之前一篇文章中我们讲了基于Mysql8的读写分离(文末有链接)，这次来说说分库分表的实现过程。
概念解析
垂直分片
按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。 在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。 下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案。
垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且，它也并无法真正的解决单点瓶颈。 垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。
水平分片
水平分片又称为横向拆分。 相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。 例如：根据主键分片，偶数主键的记录放入0库（或表），奇数主键的记录放入1库（或表），如下图所示。
水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是分库分表的标准解决方案。
开发准备
分库分表常用的组件就是shardingsphere，目前已经是apache顶级项目，这次我们使用springboot2.1.9 + shardingsphere4.0.0-RC2（均为最新版本）来完成分库分表的操作。
假设有一张订单表，我们需要将它分成2个库，每个库三张表，根据id字段取模确定最终数据的位置，数据库环境配置如下：
- 172.31.0.129
- blog
- t_order_0
- t_order_1
- t_order_2
- blog
- 172.31.0.131
- blog
- t_order_0
- t_order_1
- t_order_2
- blog
三张表的逻辑表为t_order，大家可以根据建表语句准备好其他所有数据表。
DROP TABLE IF EXISTS `t_order_0;
CREATE TABLE `t_order_0` (
`id` bigint(20) NOT NULL,
`name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
`type` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '类型',
`gmt_create` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;
注意，千万不能将主键的生成规则设置成自增长，需要按照一定规则来生成主键，这里使用shardingsphere中的SNOWFLAKE俗称雪花算法来生成主键
代码实现
修改pom.xml,引入相关组件
1.8 3.1.1 4.0.0-RC2 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>mysql</groupId> <artifactId>mysql-connector-java</artifactId> <version>8.0.15</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.baomidou</groupId> <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId> <version>${mybatis-plus.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>${sharding-sphere.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-namespace</artifactId> <version>${sharding-sphere.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.projectlombok</groupId> <artifactId>lombok</artifactId> <optional>true</optional> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> </plugin> </plugins> </build>配置mysql-plus
@Configuration @MapperScan("com.github.jianzh5.blog.mapper") public class MybatisPlusConfig { /** * 攻击 SQL 阻断解析器 */ @Bean public PaginationInterceptor paginationInterceptor(){ PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor(); List<ISqlParser> sqlParserList = new ArrayList<>(); sqlParserList.add(new BlockAttackSqlParser()); paginationInterceptor.setSqlParserList(sqlParserList); return new PaginationInterceptor(); } /** * SQL执行效率插件 */ @Bean // @Profile({"dev","test"}) public PerformanceInterceptor performanceInterceptor() { return new PerformanceInterceptor(); } }编写实体类Order
@Data @TableName("t_order") public class Order { private Long id; private String name; private String type; private Date gmtCreate; }编写DAO层,OrderMapper
/** * 订单Dao层 */ public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> { }编写接口及接口实现
public interface OrderService extends IService<Order> { } /** * 订单实现层 * @author jianzh5 * @date 2019/10/15 17:05 */ @Service public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl<OrderMapper, Order> implements OrderService { }配置文件（配置说明见备注）
server.port=8080 # 配置ds0 和ds1两个数据源 spring.shardingsphere.datasource.names = ds0,ds1 #ds0 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://192.168.249.129:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false spring.shardingsphere.datasource.ds0.username = root spring.shardingsphere.datasource.ds0.password = 000000 #ds1 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://192.168.249.131:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false spring.shardingsphere.datasource.ds1.username = root spring.shardingsphere.datasource.ds1.password = 000000 # 分库策略 根据id取模确定数据进哪个数据库 spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column = id spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression = ds$->{id % 2} # 具体分表策略 # 节点 ds0.t_order_0,ds0.t_order_1,ds1.t_order_0,ds1.t_order_1 spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes = ds$->{0..1}.t_order_$->{0..2} # 分表字段id spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = id # 分表策略 根据id取模,确定数据最终落在那个表中 spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression = t_order_$->{id % 3} # 使用SNOWFLAKE算法生成主键 spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column = id spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type = SNOWFLAKE #spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=t_order spring.shardingsphere.props.sql.show = true编写单元测试，查看结果是否正确
public class OrderServiceImplTest extends BlogApplicationTests { @Autowired private OrderService orderService; @Test public void testSave(){ for (int i = 0 ; i< 100 ; i++){ Order order = new Order(); order.setName("电脑"+i); order.setType("办公"); orderService.save(order); } } @Test public void testGetById(){ long id = 1184489163202789377L; Order order = orderService.getById(id); System.out.println(order.toString()); } }在数据表中查看数据，确认数据正常插入
至此分库分表开发完成
往期回顾
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