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Sharding-Jdbc 實現讀寫分離 + 分庫分表，寫得太好了！
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2022.06.16 江蘇

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大家好，我是寶哥！

| 概覽

ShardingSphere-Jdbc定位為輕量級Java框架，在Java的Jdbc層提供的額外服務。它使用客戶端直連數據庫，以jar包形式提供服務，可理解為增強版的Jdbc驅動，完全兼容Jdbc和各種ORM框架。

| MySQL主從復制

1）docker配置mysql主從復制

1）創(chuàng)建主服務器所需目錄
mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/cnf
mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/data

2）定義主服務器配置文件

vim /usr/local/mysqlData/master/cnf/mysql.cnf
[mysqld]
## 設置server_id,注意要唯一
server-id=1
## 開啟binlog
log-bin=mysql-bin
## binlog緩存
binlog_cache_size=1M
## binlog格式(mixed、statement、row,默認格式是statement)
binlog_format=mixed

3）創(chuàng)建并啟動mysql主服務

docker run -itd -p 3306:3306 --name master -v /usr/local/mysqlData/master/cnf:/etc/mysql/conf.d -v /usr/local/mysqlData/master/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7

4）添加復制master數據的用戶reader，供從服務器使用

[root@aliyun /]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                               NAMES
6af1df686fff        mysql:5.7           "docker-entrypoint..."   5 seconds ago       Up 4 seconds        0.0.0.0:3306->3306/tcp, 33060/tcp   master
[root@aliyun /]# docker exec -it master /bin/bash
root@41d795785db1:/# mysql -u root -p123456

mysql> GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'reader'@'%' identified by 'reader';
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> FLUSH PRIVILEGES;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

5）創(chuàng)建從服務器所需目錄，編輯配置文件

mkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -p
mkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -p
vim /usr/local/mysqlData/slave/cnf/mysql.cnf
[mysqld]
## 設置server_id,注意要唯一
server-id=2
## 開啟binlog,以備Slave作為其它Slave的Master時使用
log-bin=mysql-slave-bin
## relay_log配置中繼日志
relay_log=edu-mysql-relay-bin
## 如果需要同步函數或者存儲過程
log_bin_trust_function_creators=true
## binlog緩存
binlog_cache_size=1M
## binlog格式(mixed、statement、row,默認格式是statement)
binlog_format=mixed
## 跳過主從復制中遇到的所有錯誤或指定類型的錯誤,避免slave端復制中斷
## 如:1062錯誤是指一些主鍵重復,1032錯誤是因為主從數據庫數據不一致
slave_skip_errors=1062

6）創(chuàng)建并運行mysql從服務器

docker run -itd -p 3307:3306 --name slaver -v /usr/local/mysqlData/slave/cnf:/etc/mysql/conf.d -v /usr/local/mysqlData/slave/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7
7）在從服務器上配置連接主服務器的信息

首先主服務器上查看master_log_file、master_log_pos兩個參數，然后切換到從服務器上進行主服務器的連接信息的設置。

主服務上執(zhí)行：

root@6af1df686fff:/# mysql -u root -p123456

mysql> show master status;
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| File             | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| mysql-bin.000003 |      591 |              |                  |                   |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)

docker查看主服務器容器的ip地址：

[root@aliyun /]# docker inspect --format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}' master
172.17.0.2

從服務器上執(zhí)行：

[root@aliyun /]# docker exec -it slaver /bin/bash
root@fe8b6fc2f1ca:/# mysql -u root -p123456  

mysql> change master to master_host='172.17.0.2',master_user='reader',master_password='reader',master_log_file='mysql-bin.000003',master_log_pos=591;

8）從服務器啟動I/O 線程和SQL線程

mysql> start slave;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> show slave status\G
*************************** 1. row ***************************
               Slave_IO_State: Waiting for master to send event
                  Master_Host: 172.17.0.2
                  Master_User: reader
                  Master_Port: 3306
                Connect_Retry: 60
              Master_Log_File: mysql-bin.000003
          Read_Master_Log_Pos: 591
               Relay_Log_File: edu-mysql-relay-bin.000002
                Relay_Log_Pos: 320
        Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000003
             Slave_IO_Running: Yes
            Slave_SQL_Running: Yes

