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shardingsphere

时间：2023-01-04 22:22:40浏览次数：60  
标签：product 分库 spring id shardingsphere order

shardingsphere

目录

1.面试题

1.1 业务增长-数据库性能优化

  • 数据库-单表1千万数据，未来1年还会增长500多万，性能较慢，怎么优化

    • 根据实际情况优化

      • 不分库分表

        • 硬优化：提升系统硬件（更快的IO、更多的内存）：宽带、CPU、硬盘
        • 软优化：
          • 数据库参数调优（运维做的）
          • 分析慢查询SQL语句，分析执行计划，SQL优化
          • 优化数据库索引
          • 优化数据表结构优化
          • 引入NOSQL和程序架构调整（数据库搭建主从，读写分离）

      • 分库分表

        • 根据业务情况而定，选择适合的分库分表策略（没有通用的策略）

          • 外卖、物流、电商领域

        • 先看只分表是否满足业务需求和未来增长

          数据库分表能够解决单表数据量很大的时候，数据查询效率问题；
但无法给数据库的并发操作带来效率提高，分表的实质还是在操作同一个数据库，会受IO性能的限制

        • 如果分表不能满足需求，再进行分库分表

      结论：在数据量访问压力不是特别大的情况，首先考虑缓存、主从分离、索引等技术方法
如果数据量极大，且业务增长快，再考虑分库分表

2.分库分表带来的优点

  • 分库分表解决的问题

    • 解决数据库本身的瓶颈

      • 解决连接数不足问题：连接数超过数据库设置的最大连接数，会出现问题
        • MySQL默认连接数是100，，⽽mysql服务允 许的最⼤连接数为16384
      • 解决海量数据的查询问题
      • 解决单台数据库访问并发压力问题

    • 解决系统本身IO、CPU瓶颈

      • 磁盘读写IO瓶颈：热点数据太多，大量IO操作，导致sql执行慢

      • 网络IO瓶颈，请求数据太多，数据传输大，宽带不够，导致链路响应时间边长

      • CPU瓶颈，尤其在基础数据量⼤单机复杂SQL计算，SQL语 句执⾏占⽤CPU使⽤率⾼，也有扫描⾏数⼤、锁冲突、锁 等待等原因；

        使用explain执行计划分析

3.分库分表带来的问题

  • 分库后，跨节点数据库Join关联查询和多维度查询

    • 数据库切分前，多表关联查询，可以通过sql join进行实现
    • 分库分表后，数据可能分布在不同的节点上，sql join带来的问题就比较麻烦

  • 不同维度查看数据，利用的partitionKey是不一样的

    • 例如
      • 订单表 的partionKey是user_id，用户查看自己的订单列表方便
      • 但商家查看自己店铺的订单列表就麻烦，分布在不同数据节点

  • 分库后，会带来分布式事务问题

  • 分库后，执行的SQL排序、翻页、函数计算等问题

    • 分库后，数据在不同节点上，跨节点多库查询，会出现limit分页、order by排序等问题

  • 分库后，会带来数据库全局主键重复问题

    • 常规表的id是使⽤⾃增id进⾏实现，分库分表后，由于表 中数据同时存在不同数据库中，如果⽤⾃增id，则会出现 冲突问题

  • 容量规划,分库分表后⼆次扩容问题

    • 业务发展快，初次分库分表后，满⾜不了数据存储，导致 需要多次扩容

  • 分库分表技术选型问题

    • 市场上分库分表中间件较多，怎么选择

4.分库分表核心概念

4.1 垂直分表

  • 需求：商品表字段太多，每个字段的访问频次不一样，浪费IO资源，需要进行优化
  • 垂直分表：
    • 基于表的字段进行拆分，“大表拆分为小表”；把不常用或数据大的字段，拆分到“扩展表”，如text类型字段
    • 访问频次低、字段大的商品描述信息单独存放一张表中；将访问频次高的商品基本信息单独放在一张表中
  • 垂直拆分原则
    • 把不常⽤的字段单独放在⼀张表；
    • 把text，blob等⼤字段拆分出来放在附表中；
    • 业务经常组合查询的列放在⼀张表中；
例子：商品详情一般是拆分主表和附表

