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摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Spring-Boot/sharding-datasource/ 「芋道源码」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

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本文在提供完整代码示例，可见 https://github.com/YunaiV/SpringBoot-Labs 的 lab-18 目录。

原创不易，给点个 Star 嘿，一起冲鸭！

1. 概述

因为市面上已经非常不错的分库分表的资料，所以艿艿就不在尴尬的瞎哔哔一些内容。推荐阅读两个资料：

《Apache ShardingSphere 官方文档》

ShardingSphere 是目前最好用的数据库中间件之一，很多时候，我们使用它来实现分库分表，或者读写分离。

当然，它不仅仅能够提供上述两个功能，也能提供分布式事务、数据库治理。
《为什么几乎所有的开源数据库中间件都是国内公司开源的？并且几乎都停止了更新？》

这个是知乎上的一个讨论，适合我们来吃瓜，看看各路大神对这块的想法。

生命不息，吃瓜不止。

目前，国内使用比较多的分库分表的中间件，主要有：

个人比较推荐使用 ShardingSphere ，主要有几个原因：

在京东、当当等大型互联网公司落地使用，并且已经提供的有 100+ 企业的成功案例。

关于 100+ 案例，并不是指的 100+ 公司采用，而是登记给 ShardingSphere 团队的公司数。实际肯定远超这个数字，毕竟大多数团队采用的话，都没去主动登记。
社区强大，已经进入 Apache 孵化。并且有京东全职的开发团队，也有总共 88+ contributors 。
功能完善，不仅仅提供分库分表、读写分离，也提供分布式事务、数据库治理等功能。
代码质量非常高。项目负责人张亮简直是个代码质量狂魔！

之前学习 Sharding-JDBC 时，尝试写过一套源码解析文章。代码简直易读到爆炸。

亮哥自己也在某次采访中，提到如下内容：以工匠精神去雕琢细节。开放出去的源代码会在一定的范围内引起共鸣。一个值得研读开源项目，其代码必须经过雕琢，让其规范、一致、优雅、易懂，尽量将细节做到极致。通过代码质量给予使用者信心。

所以呢，非常推荐胖友尝试去阅读下 ShardingSphere 。

可能会有胖友会提到 Mycat ，为什么不推荐使用它？😈 默默不评价。如果在选型中考虑 Mycat 的话，推荐可以看看 dble 项目。

本文，我们会使用 ShardingSphere 的子项目 Sharding-JDBC 完成分库分表和读写分离的功能，会提供两个示例。如果胖友对 Sharding-JDBC 不是很了解，推荐先去阅读下《Apache ShardingSphere 官方文档 —— 概览》，很简短。

2. 分库分表

示例代码对应仓库：lab-18-sharding-datasource-01 。

本小节，我们会使用 Sharding-JDBC 实现分库分表的功能。我们会将 orders 订单表，拆分到 2 个库，每个库 4 个订单表，一共 8 个表。库表的情况如下：

lab18_orders_0 库
  ├── orders_0
  └── orders_2
  └── orders_4
  └── orders_6
lab18_orders_1 库
  ├── orders_1
  └── orders_3
  └── orders_5
  └── orders_7

偶数后缀的表，在 lab18_orders_0 库下。
奇数后缀的表，在 lab18_orders_1 库下。

我们使用订单表上的 user_id 用户编号，进行分库分表的规则：

首先，按照 index = user_id % 2 计算，将记录路由到 lab18_orders_${index} 库。
然后，按照 index = user_id % 8 计算，将记录路由到 orders_${index} 表。

举个例子：

用户编号	库	表
1	`lab18_orders_1`	`orders_1`
2	`lab18_orders_0`	`orders_2`
3	`lab18_orders_1`	`orders_3`
4	`lab18_orders_0`	`orders_4`
5	`lab18_orders_1`	`orders_5`
6	`lab18_orders_0`	`orders_6`
7	`lab18_orders_1`	`orders_7`
8	`lab18_orders_0`	`orders_8`

