面試問：“你為啥自研路由組件，咋不用sharding-jdbc”

作者：小傅哥，博客：https://bugstack.cn

面試問：“你為什么要自研，市面不是有嗎，怎么回答？” 可以從以下3個(gè)點(diǎn)解答；

維護(hù)性；市面的路由組件比如 shardingsphere 但過于龐大，還需要隨著版本做一些升級(jí)，市面上已經(jīng)有很多版本了。而我們需要更少的維護(hù)成本。

擴(kuò)展性；結(jié)合自身的業(yè)務(wù)需求，我們的路由組件可以分庫(kù)分表、自定義路由協(xié)議，掃描指定庫(kù)表數(shù)據(jù)等各類方式。研發(fā)擴(kuò)展性好，簡(jiǎn)單易用。

安全性；自研的組件更好的控制了安全問題。當(dāng)然，我們的組件主要是為了更好的適應(yīng)目前系統(tǒng)的訴求，所以使用自研的方式處理。甚至各個(gè)大廠也都自研一整套分布式服務(wù)，來讓自己的系統(tǒng)更加穩(wěn)定可控。

接著問，你們?yōu)槭裁捶謳?kù)分表？

我們分庫(kù)分表用的非常熟。但不能為了等到系統(tǒng)到了200萬(wàn)數(shù)據(jù)，才拆。那么工作量會(huì)非常大

我們的做法是，因?yàn)橛谐墒旆桨福郧捌诰头謳?kù)分表了。但，為了解釋服務(wù)器空間。所以把分庫(kù)分表的庫(kù)，用服務(wù)器虛擬出來機(jī)器安裝。這樣即不過多的占用服務(wù)器資源，也方便后續(xù)數(shù)據(jù)量真的上來了，好拆分。

同時(shí)，Xxx系統(tǒng)，是瞬時(shí)峰值較高的系統(tǒng)，歷史數(shù)據(jù)不一定多。所以我們希望，用戶可以快速的檢索到個(gè)人數(shù)據(jù)，做最優(yōu)響應(yīng)。因?yàn)榇蠹叶贾溃琗xx這東西，push發(fā)完，基本就1~3分鐘結(jié)束，10分鐘人都沒了。所以我們這也是做了分庫(kù)分表的理由。

不過用和不用是一方面，會(huì)和不會(huì)是另外一方面。不能因?yàn)椴粫?huì)所以不用，不用是因?yàn)椴煌瑘?chǎng)景的所需。像 Apache ShardingSphere 在很多大的場(chǎng)景還是非常好用的，所以我們需要學(xué)習(xí)積累。積累不同的思想和設(shè)計(jì)，以及積累技術(shù)的運(yùn)用。

小傅哥帶著大家做項(xiàng)目，下個(gè)項(xiàng)目就要用 ShardingSphere。玩的就是一個(gè)綜合實(shí)力！

那么，為了讓更多的小伙伴，學(xué)習(xí)起編程項(xiàng)目更加容易上手。小傅哥把各項(xiàng)在項(xiàng)目所需的分布式技術(shù)棧，都拆解成了碎片化的知識(shí)，讓大家可以一個(gè)個(gè)案例的學(xué)習(xí)。今天我們要講到 sharding-jdbc 了！

碎片知識(shí)：https://bugstack.cn/md/road-map/road-map.html實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：https://bugstack.cn/md/zsxq/introduce.html

本文的宗旨在于通過簡(jiǎn)單干凈實(shí)踐的方式教會(huì)讀者，快速 Easy 的使用上 sharding-jdbc 這個(gè)笨重的大家伙！—— 這篇文章并不復(fù)雜，但市面上的案例，還真的很少有能拿過來就能運(yùn)行起來的！

之所以說"笨重"，是因?yàn)?Apache ShardingSphere 不只是簡(jiǎn)單意義上的路由組件，而是一款分布式 SQL 事務(wù)和查詢引擎，可通過數(shù)據(jù)分片、彈性伸縮、加密等能力對(duì)任意數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行增強(qiáng)。同時(shí)它又在迭代過程中，衍生出了很多的版本，以及對(duì)應(yīng)了不同的使用方式。并在 ShardingSphere 5.3 以后又做了不小的架構(gòu)調(diào)整。所以很多伙伴在使用的時(shí)候，經(jīng)常是找了一上午的資料，到下午下班還沒對(duì)接上。

