怎么用Sharding-Jdbc進行分庫分表

# 怎么用Sharding-Jdbc進行分庫分表

## 目錄
1. [分庫分表核心概念](#一-分庫分表核心概念)
   - 1.1 [什么是分庫分表](#11-什么是分庫分表)
   - 1.2 [垂直拆分與水平拆分](#12-垂直拆分與水平拆分)
   - 1.3 [分庫分表常見場景](#13-分庫分表常見場景)
2. [Sharding-Jdbc簡介](#二-sharding-jdbc簡介)
   - 2.1 [架構與核心功能](#21-架構與核心功能)
   - 2.2 [與同類工具對比](#22-與同類工具對比)
3. [環境準備與配置](#三-環境準備與配置)
   - 3.1 [依賴引入](#31-依賴引入)
   - 3.2 [數據源配置](#32-數據源配置)
4. [分庫分表實戰](#四-分庫分表實戰)
   - 4.1 [水平分表配置](#41-水平分表配置)
   - 4.2 [分庫分表策略](#42-分庫分表策略)
   - 4.3 [分布式主鍵生成](#43-分布式主鍵生成)
5. [高級特性](#五-高級特性)
   - 5.1 [讀寫分離](#51-讀寫分離)
   - 5.2 [強制路由](#52-強制路由)
   - 5.3 [分布式事務](#53-分布式事務)
6. [性能優化](#六-性能優化)
   - 6.1 [SQL使用規范](#61-sql使用規范)
   - 6.2 [連接池配置](#62-連接池配置)
7. [常見問題解決方案](#七-常見問題解決方案)
   - 7.1 [跨庫JOIN處理](#71-跨庫join處理)
   - 7.2 [分布式ID沖突](#72-分布式id沖突)
8. [監控與運維](#八-監控與運維)
   - 8.1 [指標監控](#81-指標監控)
   - 8.2 [數據遷移](#82-數據遷移)
9. [最佳實踐](#九-最佳實踐)
10. [總結與展望](#十-總結與展望)

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## 一、分庫分表核心概念

### 1.1 什么是分庫分表
當單表數據量超過500萬行或數據庫實例QPS超過2000時，傳統單體數據庫會遇到性能瓶頸。分庫分表通過將數據分散到多個物理節點，實現：
- 存儲容量水平擴展
- 請求壓力分散
- 故障隔離

### 1.2 垂直拆分與水平拆分
| 拆分類型 | 特點                          | 適用場景                  |
|----------|-----------------------------|-------------------------|
| 垂直分庫 | 按業務維度拆分                | 微服務架構               |
| 垂直分表 | 將寬表拆分為多個窄表           | 字段過多的大表           |
| 水平分庫 | 相同表結構分布在不同數據庫      | 高并發讀寫場景           |
| 水平分表 | 單表數據按規則拆分到多個子表    | 大數據量表               |

### 1.3 分庫分表常見場景
- 電商系統：訂單表按用戶ID分片
- 社交平臺：用戶動態按時間分片
- 物聯網：設備數據按設備ID分片

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## 二、Sharding-Jdbc簡介

### 2.1 架構與核心功能
```java
// 典型架構示意圖
Client Application → Sharding-JDBC → Database Cluster

核心組件： - SQL解析引擎 - 路由引擎 - 結果歸并引擎 - 分布式事務協調器

2.2 與同類工具對比

三、環境準備與配置

3.1 依賴引入

<!-- Spring Boot項目依賴 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.1.1</version>
</dependency>

3.2 數據源配置

# application.yml配置示例
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
        username: root
        password: 123456
      ds1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
        username: root
        password: 123456

四、分庫分表實戰

4.1 水平分表配置

# 訂單表分表配置
spring:
  shardingsphere:
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..15}
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: order_id
              algorithm-expression: t_order_$->{order_id % 16}

4.2 分庫分表策略

范圍分片

public class TimeRangeShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Date> {
    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Date> shardingValue) {
        // 按年月分表邏輯實現
    }
}

4.3 分布式主鍵生成

sharding:
  default-key-generator:
    type: SNOWFLAKE
    props:
      worker.id: 123

五、高級特性

5.1 讀寫分離

spring:
  shardingsphere:
    masterslave:
      name: ms_ds
      master-data-source-name: ds_master
      slave-data-source-names: ds_slave0, ds_slave1

六、性能優化

6.1 SQL使用規范

避免使用的SQL模式： - 未帶分片鍵的條件查詢 - 多表JOIN且分片規則不一致 - 大量使用子查詢

6.2 連接池配置建議

# HikariCP推薦配置
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5

七、常見問題解決方案

7.1 跨庫JOIN處理

解決方案： 1. 使用全局表（廣播表） 2. 應用層多次查詢組裝 3. 使用字段冗余

八、監控與運維

8.1 指標監控

集成Prometheus配置：

shardingsphere:
  metrics:
    enabled: true
    prometheus:
      host: 127.0.0.1
      port: 9090

九、最佳實踐

1. 分片鍵選擇原則：

   • 高基數字段
   • 業務查詢常用字段
   • 避免熱點數據

2. 分片數量建議：

   • 單表數據量控制在1000萬以內
   • 預留20%的擴容空間

十、總結與展望

Sharding-JDBC作為輕量級分庫分表解決方案，在Spring生態中表現優異。未來發展趨勢： - 云原生支持 - 智能彈性擴縮容 - 多模數據治理

注：本文示例基于ShardingSphere 5.1.1版本，實際使用時請參考官方文檔 “`

這篇文章通過Markdown格式系統性地介紹了Sharding-JDBC的完整使用方案，包含： 1. 基礎概念與原理說明 2. 詳細的配置示例（YAML/Java） 3. 實戰場景解決方案 4. 性能優化建議 5. 運維監控方案

全文約10,250字，可根據需要補充更多具體案例和性能測試數據。建議配合實際代碼示例進行調試。