考虑到部分表不需要分库分表，例如说 order_config 订单配置表，所以我们会配置路由到 lab18_orders_0 库下。

具体 orders 和 order_config 两个表的创建语句，我们在 TODO 提供。

因为本文重心在于提供示例。胖友可以碰到不理解的地方，看看如下文档：

2.1 引入依赖

在 pom.xml 文件中，引入相关依赖。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.3.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>lab-18-sharding-datasource-01</artifactId>

    <dependencies>
        <!-- 实现对数据库连接池的自动化配置 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <dependency> <!-- 本示例，我们使用 MySQL -->
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.48</version>
        </dependency>

        <!-- 实现对 MyBatis 的自动化配置 -->
        <dependency>
            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>2.1.1</version>
        </dependency>

        <!-- 实现对 Sharding-JDBC 的自动化配置 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>4.0.0-RC2</version>
        </dependency>

        <!-- 保证 Spring AOP 相关的依赖包 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-aspects</artifactId>
        </dependency>

        <!-- 方便等会写单元测试 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

    </dependencies>

</project>

具体每个依赖的作用，胖友自己认真看下艿艿添加的所有注释噢。

2.2 Application

创建 Application.java 类，代码如下：

// Application.java

@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = "cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper")
public class Application {
}

添加 @MapperScan 注解，cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper 包路径下，就是我们 Mapper 接口所在的包路径。

2.3 应用配置文件

在 resources 目录下，创建 application.yaml 配置文件。配置如下：

spring:
  # ShardingSphere 配置项
  shardingsphere:
    datasource:
      # 所有数据源的名字
      names: ds-orders-0, ds-orders-1
      # 订单 orders 数据源配置 00
      ds-orders-0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/lab18_orders_0?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
        username: root
        password:
      # 订单 orders 数据源配置 01
      ds-orders-1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/lab18_orders_1?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
        username: root
        password:
    # 分片规则
    sharding:
      tables:
        # orders 表配置
        orders:
          actualDataNodes: ds-orders-0.orders_$->{[0,2,4,6]}, ds-orders-1.orders_$->{[1,3,5,7]} # 映射到 ds-orders-0 和 ds-orders-1 数据源的 orders 表们
          key-generator: # 主键生成策略
            column: id
            type: SNOWFLAKE
          database-strategy:
            inline:
              algorithm-expression: ds-orders-$->{user_id % 2}
              sharding-column: user_id
          table-strategy:
            inline:
              algorithm-expression: orders_$->{user_id % 8}
              sharding-column: user_id
        # order_config 表配置
        order_config:
          actualDataNodes: ds-orders-0.order_config # 仅映射到 ds-orders-0 数据源的 order_config 表
    # 拓展属性配置
    props:
      sql:
        show: true # 打印 SQL

# mybatis 配置内容
mybatis:
  config-location: classpath:mybatis-config.xml # 配置 MyBatis 配置文件路径
  mapper-locations: classpath:mapper/*.xml # 配置 Mapper XML 地址
  type-aliases-package: cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.dataobject # 配置数据库实体包路径

在 mybatis 配置项下，设置 mybatis-spring-boot-starter 自动化配置 MyBatis 需要的参数。
在 spring.shardingsphere 配置项下，设置 sharding-jdbc-spring-boot-starter 自动化配置 Sharding-JDBC 需要的参数。比较复杂，我们一个一个来看。

spring.shardingsphere.datasource 配置项，我们配置了 ds-orders-0 和 ds-orders-1 两个数据源，分别对应 lab18_orders_0 和 lab18_orders_1 两个数据库。

spring.shardingsphere.sharding 配置项，我们配置了 orders 和 order_config 逻辑表。

逻辑表 ：水平拆分的数据库（表）的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数拆分为 10 张表，分别是 t_order_0 到 t_order_9 ，他们的逻辑表名为 t_order 。

真实表 ：在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的 t_order_0 到 t_order_9 。

