首页 > 编程语言 >DIY 3 种分库分表分片算法,自己写的轮子才吊!

DIY 3 种分库分表分片算法,自己写的轮子才吊!

时间:2024-04-01 15:44:43浏览次数:26  
标签:分库 自定义 算法 DIY 分片 分表 availableTargetNames order

大家好,我是小富~

前言

本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第六篇,书接上文实现三种自定义分片算法。通过自定义算法,可以根据特定业务需求定制分片策略,以满足不同场景下的性能、扩展性或数据处理需求。同时,可以优化分片算法以提升系统性能,规避数据倾斜等问题。

在这里,自定义分片算法的类型(Type)统一为CLASS_BASED,包含两个属性:strategy 表示分片策略类型,目前支持三种:STANDARDCOMPLEXHINTalgorithmClassName 表示自定义分片算法的实现类路径。此外,还可以向算法类内传入自定义属性。

自定义 STANDARD 算法

要实现自定义 STANDARD 标准算法,需要实现StandardShardingAlgorithm<T>接口( T 代表接收的分片健值类型),并重写接口中的四个方法。其中,有两个 doSharding() 方法为处理分片的核心逻辑;getProps() 方法用于获取分片算法的配置信息;init() 方法则用于初始化分片算法的配置信息,支持动态修改。

5.X 以后的版本,实现自定义标准算法的精准分片和范围分片,不在需要实现多个接口。只用实现 StandardShardingAlgorithm 标准算法接口,重写两个 doSharding() 方法。 doSharding(availableTargetNames,rangeShardingValue) 处理含有 >、<、between and 等操作符的 SQL,doSharding(availableTargetNames,preciseShardingValue) 处理含有 = 、in 等操作符的 SQL。

精准分片

精准分片用于SQL中包含 in、= 等操作符的场景,支持单一分片健。

重写方法 doSharding(Collection availableTargetNames, PreciseShardingValue preciseShardingValue),该方法返回单一的分片数据源或分片表数据。有两个参数:一个是可用目标分库、分表的集合,另一个是精准分片属性对象。

PreciseShardingValue 对象属性数据格式如下:

{
  "columnName": "order_id", // 分片健
  "dataNodeInfo": {  
    "paddingChar": "0",
    "prefix": "db",   // 数据节点信息前缀,例如:分库时为db,分表时为分片表t_order_
    "suffixMinLength": 1
  },
  "logicTableName": "t_order", // 逻辑表
  "value": 1 // 分片健值
}

范围分片

范围分片用于 SQL中包含 >、< 等范围操作符的场景,支持单一分片健。

重写方法 doSharding(Collection availableTargetNames, RangeShardingValue rangeShardingValue),该方法可以返回多个分片数据源或分片表数据。有两个参数:一个是可用目标分库、分表的集合,另一个是精准分片属性对象。

RangeShardingValue 对象属性数据格式如下:

{
  "columnName": "order_id", // 分片健
  "dataNodeInfo": {
    "paddingChar": "0",
    "prefix": "db",  // 数据节点前缀,分库时为数据源,分表时为分片表t_order_
    "suffixMinLength": 1
  },
  "logicTableName": "t_order", // 逻辑表
  "valueRange": [0,∞]  // 分片健值的范围数据
}

精准分片算法的 doSharding() 执行流程:从PreciseShardingValue.getValue()中获取分片键值,然后经过计算得出相应编号,最终在availableTargetNames可用目标分库、分片表集合中选择以一个符合的返回。

范围分片算法的 doSharding() 执行流程:从RangeShardingValue.getValueRange()方法获取分片键的数值范围,然后经过计算得出相应编号,最终在availableTargetNames可用目标分库、分片表集合中选择多个符合的返回。

下面是具体实现分片的逻辑:

/**
 * 自定义标准分片算法
 *
 * @author 公众号:程序员小富
 * @date 2024/03/22 11:02
 */
@Slf4j
public class OrderStandardCustomAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Long> {

