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数据库分库分表是非常重要的架构手段，这里就会涉及到具体的框架，比如：Sharding JDBC，下面我就全面来详解Sharding JDBC@mikechen

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ShardingJDBC

Sharding JDBC，一个关系型数据库中间件，全名是 Apache ShardingSphere JDBC，Sharding JDBC从 3.0 开始Sharding JDBC被包含在 Sharding-Sphere中。

ShardingJDBC最大的作用就是：简化对分库分表之后数据相关操作。

ShardingJDBC特点

1)Sharding-JDBC直接封装JDBC API，旧代码迁移成本几乎为零；

2)适用于任何基于Java的ORM框架，如Hibernate、Mybatis等 ；

3)可基于任何第三方的数据库连接池，如DBCP、C3P0、 BoneCP、Druid等；

4)以jar包形式提供服务，无proxy代理层，无需额外部署，无其他依赖；

5)分片策略灵活，可支持等号、between、in等多维度分片，也可支持多分片键；

6)SQL解析功能完善，支持聚合、分组、排序、limit、or等查询。

ShardingJDBC功能

Sharding JDBC的核心功能为数据分片和读写分离，通过Sharding JDBC，应用可以透明的使用jdbc访问已经分库分表、读写分离的多个数据源，而不用关心数据源的数量以及数据如何分布。

数据分片

1.分库分表

2.读写分离

3.分片策略可定制

4.无中心化分布式主键（snowflake算法）

分布式事务

1.标准化事务接口

2.两阶段提交事务

3.柔性事务

数据库治理

1.配置动态化

2.编排和治理

3.数据脱敏

4.可视化链路追踪

ShardingJDBC架构

ShardingJDBC实战

使用Spring Boot MyBatis Druid Sharding-JDBC MySQL进行读写分离的案件讲解。

在工程的pom文件引入以下的依赖，包括Spring Boot的Web起步依赖spring-boot-starter-web，mybatis的起步依赖

mybatis-spring-boot-starter， mysql的连机器，连接池druid的起步依赖druid-spring-boot-starter，sharding-jdbc的起步依赖

sharding-jdbc-spring-boot-starter。代码如下：

在spring boot工程配置文件application.yml做以下的配置：

sharding.jdbc.dataSource.names配置的是数据库的名称，就是多个数据源的名称。

sharding.jdbc.dataSource配置多个数据源。

需要配置数据库名称，和上面配置的对应，以及数据的配置，包括：连接池的类型、连接器、数据库地址、 数据库账户密码信息等。

sharding.jdbc.config.masterslave.load-balance-algorithm-type查询时的负载均衡算法，

目前有2种算法，round_robin（轮询）和random（随机）。

sharding.jdbc.config.masterslave.master-data-source-name主数据源名称。

sharding.jdbc.config.masterslave.slave-data-source-names从数据源名称，多个用逗号隔开。

案例验证

写2个接口，代码如下：

@RestController public class UserController { @Autowired private UserService userService; @GetMapping(“/users”) public Object list() { return userService.list(); } @GetMapping(“/add”) public Object add(@RequestParam Integer id, @RequestParam String username, @RequestParam String password) { User user = new User(); user.setId(id); user.setUsername(username); user.setPassword(password); return userService.addUser(user); } }

在上一篇文章中，已经开启了数据库的CRUD日志，日志目录在/var/lib/mysql目录下。

调用2个接口，可以在主库对应主机的日志目录下查看插入数据的日志：

从库对应主机的日志目录下查看查询数据的日志：

Query SELECT u.* FROM user u这就说明，Sharding-JDBC实现了数据库的读写分离。

以上

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