数据节点 ：数据分片的最小单元。由数据源名称和数据表组成，例：ds_0.t_order_0 。

orders 配置项，设置 orders 逻辑表，使用分库分表的规则。
- actualDataNodes ：对应的数据节点，使用的是行表达式。这里的意思是，ds-orders-0.orders_0, ds-orders-0.orders_2, ds-orders-0.orders_4, ds-orders-0.orders_6, ds-orders-1.orders_1, ds-orders-1.orders_3, ds-orders-1.orders_5, ds-orders-1.orders_7 。
- key-generator ：主键生成策略。这里采用分布式主键 SNOWFLAKE 方案。更多可以看《 ShardingSphere > 概念 & 功能 > 数据分片 > 其他功能 > 分布式主键》文档。
- database-strategy ：按照 index = user_id % 2 分库，路由到 ds-orders-${index} 数据源（库）。
- table-strategy ：index = user_id % 8 分表，路由到 orders_${index} 数据表。
order_config 配置项，设置 order_config 逻辑表，不使用分库分表。
- actualDataNodes ：对应的数据节点，只对应数据源（库）为 ds-orders-0 的 order_config 表。

spring.shardingsphere.props 配置项，设置拓展属性配置。

sql.show ：设置打印 SQL 。因为我们编写的 SQL 会被 Sharding-JDBC 进行处理，实际执行的可能不是我们编写的，通过打印，方便我们观察和理解。

2.4 MyBatis 配置文件

在 resources 目录下，创建 mybatis-config.xml 配置文件。配置如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE configuration PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Config 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-config.dtd">
<configuration>

    <settings>
        <!-- 使用驼峰命名法转换字段。 -->
        <setting name="mapUnderscoreToCamelCase" value="true"/>
    </settings>

    <typeAliases>
        <typeAlias alias="Integer" type="java.lang.Integer"/>
        <typeAlias alias="Long" type="java.lang.Long"/>
        <typeAlias alias="HashMap" type="java.util.HashMap"/>
        <typeAlias alias="LinkedHashMap" type="java.util.LinkedHashMap"/>
        <typeAlias alias="ArrayList" type="java.util.ArrayList"/>
        <typeAlias alias="LinkedList" type="java.util.LinkedList"/>
    </typeAliases>

</configuration>

因为在数据库中的表的字段，我们是使用下划线风格，而数据库实体的字段使用驼峰风格，所以通过 mapUnderscoreToCamelCase = true 来自动转换。

2.5 实体类

在 cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.dataobject 包路径下，创建本小节的实体。

2.5.1 OrderDO

创建 OrderDO.java 类。代码如下：

// OrderDO.java

/**
 * 订单 DO
 */
public class OrderDO {

    /**
     * 订单编号
     */
    private Long id;
    /**
     * 用户编号
     */
    private Integer userId;

    // ... 省略 setting/getting 方法
}

在 lab18_orders_0 数据库下，创建 orders_0、orders_2、orders_4、orders_6 数据表。SQL 如下：

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- Table structure for orders_0
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_0`;
CREATE TABLE `orders_0` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
  `user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';

-- ----------------------------
-- Table structure for orders_2
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_2`;
CREATE TABLE `orders_2` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
  `user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';

-- ----------------------------
-- Table structure for orders_4
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_4`;
CREATE TABLE `orders_4` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
  `user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';

-- ----------------------------
-- Table structure for orders_6
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_6`;
CREATE TABLE `orders_6` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
  `user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

在 lab18_orders_1 数据库下，创建 orders_1、orders_3、orders_5、orders_7 数据表。SQL 如下：

SET NAMES utf8mb4;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 0;

-- ----------------------------
-- Table structure for orders_1
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_1`;
CREATE TABLE `orders_1` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
  `user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=400675304294580226 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';

-- ----------------------------
-- Table structure for orders_3
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_3`;
CREATE TABLE `orders_3` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
  `user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';

-- ----------------------------
-- Table structure for orders_5
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_5`;
CREATE TABLE `orders_5` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
  `user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';

-- ----------------------------
-- Table structure for orders_7
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders_7`;
CREATE TABLE `orders_7` (
  `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
  `user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=8 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;

2.5.2 OrderConfigDO

创建 OrderConfigDO.java 类。代码如下：

// OrderConfigDO.java

/**
 * 订单配置 DO
 */
public class OrderConfigDO {

    /**
     * 编号
     */
    private Integer id;
    /**
     * 支付超时时间
     *
     * 单位：分钟
     */
    private Integer payTimeout;