本文涉及的工程：

xfg-dev-tech-shardingjdbc：https://gitcode.net/KnowledgePlanet/road-map/xfg-dev-tech-shardingjdbc官網(wǎng)：https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html

一、路由本質(zhì)

分庫(kù)分表的本質(zhì)是數(shù)據(jù)的散列，分?jǐn)倲?shù)據(jù)庫(kù)資源壓力。如把原本在一臺(tái)機(jī)器上的數(shù)據(jù)庫(kù)存放1000萬(wàn)數(shù)據(jù)，分?jǐn)偟絥臺(tái)機(jī)上，拆分這1000萬(wàn)的數(shù)據(jù)和后續(xù)的增量。讓每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)資源來分?jǐn)傇拘枰慌_(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)所提供的服務(wù)。

• 當(dāng)使用分庫(kù)分表以后，并確定如使用

用戶ID

作為路由分片鍵。那么所做的CRUD操作，都是需要使用到這個(gè)用戶ID，并根據(jù)ID做路由庫(kù)表計(jì)算。在大廠中，開發(fā)項(xiàng)目。并不會(huì)說目前這個(gè)業(yè)務(wù)需求規(guī)模不大，就不使用分庫(kù)分表，而是分庫(kù)分表都是非常成熟的方案，并不會(huì)因?yàn)槭褂昧司徒档秃艽蟮拈_發(fā)效率。所以基本就是默認(rèn)就使用了。那么使用了分庫(kù)分表，就會(huì)很占用資源嗎。也不會(huì)，因?yàn)閯傞_始業(yè)務(wù)體量不大的時(shí)候，都是虛擬機(jī)交叉使用，你的1臺(tái)物理機(jī)虛出來10個(gè)虛擬機(jī)，大家交叉使用主備。這樣你只是使用了分庫(kù)分表，但庫(kù)表的實(shí)際資源沒占用那么多。

二、使用案例

jdk 1.8 +ShardingSphere 5.4.1

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.shardingsphere/shardingsphere-jdbc-core -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.4.1</version>
</dependency>
 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.yaml/snakeyaml -->
<dependency>
    <groupId>org.yaml</groupId>
    <artifactId>snakeyaml</artifactId>
    <version>1.33</version>
</dependency>

因?yàn)樾枰馕?yaml 但默認(rèn)的 SpringBoot 提供版本不支持 shardingsphere-jdbc-core 使用。

1. 工程結(jié)構(gòu)

工程中，提供了 docker 配置數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境操作，并提供了對(duì)應(yīng)的建表測(cè)試語(yǔ)句。如果你本機(jī)已經(jīng)安裝了數(shù)據(jù)庫(kù)，那么只做庫(kù)表語(yǔ)句導(dǎo)入以及 yml 配置數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息就可以。sharding-jdbc-dev.yaml 配置了詳細(xì)的分庫(kù)分表路由信息，在 algorithms 下配置的是庫(kù)表的路由算法。這里的算法要根據(jù)實(shí)際自己使用中庫(kù)表數(shù)量來設(shè)置&設(shè)計(jì)，避免發(fā)生較大的數(shù)據(jù)偏移。配置完 sharding-jdbc-dev.yaml 需要在 application-dev.yml 中配置上 sharding-jdbc-dev.yaml 路徑，這樣才能正確加載。如果你還需要定義出自己特定的路由算法，它還支持自己寫個(gè)實(shí)現(xiàn)類的方式處理。

