面試問：“你為啥自研路由組件，咋不用sharding-jdbc”

作者：小傅哥 2023-11-03 09:17:12

工程中，提供了 docker 配置數(shù)據(jù)庫環(huán)境操作，并提供了對(duì)應(yīng)的建表測(cè)試語句。如果你本機(jī)已經(jīng)安裝了數(shù)據(jù)庫，那么只做庫表語句導(dǎo)入以及 yml 配置數(shù)據(jù)庫連接信息就可以。

作者：小傅哥

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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分表、自定義路由協(xié)議，掃描指定庫表數(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)槭裁捶謳旆直恚?/p>

我們分庫分表用的非常熟。但不能為了等到系統(tǒng)到了200萬數(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郧捌诰头謳旆直砹恕５瑸榱私忉尫?wù)器空間。所以把分庫分表的庫，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。

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)

分庫分表的本質(zhì)是數(shù)據(jù)的散列，分?jǐn)倲?shù)據(jù)庫資源壓力。如把原本在一臺(tái)機(jī)器上的數(shù)據(jù)庫存放1000萬數(shù)據(jù)，分?jǐn)偟絥臺(tái)機(jī)上，拆分這1000萬的數(shù)據(jù)和后續(xù)的增量。讓每個(gè)數(shù)據(jù)庫資源來分?jǐn)傇拘枰慌_(tái)數(shù)據(jù)庫所提供的服務(wù)。

圖片

當(dāng)使用分庫分表以后，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，就不使用分庫分表，而是分庫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分表，但庫表的實(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)

圖片

工程中，提供了 docker 配置數(shù)據(jù)庫環(huán)境操作，并提供了對(duì)應(yīng)的建表測(cè)試語句。如果你本機(jī)已經(jīng)安裝了數(shù)據(jù)庫，那么只做庫表語句導(dǎo)入以及 yml 配置數(shù)據(jù)庫連接信息就可以。
sharding-jdbc-dev.yaml 配置了詳細(xì)的分庫分表路由信息，在 algorithms 下配置的是庫表的路由算法。這里的算法要根據(jù)實(shí)際自己使用中庫表數(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&autoRecnotallow=true&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimeznotallow=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&autoRecnotallow=true&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&serverTimeznotallow=UTC&useSSL=true
    username: root
    password: 123456
    connectionTimeoutMilliseconds: 30000
    idleTimeoutMilliseconds: 60000
    maxLifetimeMilliseconds: 1800000
    maxPoolSize: 15
    minPoolSize: 5

rules:
  - !SHARDING
    # 庫的路由
    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-路由算法 2是兩個(gè)庫，庫的數(shù)量。庫的數(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)庫連接信息。
rules：路由算法。defaultDatabaseStrategy 庫的路由、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

圖片

基于工程中 docs/dev-ops/mysql/sql 創(chuàng)建庫表。已經(jīng)提供了庫名、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);
    }
}