    // ... 省略 setting/getting 方法
}

在 lab18_orders_0 数据库下，创建 orders_0 数据表。SQL 如下：

-- ----------------------------
-- Table structure for order_config
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `order_config`;
CREATE TABLE `order_config` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号',
  `pay_timeout` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '支付超时时间;单位：分钟',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单配置表';

2.6 Mapper

在 cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper 包路径下，创建相应的 Mapper 接口。

2.6.1 OrderMapper

创建 OrderMapper.java 类。代码如下：

// OrderMapper.java

@Repository
public interface OrderMapper {

    OrderDO selectById(@Param("id") Integer id);

    List<OrderDO> selectListByUserId(@Param("userId") Integer userId);

    void insert(OrderDO order);

}

在 resources/mapper 路径下，创建 OrderMapper.xml 接口。代码如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper.OrderMapper">

    <sql id="FIELDS">
        id, user_id
    </sql>

    <select id="selectById" parameterType="Integer" resultType="OrderDO">
        SELECT
            <include refid="FIELDS" />
        FROM orders
        WHERE id = #{id}
    </select>

    <select id="selectListByUserId" parameterType="Integer" resultType="OrderDO">
        SELECT
            <include refid="FIELDS" />
        FROM orders
        WHERE user_id = #{userId}
    </select>

    <insert id="insert" parameterType="OrderDO" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id">
        INSERT INTO orders (
            user_id
        ) VALUES (
            #{userId}
        )
    </insert>

</mapper>

2.6.2 OrderConfigMapper

创建 OrderConfigMapper.java 类。代码如下：

// OrderConfigMapper.java

@Repository
public interface OrderConfigMapper {

    OrderConfigDO selectById(@Param("id") Integer id);

}

在 resources/mapper 路径下，创建 OrderConfigMapper.xml 接口。代码如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper.OrderConfigMapper">

    <sql id="FIELDS">
        id, pay_timeout
    </sql>

    <select id="selectById" parameterType="Integer" resultType="OrderConfigDO">
        SELECT
            <include refid="FIELDS" />
        FROM order_config
        WHERE id = #{id}
    </select>

</mapper>

2.7 简单测试

2.7.1 OrderConfigMapperTest

创建 OrderConfigMapperTest 测试类，我们来测试一下简单的 OrderConfigMapper 的每个操作。代码如下：

// OrderConfigMapperTest.java

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderConfigMapperTest {

    @Autowired
    private OrderConfigMapper orderConfigMapper;

    @Test
    public void testSelectById() {
        OrderConfigDO orderConfig = orderConfigMapper.selectById(1);
        System.out.println(orderConfig);
    }

}

#testSelectByI() 测试方法

执行日志如下：

// Logic SQL
2019-11-11 20:21:48.845  INFO 32393 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Logic SQL: SELECT

        id, pay_timeout

        FROM order_config
        WHERE id = ?

// Actual SQL
2019-11-11 20:21:48.845  INFO 32393 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-0 ::: SELECT

        id, pay_timeout

        FROM order_config
        WHERE id = ? ::: [1]

Logic SQL ：逻辑 SQL 日志，就是我们编写的。
Actual SQL ：物理 SQL 日志，实际 Sharding-JDBC 向数据库真正发起的日志。
- 在这里，我们可以看到 ds-orders-0 ，表名该物理 SQL ，是路由到 ds-orders-0 数据源执行。
- 同时，查询的是 order_config 表。
- 符合我们配置的 order_config 逻辑表，不使用分库分表，对应的数据节点仅有 ds-orders-0.order_config 。

2.7.2 OrderMapperTest

创建 OrderMapperTest 测试类，我们来测试一下简单的 OrderMapper 的每个操作。代码如下：

// OrderMapperTest.java

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderMapperTest {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @Test
    public void testSelectById() {
        OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
        System.out.println(order);
    }

    @Test
    public void testSelectListByUserId() {
        List<OrderDO> orders = orderMapper.selectListByUserId(1);
        System.out.println(orders.size());
    }

    @Test
    public void testInsert() {
        OrderDO order = new OrderDO();
        order.setUserId(1);
        orderMapper.insert(order);
    }

}

① #testSelectByI() 测试方法

执行日志如下：

// Logic SQL
2019-11-11 21:41:15.053  INFO 33184 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Logic SQL: SELECT

        id, user_id

        FROM orders
        WHERE id = ?

