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本文將為您介紹 ShardingSphere 的一些基礎特性和架構組成，以及在 Springboot 環境下通過 JAVA編碼 和 Yml配置 兩種方式快速實現分庫分表。

一、什么是 ShardingSphere？

shardingsphere 是一款開源的分布式關系型數據庫中間件，為 Apache 的頂級項目。其前身是 sharding-jdbc 和 sharding-proxy 的兩個獨立項目，后來在 2018 年合并成了一個項目，并正式更名為 ShardingSphere。

其中 sharding-jdbc 為整個生態中最為經典和成熟的框架，最早接觸分庫分表的人應該都知道它，是學習分庫分表的最佳入門工具。

如今的 ShardingSphere 已經不再是單純代指某個框架，而是一個完整的技術生態圈，由三款開源的分布式數據庫中間件 sharding-jdbc、sharding-proxy 和 sharding-sidecar 所構成。前兩者問世較早，功能較為成熟，是目前廣泛應用的兩個分布式數據庫中間件，因此在后續的文章中，我們將重點介紹它們的特點和使用方法。

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二、為什么選 ShardingSphere？

為了回答這個問題，我整理了市面上常見的分庫分表工具，包括 ShardingSphere、Cobar、Mycat、TDDL、MySQL Fabric 等，并從多個角度對它們進行了簡單的比較。

Cobar

Cobar 是阿里巴巴開源的一款基于MySQL的分布式數據庫中間件，提供了分庫分表、讀寫分離和事務管理等功能。它采用輪詢算法和哈希算法來進行數據分片，支持分布式分表，但是不支持單庫分多表。

它以 Proxy 方式提供服務，在阿里內部被廣泛使用已開源，配置比較容易，無需依賴其他東西，只需要有Java環境即可。兼容市面上幾乎所有的 ORM 框架，僅支持 MySQL 數據庫，且事務支持方面比較麻煩。

MyCAT

Mycat 是社區愛好者在阿里 Cobar 基礎上進行二次開發的，也是一款比較經典的分庫分表工具。它以 Proxy 方式提供服務，支持分庫分表、讀寫分離、SQL路由、數據分片等功能。

兼容市面上幾乎所有的 ORM 框架，包括 Hibernate、MyBatis和 JPA等都兼容，不過，美中不足的是它僅支持 MySQL數據庫，目前社區的活躍度相對較低。

TDDL

TDDL 是阿里巴巴集團開源的一款分庫分表解決方案，可以自動將SQL路由到相應的庫表上。它采用了垂直切分和水平切分兩種方式來進行分表分庫，并且支持多數據源和讀寫分離功能。

TDDL 是基于 Java 開發的，支持 MySQL、Oracle 和 SQL Server 數據庫，并且可以與市面上 Hibernate、MyBatis等 ORM 框架集成。

不過，TDDL僅支持一些阿里巴巴內部的工具和框架的集成，對于外部公司來說可能相對有些局限性。同時，其文檔和社區活躍度相比 ShardingSphere 來說稍顯不足。

Mysql Fabric

MySQL Fabric是 MySQL 官方提供的一款分庫分表解決方案，同時也支持 MySQL其他功能，如高可用、負載均衡等。它采用了管理節點和代理節點的架構，其中管理節點負責實時管理分片信息，代理節點則負責接收并處理客戶端的讀寫請求。

它僅支持 MySQL 數據庫，并且可以與市面上 Hibernate、MyBatis 等 ORM 框架集成。MySQL Fabric 的文檔相對來說比較簡略，而且由于是官方提供的解決方案，其社區活躍度也相對較低。

ShardingSphere

ShardingSphere 成員中的 sharding-jdbc 以 JAR 包的形式下提供分庫分表、讀寫分離、分布式事務等功能，但僅支持 Java 應用，在應用擴展上存在局限性。

因此，ShardingSphere 推出了獨立的中間件 sharding-proxy，它基于 MySQL協議實現了透明的分片和多數據源功能，支持各種語言和框架的應用程序使用，對接的應用程序幾乎無需更改代碼，分庫分表配置可在代理服務中進行管理。

