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【死磕Sharding-jdbc】—資料源

2018-05-15 分類：後端 閱讀(221) 評論(0)

以 com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.example.jdbc.Main剖析分庫分表配置與實現，其部分原始碼如下：

  1. public final class Main {
  3.     public static void main(final String[] args) throws SQLException {
  4.         // step1: 配置sharding資料源
  5.         DataSource dataSource = getShardingDataSource();
  6.         // step2：建立表
  7.         createTable(dataSource);
  8.         // step3：插入資料
  9.         insertData(dataSource);
  10.         printSimpleSelect(dataSource);
  11.         printGroupBy(dataSource);
  12.         printHintSimpleSelect(dataSource);
  13.         dropTable(dataSource);
  14.     }
  15.     ... ...
  16. }

接下來分析第一步，即如何建立ShardingDataSource；

①ShardingDataSource

硬編碼建立ShardingDataSource的核心實現原始碼如下：

  1. private static ShardingDataSource getShardingDataSource() throws SQLException {
  2.     // 構造DataSourceRule，即key與資料源的KV對；
  3.     DataSourceRule dataSourceRule = new DataSourceRule(createDataSourceMap());
  4.     // 建立邏輯表是t_order，實際表是t_order_0，t_order_1的TableRule
  5.     TableRule orderTableRule = TableRule.builder("t_order").actualTables(Arrays.asList("t_order_0", "t_order_1")).dataSourceRule(dataSourceRule).build();
  6.     // 建立邏輯表是t_order_item，實際表是t_order_item_0，t_order_item_1的TableRule
  7.     TableRule orderItemTableRule = TableRule.builder("t_order_item").actualTables(Arrays.asList("t_order_item_0", "t_order_item_1")).dataSourceRule(dataSourceRule).build();
  8.     ShardingRule shardingRule = ShardingRule.builder()
  9.                 .dataSourceRule(dataSourceRule)
  10.                 .tableRules(Arrays.asList(orderTableRule, orderItemTableRule))
  11.                 // 增加系結表--系結表代表一組表，這組表的邏輯表與實際表之間的對映關係是相同的。比如t_order與t_order_item就是這樣一組系結表關係,它們的分庫與分表策略是完全相同的,那麼可以使用它們的表規則將它們配置成系結表，系結表所有路由計算將會只使用主表的策略；
  12.                 .bindingTableRules(Collections.singletonList(new BindingTableRule(Arrays.asList(orderTableRule, orderItemTableRule))))
  13.                 // 指定資料庫sharding策略--根據user_id欄位的值取模
  14.                 .databaseShardingStrategy(new DatabaseShardingStrategy("user_id", new ModuloDatabaseShardingAlgorithm()))
  15.                 // 指定表sharding策略--根據order_id欄位的值取模
  16.                 .tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("order_id", new ModuloTableShardingAlgorithm())).build();
  17.     return new ShardingDataSource(shardingRule);
  18. }
  20. // 建立兩個資料源，一個是ds_jdbc_0，一個是ds_jdbc_1，並系結對映關係key
  21. private static Map<String, DataSource> createDataSourceMap() {
  22.     Map<String, DataSource> result = new HashMap<>(2);
  23.     result.put("ds_jdbc_0", createDataSource("ds_jdbc_0"));
  24.     result.put("ds_jdbc_1", createDataSource("ds_jdbc_1"));
  25.     return result;
  26. }
  28. // 以dbcp元件建立一個資料源
  29. private static DataSource createDataSource(final String dataSourceName) {
  30.     BasicDataSource result = new BasicDataSource();
  31.     result.setDriverClassName(com.mysql.jdbc.Driver.class.getName());
  32.     result.setUrl(String.format("jdbc:mysql://localhost:3306/%s", dataSourceName));
  33.     result.setUsername("root");
  34.     // sharding-jdbc預設以密碼為空的root使用者訪問，如果修改了root使用者的密碼，這裡修改為真實的密碼即可；
  35.     result.setPassword("");
  36.     return result;
  37. }

備註：邏輯表（LogicTable）即資料分片的邏輯表，對於水平拆分的資料庫(表)，同一類表的總稱。例：訂單資料根據訂單ID取模拆分為16張表,分別是torder0到torder15，他們的邏輯表名為torder；實際表（ActualTable）是指在分片的資料庫中真實存在的物理表。即這個示例中的torder0到torder_15。摘自sharding-jdbc核心概念

分表原則

根據上面的程式碼中 .tableShardingStrategy(newTableShardingStrategy("order_id",newModuloTableShardingAlgorithm()))這段程式碼可知，分表策略透過ModuloTableShardingAlgorithm.java實現，且是透過ShardingStrategy.java中的doSharding()方法呼叫，核心原始碼如下：