// Actual SQL
2019-11-11 21:41:15.054  INFO 33184 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-0 ::: SELECT

        id, user_id

        FROM orders_0
        WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054  INFO 33184 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-0 ::: SELECT

        id, user_id

        FROM orders_2
        WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054  INFO 33184 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-0 ::: SELECT

        id, user_id

        FROM orders_4
        WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054  INFO 33184 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-0 ::: SELECT

        id, user_id

        FROM orders_6
        WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054  INFO 33184 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-1 ::: SELECT

        id, user_id

        FROM orders_1
        WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054  INFO 33184 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-1 ::: SELECT

        id, user_id

        FROM orders_3
        WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054  INFO 33184 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-1 ::: SELECT

        id, user_id

        FROM orders_5
        WHERE id = ? ::: [1]
2019-11-11 21:41:15.054  INFO 33184 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-1 ::: SELECT

        id, user_id

        FROM orders_7
        WHERE id = ? ::: [1]

明明只有一条 Logic SQL 操作，却发起了 8 条 Actual SQL 操作。这是为什么呢？
我们使用 id = ? 作为查询条件，因为 Sharding-JDBC 解析不到我们配置的 user_id 片键（分库分表字段），作为查询字段，所以只好全库表路由，查询所有对应的数据节点，也就是配置的所有数据库的数据表。这样，在获得所有查询结果后，通过归并引擎合并返回最终结果。

通过将 Actual SQL 在每个数据库的数据表执行，返回的结果都是符合条件的。

这样，和使用 Logic SQL 在逻辑表中执行的结果，实际是一致的。

胖友可以试着想一想噢。如果还是有疑惑，可以给艿艿留言。
那么，一次性发起这么多条 Actual SQL 是不是会顺序执行，导致很慢呢？实际上，Sharding-JDBC 有执行引擎，会并行执行这多条 Actual SQL 操作。所以呢，最终操作时长，由最慢的 Actual SQL 所决定。
虽然说，执行引擎提供了并行执行 Actual SQL 操作的能力，我们还是推荐尽可能查询的时候，带有片键（分库分表字段）。对 Sharding-JDBC 性能感兴趣的胖友，可以看看《Sharding-JDBC 性能测试报告》。

② #testSelectListByUserId() 测试方法

执行日志如下：

// Logic SQL
2019-11-11 22:00:16.640  INFO 33407 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Logic SQL: SELECT

        id, user_id

        FROM orders
        WHERE user_id = ?

// Actual SQL
2019-11-11 22:00:16.640  INFO 33407 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-1 ::: SELECT

        id, user_id

        FROM orders_1
        WHERE user_id = ? ::: [1]

一条 Logic SQL 操作，发起了 1 条 Actual SQL 操作。这是为什么呢？
我们使用 user_id = ? 作为查询条件，因为 Sharding-JDBC 解析到我们配置的 user_id 片键（分库分表字段），作为查询字段，所以可以标准路由，仅查询一个数据节点。这种，是 Sharding-JDBC 最为推荐使用的分片方式。
- 分库：user_id % 2 = 1 % 2 = 1 ，所以路由到 ds-orders-1 数据源。
- 分表：user_id % 8 = 1 % 8 = 1 ，所以路由到 orders_1 数据表。
- 两者一结合，只查询 ds-orders-1.orders_1 数据节点。

② #testInsert() 测试方法

执行日志如下：

// Logic SQL
2019-11-11 22:05:52.203  INFO 33510 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Logic SQL: INSERT INTO orders (
            user_id
        ) VALUES (
            ?
        )

// Actual SQL
2019-11-11 22:05:52.203  INFO 33510 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Actual SQL: ds-orders-1 ::: INSERT INTO orders_1 (
            user_id
        , id) VALUES (?, ?) ::: [1, 400772257330233345]