    /**
     * 精准分片进入 sql中有 = 和 in 等操作符会执行
     *
     * @param availableTargetNames 所有分片表的集合
     * @param shardingValue        分片健的值,SQL中解析出来的分片值
     */
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames,
                             PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
        /**
         * 分库策略使用时:availableTargetNames 参数数据为分片库的集合 ["db0","db1"]
         * 分表策略使用时:availableTargetNames 参数数据为分片库的集合 ["t_order_0","t_order_1","t_order_2"]
         */
        log.info("进入精准分片 precise availableTargetNames:{}", JSON.toJSONString(availableTargetNames));

        /**
         * 分库策略使用时: shardingValue 参数数据:{"columnName":"order_id","dataNodeInfo":{"paddingChar":"0","prefix":"db","suffixMinLength":1},"logicTableName":"t_order","value":1}
         * 分表策略使用时: shardingValue 参数数据:{"columnName":"order_id","dataNodeInfo":{"paddingChar":"0","prefix":"t_order_","suffixMinLength":1},"logicTableName":"t_order","value":1}
         */
        log.info("进入精准分片 preciseShardingValue:{}", JSON.toJSONString(shardingValue));
        int tableSize = availableTargetNames.size();
        // 真实表的前缀
        String tablePrefix = shardingValue.getDataNodeInfo().getPrefix();
        // 分片健的值
        long orderId = shardingValue.getValue();
        // 对分片健取模后确定位置
        long mod = orderId % tableSize;
        return tablePrefix + mod;
    }

    /**
     * 范围分片进入 sql中有 between 和  < > 等操作符会执行
     *
     * @param availableTargetNames 所有分片表的集合
     * @param shardingValue        分片健的值,SQL中解析出来的分片值
     * @return
     */
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames,
                                         RangeShardingValue<Long> shardingValue) {
        /**
         * 分库策略使用时:availableTargetNames 参数数据为分片库的集合 ["db0","db1"]
         * 分表策略使用时:availableTargetNames 参数数据为分片库的集合 ["t_order_0","t_order_1","t_order_2"]
         */
        log.info("进入范围分片:range availableTargetNames:{}", JSON.toJSONString(availableTargetNames));


        /**
         * 分库策略使用时 shardingValue 参数数据:{"columnName":"order_id","dataNodeInfo":{"paddingChar":"0","prefix":"db","suffixMinLength":1},"logicTableName":"t_order","valueRange":{"empty":false}}
         * 分表策略使用时 shardingValue 参数数据:{"columnName":"order_id","dataNodeInfo":{"paddingChar":"0","prefix":"t_order_","suffixMinLength":1},"logicTableName":"t_order","valueRange":{"empty":false}}
         */
        log.info("进入范围分片:rangeShardingValue:{}", JSON.toJSONString(shardingValue));
        // 分片健值的下边界
        Range<Long> valueRange = shardingValue.getValueRange();
        Long lower = valueRange.lowerEndpoint();
        // 分片健值的上边界
        Long upper = valueRange.upperEndpoint();
        // 真实表的前缀
        String tablePrefix = shardingValue.getDataNodeInfo().getPrefix();
        if (lower != null && upper != null) {
            // 分片健的值
            long orderId = upper - lower;
            // 对分片健取模后确定位置
            long mod = orderId % availableTargetNames.size();
            return Arrays.asList(tablePrefix + mod);
        }
        //
        return Collections.singletonList("t_order_0");
    }

    @Override
    public Properties getProps() {
        return null;
    }

    /**
     * 初始化配置
     *
     * @param properties
     */
    @Override
    public void init(Properties properties) {
        Object prop = properties.get("prop");
        log.info("配置信息:{}", JSON.toJSONString(prop));
    }
}

