
try (Connection conn = dataSource.getConnection()) {
    conn.setAutoCommit(false);
    // 执行多个数据库操作
    // ...

    // 提交事务
    conn.commit();
} catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
    // 回滚事务
    conn.rollback();
}

##### 代码总结：
通过Sharding-JDBC提供的数据源，我们可以在多个数据库之间进行分布式事务操作，包括事务开启、提交和回滚等操作。
##### 结果说明：
通过Sharding-JDBC的分布式事务支持，我们可以确保跨多个数据库的操作具有事务一致性，保证了订单数据的完整性和可靠性。

#### 6.3 高并发场景案例
##### 场景描述：
在双十一等高峰期，电商平台可能面临大量订单并发，为了保证数据库的高并发处理能力，我们需要对数据库进行性能优化。
##### 代码示例：

// 配置连接池参数
HikariConfig hikariConfig = new HikariConfig();
hikariConfig.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/db1");
hikariConfig.setUsername("username");
hikariConfig.setPassword("password");
hikariConfig.setMaximumPoolSize(100);

// 初始化连接池
HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource(hikariConfig);

##### 代码总结：
通过配置连接池的参数，我们可以有效地管理数据库连接，提高数据库的并发处理能力。
##### 结果说明：
通过Sharding-JDBC的性能调优，配置合理的连接池参数，我们可以有效地提升数据库在高并发场景下的性能表现，确保订单操作的实时性和稳定性。