  • 拆分前

    id
title 视频标题
cover_img 封面图
price 价格,分
total 总库存
left_num 剩余
learn_base 课前须知，学习基础
learn_result 达到水平
summary 概述
detail 视频商品详情

  • 拆分后

    商品表（主表）：经常访问，比如商品界面
id
title 视频标题
cover_img 封面图
price 价格,分
total 总库存
left_num 剩余
------------------
附表  点击进入商品之后的信息
id
productId 商品id
learn_base 课前须知，学习基础
learn_result 达到水平
summary 概述
detail 视频商品详情

4.2 垂直分库

  • 需求：C端项目里，单个数据库的CPU、内存长期处于90+%的情况，数据库连接经常不够，需要优化。

  • 垂直分库

    垂直分库是针对一个系统中的不同业务进行拆分，数据库连接资源不够且单机处理能力有限

没拆分前，全部数据在单库上，单库处理能力成为瓶颈，磁盘空间不足，内存，tps等限制

拆分之后，避免不同库竞争同⼀个物理机的CPU、内存、⽹络IO、磁盘，所以在⾼并发场景下，垂直分库⼀定程度上能够突破IO、连接数及单机硬件资源的瓶颈
    • 垂直分库垂直分库可以更好解决业务层⾯的耦合，业务清晰，且⽅便管 理和维护
    • 使用场景：单体项⽬升级改造为微服务项⽬，就是垂直分库

    image-20230104210900697

  • 问题：

    • 垂直分库，可以提高并发，但并没有解决单表数据量大的情况

4.3 水平分表

  • 需求：当一张表数据达到几千万时，就算使用索引也查询时间过长，需要进行优化，缩短查询时间
  • 水平分表：对数据进行拆分
    • 把⼀个表的数据分到⼀个数据库的多张表中，每个表只有这个 表的部分数据
    • 核心：把数据量大的表，分割成N个小表；N个小表数据合起来就是原来大表数据
    • 针对数据量巨大的单张表（比如订单表），按照某种规则（RANGE,HASH取模等），切分到多张表里面去
    • 但是这些表还是在同⼀个库中，所以单数据库操作还是有IO 瓶颈，主要是解决单表数据量过⼤的问题
  • 优点：
    • 减少锁表时间，没分表前，如果是DDL(create/alter/add等) 语句，当需要添加⼀列的时候mysql会锁表，期间所有的读写 操作只能等待；分表后，只会锁住部分表数据

image-20230104211321692

4.4 水平分库

  • 需求：高并发项目中，⽔平分表后依旧在单个库上⾯，1个数 据库资源瓶颈 CPU/内存/带宽等限制导致响应慢，需要进⾏优化

  • 水平分库

    • 把表的数据按照⼀定规则分到不同的数据库中，数据库在 不同的服务器上
    • 水平分库是把不同表拆到不同数据库中，它是对数据行的拆分，不影响表结构
    • 每个库的结构都⼀样,但每个库的数据都不⼀样，没有交集， 所有库的并集就是全量数据
    • 水平分库的粒度，比水平分表更大

    image-20230104211420677

4.5 分库分表总结

  • 技术负责人前瞻性思维

    • 我们需要提前考虑系统一年到两年左右的业务情况

    • 对数据库服务器的QPS、连接数、容量等做合理评估和规划

    • 常规开发⾥⾯单表建议1千万内，推荐是百万级别单表存储，常 规sql和索引优化先⾏，然后结合缓存+异步+nosql+mq

  • 垂直角度

    • 垂直分表：:将⼀个表字段拆分多个表，每个表存储部分字段
      • 好处：避免了IO时，锁表次数，分离热点字段和⾮热点字段， 避免⼤字段IO导致性能下降
      • 原则：业务经常组合查询的字段⼀个表；不常⽤字段⼀个 表；text、blob类型字段作为附属表
    • 垂直分库：根据业务将表分类，放到不同的数据库服务器上
      • 好处：避免表之间竞争同个物理机的资源，⽐如CPU/内 存/硬盘/⽹络IO
      • 原则：根据业务相关性进⾏划分，领域模型，微服务划分 ⼀般就是垂直分库