配置算法

在实现了自定义分片算法的两个 doSharding() 核心逻辑之后,接着配置并使用定义的算法。配置属性包括strategy分片策略类型设置成standardalgorithmClassName自定义标准算法的实现类全路径。需要注意的是:策略和算法类型必须保持一致,否则会导致错误

spring:
  shardingsphere:
    rules:
      sharding:
        # 分片算法定义
        sharding-algorithms:
          t_order_database_mod:
            type: MOD
            props:
              sharding-count: 2 # 指定分片数量
          # 12、自定义 STANDARD 标准算法
          t_order_standard_custom_algorithm:
            type: CLASS_BASED
            props:
              # 分片策略
              strategy: standard
              # 分片算法类
              algorithmClassName: com.shardingsphere_101.algorithm.OrderStandardCustomAlgorithm
              # 自定义属性
              prop:
                aaaaaa: 123456
                bbbbbb: 654321
        tables:
          # 逻辑表名称
          t_order:
            # 数据节点:数据库.分片表
            actual-data-nodes: db$->{0..1}.t_order_${0..2}
            # 分库策略
            database-strategy:
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: t_order_database_mod
            # 分表策略
            table-strategy:
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: t_order_standard_custom_algorithm

测试算法

在插入测试数据时,默认会自动进入精确分片的 doSharding() 方法内,看到该方法会获取分片键的数值,根据我们的计算规则确定返回一个目标分片表用于路由。

接着执行一个范围查询的 SQL,此时将进入范围分片的 doSharding() 方法。通过观察 shardingValue.getValueRange() 方法中分片键的数值范围,可以发现这些数值范围是从SQL查询中解析得到的。

select * from t_order where order_id > 1 and order_id < 10

自定义 COMPLEX 算法

复合分片算法支持包含 >,>=, <=,<,=,IN 和 BETWEEN AND 等操作符的SQL,支持多分片健。

自定义COMPLEX复合分片算法,需要我们实现 ComplexKeysShardingAlgorithm<T> 接口(其中 T 代表接收的分片键值类型),并重写该接口内部的 3 个方法。其中,主要关注用于处理核心分片逻辑的 doSharding()方法,可以返回多个分片数据源或分片表数据;其他两个配置方法与上述类似,这里不再赘述。

重写复合分片方法 doSharding(Collection availableTargetNames, ComplexKeysShardingValue shardingValues) 实现定制的多分片健逻辑,该方法有两个参数:一个是可用目标分库、分表的集合;另一个是多分片健属性对象。

logicTableName为逻辑表名,columnNameAndShardingValuesMap用于存储多个分片键和对应的键值,columnNameAndRangeValuesMap用于存储多个分片键和对应的键值范围。

ComplexKeysShardingValue数据结构如下:

public final class ComplexKeysShardingValue<T extends Comparable<?>> implements ShardingValue {
    // 逻辑表
    private final String logicTableName;
    // 多分片健及其数值
    private final Map<String, Collection<T>> columnNameAndShardingValuesMap;
    // 多分片健及其范围数值
    private final Map<String, Range<T>> columnNameAndRangeValuesMap;
}

核心流程:通过循环 Map 得到多个分片健值进行计算,从 availableTargetNames 可用目标分库、分片表集合中选择多个符合条件的返回。

/**
 * 自定义复合分片算法
 *
 * @author 公众号:程序员小富
 * @date 2024/03/22 11:02
 */
@Slf4j
public class OrderComplexCustomAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Long> {

    /**
     * 复合分片算法进入,支持>,>=, <=,<,=,IN 和 BETWEEN AND 等操作符
     *
     * @param availableTargetNames 所有分片表的集合
     * @param complexKeysShardingValue        多个分片健的值,并SQL中解析出来的分片值
     */
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames,
                                         ComplexKeysShardingValue<Long> complexKeysShardingValue) {

        /**
         * 分库策略使用时:availableTargetNames 参数数据为分片库的集合 ["db0","db1"]
         * 分表策略使用时:availableTargetNames 参数数据为分片库的集合 ["t_order_0","t_order_1","t_order_2"]
         */
        log.info("进入复合分片:complex availableTargetNames:{}", JSON.toJSONString(availableTargetNames));

