spring boot:用shardingjdbc实现多数据源的分库分表(shardingsphere 4.1.1/spring boot 2.3.1)
一,shardingjdbc的用途
http://shardingsphere.apache.org/index_zh.html
https://github.com/apache/shardingsphere-example
https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/overview/
说明:刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客,地址:https://www.cnblogs.com/architectforest
对应的源码可以访问这里获取: https://github.com/liuhongdi/
说明:作者:刘宏缔 邮箱: 371125307@qq.com
二,演示项目的相关信息
https://github.com/liuhongdi/shardingjdbc
2,项目说明:
两个数据库资源:saleorder01,saleorder02
下面包含了相同结构的数据表各两个,分别是:
t_order_1,
t_order_2,
t_order_3,
t_order_4
3,数据库结构
如图:

4,项目结构:
如图:
三,配置文件说明:
CREATE DATABASE `saleorder01` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci */ /*!80016 DEFAULT ENCRYPTION='N' */
CREATE DATABASE `saleorder02` /*!40100 DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci */ /*!80016 DEFAULT ENCRYPTION='N' */
CREATE TABLE `t_order_1` (
`orderId` bigint(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`goodsName` varchar(250) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'name',
PRIMARY KEY (`orderId`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=0 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='order'
其他三个表sql相同
#shardingsphere
spring.shardingsphere.datasource.names=saleorder01,saleorder02 spring.shardingsphere.datasource.saleorder01.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.saleorder01.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.saleorder01.jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/saleorder01?characterEncoding=utf-8
spring.shardingsphere.datasource.saleorder01.username=root
spring.shardingsphere.datasource.saleorder01.password=passdemo spring.shardingsphere.datasource.saleorder02.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.saleorder02.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.saleorder02.jdbc-url=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/saleorder02?characterEncoding=utf-8
spring.shardingsphere.datasource.saleorder02.username=root
spring.shardingsphere.datasource.saleorder02.password=passdemo spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=saleorder01
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.standard.sharding-column=orderId
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.shardingjdbc.demo.algorithm.DatabasePreciseShardingAlgorithm spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=t_order
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=saleorder0$->{1..1}.t_order_$->{1..2},saleorder0$->{2..2}.t_order_$->{3..4}
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=orderId
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.shardingjdbc.demo.algorithm.OrderTablePreciseShardingAlgorithm spring.shardingsphere.props.sql.show=true
说明:
com.shardingjdbc.demo.algorithm.DatabasePreciseShardingAlgorithm:数据库得到数据源的算法
com.shardingjdbc.demo.algorithm.OrderTablePreciseShardingAlgorithm:t_order表得到表名的算法
spring.shardingsphere.datasource.names=saleorder01,saleorder02: 指定数据源的名字
spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=t_order: 指定绑定表的名字
spring.shardingsphere.props.sql.show=true:打印sql
四,java代码说明
public class DatabasePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
Long curValue = shardingValue.getValue();
String curBase = "";
if (curValue > 0 && curValue<=200) {
curBase = "saleorder01";
} else {
curBase = "saleorder02";
}
return curBase;
}
}
说明:根据id返回数据库资源名
public class OrderTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
Long curValue = shardingValue.getValue();
String curTable = "";
if (curValue > 0 && curValue<=100) {
curTable = "t_order_1";
} else if (curValue > 100 && curValue<=200) {
curTable = "t_order_2";
} else if (curValue > 200 && curValue<=300) {
curTable = "t_order_3";
} else {
curTable = "t_order_4";
}
return curTable;
}
}
说明:根据id返回数据表名
五,效果演示


六,shardingjdbc使用中的注意事项:
spring.shardingsphere.sharding.broadcast-tables=t_dict
spring.shardingsphere.props.sql.show=true
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=saleorder01
七,查看spring boot版本
. ____ _ __ _ _
/\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __ __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
\\/ ___)| |_)| | | | | || (_| | ) ) ) )
' |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
=========|_|==============|___/=/_/_/_/
:: Spring Boot :: (v2.3.1.RELEASE)
spring boot:用shardingjdbc实现多数据源的分库分表(shardingsphere 4.1.1/spring boot 2.3.1)的更多相关文章
- SpringBoot 2.0 整合sharding-jdbc中间件,实现数据分库分表
一.水平分割 1.水平分库 1).概念: 以字段为依据,按照一定策略,将一个库中的数据拆分到多个库中. 2).结果 每个库的结构都一样:数据都不一样: 所有库的并集是全量数据: 2.水平分表 1).概 ...