  • ⽔平⻆度（表结构⼀样）

    • ⽔平分库：把同个表的数据按照⼀定规则分到不同的数据库 中，数据库在不同的服务器上
      • 好处: 多个数据库，降低了系统的IO和CPU压⼒
      • 原则
        • 选择合适的分⽚键和分⽚策略，和业务场景配合
        • 避免数据热点和访问不均衡、避免⼆次扩容难度⼤
    • ⽔平分表：同个数据库内，把⼀个表的数据按照⼀定规则拆分 到多个表中，对数据进⾏拆分，不影响表结构
      • 单个表的数据量少了，业务SQL执⾏效率⾼，降低了系统 的IO和CPU压⼒
      • 原则
        • 选择合适的分⽚键和分⽚策略，和业务场景配合
        • 避免数据热点和访问不均衡、避免⼆次扩容难度⼤

5.水平分库分表策略

5.1 range(范围)

  • 方案1：自增id，根据ID范围进行分表（左闭右开）

    • 规则案例

      • 1~1,000,000 是 table_1
      • 1,000,000 ~2,000,000 是 table_2
      • 2,000,000~3,000,000 是 table_3
      • ...

    • 优点

      • id是⾃增⻓，可以⽆限增⻓
      • 扩容不⽤迁移数据，容易理解和维护

    • 缺点：

      • ⼤部分读和写都访会问新的数据，有IO瓶颈，整体资源利 ⽤率低
      • 数据倾斜严重，热点数据过于集中，部分节点有瓶颈

      image-20230104211510135

  • 其他根据范围进行水平分库分表（范围一般是分表）

    • 数字
      • 自增id范围
    • 时间
      • 年、月、日范围：⽐如按照⽉份⽣成 库或表 pay_log_2022_01、 pay_log_2022_02
    • 空间
      • 地理位置：省份、区域（华东、华北、华南）：地理位置：省份、区域（华东、华北、华南）

image-20230104211533437

  • 基于Range范围分库分表业务场景
    • 微博发送记录、微信消息记录、⽇志记录，适用于id增⻓/时间分区 都⾏
      • ⽔平分表为主，⽔平分库则容易造成资源的浪费
    • ⽹站签到等活动流⽔数据时间分区最好
      • ⽔平分表为主，⽔平分库则容易造成资源的浪费
    • ⼤区划分（⼀⼆线城市和五六线城市活跃度不⼀样，如果能避 免热点问题，即可选择）
      • saas业务⽔平分库（华东、华南、华北等）

5.2 Hash取模

  • ⽅案⼆：hash取模（Hash分库分表是最普遍的⽅案）

  • 取模计算规则

    • 如：⽤户ID是整数型的，要分2库，每个库表数量4表，⼀共8张表

    • 用户ID取模后，值是0到7的要平均分配到每张表

      库ID = userId % 库数量 2
表ID = userId / 库数量 2 % 表数量4

    • 例子

      userId id % 库数量 (库id) （id/库数量）%表数量（表id）
      1 1 0
      2 0 1
      3 1 1
      4 0 2
      5 1 2

    • 优点：

      • 保证数据较均匀的分散落在不同的库、表中，可以有效的避免 热点数据集中问题，

    • 缺点：

      • 扩容不是很⽅便，需要数据迁移

6.分库分表技术选型

常见分库分表中间件

  • TDDL

    • 淘宝根据自己的业务特点开发了 TDDL （Taobao Distributed Data Layer）
    • 基于JDBC规范，没有server，以client-jar的形式存在，引入项目即可使用
    • 开源功能比较少，阿里内部使用为主

  • MyCat

    • 地址 http://www.mycat.org.cn/
    • Java语言编写的MySQL数据库网络协议的开源中间件，前身 Cobar
    • 遵守Mysql原生协议，跨语言，跨平台，跨数据库的通用中间件代理
    • 是基于 Proxy，它复写了 MySQL 协议，将 Mycat Server 伪装成一个 MySQL 数据库
    • 和ShardingShere下的Sharding-Proxy作用类似，需要单独部署

    image-20221203104239922

  • ShardingSphere 下的Sharding-JDBC

    • 地址：https://shardingsphere.apache.org/

    • Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈

      • 它由 Sharding-JDBC、Sharding-Proxy 和 Sharding-Sidecar 3个独立产品组合

    • Sharding-JDBC

      • 基于jdbc驱动，不用额外的proxy，支持任意实现 JDBC 规范的数据库
      • 它使用客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务，无需额外部署和依赖
      • 可理解为加强版的 JDBC 驱动，兼容 JDBC 和各类 ORM 框架