  1. private Collection<String> doSharding(final Collection<ShardingValue>> shardingValues, final Collection<String> availableTargetNames) {
  2.     // shardingAlgorithm即sharding演演算法分為三種：NoneKey，SingleKey和MultipleKeys
  3.     if (shardingAlgorithm instanceof NoneKeyShardingAlgorithm) {
  4.         return Collections.singletonList(((NoneKeyShardingAlgorithm) shardingAlgorithm).doSharding(availableTargetNames, shardingValues.iterator().next()));
  5.     }
  6.     if (shardingAlgorithm instanceof SingleKeyShardingAlgorithm) {
  7.         // 得到SingleKeyShardingAlgorithm的具體實現，在ShardingStrategy的構造方法中賦值
  8.         SingleKeyShardingAlgorithm> singleKeyShardingAlgorithm = (SingleKeyShardingAlgorithm>) shardingAlgorithm;
  9.         // ShardingValue就是sharding的列和該列的值，在這裡分別為order_id和1000
  10.         ShardingValue shardingValue = shardingValues.iterator().next();
  11.         // sharding列的型別分為三種：SINGLE，LIST和RANGE
  12.         switch (shardingValue.getType()) {
  13.             // 如果是where order_id=1000，那麼type就是SINGLE
  14.             case SINGLE:
  15.                 // doEqualSharding只傳回一個值，為了doSharding()傳回值的統一，用Collections.singletonList()包裝成集合；
  16.                 return Collections.singletonList(singleKeyShardingAlgorithm.doEqualSharding(availableTargetNames, shardingValue));
  17.             case LIST:
  18.                 return singleKeyShardingAlgorithm.doInSharding(availableTargetNames, shardingValue);
  19.             case RANGE:
  20.                 return singleKeyShardingAlgorithm.doBetweenSharding(availableTargetNames, shardingValue);
  21.             default:
  22.                 throw new UnsupportedOperationException(shardingValue.getType().getClass().getName());
  23.         }
  24.     }
  25.     if (shardingAlgorithm instanceof MultipleKeysShardingAlgorithm) {
  26.         return ((MultipleKeysShardingAlgorithm) shardingAlgorithm).doSharding(availableTargetNames, shardingValues);
  27.     }
  28.     throw new UnsupportedOperationException(shardingAlgorithm.getClass().getName());
  29. }

  1. 如果SQL中分表列orderid條件為where orderid=?，那麼shardingValue的type為SINGLE，分表邏輯走doEqualSharding()；

  2. 如果SQL中分表列orderid條件為where orderid in(?, ?)，那麼shardingValue的type為LIST，那麼分表邏輯走doInSharding()；

  3. 如果SQL中分表列orderid條件為where orderid between in(?, ?)，那麼shardingValue的type為RANGE，那麼分表邏輯走doBetweenSharding()；

shardingValue的type的判斷依據如下程式碼：

  1. public ShardingValueType getType() {
  2.     // 
  3.     if (null != value) {
  4.         return ShardingValueType.SINGLE;
  5.     }
  6.     if (!values.isEmpty()) {
  7.         return ShardingValueType.LIST;
  8.     }
  9.     return ShardingValueType.RANGE;
  10. }

表的取模核心實現原始碼如下：

  1. public final class ModuloTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm<Integer> {
  2.     // 分析前提，假設預期分到兩個表中[t_order_0,t_order_1]，且執行的SQL為SELECT o.* FROM t_order o where o.order_id=1001 AND o.user_id=10，那麼分表列order_id的值為1001
  3.     @Override
  4.     public String doEqualSharding(final Collection<String> tableNames, final ShardingValue<Integer> shardingValue) {
  5.         // 遍歷表名[t_order_0,t_order_1]
  6.         for (String each : tableNames) {
  7.             // 直到表名是以分表列order_id的值1001對2取模的值即1結尾，那麼就是命中的表名，即t_order_1
  8.             if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % tableNames.size() + "")) {
  9.                 return each;
  10.             }
  11.         }
  12.         throw new UnsupportedOperationException();
  13.     }
  15.     @Override
  16.     public Collection<String> doInSharding(final Collection<String> tableNames, final ShardingValue<Integer> shardingValue) {
  17.         Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(tableNames.size());
  18.         // 從這裡可知，doInSharding()和doEqualSharding()的區別就是doInSharding()時分表列有多個值（shardingValue.getValues()），例如order_id的值為[1001,1002]，遍歷這些值，然後每個值按照doEqualSharding()的邏輯計算表名
  19.         for (Integer value : shardingValue.getValues()) {
  20.             for (String tableName : tableNames) {
  21.                 if (tableName.endsWith(value % tableNames.size() + "")) {
  22.                     result.add(tableName);
  23.                 }
  24.             }
  25.         }
  26.         return result;
  27.     }
  29.     @Override
  30.     public Collection<String> doBetweenSharding(final Collection<String> tableNames, final ShardingValue<Integer> shardingValue) {
  31.         Collection<String> result = new LinkedHashSet<>(tableNames.size());
  32.         // 從這裡可知，doBetweenSharding()和doInSharding()的區別就是doBetweenSharding()時分表列的多個值透過shardingValue.getValueRange()得到；而doInSharding()是透過shardingValue.getValues()得到；
  33.         Range<Integer> range = shardingValue.getValueRange();
  34.         for (Integer i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) {
  35.             for (String each : tableNames) {
  36.                 if (each.endsWith(i % tableNames.size() + "")) {
  37.                     result.add(each);
  38.                 }
  39.             }
  40.         }
  41.         return result;
  42.     }
  43. }

