Sharding-JDBC自定义复合分片算法

Sharding-JDBC自定义复合分片算法

• 一、背景
• 二、需求
• • 1、对于客户端操作而言
  • 2、对于运营端操作而言
• 三、分片算法
• • 1、客户id和订单id的生成规则
  • 2、 确定数据落在那个表中
  • 3、举例说明
  • • 1、客户id确定数据表
    • 2、订单id确定数据表
• 四、实现步骤
• • 1、建表语句
  • 2、引入Sharding-JDBC的jar包
  • 3、编写分片算法
  • 4、分表配置
  • 5、mapper文件写法
• 五、完整代码
• 六、参考文档

一、背景

最近在看 Sharding-JDBC方面的内容，此处简单记录一下使用Sharding-JDBC中的复合分片键来实现分表的方法。

二、需求

假设我们有一张订单表customer_order，为了防止单表数据量太大，需要进行分表操作。

此处需要分为3个表 customer_order_0、customer_order_1和customer_order_2

1、对于客户端操作而言

1、同一个客户的订单，需要放到同一个表中。

2、根据订单号，需要知道这个订单在哪个中。

2、对于运营端操作而言

由于订单的数据量比较大，我们可以将一些需要作为搜索条件的数据保存到elasticsearch中，将订单的完整数据保存到hive中。Mysql数据库中的数据可以通过阿里开源的canal来同步到es中，这步操作略。

三、分片算法

由于同一个客户的订单分到同一个表，那么客户id(customerId)需要作为一个分片键。

由于需要根据订单id(orderId)确定到那一个表，所有客户id的分片信息需要糅合到订单id中，所以订单id也需要作为一个分片键。

因此在Sharding-JDBC中而言，这是一个复合分片算法。

1、客户id和订单id的生成规则

客户id: 使用雪花算法生成

订单id: 使用雪花算法生成 + 客户id的后2位

2、 确定数据落在那个表中

1. 截取客户id后2位。
2. 将后2位和3做取模操作，获取到表的后缀。
   1. 和3做取模操作，是因为需求中需要分为3个表。
3. 将 customer_order_ 和上一步表的后缀拼接起来，就得到了一个真实表。

3、举例说明

1、客户id确定数据表

客户id	截取后2位	和3做取模操作	确定表
1397073528150429696	96	96 % 3 = 0	customer_order_0
1397073798557208576	76	76 % 3 = 1	customer_order_1
1397074377929003008	08	8 % 3 = 2	customer_order_2

2、订单id确定数据表

订单id	截取后2位（等价于客户id的后2位）	和3做取模操作	确定表
139707353565823385696	96	96 % 3 = 0	customer_order_0
139707379855720857876	76	76 % 3 = 1	customer_order_1
139707437792900301008	08	8 % 3 = 2	customer_order_2

四、实现步骤

1、建表语句

create table customer_order_0
(
	id int auto_increment,
	order_id decimal(21) null,
	customer_id bigint null,
	saller_id bigint null,
	product_name varchar(300) null,
	constraint customer_order_pk
		primary key (id)
)
comment '优惠券订单' engine = innodb character set = utf8;
create table customer_order_1
(
	id int auto_increment,
	order_id decimal(21) null,
	customer_id bigint null,
	saller_id bigint null,
	product_name varchar(300) null,
	constraint customer_order_pk
		primary key (id)
)
comment '优惠券订单' engine = innodb character set = utf8;
comment '优惠券订单' engine = innodb character set = utf8;
create table customer_order_2
(
	id int auto_increment,
	order_id decimal(21) null,
	customer_id bigint null,
	saller_id bigint null,
	product_name varchar(300) null,
	constraint customer_order_pk
		primary key (id)
)
comment '优惠券订单' engine = innodb character set = utf8;

2、引入Sharding-JDBC的jar包

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

<!-- 为了生成id -->
<dependency>
  <groupId>cn.hutool</groupId>
  <artifactId>hutool-all</artifactId>
  <version>5.6.5</version>
</dependency>

3、编写分片算法

package com.huan.study.sharding.algorithm;

import org.apache.shardingsphere.api.sharding.complex.ComplexKeysShardingAlgorithm;
import org.apache.shardingsphere.api.sharding.complex.ComplexKeysShardingValue;

import java.math.BigDecimal;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
import java.util.Objects;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * 复合分片算法
 * 根据订单id(orderId)和客户id(customerId)后2位计算
 * 订单id 包含客户id 的后2位
 * 以客户id的后2位来确定是路由到那个表中
 * 1、目前处理 = 和 in 操作，其余的操作，比如 >、< 等不支持。
 *
 * @author huan.fu 2021/5/25 - 上午9:48
 */
public class OrderComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<BigDecimal> {