      image-20221203104335140

  • Mycat和ShardingJdbc区别

    • 两者设计理念相同，主流程都是SQL解析-->SQL路由-->SQL改写-->结果归并
    • sharding-jdbc
      • 基于jdbc驱动，不用额外的proxy，在本地应用层重写Jdbc原生的方法，实现数据库分片形式
      • 是基于 JDBC 接口的扩展，是以 jar 包的形式提供轻量级服务的，性能高
      • 代码有侵入性
    • Mycat
      • 是基于 Proxy，它复写了 MySQL 协议，将 Mycat Server 伪装成一个 MySQL 数据库
      • 客户端所有的jdbc请求都必须要先交给MyCat，再有MyCat转发到具体的真实服务器
      • 缺点是效率偏低，中间包装了一层
      • 代码无侵入性

7.ShardingSphere的认知

  • 什么是ShardingSphere

    • 是⼀套开源的分布式数据库解决⽅案组成的⽣态圈，定位为 Database Plus
    • 它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar这 3 款既能够独⽴部署，⼜⽀ 持混合部署配合使⽤的产品组成

  • 三大构成

    • ShardingSphere-JDBC

      • 它使⽤客户端直连数据库，以 jar 包形式提供服务
      • ⽆需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完 全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架
      • 适⽤于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis,或直接使⽤ JDBC ⽀持任何第三⽅的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, HikariCP 等；
      • ⽀持任意实现 JDBC 规范的数据库，⽬前⽀持 MySQL， PostgreSQL，Oracle，SQLServer 以及任何可使⽤ JDBC 访问的数据库
      • 采⽤⽆中⼼化架构，与应⽤程序共享资源，适⽤于 Java 开 发的⾼性能的轻量级 OLTP 应⽤

      image-20230104211936579

    • ShardingSphere-Proxy

      • 数据库代理端，提供封装了数据库⼆进制协议的服务端版 本，⽤于完成对异构语⾔的⽀持
      • 向应⽤程序完全透明，可直接当做 MySQL/PostgreSQL
      • 它可以使⽤任何兼容 MySQL/PostgreSQL 协议的访问客户 端（如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat 等）操作数据

      image-20230104211950882

    • ShardingSphere-Sidecar(规划中，简单知道就⾏)

      • 定位为 Kubernetes 的云原⽣数据库代理，以 Sidecar 的 形式代理所有对数据库的访问
      • 通过⽆中⼼、零侵⼊的⽅案提供与数据库交互的啮合层， 即 Database Mesh，⼜可称数据库⽹格

8.分库分表及ShardingJDBC常见术语

  • 数据节点Node

    • 数据分片的最小单元
    • 比如：分库分表后，某数据库中的一张表；ds_0.product_order_0

  • 真实表

    • 在分⽚的数据库中真实存在的物理表
    • ⽐如订单表 product_order_0、product_order_1、 product_order_2

  • 逻辑表

    • ⽔平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称
    • ⽐如订单表 product_order_0、product_order_1、 product_order_2，逻辑表就是拆分前的表product_order

  • 绑定表

    • 指分⽚规则⼀致的主表和⼦表
    • ⽐如product_order表和product_order_item表，均按照 order_id分⽚，则此两张表互为绑定表关系
    • 绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询 效率将⼤⼤提升

    image-20230104212053301

  • ⼴播表

    • 指所有的分⽚数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每 个数据库中均完全⼀致
    • 适⽤于数据量不⼤且需要与海量数据的表进⾏关联查询的场景
    • 例如：字典表、配置表，类似冗余表

9.SpringBoot整合MyBatis-plus及Sharding-JDBC

  • 新建maven项目

  • 导入依赖

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>net.xdclass</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <!--JDK版本，如果是jdk8则这⾥是 1.8-->
        <java.version>11</java.version>
        <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
        <spring.boot.version>2.5.5</spring.boot.version>
        <mybatisplus.boot.starter.version>3.4.0</mybatisplus.boot.starter.version>
        <lombok.version>1.18.16</lombok.version>
        <sharding-jdbc.version>4.1.1</sharding-jdbc.version>
        <junit.version>4.12</junit.version>
        <druid.version>1.1.16</druid.version>
        <!--跳过单元测试-->
        <skipTests>true</skipTests>
    </properties>