2. 算法配置

sharding/sharding-jdbc-dev.yaml

#?https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html
mode:
??#?運(yùn)行模式類型。可選配置：內(nèi)存模式 Memory、單機(jī)模式 Standalone、集群模式 Cluster -?目前為單機(jī)模式
??type:?Standalone

dataSources:
??ds_0:
????dataSourceClassName:?com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
????driverClassName:?com.mysql.cj.jdbc.Driver
????jdbcUrl:?jdbc:mysql://127.0.0.1:13306/xfg_dev_tech_db_00?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=UTC&useSSL=true
????username:?root
????password:?123456
????connectionTimeoutMilliseconds:?30000
????idleTimeoutMilliseconds:?60000
????maxLifetimeMilliseconds:?1800000
????maxPoolSize:?15
????minPoolSize:?5

??ds_1:
????dataSourceClassName:?com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
????driverClassName:?com.mysql.cj.jdbc.Driver
????jdbcUrl:?jdbc:mysql://127.0.0.1:13306/xfg_dev_tech_db_01?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&autoReconnect=true&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimezone=UTC&useSSL=true
????username:?root
????password:?123456
????connectionTimeoutMilliseconds:?30000
????idleTimeoutMilliseconds:?60000
????maxLifetimeMilliseconds:?1800000
????maxPoolSize:?15
????minPoolSize:?5

rules:
??-?!SHARDING
????#?庫(kù)的路由
????defaultDatabaseStrategy:
??????standard:
????????shardingColumn:?user_id
????????shardingAlgorithmName:?database_inline
????#?表的路由
????tables:
??????user_order:
????????actualDataNodes:?ds_$->{0..1}.user_order_$->{0..3}
????????tableStrategy:
??????????standard:
????????????shardingColumn:?user_id
????????????shardingAlgorithmName:?user_order_inline
????#?路由算法
????shardingAlgorithms:
??????#?庫(kù)-路由算法 2是兩個(gè)庫(kù)，庫(kù)的數(shù)量。庫(kù)的數(shù)量用哈希模2來計(jì)算。
??????database_inline:
????????type:?INLINE
????????props:
??????????algorithm-expression:?ds_$->{Math.abs(user_id.hashCode())?%?2}

??????#?表-路由算法 4是一個(gè)庫(kù)里，表的數(shù)量。4 - 1 為了獲得?011 這樣的二進(jìn)制值。不推薦 user_order_$->{Math.abs(user_id.hashCode())?% 2}?作為表的路由
??????user_order_inline:
????????type:?INLINE
????????props:
??????????algorithm-expression:?user_order_$->{(user_id.hashCode()?^?(user_id.hashCode())?>>>?16)?&?(4?-?1)}

props:
??#?是否在日志中打印 SQL。
??#?打印 SQL 可以幫助開發(fā)者快速定位系統(tǒng)問題。日志內(nèi)容包含：邏輯 SQL，真實(shí) SQL 和 SQL 解析結(jié)果。
??#?如果開啟配置，日志將使用 Topic ShardingSphere-SQL，日志級(jí)別是 INFO。false
??sql-show:?true
??#?是否在日志中打印簡(jiǎn)單風(fēng)格的 SQL。false
??sql-simple:?true
??#?用于設(shè)置任務(wù)處理線程池的大小。每個(gè) ShardingSphereDataSource 使用一個(gè)獨(dú)立的線程池，同一個(gè) JVM 的不同數(shù)據(jù)源不共享線程池。
??executor-size:?20
??#?查詢請(qǐng)求在每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)例中所能使用的最大連接數(shù)。1
??max-connections-size-per-query:?1
??#?在程序啟動(dòng)和更新時(shí)，是否檢查分片元數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)一致性。
??check-table-metadata-enabled:?false
??#?在程序啟動(dòng)和更新時(shí)，是否檢查重復(fù)表。false
??check-duplicate-table-enabled:?false

mode：運(yùn)行模式，默認(rèn)就單機(jī)模式。dataSources：數(shù)據(jù)庫(kù)連接信息。rules：路由算法。defaultDatabaseStrategy 庫(kù)的路由、tables 表的路由。之后在 shardingAlgorithms 中配置具體的路由算法。這里的名稱都是關(guān)聯(lián)的，不要配置錯(cuò)。props：一些屬性信息，包括是否打印日志等。

與這個(gè)對(duì)比，如果你使用的路由功能并不那么大，其實(shí)自研會(huì)更加簡(jiǎn)單。當(dāng)然你也可以想辦法，簡(jiǎn)化 sharding-jdbc 的配置。