Slave_IO_Running: Yes，Slave_SQL_Running: Yes即表示啟動成功。

2）binlog和redo log回顧

1）redo log（重做日志）

InnoDB首先將redo log放入到redo log buffer，然后按一定頻率將其刷新到redo log file。
下列三種情況下會將redo log buffer刷新到redo log file：
  • Master Thread每一秒將redo log buffer刷新到redo log file。
  • 每個事務提交時會將redo log buffer刷新到redo log file。
  • 當redo log緩沖池剩余空間小于1/2時，會將redo log buffer刷新到redo log file。
MySQL里常說的WAL技術，全稱是Write Ahead Log，即當事務提交時，先寫redo log，再修改頁。也就是說，當有一條記錄需要更新的時候，InnoDB會先把記錄寫到redo log里面，并更新Buffer Pool的page，這個時候更新操作就算完成了。
Buffer Pool是物理頁的緩存，對InnoDB的任何修改操作都會首先在Buffer Pool的page上進行，然后這樣的頁將被標記為臟頁并被放到專門的Flush List上，后續(xù)將由專門的刷臟線程階段性的將這些頁面寫入磁盤。
InnoDB的redo log是固定大小的，比如可以配置為一組4個文件，每個文件的大小是1GB，循環(huán)使用，從頭開始寫，寫到末尾就又回到開頭循環(huán)寫（順序寫，節(jié)省了隨機寫磁盤的IO消耗）。

Write Pos是當前記錄的位置，一邊寫一邊后移，寫到第3號文件末尾后就回到0號文件開頭。Check Point是當前要擦除的位置，也是往后推移并且循環(huán)的，擦除記錄前要把記錄更新到數據文件。
Write Pos和Check Point之間空著的部分，可以用來記錄新的操作。如果Write Pos追上Check Point，這時候不能再執(zhí)行新的更新，需要停下來擦掉一些記錄，把Check Point推進一下。
當數據庫發(fā)生宕機時，數據庫不需要重做所有的日志，因為Check Point之前的頁都已經刷新回磁盤，只需對Check Point后的redo log進行恢復，從而縮短了恢復的時間。
當緩沖池不夠用時，根據LRU算法會溢出最近最少使用的頁，若此頁為臟頁，那么需要強制執(zhí)行Check Point，將臟頁刷新回磁盤。

2）binlog（歸檔日志）

MySQL整體來看就有兩塊：一塊是Server層，主要做的是MySQL功能層面的事情；還有一塊是引擎層，負責存儲相關的具體事宜。redo log是InnoDB引擎特有的日志，而Server層也有自己的日志，稱為binlog。
binlog記錄了對MySQL數據庫執(zhí)行更改的所有操作，不包括SELECT和SHOW這類操作，主要作用是用于數據庫的主從復制及數據的增量恢復。
使用mysqldump備份時，只是對一段時間的數據進行全備，但是如果備份后突然發(fā)現數據庫服務器故障，這個時候就要用到binlog的日志了。
binlog格式有三種：STATEMENT，ROW，MIXED。
  • STATEMENT模式：binlog里面記錄的就是SQL語句的原文。優(yōu)點是并不需要記錄每一行的數據變化，減少了binlog日志量，節(jié)約IO，提高性能。缺點是在某些情況下會導致master-slave中的數據不一致。
  • ROW模式：不記錄每條SQL語句的上下文信息，僅需記錄哪條數據被修改了，修改成什么樣了，解決了STATEMENT模式下出現master-slave中的數據不一致。缺點是會產生大量的日志，尤其是alter table的時候會讓日志暴漲。
  • MIXED模式：以上兩種模式的混合使用，一般的復制使用STATEMENT模式保存binlog，對于STATEMENT模式無法復制的操作使用ROW模式保存binlog，MySQL會根據執(zhí)行的SQL語句選擇日志保存方式。