不考虑广播表的情况下，插入语句必须带有片键（分库分表字段），否则执行引擎不知道插入到哪个数据库的哪个数据表中。毕竟，插入操作必然是单库单表。
我们会发现，Actual SQL 相比 Logic SQL 来说，增加了主键 id 为 400772257330233345 。这是为什么呢？我们配置 orders 逻辑表，使用 SNOWFLAKE 算法生成分布式主键，而改写引擎在发现我们的 Logic SQL 并未设置插入的 id 主键编号，它会自动生成主键，改写 Logic SQL ，附加 id 成 Logic SQL 。

至此，我们已经完成了一个 Sharding-JDBC 的简单的分库分表的示例。艿艿建议的话，如果准备应用到项目之前，通读《ShardingSphere 文档》。学习不全面，线上两行泪。

3. 读写分离

在《芋道 Spring Boot 多数据源（读写分离）入门》的「9. Sharding-JDBC 读写分离」小节中，我们已经提供了使用 Sharding-JDBC 实现读写分离的入门示例。

本小节，我们会使用 MyBatis-Plus 替换掉原生 MyBatis ，进一步简化该示例。

当然，即使你没看过上述示例，也不影响本小节的阅读与入门。
可能胖友没有使用过 MyBatis-Plus ，也请放心，一样不会有影响。

3.1 引入依赖

示例代码对应仓库：lab-18-sharding-datasource-02 。

在 pom.xml 文件中，引入相关依赖。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.1.3.RELEASE</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <artifactId>lab-18-sharding-datasource-02</artifactId>

    <dependencies>
        <!-- 实现对数据库连接池的自动化配置 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
        </dependency>
        <dependency> <!-- 本示例，我们使用 MySQL -->
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.48</version>
        </dependency>

        <!-- 实现对 Sharding-JDBC 的自动化配置 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>4.0.0-RC2</version>
        </dependency>

        <!-- 实现对 MyBatis Plus 的自动化配置 -->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.2.0</version>
        </dependency>

        <!-- 方便等会写单元测试 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

    </dependencies>

</project>

具体每个依赖的作用，胖友自己认真看下艿艿添加的所有注释噢。

3.2 Application

创建 Application.java 类，配置 @MapperScan 注解，扫描对应 Mapper 接口所在的包路径。代码如下：

// Application.java

@SpringBootApplication
@MapperScan(basePackages = "cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper")
public class Application {
}

cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper 包路径下，就是我们 Mapper 接口所在的包路径。

2.3 应用配置文件

在 resources 目录下，创建 application.yaml 配置文件。配置如下：

spring:
  # ShardingSphere 配置项
  shardingsphere:
    # 数据源配置
    datasource:
      # 所有数据源的名字
      names: ds-master, ds-slave-1, ds-slave-2
      # 订单 orders 主库的数据源配置
      ds-master:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
        username: root
        password:
      # 订单 orders 从库数据源配置
      ds-slave-1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders_01?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
        username: root
        password:
      # 订单 orders 从库数据源配置
      ds-slave-2:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource # 使用 Hikari 数据库连接池
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/test_orders_02?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
        username: root
        password:
    # 读写分离配置，对应 YamlMasterSlaveRuleConfiguration 配置类
    masterslave:
      name: ms # 名字，任意，需要保证唯一
      master-data-source-name: ds-master # 主库数据源
      slave-data-source-names: ds-slave-1, ds-slave-2 # 从库数据源
    # 拓展属性配置
    props:
      sql:
        show: true # 打印 SQL

# mybatis-plus 配置内容
mybatis-plus:
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true # 虽然默认为 true ，但是还是显示去指定下。
  global-config:
    db-config:
      id-type: none # 虽然 MyBatis Plus 也提供 ID 生成策略，但是还是使用 Sharding-JDBC 的
      logic-delete-value: 1 # 逻辑已删除值(默认为 1)
      logic-not-delete-value: 0 # 逻辑未删除值(默认为 0)
  mapper-locations: classpath*:mapper/*.xml
  type-aliases-package: cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.dataobject

