spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=table_inline

### ShardingSphere-JDBC 自定义分片策略配置教程 #### 1. 环境准备 在开始之前，确保已经准备好以下环境： - Spring Boot 版本兼容 ShardingSphere-JDBC 的版本。 - 数据库已创建并初始化好相应的表结构。 #### 2. Maven 依赖配置 在 `pom.xml` 文件中添加 ShardingSphere-JDBC 和其他必要的依赖项： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>5.5.0</version> </dependency> ``` 此部分依赖用于支持 ShardingSphere-JDBC 的基础功能以及与 Spring Boot 的无缝集成[^1]。 #### 3. 配置文件设置 (`application.yml`) 以下是完整的 `application.yml` 配置示例： ```yaml spring: application: name: sharding-sphere-demo datasource: driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver url: jdbc:mysql://localhost:3306/demo_ds?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: root shardingSphere: rules: sharding: tables: t_order: actual-data-nodes: ds${0..1}.t_order_${0..1} table-strategy: standard: sharding-column: order_id sharding-algorithm-name: t_order_inline database-strategy: standard: sharding-column: user_id sharding-algorithm-name: db_inline sharding-algorithms: t_order_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: t_order_${order_id % 2} db_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: ds${user_id % 2} ``` 上述配置实现了基于 `order_id` 对表进行分片，基于 `user_id` 对数据库进行分片的功能[^2]。 #### 4. 自定义分片算法实现 如果需要更复杂的分片逻辑，则可以通过 SPI 或者手动编码来实现自定义分片算法。下面是一个简单的例子： ##### 创建自定义分片算法类 ```java import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm; import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import java.util.Collection; public class CustomPreciseShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> { @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) { long value = shardingValue.getValue(); for (String each : availableTargetNames) { if (each.endsWith(value % 2 + "")) { return each; } } throw new UnsupportedOperationException(); } } ``` 该类继承了 `PreciseShardingAlgorithm` 接口，并重写了 `doSharding` 方法以实现具体的分片逻辑[^5]。 ##### 注册自定义分片算法到 YAML 配置 将自定义分片算法注册到 `sharding-algorithms` 下： ```yaml shardingSphere: rules: sharding: ... sharding-algorithms: custom_algorithm: type: CLASS_BASED props: strategy: xxx.CustomPreciseShardingAlgorithm ``` 此处的 `xxx.CustomPreciseShardingAlgorithm` 是指代实际路径下的全限定名类名称[^3]。 #### 5. 测试验证 完成以上配置后，启动应用程序并通过 SQL 查询验证分片效果是否符合预期。例如，在插入数据时观察其分布情况是否按照设定规则执行[^4]。 --- ###

### 使用 `shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter` 实现水平分库 #### Maven 依赖配置 为了集成 ShardingSphere-JDBC 并实现水平分库，首先需要在项目的 `pom.xml` 文件中引入相应的依赖： ```xml <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version>5.1.1</version> </dependency> ``` 此版本兼容大多数 Spring Boot 应用程序环境[^4]。 #### 数据源配置 接着，在 `application.yml` 或者 `application.properties` 中配置多个数据源以及 ShardingSphere 的相关属性。以下是基于 YAML 格式的配置示例： ```yaml spring: shardingsphere: datasource: names: ds_0,ds_1 ds_0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: root ds_1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/db_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: root rules: sharding: tables: t_order: actual-data-nodes: ds_${0..1}.t_order${0..1} table-strategy: standard: sharding-column: order_id sharding-algorithm-name: t_order_inline key-generate-strategy: column: order_id key-generator-name: snowflake sharding-algorithms: t_order_inline: type: INLINE props: algorithm-expression: t_order$->{order_id % 2} key-generators: snowflake: type: SNOWFLAKE props: worker-id: 123 ``` 上述配置实现了对订单表 (`t_order`) 进行水平拆分到两个不同的数据库实例上(`ds_0`, `ds_1`)，并指定了具体的分片策略和键生成器设置[^3]。 #### 测试验证 完成以上配置之后，可以通过编写简单的 CRUD 操作来检验分库逻辑是否正常工作。下面是一个基本的 JPA Repository 接口用于操作 `TOrder` 对象的例子： ```java public interface OrderRepository extends JpaRepository<TOrder, Long> { } ``` 通过调用该接口的方法可以执行增删改查动作，并观察实际的数据分布情况以确认分库效果。