除了支持 MySQL，ShardingSphere還可以支持 PostgreSQL、SQLServer、Oracle等多種主流數據庫，并且可以很好地與 Hibernate、MyBatis、JPA等 ORM 框架集成。重要的是，ShardingSphere的開源社區非常活躍。

如果在使用中出現問題，用戶可以在 GitHub 上提交PR并得到快速響應和解決，這為用戶提供了足夠的安全感。

產品比較

通過對上述的 5 個分庫分表工具進行比較，我們不難發現，就整體性能、功能豐富度以及社區支持等方面來看，ShardingSphere 在眾多產品中優勢還是比較突出的。下邊用各個產品的主要指標整理了一個表格，看著更加直觀一點。

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三、ShardingSphere 成員

ShardingSphere 的主要組成成員為sharding-jdbc、sharding-proxy，它們是實現分庫分表的兩種不同模式：

sharding-jdbc

它是一款輕量級Java框架，提供了基于 JDBC 的分庫分表功能，為客戶端直連模式。使用sharding-jdbc，開發者可以通過簡單的配置實現數據的分片，同時無需修改原有的SQL語句。支持多種分片策略和算法，并且可以與各種主流的ORM框架無縫集成。

sharding-proxy

它是基于 MySQL 協議的代理服務，提供了透明的分庫分表功能。使用 sharding-proxy 開發者可以將分片邏輯從應用程序中解耦出來，無需修改應用代碼就能實現分片功能，還支持多數據源和讀寫分離等高級特性，并且可以作為獨立的服務運行。

四、快速實現

我們先使用sharding-jdbc來快速實現分庫分表。相比于 sharding-proxy，sharding-jdbc 適用于簡單的應用場景，不需要額外的環境搭建等。下邊主要基于 SpringBoot 的兩種方式來實現分庫分表，一種是通過YML配置方式，另一種則是通過純Java編碼方式（不可并存 ）。在后續章節中，我們會單獨詳細介紹如何使用sharding-proxy以及其它高級特性。

ShardingSphere 官網地址：https://shardingsphere.apache.org/

準備工作

在開始實現之前，需要對數據庫和表的拆分規則進行明確。以對t_order表進行分庫分表拆分為例，具體地，我們將 t_order 表拆分到兩個數據庫中，分別為db1和db2，每個數據庫又將該表拆分為三張表，分別為t_order_1、t_order_2和t_order_3。

db0
├──t_order_0
├──t_order_1
└──t_order_2
db1
├──t_order_0
├──t_order_1
└──t_order_2

JAR包引入

引入必要的 JAR 包，其中最重要的是shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter和mysql-connector-java這兩個。為了保證功能的全面性和兼容性，以及避免因低版本包導致的不必要錯誤和調試工作，我選擇的包版本都較高。

shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 是 ShardingSphere 框架的核心組件，提供了對 JDBC 的分庫分表支持；而 mysql-connector-java 則是 MySQL JDBC 驅動程序的實現，用于連接MySQL數據庫。除此之外，我使用了JPA作為持久化工具還引入了相應的依賴包。

<dependency>
<groupId>org.springframework.bootgroupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpaartifactId>
<version>2.7.6version>
dependency>

<dependency>
<groupId>mysqlgroupId>
<artifactId>mysql-connector-javaartifactId>
<version>8.0.31version>
dependency>

<dependency>
<groupId>org.apache.shardingspheregroupId>
<artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starterartifactId>
<version>5.2.0version>
dependency>

YML配置

我個人是比較推薦使用YML配置方式來實現 sharding-jdbc 分庫分表的，使用YML配置方式不僅可以讓分庫分表的實現更加簡單、高效、可維護，也更符合 SpringBoot的開發規范。

