上文《快速入門分庫分表中間件 Sharding-JDBC （必修課）》中介紹了 sharding-jdbc 的基礎概念，還搭建了一個簡單的數據分片案例，但實際開發場景中要遠比這復雜的多，我們會按 SQL 中會出現的不同操作符 >、<、between and、in等，來選擇對應數據分片策略。
往下開展前先做個答疑，前兩天有個小伙伴私下問了個問題說：
如果我一部分表做了分庫分表，另一部分未做分庫分表的表怎么處理？怎么才能正常訪問？
這是一個比較典型的問題，我們知道分庫分表是針對某些數據量持續大幅增長的表，比如用戶表、訂單表等，而不是一刀切將全部表都做分片。那么不分片的表和分片的表如何划分，一般有兩種解決方案。
- 嚴格划分功能庫，分片的庫與不分片的庫剝離開，業務代碼中按需切換數據源訪問
- 設置默認數據源，以
Sharding-JDBC為例，不給未分片表設置分片規則，它們就不會執行，因為找不到路由規則，這時我們設置一個默認數據源，在找不到規則時一律訪問默認庫。
# 配置數據源 ds-0
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.url=jdbc:mysql://47.94.6.5:3306/ds-0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&tinyInt1isBit=false&useSSL=false&serverTimezone=GMT
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds-0.password=root
# 默認數據源，未分片的表默認執行庫
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=ds-0
這篇我們針對具體的SQL使用場景，實踐一下4種分片策略的用法，開始前先做點准備工作。
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標准分片策略
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復合分片策略
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行表達式分片策略
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Hint分片策略
准備工作
先創建兩個數據庫 ds-0、ds-1，兩個庫中分別建表 t_order_0、t_order_1、t_order_2 、t_order_item_0、t_order_item_1、t_order_item_2 6張表，下邊實操看看如何在不同場景下應用 sharding-jdbc 的 4種分片策略。
t_order_n 表結構如下：
CREATE TABLE `t_order_0` (
`order_id` bigint(200) NOT NULL,
`order_no` varchar(100) DEFAULT NULL,
`user_id` bigint(200) NOT NULL,
`create_name` varchar(50) DEFAULT NULL,
`price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`order_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;
t_order_item_n 表結構如下：
CREATE TABLE `t_order_item_0` (
`item_id` bigint(100) NOT NULL,
`order_id` bigint(200) NOT NULL,
`order_no` varchar(200) NOT NULL,
`item_name` varchar(50) DEFAULT NULL,
`price` decimal(10,2) DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`item_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;
分片策略分為分表策略和分庫策略，它們實現分片算法的方式基本相同，不同是一個對庫ds-0、ds-1，一個對表 t_order_0 ··· t_order_n 等做處理。
標准分片策略
使用場景：SQL 語句中有>，>=, <=，<，=，IN 和 BETWEEN AND 操作符，都可以應用此分片策略。
標准分片策略（StandardShardingStrategy），它只支持對單個分片健（字段）為依據的分庫分表，並提供了兩種分片算法 PreciseShardingAlgorithm（精准分片）和 RangeShardingAlgorithm（范圍分片）。
在使用標准分片策略時，精准分片算法是必須實現的算法，用於 SQL 含有 = 和 IN 的分片處理；范圍分片算法是非必選的，用於處理含有 BETWEEN AND 的分片處理。
一旦我們沒配置范圍分片算法，而 SQL 中又用到
BETWEEN AND或者like等，那么 SQL 將按全庫、表路由的方式逐一執行，查詢性能會很差需要特別注意。
接下來自定義實現 精准分片算法 和 范圍分片算法。
1、精准分片算法
1.1 精准分庫算法
實現自定義精准分庫、分表算法的方式大致相同，都要實現 PreciseShardingAlgorithm 接口，並重寫 doSharding() 方法，只是配置稍有不同，而且它只是個空方法，得我們自行處理分庫、分表邏輯。其他分片策略亦如此。
SELECT * FROM t_order where order_id = 1 or order_id in （1,2,3）;
下邊我們實現精准分庫策略，通過對分片健 order_id 取模的方式（怎么實現看自己喜歡）計算出 SQL 該路由到哪個庫，計算出的分片庫信息會存放在分片上下文中，方便后續分表中使用。
/**
* @author xiaofu 公眾號【程序員內點事】
* @description 自定義標准分庫策略
* @date 2020/10/30 13:48
*/
public class MyDBPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> databaseNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
/**
* databaseNames 所有分片庫的集合
* shardingValue 為分片屬性，其中 logicTableName 為邏輯表，columnName 分片健（字段），value 為從 SQL 中解析出的分片健的值
*/
for (String databaseName : databaseNames) {
String value = shardingValue.getValue() % databaseNames.size() + "";
if (databaseName.endsWith(value)) {
return databaseName;
}
}
throw new IllegalArgumentException();
}
}
其中 Collection<String> 參數在幾種分片策略中使用一致，在分庫時值為所有分片庫的集合 databaseNames，分表時為對應分片庫中所有分片表的集合 tablesNames；PreciseShardingValue 為分片屬性，其中 logicTableName 為邏輯表，columnName 分片健（字段），value 為從 SQL 中解析出的分片健的值。
而 application.properties 配置文件中只需修改分庫策略名 database-strategy 為標准模式 standard，分片算法 standard.precise-algorithm-class-name 為自定義的精准分庫算法類路徑。
### 分庫策略
# 分庫分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.sharding-column=order_id
# 分庫分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBPreciseShardingAlgorithm
1.2 精准分表算法