    <dependencies>
<!--        导入springBoot 依赖 begin-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
            <version>${spring.boot.version}</version>
        </dependency>
        <!--<dependency>-->
        <!--
       <groupId>org.springframework.boot</groupId>-->
        <!--<artifactId>spring-boot-test</artifactId>-->
        <!--</dependency>-->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <version>${spring.boot.version}</version>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <!--        导入springBoot 依赖 end-->


        <!--mybatis plus和springboot整合 begin-->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>${mybatisplus.boot.starter.version}</version>
        </dependency>
       <!--    end    -->
       
       <!--       mysql与SpringBoot整合 begin-->
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>8.0.27</version>
        </dependency>
       <!--        end -->
<!--        lombok 插件依赖 begin-->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <version>${lombok.version}</version>
            <!--<scope>provided</scope>-->
        </dependency>
<!--        end-->
<!--      导入shardingsphere依赖 begin  -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${sharding-jdbc.version}</version>
        </dependency>
<!--        end  -->
        <dependency>
            <!--            配置⽂件修改-->
            <groupId>junit</groupId>
            <artifactId>junit</artifactId>
            <version>${junit.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                <version>${spring.boot.version}</version>
                <configuration>
                    <fork>true</fork>
                    <addResources>true</addResources>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

  • 数据库

    • xdclass_shop_order_0

      • product_order_0
      • product_order_1

    • xdclass_shop_order_1

      • product_order_0
      • product_order_1

  • 脚本

    CREATE TABLE `product_order_0` (
 `id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,
 `out_trade_no` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '订
单唯⼀标识',
 `state` varchar(11) DEFAULT NULL COMMENT 'NEW 未⽀
付订单,PAY已经⽀付订单,CANCEL超时取消订单',
 `create_time` datetime DEFAULT NULL COMMENT '订单⽣
成时间',
 `pay_amount` decimal(16,2) DEFAULT NULL COMMENT '订
单实际⽀付价格',
 `nickname` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT '昵称',
 `user_id` bigint DEFAULT NULL COMMENT '⽤户id',
 PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4
COLLATE=utf8mb4_bin;

  • 实体类创建

    @Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@TableName("product_order")
public class ProductOrderDO {
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)
    private Long id;

    /**
     * 订	单唯⼀标识
     */
    private String outTradeNo;

    /**
     * NEW 未⽀	付订单,PAY已经⽀付订单,CANCEL超时取消订单
     */
    private String state;

    /**
     * 订单⽣	成时间
     */
    private Date createTime;

    /**
     * 订	单实际⽀付价格
     */
    private BigDecimal payAmount;

    /**
     * 昵称
     */
    private String nickname;

    /**
     * ⽤户id
     */
    private Long userId;
}

  • 配置

    server.port=8080
spring.application.name=xdclass-sharding-jdbc

logging.level.root=INFO
# 打印执⾏的数据库以及语句
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
# 设置数据源名称 ds0,ds1
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
# 第⼀个数据库 基本配置
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xdclass_shop_order_0?serverTimezone=GMT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=root
#第二个数据库 配置
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/xdclass_shop_order_1?serverTimezone=GMT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=root

10.Sharding-Jdbc常见分片算法

  • 数据库表分片

    • 分片键 和 分片策略

  • 分片键

    • ⽤于分⽚的数据库字段，是将数据库(表)⽔平拆分的关键字段

    • ⽐如prouduct_order订单表，根据用户ID 做哈 希取模，则userId是分⽚键

    • 除了对单分⽚字段的⽀持，ShardingSphere也⽀持根据多个 字段进⾏分⽚

      image-20230104212209957

  • 分片策略

    • 行表达式分片策略 InlineShardingStrategy

      • 只支持【单分片键】使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的 =和IN 的分片操作支持

      • 可以通过简单的配置使用，无需自定义分片算法，从而避免繁琐的Java代码开发

        prouduct_order_$->{user_id % 8}` 表示订单表根据user_id模8，而分成8张表，表名称为`prouduct_order_0`到`prouduct_order_7

    • 标准分片策略StandardShardingStrategy

      • 只支持【单分片键】，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法
      • PreciseShardingAlgorithm 精准分片 是必选的，用于处理=和IN的分片
      • RangeShardingAlgorithm 范围分配 是可选的，用于处理BETWEEN AND分片
      • 如果不配置RangeShardingAlgorithm，如果SQL中用了BETWEEN AND语法，则将按照全库路由处理，性能下降