在 src/main/resources/application.yml 路徑文件下添加以下完整的配置，即可實現對t_order表的分庫分表，接下來拆解看看每個配置模塊都做了些什么。

spring:
shardingsphere:
#數據源配置
datasource:
#數據源名稱，多數據源以逗號分隔
names:db0,db1
db0:
type:com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc-url:jdbc//127.0.0.1:3306/shardingsphere-db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
username:root
password:123456
db1:
type:com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc-url:jdbc//127.0.0.1:3306/shardingsphere-db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
username:root
password:123456
#分片規則配置
rules:
sharding:
#分片算法配置
sharding-algorithms:
database-inline:
#分片算法類型
type:INLINE
props:
#分片算法的行表達式（算法自行定義，此處為方便演示效果）
algorithm-expression:db$->{order_id>4?1:0}
table-inline:
#分片算法類型
type:INLINE
props:
#分片算法的行表達式
algorithm-expression:t_order_$->{order_id%4}
tables:
#邏輯表名稱
t_order:
#行表達式標識符可以使用${...}或$->{...}，但前者與Spring本身的屬性文件占位符沖突，因此在Spring環境中使用行表達式標識符建議使用$->{...}
actual-data-nodes:db${0..1}.t_order_${0..3}
#分庫策略
database-strategy:
standard:
#分片列名稱
sharding-column:order_id
#分片算法名稱
sharding-algorithm-name:database-inline
#分表策略
table-strategy:
standard:
#分片列名稱
sharding-column:order_id
#分片算法名稱
sharding-algorithm-name:table-inline
#屬性配置
props:
#展示修改以后的sql語句
sql-show:true

以下是 shardingsphere 多數據源信息的配置，其中的 names 表示需要連接的數據庫別名列表，每添加一個數據庫名就需要新增一份對應的數據庫連接配置。

spring:
shardingsphere:
#數據源配置
datasource:
#數據源名稱，多數據源以逗號分隔
names:db0,db1
db0:
type:com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc-url:jdbc//127.0.0.1:3306/shardingsphere-db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
username:root
password:123456
db1:
type:com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driver
jdbc-url:jdbc//127.0.0.1:3306/shardingsphere-db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
username:root
password:123456

rules節點下為分片規則的配置，sharding-algorithms 節點為自定義的分片算法模塊，分片算法可以在后邊配置表的分片規則時被引用，其中：

• database-inline：自定義的分片算法名稱；
• type：該分片算法的類型，這里先以 inline 為例，后續會有詳細章節介紹；
• props：指定該分片算法的具體內容，其中 algorithm-expression 是該分片算法的表達式，即根據分片鍵值計算出要訪問的真實數據庫名或表名，。

db$->{order_id % 2} 這種為 Groovy 語言表達式，表示對分片鍵 order_id 進行取模，根據取模結果計算出db0、db1，分表的表達式同理。

spring:
shardingsphere:
#規則配置
rules:
sharding:
#分片算法配置
sharding-algorithms:
database-inline:
#分片算法類型
type:INLINE
props:
#分片算法的行表達式（算法自行定義，此處為方便演示效果）
algorithm-expression:db$->{order_id%2}
table-inline:
#分片算法類型
type:INLINE
props:
#分片算法的行表達式
algorithm-expression:t_order_$->{order_id%3}

tables節點定義了邏輯表名t_order的分庫分表規則。actual-data-nodes 用于設置物理數據節點的數量。

db${0..1}.t_order_${0..3} 表達式意思此邏輯表在不同數據庫實例中的分布情況，如果只想單純的分庫或者分表，可以調整表達式，分庫db${0..1}、分表t_order_${0..3}。

db0
├──t_order_0
├──t_order_1
└──t_order_2
db1
├──t_order_0
├──t_order_1
└──t_order_2
spring:
shardingsphere:
#規則配置
rules:
sharding:
tables:
#邏輯表名稱
t_order:
#行表達式標識符可以使用${...}或$->{...}，但前者與Spring本身的屬性文件占位符沖突，因此在Spring環境中使用行表達式標識符建議使用$->{...}
actual-data-nodes:db${0..1}.t_order_${0..3}
#分庫策略
database-strategy:
standard:
#分片列名稱
sharding-column:order_id
#分片算法名稱
sharding-algorithm-name:database-inline
#分表策略
table-strategy:
standard:
#分片列名稱
sharding-column:order_id
#分片算法名稱
sharding-algorithm-name:table-inline