3. 配置引入

application-dev.yml

spring:
??datasource:
????driver-class-name:?org.apache.shardingsphere.driver.ShardingSphereDriver
????url:?jdbc:shardingsphere:classpath:sharding/sharding-jdbc-dev.yaml

和之前的一些 sharding 版本不同，這里是需要使用具體的 ShardingSphereDriver 和 url 地址，才能加載上我們配置的路由信息。

三、測(cè)試驗(yàn)證

基于工程中 docs/dev-ops/mysql/sql 創(chuàng)建庫(kù)表。已經(jīng)提供了庫(kù)名、表和測(cè)試數(shù)據(jù)。無論你使用哪種方式，都可以安裝MySql 并使用可視化工具鏈接。這里小傅哥用的是 Sequel Ace

1. 寫入數(shù)據(jù)

@Test
public?void?test_insert()?{
????for?(int?i?=?0;?i?<?1000;?i++)?{
????????UserOrderPO?userOrderPO?=?UserOrderPO.builder()
????????????????.userName("小傅哥")
????????????????.userId("xfg_"?+?RandomStringUtils.randomAlphabetic(6))
????????????????.userMobile("+86?13521408***")
????????????????.sku("13811216")
????????????????.skuName("《手寫MyBatis：漸進(jìn)式源碼實(shí)踐》")
????????????????.orderId(RandomStringUtils.randomNumeric(11))
????????????????.quantity(1)
????????????????.unitPrice(BigDecimal.valueOf(128))
????????????????.discountAmount(BigDecimal.valueOf(50))
????????????????.tax(BigDecimal.ZERO)
????????????????.totalAmount(BigDecimal.valueOf(78))
????????????????.orderDate(new?Date())
????????????????.orderStatus(0)
????????????????.isDelete(0)
????????????????.uuid(UUID.randomUUID().toString().replace("-",?""))
????????????????.ipv4("127.0.0.1")
????????????????.ipv6("2001:0db8:85a3:0000:0000:8a2e:0370:7334".getBytes())
????????????????.extData("{"device":?{"machine":?"IPhone?14?Pro",?"location":?"shanghai"}}")
????????????????.build();
????????userOrderDao.insert(userOrderPO);
????}
}

測(cè)試數(shù)據(jù)寫入，你可以寫入1000條數(shù)據(jù)，觀察散列效果。并可以在這個(gè)過程中，調(diào)試修改 sharding-jdbc-dev.yaml 文件對(duì)庫(kù)表路由的計(jì)算方式。

2. 查詢數(shù)據(jù)

@Test
public?void?test_selectByUserId()?{
????List<UserOrderPO>?list?=?userOrderDao.selectByUserId("xfg_PrmgwQ");
????log.info("測(cè)試結(jié)果：{}",?JSON.toJSONString(list));
}

查詢的用戶ID是已經(jīng)寫入到數(shù)據(jù)庫(kù)表里的數(shù)據(jù)，查詢的時(shí)候會(huì)根據(jù)用戶ID繼續(xù)路由計(jì)算。

3. 散列算法

@Test
public?void?test_idx()?{
????for?(int?i?=?0;?i?<?50;?i++)?{
????????String?user_id?=?"xfg_"?+?RandomStringUtils.randomAlphabetic(6);
????????log.info("測(cè)試結(jié)果?{}",?(user_id.hashCode()?^?(user_id.hashCode())?>>>?16)?&?3);
????}
}

你可以嘗試驗(yàn)證和編寫新的散列算法，最終目的都是讓數(shù)據(jù)盡可能散列到庫(kù)表。此外，關(guān)于算法的好壞，可以基于雪崩測(cè)試計(jì)算

因?yàn)楹芏囗?xiàng)目都要用到云服務(wù)器部署，通過實(shí)戰(zhàn)來鍛煉。所以如果有需要，可以這樣配合使用，會(huì)更加實(shí)惠。當(dāng)然也可以選擇3年款的。地址：https://3.cn/1K-cfT7D

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