精准分表算法同樣實現 PreciseShardingAlgorithm 接口，並重寫 doSharding() 方法。
/**
* @author xiaofu 公眾號【程序員內點事】
* @description 自定義標准分表策略
* @date 2020/10/30 13:48
*/
public class MyTablePreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> {
@Override
public String doSharding(Collection<String> tableNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) {
/**
* tableNames 對應分片庫中所有分片表的集合
* shardingValue 為分片屬性，其中 logicTableName 為邏輯表，columnName 分片健（字段），value 為從 SQL 中解析出的分片健的值
*/
for (String tableName : tableNames) {
/**
* 取模算法，分片健 % 表數量
*/
String value = shardingValue.getValue() % tableNames.size() + "";
if (tableName.endsWith(value)) {
return tableName;
}
}
throw new IllegalArgumentException();
}
}
分表時 Collection<String> 參數為上邊計算出的分片庫，對應的所有分片表的集合 tablesNames；PreciseShardingValue 為分片屬性，其中 logicTableName 為邏輯表，columnName 分片健（字段），value 為從 SQL 中解析出的分片健的值。
application.properties 配置文件也只需修改分表策略名 database-strategy 為標准模式 standard，分片算法 standard.precise-algorithm-class-name 為自定義的精准分表算法類路徑。
# 分表策略
# 分表分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=order_id
# 分表算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.tableAlgorithm.MyTablePreciseShardingAlgorithm
看到這不難發現，自定義分庫和分表算法的實現基本是一樣的，所以后邊我們只演示分庫即可
2、范圍分片算法
使用場景：當我們 SQL中的分片健字段用到 BETWEEN AND操作符會使用到此算法，會根據 SQL中給出的分片健值范圍值處理分庫、分表邏輯。
SELECT * FROM t_order where order_id BETWEEN 1 AND 100;
自定義范圍分片算法需實現 RangeShardingAlgorithm 接口，重寫 doSharding() 方法，下邊我通過遍歷分片健值區間，計算每一個分庫、分表邏輯。
/**
* @author xinzhifu
* @description 范圍分庫算法
* @date 2020/11/2 12:06
*/
public class MyDBRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Integer> {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> databaseNames, RangeShardingValue<Integer> rangeShardingValue) {
Set<String> result = new LinkedHashSet<>();
// between and 的起始值
int lower = rangeShardingValue.getValueRange().lowerEndpoint();
int upper = rangeShardingValue.getValueRange().upperEndpoint();
// 循環范圍計算分庫邏輯
for (int i = lower; i <= upper; i++) {
for (String databaseName : databaseNames) {
if (databaseName.endsWith(i % databaseNames.size() + "")) {
result.add(databaseName);
}
}
}
return result;
}
}
和上邊的一樣 Collection<String> 在分庫、分表時分別代表分片庫名和表名集合，RangeShardingValue 這里取值方式稍有不同， lowerEndpoint 表示起始值， upperEndpoint 表示截止值。
在配置上由於范圍分片算法和精准分片算法，同在標准分片策略下使用，所以只需添加上 range-algorithm-class-name 自定義范圍分片算法類路徑即可。
# 精准分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBPreciseShardingAlgorithm
# 范圍分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.range-algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBRangeShardingAlgorithm
復合分片策略
使用場景：SQL 語句中有>，>=, <=，<，=，IN 和 BETWEEN AND 等操作符，不同的是復合分片策略支持對多個分片健操作。
下面我們實現同時以 order_id、user_id 兩個字段作為分片健，自定義復合分片策略。
SELECT * FROM t_order where user_id =0 and order_id = 1;
我們先修改一下原配置，complex.sharding-column 切換成 complex.sharding-columns 復數，分片健上再加一個 user_id ，分片策略名變更為 complex ，complex.algorithm-class-name 替換成我們自定義的復合分片算法。
### 分庫策略
# order_id,user_id 同時作為分庫分片健
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.complex.sharding-column=order_id,user_id
# 復合分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.complex.algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.dbAlgorithm.MyDBComplexKeysShardingAlgorithm
自定義復合分片策略要實現 ComplexKeysShardingAlgorithm 接口，重新 doSharding()方法。
/**
* @author xiaofu 公眾號【程序員內點事】
* @description 自定義復合分庫策略
* @date 2020/10/30 13:48
*/
public class MyDBComplexKeysShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm<Integer> {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> databaseNames, ComplexKeysShardingValue<Integer> complexKeysShardingValue) {
// 得到每個分片健對應的值