        // 多分片健和其对应的分片健范围值
        Map<String, Range<Long>> columnNameAndRangeValuesMap = complexKeysShardingValue.getColumnNameAndRangeValuesMap();
        log.info("进入复合分片:columnNameAndRangeValuesMap:{}", JSON.toJSONString(columnNameAndRangeValuesMap));

        columnNameAndRangeValuesMap.forEach((columnName, range) -> {
            // 分片健
            log.info("进入复合分片:columnName:{}", columnName);
            // 分片健范围值
            log.info("进入复合分片:range:{}", JSON.toJSONString(range));
        });

        // 多分片健和其对应的分片健值
        Map<String, Collection<Long>> columnNameAndShardingValuesMap = complexKeysShardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap();
        log.info("进入复合分片:columnNameAndShardingValuesMap:{}", JSON.toJSONString(columnNameAndShardingValuesMap));
        columnNameAndShardingValuesMap.forEach((columnName, shardingValues) -> {
            // 分片健
            log.info("进入复合分片:columnName:{}", columnName);
            // 分片健值
            log.info("进入复合分片:shardingValues:{}", JSON.toJSONString(shardingValues));
        });

        return null;
    }
}

配置算法

处理完复合分片算法的doSharding()核心逻辑,接着配置使用定义的算法,配置属性包括strategy分片策略类型设置成complexalgorithmClassName自定义算法的实现类全路径。

需要注意:配置分片键时,一定要使用 sharding-columns 表示复数形式,很容易出错。

spring:
  shardingsphere:
    rules:
      sharding:
        sharding-algorithms:
          t_order_database_mod:
            type: MOD
            props:
              sharding-count: 2 # 指定分片数量
          # 13、自定义 complex 标准算法
          t_order_complex_custom_algorithm:
            type: CLASS_BASED
            props:
              # 分片策略
              strategy: complex
              # 分片算法类
              algorithmClassName: com.shardingsphere_101.algorithm.OrderComplexCustomAlgorithm
              # 自定义属性
              aaaaaa: aaaaaa
        tables:
          # 逻辑表名称
          t_order:
            # 数据节点:数据库.分片表
            actual-data-nodes: db$->{0..1}.t_order_${0..2}
            # 分库策略
            database-strategy:
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: t_order_database_mod
            # 分表策略
            table-strategy:
              complex:
                sharding-columns: order_id , user_id
                sharding-algorithm-name: t_order_complex_custom_algorithm

测试算法

插入测试数据,debug 进入 doSharding() 方法,看到columnNameAndShardingValuesMap内获取到了 user_id
、order_id 两个分片键及健值。

当执行范围查询的SQL,columnNameAndRangeValuesMap属性内获取到了 user_id、order_id 两个分片键及健值范围,通过range.upperEndpoint()、lowerEndpoint()得到上下界值。

select * from t_order where order_id > 1 and user_id > 1;

自定义 HINT 算法

要实现自定义HINT强制路由分片算法,需要实现 HintShardingAlgorithm<T> 接口( T 代表接收的分片键值类型)。在实现过程中,需要重写接口中的3个方法。其中,核心的分片逻辑在 doSharding() 方法中处理,可以支持返回多个分片数据源或分片表数据。另外,其他两个prop配置方法的使用方式与上述相同,这里不赘述。

重写 HINT 核心分片方法 doSharding(Collection availableTargetNames, HintShardingValue shardingValue),以实现我们的定制逻辑。该方法接受两个参数:一个是可用目标分库、分表的集合,另一个是 Hint 分片属性对象。

方法内执行流程:我们首先获取 HintManager API 设置的分库或分表的分片值,经过计算后得到合适的分片数据源或分片表集合,然后直接路由到目标位置,无需再关注SQL本身的条件信息。