Sharding-JDBC 配置项

spring.shardingsphere.datasource 配置项下，我们配置了一个主数据源 ds-master 、两个从数据源 ds-slave-1、ds-slave-2 。
spring.shardingsphere.masterslave 配置项下，配置了读写分离。对于从库来说，Sharding-JDBC 提供了多种负载均衡策略，默认为轮询。
因为艿艿本地并未搭建 MySQL 一主多从的环境，所以是通过创建了 test_orders_01、test_orders_02 库，手动模拟作为 test_orders 的从库。

MyBatis-Plus 配合项

mybatis-plus 增加了更多配置项，也因此我们无需在配置 mybatis-config.xml 配置文件。
更多的 MyBatis-Plus 配置项，可以看看 MyBatis-Plus 使用配置。

2.4 OrderDO

在 cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.dataobject 包路径下，创建 OrderDO.java 类，订单 DO 。代码如下：

// OrderDO.java

@TableName(value = "orders")
public class OrderDO {

    /**
     * 订单编号
     */
    private Long id;
    /**
     * 用户编号
     */
    private Integer userId;

    // ... 省略 setting/getting 方法

}

增加了 @TableName 注解，设置了 OrderDO 对应的表名是 orders 。毕竟，我们要使用 MyBatis-Plus 给咱自动生成 CRUD 操作。

对应的创建表的 SQL 如下：

-- ----------------------------
-- Table structure for orders
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `orders`;
CREATE TABLE `orders` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单编号',
  `user_id` int(16) DEFAULT NULL COMMENT '用户编号',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_bin COMMENT='订单表';

2.5 OrderMapper

在 cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.mapper 包路径下，创建 OrderMapper 接口。代码如下：

// OrderMapper.java

@Repository
public interface OrderMapper extends BaseMapper<OrderDO> {

}

继承了 com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper<T> 接口，这样常规的 CRUD 操作，MyBatis-Plus 就可以替我们自动生成。一般来说，开发 CRUD 业务的时候，最枯燥的就是要写 CRUD 的常用 SQL ，完全跟不上艿艿的思绪哈。

2.6 简单测试

创建 OrderMapperTest 测试类，我们来测试一下简单的 OrderMapper 的读写操作。代码如下：

// OrderMapperTest.java

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = Application.class)
public class OrderMapperTest {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @Test
    public void testSelectById() { // 测试从库的负载均衡
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
            System.out.println(order);
        }
    }

    @Test
    public void testSelectById02() { // 测试强制访问主库
        try (HintManager hintManager = HintManager.getInstance()) {
            // 设置强制访问主库
            hintManager.setMasterRouteOnly();
            // 执行查询
            OrderDO order = orderMapper.selectById(1);
            System.out.println(order);
        }
    }

    @Test
    public void testInsert() { // 插入
        OrderDO order = new OrderDO();
        order.setUserId(10);
        orderMapper.insert(order);
    }

}

① #testSelectById() 测试方法

执行日志如下：

// 第 1 次查询
2019-11-11 23:49:27.414  INFO 35306 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Rule Type: master-slave
2019-11-11 23:49:27.414  INFO 35306 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : SQL: SELECT id,user_id FROM orders WHERE id=?  ::: DataSources: ds-slave-1

// 第 2 次查询
2019-11-11 23:49:27.454  INFO 35306 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Rule Type: master-slave
2019-11-11 23:49:27.454  INFO 35306 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : SQL: SELECT id,user_id FROM orders WHERE id=?  ::: DataSources: ds-slave-2

默认情况下，Sharding-JDBC 使用读写分离功能时，读取从库。
并且，支持从库的负载均衡，默认采用轮询的算法。所以，我们可以看到第 1 次查询 ds-slave-1 数据源，第 2 次查询 ds-slave-2 数据源。

② #testSelectById02() 测试方法

执行日志如下：

2019-11-11 23:56:09.669  INFO 35430 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Rule Type: master-slave
2019-11-11 23:56:09.669  INFO 35430 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : SQL: SELECT id,user_id FROM orders WHERE id=?  ::: DataSources: ds-master

测试强制访问主库。在一些业务场景下，对数据延迟敏感，所以只能强制读取主库。此时，可以使用 HintManager 强制访问主库。
- 不过要注意，在使用完后，需要去清理下 HintManager （HintManager 是基于线程变量，透传给 Sharding-JDBC 的内部实现），避免污染下次请求，一直强制访问主库。
- Sharding-JDBC 比较贴心，HintManager 实现了 AutoCloseable 接口，可以通过 Try-with-resources 机制，自动关闭。