    /**
     * 订单id列名
     */
    private static final String COLUMN_ORDER_ID = "order_id";
    /**
     * 客户id列名
     */
    private static final String COLUMN_CUSTOMER_ID = "customer_id";

    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ComplexKeysShardingValue<BigDecimal> shardingValue) {
        if (!shardingValue.getColumnNameAndRangeValuesMap().isEmpty()) {
            throw new RuntimeException("不支持除了=和in的操作");
        }

        // 获取订单id
        Collection<BigDecimal> orderIds = shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap().getOrDefault(COLUMN_ORDER_ID, new ArrayList<>(1));
        // 获取客户id
        Collection<BigDecimal> customerIds = shardingValue.getColumnNameAndShardingValuesMap().getOrDefault(COLUMN_CUSTOMER_ID, new ArrayList<>(1));

        // 整合订单id和客户id
        List<String> ids = new ArrayList<>(16);
        ids.addAll(ids2String(orderIds));
        ids.addAll(ids2String(customerIds));

        return ids.stream()
                // 截取 订单号或客户id的后2位
                .map(id -> id.substring(id.length() - 2))
                // 去重
                .distinct()
                // 转换成int
                .map(Integer::new)
                // 对可用的表名求余数，获取到真实的表的后缀
                .map(idSuffix -> idSuffix % availableTargetNames.size())
                // 转换成string
                .map(String::valueOf)
                // 获取到真实的表
                .map(tableSuffix -> availableTargetNames.stream().filter(targetName -> targetName.endsWith(tableSuffix)).findFirst().orElse(null))
                .filter(Objects::nonNull)
                .collect(Collectors.toList());
    }

    /**
     * 转换成String
     */
    private List<String> ids2String(Collection<?> ids) {
        List<String> result = new ArrayList<>(ids.size());
        ids.forEach(id -> result.add(Objects.toString(id)));
        return result;
    }
}

注意️：

1、此处为 订单id和客户id的复合分片算法。

2、由于订单id太长，所以使用了 BigDecimal类型。

3、订单id和客户id的后2位都可以确定数据最终是路由在哪张表中。

4、目前只实现了=和in的操作，不支持范围操作。

4、分表配置

# 启用 sharding-jdbc
spring.shardingsphere.enabled=true
# 配置数据源的名字
spring.shardingsphere.datasource.names=master
# 数据源配置
spring.shardingsphere.datasource.master.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.master.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.master.jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/temp_work?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnectForPools=true&useSSL=false
spring.shardingsphere.datasource.master.username=root
spring.shardingsphere.datasource.master.password=root

# 配置默认数据源为 master,即没有配置分表的数据，使用次数据源
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=master

# 数据库中实际的表
spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order.actual-data-nodes=master.customer_order_$->{0..2}
# 分片列
spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order.table-strategy.complex.sharding-columns=order_id,customer_id
# 分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order.table-strategy.complex.algorithm-class-name=com.huan.study.sharding.algorithm.OrderComplexKeysShardingAlgorithm
# 显示sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order: 我们自己在程序中写sql时，订单表直接使用逻辑表customer_order即可，而不要使用真实的表，比如(customer_order_0等)。

spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order.table-strategy.complex.sharding-columns：指定需要分表的列。

spring.shardingsphere.sharding.tables.customer_order.table-strategy.complex.algorithm-class-name：指定复合分表算法类，指定的类需要有一个无参的构造方法。

5、mapper文件写法

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.huan.study.sharding.mappers.CustomerOrderMapper">

    <resultMap id="BaseResultMapper" type="com.huan.study.sharding.entity.CustomerOrder">
        <id column="id" property="id"/>
        <result column="order_id" property="orderId"/>
        <result column="customer_id" property="customerId"/>
        <result column="saller_id" property="sallerId"/>
        <result column="product_name" property="productName"/>
    </resultMap>

    <insert id="createOrder">
        insert into customer_order(order_id,customer_id,saller_id,product_name) values (#{orderId},#{customerId},#{sallerId},#{productName})
    </insert>

    <select id="findOrder" resultMap="BaseResultMapper">
        select * from customer_order where order_id = #{orderId}
    </select>

    <select id="findCustomerOrders" resultMap="BaseResultMapper">
        select * from customer_order where customer_id = #{customerId}
    </select>
</mapper>

需要注意，此处写的是逻辑表(customer_order)，这个表在数据库中是不存在的，是在分表配置时指定的逻辑表。

五、完整代码

完整代码： https://gitee.com/huan1993/spring-cloud-parent/blob/master/sharding-jdbc/src/main/java/com/huan/study/sharding/algorithm/OrderComplexKeysShardingAlgorithm.java

git提交commitId： b14c1584b89991e909bd6852b1217872414d9db7

六、参考文档

1、https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/configuration/config-spring-boot/