/**
 * 自定义强制路由分片算法
 *
 * @author 公众号:程序员小富
 * @date 2024/03/22 11:02
 */
@Slf4j
public class OrderHintCustomAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<Long> {

    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, HintShardingValue<Long> hintShardingValue) {

        /**
         * 获取到设置的分表或者分库的分片值
         * 指定分表时的分片值  hintManager.addTableShardingValue("t_order",2L);
         * 指定分库时的分片值  hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", 100L);
         */
        Collection<Long> values = hintShardingValue.getValues();
        Collection<String> result = new ArrayList<>();
        // 从所有分片表中得到合适的分片表
        for (String each : availableTargetNames) {
            for (Long value : values) {
                Long mod = value % availableTargetNames.size();
                if (each.endsWith(String.valueOf(mod))) {
                    result.add(each);
                }
            }
        }
        return result;
    }
}

配置算法

配置自定义Hint算法,配置属性包括strategy分片策略类型设置成hintalgorithmClassName自定义Hint算法的实现类全路径。使用该算法时无需指定分片健!

spring:
  shardingsphere:
    # 具体规则配置
    rules:
      sharding:
        # 分片算法定义
        sharding-algorithms:
          t_order_database_mod:
            type: MOD
            props:
              sharding-count: 2 # 指定分片数量
          # 14、自定义 hint 标准算法
          t_order_hint_custom_algorithm:
            type: CLASS_BASED
            props:
              # 分片策略
              strategy: hint
              # 分片算法类
              algorithmClassName: com.shardingsphere_101.algorithm.OrderHintCustomAlgorithm
              # 自定义属性
              bbbbbb: bbbbbb
        tables:
          # 逻辑表名称
          t_order:
            # 数据节点:数据库.分片表
            actual-data-nodes: db$->{0..1}.t_order_${0..2}
            # 分库策略
            database-strategy:
              hint:
                sharding-algorithm-name: t_order_database_mod
            # 分表策略
            table-strategy:
              hint:
                sharding-algorithm-name: t_order_hint_custom_algorithm

测试算法

在执行SQL操作之前,使用 HintManager APIaddDatabaseShardingValueaddTableShardingValue方法来指定分库或分表的分片值,这样算法内通过 HintShardingValue 可以获取到分片值。注意:如果在执行 SQL 时没有使用 HintManager 指定分片值,那么执行SQL将会执行全库表路由

@DisplayName("Hint 自动义分片算法-范围查询")
@Test
public void queryHintTableTest() {

    HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
    // 指定分表时的分片值
    hintManager.addTableShardingValue("t_order",2L);
    // 指定分库时的分片值
    hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", 100L);

    QueryWrapper<OrderPo> queryWrapper = new QueryWrapper<OrderPo>()
            .eq("user_id", 20).eq("order_id", 10);
    List<OrderPo> orderPos = orderMapper.selectList(queryWrapper);
    log.info("查询结果:{}", JSON.toJSONString(orderPos));
}

到这关于 shardingsphere-jdbc 的 3种自定义分片算法实现就全部结束了。

总结

本文介绍了 STANDARD、COMPLEX 和 HINT 三种自定义分片算法的实现,和使用过程中一些要注意的事项。ShardingSphere 内置的十几种算法,其实已经可以满足我们绝大部分的业务场景,不过,如果考虑到后续的性能优化和扩展性,定制分片算法是个不错的选择。

全部demo案例 GitHub 地址:https://github.com/chengxy-nds/Springboot-Notebook/tree/master/shardingsphere101/shardingsphere-algorithms

我是小富~ 下期见

标签:分库,自定义,算法,DIY,分片,分表,availableTargetNames,order
From: https://www.cnblogs.com/chengxy-nds/p/18108596