    • 复合分片策略ComplexShardingStrategy

      • 支持【多分片键】，多分片键之间的关系复杂，由开发者自己实现，提供最大的灵活度
      • 提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持
      • prouduct_order_0_0、prouduct_order_0_1、prouduct_order_1_0、prouduct_order_1_1

    • Hint分片策略HintShardingStrategy

      • 这种分片策略无需配置分片健，分片健值也不再从 SQL中解析，外部手动指定分片健或分片库，让 SQL在指定的分库、分表中执行
      • 用于处理使用Hint行分片的场景，通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略
      • Hint策略会绕过SQL解析的，对于这些比较复杂的需要分片的查询，Hint分片策略性能可能会更好

    • 不分片策略 NoneShardingStrategy

      • 不分片的策略。

  • 自己实现分片策略的优缺点

    • 优点：可以根据分片策略代码里面自己拼装 真实的数据库、真实的表，灵活控制分片规则

    • 缺点：增加了编码，不规范的sql容易造成全库表扫描，部分sql语法支持不友好

10.1 行表达式分片策略

  • 只⽀持【单分⽚键】使⽤Groovy的表达式，提供对SQL语 句中的 =和IN 的分⽚操作⽀持

  • 可以通过简单的配置使⽤，⽆需⾃定义分⽚算法，从⽽避 免繁琐的Java代码开发

  • 配置

    # 指定product_order表的数据分布情况，配置数据节点,⾏表达式标识符使⽤ ${...} 或 $->{...}，
# 但前者与 Spring 本身的⽂件占位符冲突，所以在 Spring 环境中建议使⽤ $->{...}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds0.product_order_$->{0..1}
# ---------------------指定product_order表 ⾏表达式分⽚策略-----------------------
#指定 分⽚键
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
#指定 分⽚算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=product_order_$->{user_id % 2}

  • 测试

    @RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = DemoApplication.class)
@Slf4j
public class DbTest {

    @Autowired
    private ProductOrderMapper productOrderMapper;

    @Test
    public void testSaveProductOrder() {

        for(int i=0;i<10;i++){
            ProductOrderDO productOrderDO = new ProductOrderDO();
            productOrderDO.setNickname("小滴"+i);
            productOrderDO.setOutTradeNo(UUID.randomUUID().toString().substring(0,32));
            productOrderDO.setPayAmount(BigDecimal.valueOf(100.00));
            productOrderDO.setState("好");

            productOrderDO.setUserId(Long.valueOf(i));

            productOrderMapper.insert(productOrderDO);
        }
    }
}

  • 效果：进行插入操作，会根据 分片策略算法，分别插入两个表中

image-20221203170928804

  • 问题：常规表的id是使⽤⾃增id进⾏实现，分表后，由于表 中数据同时存在不同数据库中，如果⽤⾃增id，则会出现 冲突问题
  • 解决方案
    • id生成策略雪花算法

10.2 标准分⽚策略StandardShardingStrategy

  • 只⽀持【单分⽚键】，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分⽚算法
  • PreciseShardingAlgorithm 精准分⽚ 是必选的，⽤于处理=和IN的分⽚
  • RangeShardingAlgorithm 范围分配 是可选的，⽤于处理BETWEEN AND分⽚如果不配置RangeShardingAlgorithm，如果SQL中⽤了BETWEEN AND语法，则将按照全库路由处理，性能下降

10.3 Hint分⽚策略HintShardingStrategy

  • 这种分⽚策略⽆需配置分⽚健，分⽚健值也不再从 SQL中解析，外部⼿动指定分⽚健或分⽚库，让 SQL在指定的分库、分表中执⾏
  • ⽤于处理使⽤Hint⾏分⽚的场景，通过Hint⽽⾮SQL解析的⽅式分⽚的策略
  • Hint策略会绕过SQL解析的，对于这些⽐较复杂的需要分⽚的查询，Hint分⽚策略性能可能会更好