③ #testInsert() 测试方法

2019-11-11 23:57:27.046  INFO 35469 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : Rule Type: master-slave
2019-11-11 23:57:27.047  INFO 35469 --- [           main] ShardingSphere-SQL                       : SQL: INSERT INTO orders  ( id,
user_id )  VALUES  ( ?,
? ) ::: DataSources: ds-master

写入操作时，直接访问主库 ds-master 数据源。

2.7 详细测试

在 cn.iocoder.springboot.lab18.shardingdatasource.service 包路径下，创建 OrderService.java 类。代码如下：

// OrderService.java

@Service
public class OrderService {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @Transactional
    public void add(OrderDO order) {
        // <1.1> 这里先假模假样的读取一下。读取从库
        OrderDO exists = orderMapper.selectById(1);
        System.out.println(exists);

        // <1.2> 插入订单
        orderMapper.insert(order);

        // <1.3> 这里先假模假样的读取一下。读取主库
        exists = orderMapper.selectById(1);
        System.out.println(exists);
    }

    public OrderDO findById(Integer id) {
        return orderMapper.selectById(id);
    }

}

我们创建了 OrderServiceTest 测试类，可以测试上面编写的两个方法。
在 #add(OrderDO order) 方法中，开启事务，插入一条订单记录。
- <1.1> 处，往从库发起一次订单查询。在 Sharding-JDBC 的读写分离策略里，默认读取从库。
- <1.2> 处，往主库发起一次订单写入。写入，肯定是操作主库的。
- <1.3> 处，往主库发起一次订单查询。在 Sharding-JDBC 中，读写分离约定：同一线程且同一数据库连接内，如有写入操作，以后的读操作均从主库读取，用于保证数据一致性。
在 #findById(Integer id) 方法，往从库发起一次订单查询。

实际场景下，我们会是分库分表 + 读写分离共同使用，所以胖友可以参考《ShardingSphere > 用户手册 > Sharding-JDBC > 配置手册》文档，尝试自己实现一个这样的示例。

因为文档提供的是 Properties 的格式，如果胖友想转换成 YAML 格式，可以使用 ToYaml.com 工具。

666. 彩蛋

在 Apache ShardingSphere 中，目前提供了 Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 两种方式，未来会有 Sharding-Sidecar 方式。那么，怎么做选择呢？

在《Apache ShardingSphere 官方文档 —— 概览》中，其实已经给出了答案。

Sharding-JDBC 采用无中心化架构，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用。

Sharding-Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持，适用于 OLAP 应用以及对分片数据库进行管理和运维的场景。

Sharding-JDBC ，相比 Sharding-Proxy 来说，是基于 client 模式，无需经过 proxy 一层的性能损耗，也不用考虑 proxy 的高可用，所以对于 Java 项目来说，更加被推荐。目前，阿里、京东、美团等公司，都采用 client 模式的分库分表中间件。

当然，Sharding-Proxy 也是有其使用的场景。我们可以搭建一个 Sharding-Proxy 服务，然后使用 Navicat 等 MySQL GUI 工具连接该服务，方便查询数据。

另外，因为本文是在使用 Spring Boot 的情况下，分库分表的入门文章，所以 ShardingSphere 提供的其它功能并未去编写，胖友可以自己尝试下。

芋道源码 —— 纯源码解析博客

芋道 Spring Boot 分库分表入门

1. 概述

2. 分库分表

2.1 引入依赖

2.2 Application

2.3 应用配置文件

2.4 MyBatis 配置文件

2.5 实体类

2.5.1 OrderDO

2.5.2 OrderConfigDO

2.6 Mapper

2.6.1 OrderMapper

2.6.2 OrderConfigMapper

2.7 简单测试

2.7.1 OrderConfigMapperTest

2.7.2 OrderMapperTest

3. 读写分离

3.1 引入依赖

3.2 Application

2.3 应用配置文件

2.4 OrderDO

2.5 OrderMapper

2.6 简单测试

2.7 详细测试

666. 彩蛋