database-strategy 和 table-strategy分別設置了分庫和分表策略；

sharding-column表示根據表的哪個列（分片鍵）進行計算分片路由到哪個庫、表中；

sharding-algorithm-name 表示使用哪種分片算法對分片鍵進行運算處理，這里可以引用剛才自定義的分片算法名稱使用。

props節點用于設置其他的屬性配置，比如：sql-show表示是否在控制臺輸出解析改造后真實執行的 SQL語句以便進行調試。

spring:
shardingsphere:
#屬性配置
props:
#展示修改以后的sql語句
sql-show:true

跑個單測在向數據庫中插入 10 條數據時，發現數據已經相對均勻地插入到了各個分片中。

JAVA 編碼

如果您不想通過 yml 配置文件實現自動裝配，也可以使用 ShardingSphere 的 API 實現相同的功能。使用 API 完成分片規則和數據源的配置，優勢在于更加靈活、可定制性強的特點，方便進行二次開發和擴展。

下邊是純JAVA編碼方式實現分庫分表的完整代碼。

@Configuration
publicclassShardingConfiguration{

/**
*配置分片數據源
*/
@Bean
publicDataSourcegetShardingDataSource()throwsSQLException{
MapdataSourceMap=newHashMap<>();
dataSourceMap.put("db0",dataSource1());
dataSourceMap.put("db1",dataSource2());

//分片rules規則配置
ShardingRuleConfigurationshardingRuleConfig=newShardingRuleConfiguration();
shardingRuleConfig.setShardingAlgorithms(getShardingAlgorithms());

//配置t_order表分片規則
ShardingTableRuleConfigurationorderTableRuleConfig=newShardingTableRuleConfiguration("t_order","db${0..1}.t_order_${0..2}");
orderTableRuleConfig.setTableShardingStrategy(newStandardShardingStrategyConfiguration("order_id","table-inline"));
orderTableRuleConfig.setDatabaseShardingStrategy(newStandardShardingStrategyConfiguration("order_id","database-inline"));
shardingRuleConfig.getTables().add(orderTableRuleConfig);

//是否在控制臺輸出解析改造后真實執行的SQL
Propertiesproperties=newProperties();
properties.setProperty("sql-show","true");
//創建ShardingSphere數據源
returnShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap,Collections.singleton(shardingRuleConfig),properties);
}

/**
*配置數據源1
*/
publicDataSourcedataSource1(){
HikariDataSourcedataSource=newHikariDataSource();
dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dataSource.setJdbcUrl("jdbc//127.0.0.1:3306/shardingsphere-db1?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true");
dataSource.setUsername("root");
dataSource.setPassword("123456");
returndataSource;
}

/**
*配置數據源2
*/
publicDataSourcedataSource2(){
HikariDataSourcedataSource=newHikariDataSource();
dataSource.setDriverClassName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
dataSource.setJdbcUrl("jdbc//127.0.0.1:3306/shardingsphere-db0?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true");
dataSource.setUsername("root");
dataSource.setPassword("123456");
returndataSource;
}

/**
*配置分片算法
*/
privateMapgetShardingAlgorithms(){
MapshardingAlgorithms=newLinkedHashMap<>();

//自定義分庫算法
PropertiesdatabaseAlgorithms=newProperties();
databaseAlgorithms.setProperty("algorithm-expression","db$->{order_id%2}");
shardingAlgorithms.put("database-inline",newAlgorithmConfiguration("INLINE",databaseAlgorithms));