3）redo log和binlog日志的不同

  • redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server層實現的，所有引擎都可以使用。

  • redo log是物理日志，記錄的是在某個數據也上做了什么修改；binlog是邏輯日志，記錄的是這個語句的原始邏輯，比如給ID=2這一行的c字段加1。

  • redo log是循環(huán)寫的，空間固定會用完；binlog是可以追加寫入的，binlog文件寫到一定大小后會切換到下一個，并不會覆蓋以前的日志。

4）兩階段提交

create table T(ID int primary key, c int);
update T set c=c+1 where ID=2;
執(zhí)行器和InnoDB引擎在執(zhí)行這個update語句時的內部流程：
  • 執(zhí)行器先找到引擎取ID=2這一行。ID是主鍵，引擎直接用樹搜索找到這一行。如果ID=2這一行所在的數據也本來就在內存中，就直接返回給執(zhí)行器；否則，需要先從磁盤讀入內存，然后再返回。
  • 執(zhí)行器拿到引擎給的行數據，把這個值加上1，得到新的一行數據，再調用引擎接口寫入這行新數據。
  • 引擎將這行新數據更新到內存中，同時將這個更新操作記錄到redo log里面，此時redo log處于prepare狀態(tài)。然后告知執(zhí)行器執(zhí)行完成了，隨時可以提交事務。
  • 執(zhí)行器生成這個操作的binlog，并把binlog寫入磁盤
  • 執(zhí)行器調用引擎的提交事務接口，引擎把剛剛寫入的redo log改成提交狀態(tài)，更新完成。
update語句的執(zhí)行流程圖如下，圖中淺色框表示在InnoDB內部執(zhí)行的，深色框表示是在執(zhí)行器中執(zhí)行的。

將redo log的寫入拆成了兩個步驟：prepare和commit，這就是兩階段提交。

3）MySQL主從復制原理

從庫B和主庫A之間維持了一個長連接。主庫A內部有一個線程，專門用于服務從庫B的這個長連接。一個事務日志同步的完整過程如下：
  • 在從庫B上通過change master命令，設置主庫A的IP、端口、用戶名、密碼，以及要從哪個位置開始請求binlog，這個位置包含文件名和日志偏移量。
  • 在從庫B上執(zhí)行start slave命令，這時從庫會啟動兩個線程，就是圖中的I/O線程和SQL線程。其中I/O線程負責與主庫建立連接。
  • 主庫A校驗完用戶名、密碼后，開始按照從庫B傳過來的位置，從本地讀取binlog，發(fā)給B。
  • 從庫B拿到binlog后，寫到本地文件，稱為中繼日志。
  • SQL線程讀取中繼日志，解析出日志里的命令，并執(zhí)行。
由于多線程復制方案的引入，SQL線程演化成了多個線程。
主從復制不是完全實時地進行同步，而是異步實時。這中間存在主從服務之間的執(zhí)行延時，如果主服務器的壓力很大，則可能導致主從服務器延時較大。

| Sharding-Jdbc實現讀寫分離

1）新建Springboot工程，引入相關依賴

<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>2.1.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.1.21</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>4.0.0-RC1</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>

2）application.properties配置文件

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
#顯示sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

#配置數據源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds1,ds2,ds3

#master-ds1數據庫連接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5

#slave-ds2數據庫連接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds2.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds2.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds2.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds2.minPoolSize=5

#slave-ds3數據庫連接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds3.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds3.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds3.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds3.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds3.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds3.minPoolSize=5

#配置默認數據源ds1 默認數據源,主要用于寫
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=ds1
#配置主從名稱
spring.shardingsphere.masterslave.name=ms
#置主庫master,負責數據的寫入
spring.shardingsphere.masterslave.master-data-source-name=ds1
#配置從庫slave節(jié)點
spring.shardingsphere.masterslave.slave-data-source-names=ds2,ds3
#配置slave節(jié)點的負載均衡均衡策略,采用輪詢機制
spring.shardingsphere.masterslave.load-balance-algorithm-type=round_robin

#整合mybatis的配置
mybatis.type-aliases-package=com.ppdai.shardingjdbc.entity

3）創(chuàng)建t_user表

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `nickname` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `sex` int(11) DEFAULT NULL,
  `birthday` varchar(50) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

4）定義Controller、Mapper、Entity

@Data
public class User {
    private Integer id;

    private String nickname;

    private String password;

    private Integer sex;

    private String birthday;
}
@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @PostMapping("/save")
    public String addUser() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setSex(1);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
        return "success";
    }

    @GetMapping("/findUsers")
    public List<User> findUsers() {
        return userMapper.findUsers();
    }
}
public interface UserMapper {

    @Insert("insert into t_user(nickname,password,sex,birthday) values(#{nickname},#{password},#{sex},#{birthday})")
    void addUser(User user);

    @Select("select * from t_user")
    List<User> findUsers();
}

5）驗證

啟動日志中三個數?據源初始化成功：

調用http://localhost:8080/api/user/save一直進入到ds1主節(jié)點。
調用http://localhost:8080/api/user/findUsers一直進入到ds2、ds3節(jié)點，并且輪詢進入。

| MySQL分庫分表原理

1）分庫分表

水平拆分：同一個表的數據拆到不同的庫不同的表中。可以根據時間、地區(qū)或某個業(yè)務鍵維度，也可以通過hash進行拆分，最后通過路由訪問到具體的數據。拆分后的每個表結構保持一致
垂直拆分：就是把一個有很多字段的表給拆分成多個表，或者是多個庫上去。每個庫表的結構都不一樣，每個庫表都包含部分字段。一般來說，可以根據業(yè)務維度進行拆分，如訂單表可以拆分為訂單、訂單支持、訂單地址、訂單商品、訂單擴展等表；也可以，根據數據冷熱程度拆分，20%的熱點字段拆到一個表，80%的冷字段拆到另外一個表。