11. id生成策略之雪花算法

11.1雪花算法介绍

  • 单库下⼀般使⽤Mysql⾃增ID, 但是分库分表后，会造成不同分⽚ 上的数据表主键会重复。

  • 需求

    • 性能强劲
    • 全局唯⼀
    • 防⽌恶意⽤户规矩id的规则来获取数据

  • 业界常用id解决方案

    • 数据库⾃增ID

      • 利⽤⾃增id, 设置不同的⾃增步⻓，

        • auto_increment_offset：表示自增长字段从那个数开始

        • auto-increment-increment：表示自增长字段每次递增的量

        • show variables like '%auto_inc%';           
show session variables like '%auto_inc%';   --  //session会话变量 
show global variables like '%auto_inc%';   --  //全局变量 
  SET @auto_increment_increment = 3 ;
  SET session auto_invrement_increment=2; 
  SET global auto_increment_increment=1;

      DB1: 单数
//从1开始、每次加2

DB2: 偶数
//从2开始，每次加2
      • 依靠数据库系统的功能实现，但是未来扩容麻烦
      • 主从切换时的不⼀致可能会导致重复发号
      • 性能瓶颈存在单台sql上

    • UUID

      • 性能⾮常⾼，没有⽹络消耗
      • 缺点
        • ⽆序的字符串，不具备趋势⾃增特性
        • UUID太⻓，不易于存储，浪费存储空间，很多场景不 适⽤

    • Redis发号器

      • 利⽤Redis的INCR和INCRBY来实现，原⼦操作，线程安 全，性能⽐Mysql强劲
      • 缺点
        • 需要占⽤⽹络资源，增加系统复杂度

    • Snowflake雪花算法

      • twitter 开源的分布式 ID ⽣成算法，代码实现简单、不占 ⽤宽带、数据迁移不受影响
      • ⽣成的 id 中包含有时间戳，所以⽣成的 id 按照时间递增
      • 注意事项：多台服务器，需要保证系统时间⼀样，机器编号不 ⼀样
      • 缺点
        • 依赖系统时钟（多台服务器时间⼀定要⼀样）
雪花算法
  • 什么是雪花算法Snowflake
    • twitter⽤scala语⾔编写的⾼效⽣成唯⼀ID的算法
    • 优点
      • ⽣成的ID不重复
      • 算法性能⾼
      • 基于时间戳，基本保证有序递增
bit 与 byte

bit(位)：电脑中存储的最⼩单位，可以存储⼆进制中的0或1

byte(字节)：⼀个byte由8个bit组成

int：4 个字节
short：2 个字节
long：8 个字节
byte：1 个字节
float：4 个字节
double：8 个字节
char：2 个字节


注意：
数据类型在不同位数机器的平台下⻓度不同（怼⾯试官的严谨性）
16位平台 int 2个字节16位
32位平台 int 4个字节32位
64位平台 int 4个字节32位

  • 雪花算法生成的数字，long类型，即 8 byte ，64 bit

    • 64 位表示的范围：表示的值 -9223372036854775808（-2的63次⽅） ~ 9223372036854775807（2的63次⽅-1）
    • 但生成唯一id是数据库主键，所以不能是负数；
      • 即生成id范围：0~9223372036854775807（2的63次⽅-1）

    image-20221203184934003

11.2 雪花算法生成分布式ID的坑

  • 全局唯⼀不能重复-坑

    • 坑一
      • 分布式部署就需要分配不同的workId, 如果workId相同， 可能会导致⽣成的id相同
    • 坑二
      • 分布式情况下，需要保证各个系统时间⼀致，如果服务器 的时钟回拨，就会导致⽣成的 id 重复
      • 啥时候会有系统回拨？？？？
        • ⼩滴课堂-⽼王闲着，⼈⼯去⽣产环境做了系统时间 调整，应该不会这么傻吧
        • 业务需求，代码⾥⾯做了系统时间同步

  • 解决时间回拨的方法

    • 服务器时钟回拨会导致产生重复的 ID，SNOWFLAKE 方案中对原有雪花算法做了改进，增加了一个最大容忍的时钟回拨毫秒数。

      如果时钟回拨的时间超过最大容忍的毫秒数阈值，则程序直接报错；如果在可容忍的范围内，默认分布式主键生成器，会等待时钟同步到最后一次主键生成的时间后再继续工作。

      最大容忍的时钟回拨毫秒数，默认值为 0，可通过属性 max.tolerate.time.difference.milliseconds 设置。

    # 最大容忍的时钟回拨毫秒数
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.max.tolerate.time.difference.milliseconds=5

11.3 雪花算法使用方法

  • 配置实操

    #配置workID
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.props.worker.id=1