- 三、SpringBoot 整合mybatis 多数据源以及分库分表
前言 说实话,这章本来不打算讲的,因为配置多数据源的网上有很多类似的教程.但是最近因为项目要用到分库分表,所以让我研究一下看怎么实现.我想着上一篇博客讲了多环境的配置,不同的环境调用不同的数据库,那接 ...
- 分布式事务、多数据源、分库分表中间件之spring boot基于Atomikos+XADataSource分布式事务配置(100%纯动态)
本文描述spring boot基于Atomikos+DruidXADataSource分布式事务配置(100%纯动态),也就是增加.减少数据源只需要修改application.properties文件 ...
- 【分库分表】sharding-jdbc—解决的问题
一.遇到的问题 随着互联网技术和业务规模的发展,单个db的表里数据越来越多,sql的优化已经作用不明显或解决不了问题了,这时系统的瓶颈就是单个db了(或单table数据太大).这时候就涉及到分库分表的 ...
- Sharding-jdbc实现分库分表
首先在pom文件中引入需要的依赖 <dependency> <groupId>io.shardingjdbc</groupId> <artifactId> ...
- sharding-jdbc结合mybatis实现分库分表功能
最近忙于项目已经好久几天没写博客了,前2篇文章我给大家介绍了搭建基础springMvc+mybatis的maven工程,这个简单框架已经可以对付一般的小型项目.但是我们实际项目中会碰到很多复杂的场景, ...
- sharding-jdbc之——分库分表实例
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/l1028386804/article/details/79368021 一.概述 之前,我们介绍了利用Mycat进行分库分表操作,Mycat ...
- 海量数据分库分表方案(二)技术选型与sharding-jdbc实现
上一章已经讲述分库分表算法选型,本章主要讲述分库分表技术选型 文中关联上一章,若下文出现提及其时,可以点击 分库分表算法方案与技术选型(一) 主要讲述 框架比较 sharding-jdbc.zdal ...
- spring boot sharding-jdbc实现分佈式读写分离和分库分表的实现
分布式读写分离和分库分表采用sharding-jdbc实现. sharding-jdbc是当当网推出的一款读写分离实现插件,其他的还有mycat,或者纯粹的Aop代码控制实现. 接下面用spring ...
随机推荐
- 【转】PHP面试总结
文章出处:https://www.cnblogs.com/codetao/p/6418127.html
- STL-Deque(双端队列)与单调队列的实现
前言: STl是个好东西,虽然他在不开O2的条件下会跑的很慢,但他着实会让你的代码可读性大大提高,令你的代码看起来既简单又整洁. 双端队列: 顾名思义,双端队列是有两个头的,一个队首指针,一个队尾指针 ...
- matplotlib | Python强大的作图工具,让你从此驾驭图表(二)
今天是数据处理专题的第10篇文章,我们继续来聊聊matplot这个工具库. 在上周的文章当中我们介绍了matplot的基本用法,以及展示了一些简单的例子,让大家直观地了解这个工具包.我们可以简单地将它 ...
- JDK13环境变量配置
第一步:下载JDK(开发工具包) JDK分为OracleJDK和OpenJDK下面简要说明 OracleJDK 部分代码闭源.商业收费 OpenJDK 开放源码.商业免费 两者大部分代码是共用的(除闭 ...
- 数据库分表分区后的ID生成之雪花生成
转自https://www.cnblogs.com/jajian/p/11101213.html 传统的单体架构的时候,我们基本是单库然后业务单表的结构.每个业务表的ID一般我们都是从1增,通过AUT ...
- Redis学习(二)redis的特点
一.Redis的特性 Redis是基于内存,常用作于缓存的技术 Redis实现的是分布式缓存,如果有多台实例(机器)的话,每个实例都共享一份缓存,缓存具有一致性. 常见的性能问题一般都是由于数据库(磁 ...
- 关于TCP建立连接
TCP大家大多称之为"三次握手".今天看了一篇文章,学到了"三步握手". TCP建立连接,客户端发送SYN给服务端,服务端接收到请求回应ACK.服务端发送SYN ...
- python安装和首次使用
安装: 1.安装python环境: 首先打开python官网,下载配置环境:www.python.org 点击上方downloads, 根据系统选择python环境下载 找到 windows x86- ...
- Artwork (Gym - 102346A)【DFS、连通块】
Artwork (Gym - 102346A) 题目链接 算法 DFS,连通块 时间复杂度:O(k*n + k * k) 1.这道题就是让你判断从(0,0)到(m,n),避开中途所有的传感器(传感器的 ...
- VMware虚拟机ubuntu下安装VMware Tools步骤
双击VMware Tools进入 找到后缀.tar.gz的压缩文件 将压缩文件复制到home目录下,home目录即左侧的主目录文件夹 打开命令行终端,默认应该就是home目录,如果不是home目录,在 ...