利用Sharding-Jdbc组件实现分表

看到了当当开源的sharding-jdbc组件，它可以在几乎不修改代码的情况下完成分库分表的实现。摘抄其中一段介绍：

sharding-jdbc直接封装jdbc api，可以理解为增强版的jdbc驱动，旧代码迁移成本几乎为零：

• 可适用于任何基于java的orm框架，如：jpa, hibernate, mybatis, spring jdbc template或直接使用jdbc。
• 可基于任何第三方的数据库连接池，如：dbcp, c3p0, bonecp, druid等。
• 理论上可支持任意实现jdbc规范的数据库。虽然目前仅支持mysql，但已有支持oracle，sqlserver，db2等数据库的计划。

先做一个最简单的试用，不做分库，仅做分表。选择数据表bead_information，首先复制成三个表：bead_information_0、bead_information_1、bead_information_2

测试实现过程

前提：已经实现srping+mybatis对单库单表做增删改查的项目。

1、修改pom.xml增加dependency

<dependency>
  <groupid>com.dangdang</groupid>
  <artifactid>sharding-jdbc-core</artifactid>
  <version>1.4.2</version>
 </dependency>
 <dependency>
  <groupid>com.dangdang</groupid>
  <artifactid>sharding-jdbc-config-spring</artifactid>
  <version>1.4.0</version>
</dependency> 

2、新建一个sharding-jdbc.xml文件，实现分库分表的配置

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
 xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/xmlschema-instance"
 xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" 
 xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx"
 xmlns:rdb="http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb"
 xsi:schemalocation="http://www.springframework.org/schema/beans
   http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd 
   http://www.springframework.org/schema/tx 
   http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx.xsd
   http://www.springframework.org/schema/context 
   http://www.springframework.org/schema/context/spring-context.xsd
   http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb 
   http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb/rdb.xsd">
 
 
 
 <!-- 配置数据源 -->
 <bean name="datasource" class="com.alibaba.druid.pool.druiddatasource" init-method="init" destroy-method="close">
 <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/beadhouse" />
 <property name="username" value="root" />
 <property name="password" value="123456" />
 </bean>
   
 <rdb:strategy id="tableshardingstrategy" sharding-columns="id" algorithm-class="com.springdemo.utill.membersinglekeytableshardingalgorithm"/>
 
 <rdb:data-source id="shardingdatasource">
 <rdb:sharding-rule data-sources="datasource">
  <rdb:table-rules>
  <rdb:table-rule logic-table="bead_information" actual-tables="bead_information_${0..2}" table-strategy="tableshardingstrategy"/>
  </rdb:table-rules>
 </rdb:sharding-rule>
 </rdb:data-source>
 
 <bean id="transactionmanager" class="org.springframework.jdbc.datasource.datasourcetransactionmanager">
 <property name="datasource" ref="shardingdatasource" />
 </bean>
</beans>

3、将文件引入spring配置文件中。

需要修改几个地方，把sqlsessionfactory和transactionmanager原来关联的datasource统一修改为shardingdatasource（这一步作用就是把数据源全部托管给sharding去管理）

4、实现分表（分库）逻辑，我们的分表逻辑类需要实现singlekeytableshardingalgorithm接口的三个方法dobetweensharding、doequalsharding、doinsharding

（取模除数需要按照自己需求改变，我这里分3个表，所以除以3）

import java.util.collection;
import java.util.linkedhashset;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.shardingvalue;
import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.table.singlekeytableshardingalgorithm;
import com.google.common.collect.range;
public class membersinglekeytableshardingalgorithm implements singlekeytableshardingalgorithm<integer> {

 @override
 public collection<string> dobetweensharding(collection<string> tablenames, shardingvalue<integer> shardingvalue) {
 collection<string> result = new linkedhashset<string>(tablenames.size());
 range<integer> range = (range<integer>) shardingvalue.getvaluerange();
 for (integer i = range.lowerendpoint(); i <= range.upperendpoint(); i++) {
  integer modvalue = i % 3;
  string modstr = modvalue < 3 ? "" + modvalue : modvalue.tostring();
  for (string each : tablenames) {
  if (each.endswith(modstr)) {
   result.add(each);
  }
  }
 }
 return result;
 }
 @override
 public string doequalsharding(collection<string> tablenames, shardingvalue<integer> shardingvalue) {
 integer modvalue = shardingvalue.getvalue() % 3;
 string modstr = modvalue < 3 ? "" + modvalue : modvalue.tostring();
 for (string each : tablenames) {
  if (each.endswith(modstr)) {
  return each;
  }
 }
 throw new illegalargumentexception();
 }
 @override
 public collection<string> doinsharding(collection<string> tablenames, shardingvalue<integer> shardingvalue) {
 collection<string> result = new linkedhashset<string>(tablenames.size());
 for (integer value : shardingvalue.getvalues()) {
  integer modvalue = value % 3;
  string modstr = modvalue < 3 ? "" + modvalue : modvalue.tostring();
  for (string tablename : tablenames) {
  if (tablename.endswith(modstr)) {
   result.add(tablename);
  }
  }
 }
 return result;
 }
}

5、配置完成，可以实现增删改查测试。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。