//自定義分表算法
PropertiestableAlgorithms=newProperties();
tableAlgorithms.setProperty("algorithm-expression","t_order_$->{order_id%3}");
shardingAlgorithms.put("table-inline",newAlgorithmConfiguration("INLINE",tableAlgorithms));

returnshardingAlgorithms;
}
}

ShardingSphere 的分片核心配置類 ShardingRuleConfiguration，它主要用來加載分片規則、分片算法、主鍵生成規則、綁定表、廣播表等核心配置。我們將相關的配置信息 set到配置類，并通過createDataSource創建并覆蓋 DataSource，最后注入Bean。

使用Java編碼方式只是將 ShardingSphere 預知的加載配置邏輯自己手動實現了一遍，兩種實現方式比較下來，還是推薦使用YML配置方式來實現 ShardingSphere的分庫分表功能，相比于Java編碼，YML配置更加直觀和易于理解，開發者可以更加專注于業務邏輯的實現，而不需要過多關注底層技術細節。

@Getter
@Setter
publicfinalclassShardingRuleConfigurationimplementsDatabaseRuleConfiguration,DistributedRuleConfiguration{

//分表配置配置
privateCollectiontables=newLinkedList<>();
//自動分片規則配置
privateCollectionautoTables=newLinkedList<>();
//綁定表配置
privateCollectionbindingTableGroups=newLinkedList<>();
//廣播表配置
privateCollectionbroadcastTables=newLinkedList<>();
//默認的分庫策略配置
privateShardingStrategyConfigurationdefaultDatabaseShardingStrategy;
//默認的分表策略配置
privateShardingStrategyConfigurationdefaultTableShardingStrategy;
//主鍵生成策略配置
privateKeyGenerateStrategyConfigurationdefaultKeyGenerateStrategy;

privateShardingAuditStrategyConfigurationdefaultAuditStrategy;
//默認的分片鍵
privateStringdefaultShardingColumn;
//自定義的分片算法
privateMapshardingAlgorithms=newLinkedHashMap<>();
//主鍵生成算法
privateMapkeyGenerators=newLinkedHashMap<>();

privateMapauditors=newLinkedHashMap<>();
}

經過查看控制臺打印的真實 SQL日志，發現在使用 ShardingSphere 進行數據插入時，其內部實現會先根據分片鍵 order_id 查詢記錄是否存在。如果記錄不存在，則執行插入操作；如果記錄已存在，則進行更新操作。看似只會執行10條插入SQL，但實際上需要執行20條SQL語句，多少會對數據庫的性能產生一定的影響。

功能挺簡單的，但由于不同版本的 ShardingSphere 的 API 變化較大 ，網上類似的資料太不靠譜，本來想著借助 GPT 快點實現這段代碼，結果差點和它干起來，最后還是扒了扒看了源碼完成的。

默認數據源

可能有些小伙伴會有疑問，對于已經設置了分片規則的t_order表可以正常操作數據，如果我們的t_user表沒有配置分庫分表規則，那么在執行插入操作時會發生什么呢？

仔細看了下官方的技術文檔，其實已經回答了小伙伴這個問題，如果只有部分數據庫分庫分表，是否需要將不分庫分表的表也配置在分片規則中？官方回答：不需要 。

我們創建一張t_user表，并且不對其進行任何分片規則的配置。在我的印象中沒有通過設置 default-data-source-name 默認的數據源，操作未分片的表應該會報錯的！

我們向t_user嘗試插入一條數據，結果居然成功了？翻了翻庫表發現數據只被插在了 db1 庫里，說明沒有走廣播路由。

shardingsphere-jdbc 5.x版本移除了原本的默認數據源配置，自動使用了默認數據源的規則，為驗證我多增加了數據源，嘗試性的調整了db2、db0、db1的順序，再次插入數據，這回記錄被插在了 db2 庫，反復試驗初步得出結論。

未分片的表默認會使用第一個數據源作為默認數據源，也就是 datasource.names 第一個。

spring:
shardingsphere:
#數據源配置
datasource:
#數據源名稱，多數據源以逗號分隔
names:db2,db1,db0

總結

本期我們對 shardingsphere 做了簡單的介紹，并使用 yml 和 Java編碼的方式快速實現了分庫分表功能。