  1. 如果SQL中分表列orderid條件為where orderid=?，那麼分表邏輯走doEqualSharding()；

  2. 如果SQL中分表列orderid條件為where orderid in(?, ?)，那麼分表邏輯走doInSharding()；

  3. 如果SQL中分表列orderid條件為where orderid between in(?, ?)，那麼分表邏輯走doBetweenSharding()；

這些條件判斷依據程式碼如下，當SimpleRoutingEngine中呼叫routeTables()進行路由表判定時會呼叫下麵的方法，且透過這段程式碼可知，sharding列只支援=，in和between的操作：

  1. public ShardingValue> getShardingValue(final List<Object> parameters) {
  2.     List<Comparable>> conditionValues = getValues(parameters);
  3.     switch (operator) {
  4.         case EQUAL:
  5.             return new ShardingValue<Comparable>>(column.getTableName(), column.getName(), conditionValues.get(0));
  6.         case IN:
  7.             return new ShardingValue<>(column.getTableName(), column.getName(), conditionValues);
  8.         case BETWEEN:
  9.             return new ShardingValue<>(column.getTableName(), column.getName(), Range.range(conditionValues.get(0), BoundType.CLOSED, conditionValues.get(1), BoundType.CLOSED));
  10.         default:
  11.             throw new UnsupportedOperationException(operator.getExpression());
  12.     }
  13. }

分庫原則

根據上面的程式碼中 .databaseShardingStrategy(newDatabaseShardingStrategy("user_id",newModuloDatabaseShardingAlgorithm()))這段程式碼可知，分庫策略透過ModuloDatabaseShardingAlgorithm.java實現； 透過比較ModuloDatabaseShardingAlgorithm.java和ModuloTableShardingAlgorithm.java，發現兩者的實現邏輯完全一致，小小的區別就是ModuloDatabaseShardingAlgorithm.java根據分庫的列例如 user_id進行分庫；而ModuloTableShardingAlgorithm.java根據分表的列例如 order_id進行分表；所以分庫在這裡就不分析了；

說明：由於模組 sharding-jdbc-example-jdbc中的Main方法建立的資料庫和表數量都是2，所以ModuloDatabaseShardingAlgorithm.java和ModuloTableShardingAlgorithm.java的邏輯程式碼中寫死了對2取模（% 2）；這樣的話，如果debug過程中，修改了資料庫和表的數量為3，或者4，改動程式碼如下所示，就會出現問題：

  1. private static ShardingDataSource getShardingDataSource() throws SQLException {
  2.     DataSourceRule dataSourceRule = new DataSourceRule(createDataSourceMap());
  3.     TableRule orderTableRule = TableRule
  4.             .builder("t_order")
  5.             .actualTables(Arrays.asList("t_order_0", "t_order_1", "t_order_2"))
  6.             .dataSourceRule(dataSourceRule)
  7.             .build();
  8.     TableRule orderItemTableRule = TableRule
  9.             .builder("t_order_item")
  10.             .actualTables(Arrays.asList("t_order_item_0", "t_order_item_1", "t_order_item_2"))
  11.             .dataSourceRule(dataSourceRule)
  12.             .build();
  13.     ... ...
  14. }
  16. private static Map<String, DataSource> createDataSourceMap() {
  17.     Map<String, DataSource> result = new HashMap<>(3);
  18.     result.put("ds_jdbc_0", createDataSource("ds_jdbc_0"));
  19.     result.put("ds_jdbc_1", createDataSource("ds_jdbc_1"));
  20.     result.put("ds_jdbc_2", createDataSource("ds_jdbc_2"));
  21.     return result;
  22. }

想要糾正這個潛在的錯誤，只需要將原始碼中ModuloDatabaseShardingAlgorithm.java中的 %2改為 %dataSourceNames.size()，ModuloTableShardingAlgorithm.java中的 %2改為 %tableNames.size()即可；

END

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