相关文章

  • DIY一个以太网转RS485 Modbus网关
    DIY一个以太网转RS485Modbus网关1实现功能基于FlexLuaDTU01万能采集器实现以太网通信和RS485通信之间的数据透传,以太网接入服务器的方式为TcpServer。在以太网通信链路上,DTU01和远端服务器通信数据格式为HEX字节流在485通信链路上,DTU01和RS485节点通......
  • 消息队列,缓存,分库分表是高并发解决方案
    消息队列的七种经典应用场景 在笔者心中,消息队列,缓存,分库分表是高并发解决方案三剑客。在职业生涯中,笔者曾经使用过ActiveMQ、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ这些知名的消息队列。这篇文章,笔者结合自己的真实经历,和大家分享消息队列的七种经典应用场景。1异步&解耦笔......
  • Spring boot 使用shardingsphere 分表使用
    1、shardingsphere介绍   ApacheShardingSphere是一款分布式SQL事务和查询引擎,可通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对任意数据库进行增强。官方网站地址ApacheShardingSphere2、SpringBoot项目接入2.1、 maven添加依赖<dependency><groupId>org.apach......
  • 一口气搞懂分库分表 12 种分片算法,大厂都在用
    大家好,我是小富~前言本文是《ShardingSphere5.x分库分表原理与实战》系列的第五篇文章,我们一起梳理下ShardingSphere框架中的核心部分分片策略和分片算法,其内部针为我们提供了多种分片策略和分片算法,来应对不同的业务场景,本着拿来即用的原则。这次将详细介绍如何在ShardingSpher......
  • 给 HP Z240 工作站主机,DIY 水冷散热,最高性价比
    Intel(R)Xeon(R)[email protected]+16GB+8GB+8GBNVIDIAQuadroK600(1GB/惠普)*2,双显卡+4显示器CPU和显卡温度,经常上到80-90°以上,出现报警,夏天到了更加严重参考CNC的主轴水冷系统效果,用到PC主机上肯定没问题,开始查阅PC台式机水冷散热铝水......
  • 基因法分库分表
    问题假设我们有一张超大的订单表(N亿),里面有order_id、user_id等字段。能通过order_id快速查找对应订单能通过user_id快速查找该用户具有的订单列表像上面这样的要求改怎样做呢?通过哈希订单ID取模?那如何满足通过用户ID快速查找订单列表呢?什么是基因算法理论:Hemeanttha......
  • 开源一个教学型分库分表示例项目 shardingsphere-jdbc-demo
    在笔者心中,消息队列,缓存,分库分表是高并发解决方案三剑客。分库分表之所以被广泛使用,因为工程相对简单,但分库分表并不仅仅是分片,还是需要考虑如何扩缩容(全量同步、增量同步、数据校验等)。因此笔者做了一个教学型分库分表示例项目,计划将分库分表的技术体系都实际演示一遍。ht......
  • 什么是分库分表?用Java手写一个分库分表组件
    分库分表分库分表路由组件的主要功能是负责处理数据在多个数据库和表之间的分配和路由。在分库分表的场景中,数据会根据一定的策略(如业务逻辑、哈希算法等)被分散到不同的数据库或表中,以提高系统的并发处理能力和扩展性。具体来说,分库分表路由组件需要完成以下任务:数据源的......
  • 读写分离 & 分库分表 & 深度分页
    什么是读写分离?见名思意,根据读写分离的名字,我们就可以知道:读写分离主要是为了将对数据库的读写操作分散到不同的数据库节点上。 这样的话,就能够小幅提升写性能,大幅提升读性能。一般情况下,我们都会选择一主多从,也就是一台主数据库负责写,其他的从数据库负责读。主库和从库之间会......
  • 分库分表如何管理不同实例中几万张分片表?
    大家好,我是小富~ShardingSphere实现分库分表,如何管理分布在不同数据库实例中的成千上万张分片表?上边的问题是之前有个小伙伴看了我的分库分表的文章,私下咨询我的,看到他的提问我第一感觉就是这老铁没用过ShardingSphere,因为这个问题在ShardingSphere中已经有了很好的解决方案,接下......