Collection<Integer> orderIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "order_id");
Collection<Integer> userIdValues = this.getShardingValue(complexKeysShardingValue, "user_id");
List<String> shardingSuffix = new ArrayList<>();
// 對兩個分片健同時取模的方式分庫
for (Integer userId : userIdValues) {
for (Integer orderId : orderIdValues) {
String suffix = userId % 2 + "_" + orderId % 2;
for (String databaseName : databaseNames) {
if (databaseName.endsWith(suffix)) {
shardingSuffix.add(databaseName);
}
}
}
}
return shardingSuffix;
}
private Collection<Integer> getShardingValue(ComplexKeysShardingValue<Integer> shardingValues, final String key) {
Collection<Integer> valueSet = new ArrayList<>();
Map<String, Collection<Integer>> columnNameAndShardingValuesMap = shardingValues.getColumnNameAndShardingValuesMap();
if (columnNameAndShardingValuesMap.containsKey(key)) {
valueSet.addAll(columnNameAndShardingValuesMap.get(key));
}
return valueSet;
}
}
Collection<String> 用法還是老樣子，由於支持多分片健 ComplexKeysShardingValue 分片屬性內用一個分片健為 key，分片健值為 value 的 map來存儲分片鍵屬性。
行表達式分片策略
行表達式分片策略（InlineShardingStrategy），在配置中使用 Groovy 表達式，提供對 SQL語句中的 = 和 IN 的分片操作支持，它只支持單分片健。
行表達式分片策略適用於做簡單的分片算法，無需自定義分片算法，省去了繁瑣的代碼開發，是幾種分片策略中最為簡單的。
它的配置相當簡潔，這種分片策略利用inline.algorithm-expression書寫表達式。
比如：ds-$->{order_id % 2} 表示對 order_id 做取模計算，$ 是個通配符用來承接取模結果，最終計算出分庫ds-0 ··· ds-n，整體來說比較簡單。
# 行表達式分片鍵
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=order_id
# 表達式算法
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds-$->{order_id % 2}
Hint分片策略
Hint分片策略（HintShardingStrategy）相比於上面幾種分片策略稍有不同，這種分片策略無需配置分片健，分片健值也不再從 SQL中解析，而是由外部指定分片信息，讓 SQL在指定的分庫、分表中執行。ShardingSphere 通過 Hint API實現指定操作，實際上就是把分片規則tablerule 、databaserule由集中配置變成了個性化配置。
舉個例子，如果我們希望訂單表t_order用 user_id 做分片健進行分庫分表，但是 t_order 表中卻沒有 user_id 這個字段，這時可以通過 Hint API 在外部手動指定分片健或分片庫。
下邊我們這邊給一條無分片條件的SQL，看如何指定分片健讓它路由到指定庫表。
SELECT * FROM t_order;
使用 Hint分片策略同樣需要自定義，實現 HintShardingAlgorithm 接口並重寫 doSharding()方法。
/**
* @author xinzhifu
* @description hit分表算法
* @date 2020/11/2 12:06
*/
public class MyTableHintShardingAlgorithm implements HintShardingAlgorithm<String> {
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> tableNames, HintShardingValue<String> hintShardingValue) {
Collection<String> result = new ArrayList<>();
for (String tableName : tableNames) {
for (String shardingValue : hintShardingValue.getValues()) {
if (tableName.endsWith(String.valueOf(Long.valueOf(shardingValue) % tableNames.size()))) {
result.add(tableName);
}
}
}
return result;
}
}
自定義完算法只實現了一部分，還需要在調用 SQL 前通過 HintManager 指定分庫、分表信息。由於每次添加的規則都放在 ThreadLocal 內，所以要先執行 clear() 清除掉上一次的規則，否則會報錯；addDatabaseShardingValue 設置分庫分片健鍵值，addTableShardingValue設置分表分片健鍵值。setMasterRouteOnly 讀寫分離強制讀主庫，避免造成主從復制導致的延遲。
// 清除掉上一次的規則，否則會報錯
HintManager.clear();
// HintManager API 工具類實例
HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
// 直接指定對應具體的數據庫
hintManager.addDatabaseShardingValue("ds",0);
// 設置表的分片健
hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 0);
hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 1);
hintManager.addTableShardingValue("t_order" , 2);
// 在讀寫分離數據庫中，Hint 可以強制讀主庫
hintManager.setMasterRouteOnly();
debug 調試看到，我們對 t_order 表設置分表分片健鍵值，可以在自定義的算法 HintShardingValue 參數中成功拿到。
properties 文件中配置無需再指定分片健，只需自定義的 Hint分片算法類路徑即可。
# Hint分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.hint.algorithm-class-name=com.xiaofu.sharding.algorithm.tableAlgorithm.MyTableHintShardingAlgorithm
接下來會對 Sharding-JDBC 的功能逐一實現，比如分布式事務、服務管理等，下一篇我們看看《分庫分表如何自定義分布式自增主鍵ID》。
案例 GitHub 地址：https://github.com/chengxy-nds/Springboot-Notebook/tree/master/springboot-sharding-jdbc
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