2）不停機分庫分表數據遷移

一般數據庫的拆分也是有一個過程的，一開始是單表，后面慢慢拆成多表。那么我們就看下如何平滑的從MySQL單表過度到MySQL的分庫分表架構。
  • 利用MySQL+Canal做增量數據同步，利用分庫分表中間件，將數據路由到對應的新表中。
  • 利用分庫分表中間件，全量數據導入到對應的新表中。
  • 通過單表數據和分庫分表數據兩兩比較，更新不匹配的數據到新表中。
  • 數據穩(wěn)定后，將單表的配置切換到分庫分表配置上。

| Sharding-Jdbc實現分庫分表

1）邏輯表

用戶數據根據訂單id%2拆分為2個表，分別是：t_order0和t_order1。他們的邏輯表名是：t_order。

多數據源相同表：

#多數據源$->{0..N}.邏輯表名$->{0..N} 相同表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}

多數據源不同表：

#多數據源$->{0..N}.邏輯表名$->{0..N} 不同表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order$->{0..1},ds1.t_order$->{2..4}

單庫分表：

#單數據源的配置方式
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order$->{0..4}

全部手動指定：

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order0,ds1.t_order0,ds0.t_order1,ds1.t_order1

2）inline分片策略

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}
#數據源分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
#數據源分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id%2}
#表分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
#表分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order$->{order_id%2}
上面的配置通過user_id%2來決定具體數據源，通過order_id%2來決定具體表。
insert into t_order(user_id,order_id) values(2,3)，user_id%2 = 0使用數據源ds0，order_id%2 = 1使用t_order1，insert語句最終操作的是數據源ds0的t_order1表。

3）分布式主鍵配置

Sharding-Jdbc可以配置分布式主鍵生成策略。默認使用雪花算法，生成64bit的長整型數據，也支持UUID的方式。

#主鍵的列名
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column=id
#主鍵生成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type=SNOWFLAKE

4）inline分片策略實現分庫分表

需求：

對1000w的用戶數據進行分庫分表，對用戶表的數據進行分表和分庫的操作。根據年齡奇數存儲在t_user1，偶數t_user0，同時性別奇數存儲在ds1，偶數ds0。

表結構：
CREATE TABLE `t_user0` (
  `id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `nickname` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `sex` int(11) DEFAULT NULL,
  `birthday` varchar(100) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `t_user1` (
  `id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `nickname` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `sex` int(11) DEFAULT NULL,
  `birthday` varchar(100) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

兩個數據庫中都包含t_user0和t_user1兩張表。

application.properties：

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
#顯示sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

#配置數據源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1

#ds0數據庫連接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db0?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds0.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds0.minPoolSize=5

#ds1數據庫連接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db1?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5

#整合mybatis的配置
mybatis.type-aliases-package=com.ppdai.shardingjdbc.entity

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_user$->{0..1}
#數據源分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.database-strategy.inline.sharding-column=sex
#數據源分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{sex%2}
#表分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.sharding-column=age
#表分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_user$->{age%2}
#主鍵的列名
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.type=SNOWFLAKE

測試類：

@SpringBootTest
class ShardingJdbcApplicationTests {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    /**
     * sex:奇數
     * age:奇數
     * ds1.t_user1
     */
    @Test
    public void test01() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(17);
        user.setSex(1);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }

    /**
     * sex:奇數
     * age:偶數
     * ds1.t_user0
     */
    @Test
    public void test02() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(18);
        user.setSex(1);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }

    /**
     * sex:偶數
     * age:奇數
     * ds0.t_user1
     */
    @Test
    public void test03() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(17);
        user.setSex(2);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }

    /**
     * sex:偶數
     * age:偶數
     * ds0.t_user0
     */
    @Test
    public void test04() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(18);
        user.setSex(2);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }
}

參考文檔：
https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/
https://www.bilibili.com/video/BV1ei4y1K7dn

來源：https://blog.csdn.net/qq_40378034/article/details/115264837

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