# 最大容忍的时钟回拨毫秒数
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.max.tolerate.time.difference.milliseconds=5

    • 方式一：使⽤MybatisPlus的配置

      • 在DO类配置
      Data
@EqualsAndHashCode(callSuper = false)
@TableName("product_order")
public class ProductOrderDO {
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    //id默认是自增，设置为 雪花算法 生成id
    @TableId(value = "id", type = IdType.ASSIGN_ID)
    private Long id;

    • 方式二：添加配置

      #id⽣成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.type=SNOWFLAKE

12.Sharding-Jdbc广播表和绑定配置表实战

12.1广播表介绍配置和实战

  • 什么是广播表

    • 指所有的分⽚数据源中都存在的表，表结构和表中的数据在每 个数据库中均完全⼀致
    • 适⽤于数据量不⼤且需要与海量数据的表进⾏关联查询的场景 （解决跨库关联查询问题）
    • 例如：字典表、配置表；类似冗余表

  • 添加配置

    #配置⼴播表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=ad_config
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.type=SNOWFLAKE

12.2水平分库+水平分表实战

  • 库表结构

    • 2个数据库、每个库2张表
    • 需求 插⼊订单数据，分布在不同的库和表上

  • 分库分表配置

    • 分库规则 根据 user_id 进⾏分库
    • 分表规则 根据 product_order_id 订单号进⾏分表

  • 配置

    # 数据源 db0
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1

# 第一个数据库
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://120.25.217.15:3306/xdclass_shop_order_0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=xdclass.net168


# 第二个数据库
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://120.25.217.15:3306/xdclass_shop_order_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=xdclass.net168


#配置workId
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.props.worker.id=1


#配置广播表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=ad_config
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.type=SNOWFLAKE


#配置【默认分库策略】
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2 }
#配置分库规则
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2 }


#id生成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.type=SNOWFLAKE

# 指定product_order表的数据分布情况，配置数据节点,行表达式标识符使用 ${...} 或 $->{...}，
# 但前者与 Spring 本身的文件占位符冲突，所以在 Spring 环境中建议使用 $->{...}
#spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds0.product_order_$->{0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.product_order_$->{0..1}
# 指定product_order表的分片策略，分片策略包括【分片键和分片算法】
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.sharding-column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=product_order_$->{id % 2}


# 指定product_order_item表的分片策略，分片策略包括【分片键和分片算法】
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order_item.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.product_order_item_$->{0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order_item.table-strategy.inline.sharding-column=product_order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order_item.table-strategy.inline.algorithm-expression=product_order_item_$->{product_order_id % 2}

注意：数据库和表的下标如果不想从0开始，则hash取模后+1 {user_id % 2+1

12.3 绑定表配置实战

  • 什么是绑定表
    • 指分⽚规则⼀致的主表和⼦表
    • ⽐如product_order表和product_order_item表，均按照 order_id分⽚，则此两张表互为绑定表关系
    • 绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询 效率将⼤⼤提升

image-20221203234439195

  • 库表数量

    image-20221203234529781

  • 配置实战

    #配置workId
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.props.worker.id=1
# 指定product_order表的数据分布情况，配置数据节点,⾏表达式标识符使⽤ ${...} 或 $->{...}，
# 但前者与 Spring 本身的⽂件占位符冲突，所以在 Spring 环境中建议使⽤ $->{...}
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.actual-data-nodes=ds0.product_order_$->{0..1}
## ---------------------指定product_order表 ⾏表达式分⽚策略-----------------------
##指定 分⽚键
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
##指定 分⽚算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=product_order_$->{user_id % 2}
# 配置product_order表的id⽣成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.product_order.key-generator.type=SNOWFLAKE

#配置⼴播表
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=ad_config
#ad_config表id⽣成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.ad_config.key-generator.type=SNOWFLAKE

#绑定表 product_order,product_order_item
spring.shardingsphere.sharding.binding‐tables[0] =product_order,product_order_item

标签：product,分库,spring,id,shardingsphere,order
From： https://www.cnblogs.com/snail05/p/17026160.html

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