本篇文章给大家分享的是有关Springboot2.x中怎么利用ShardingSphere实现分库分表，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

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章中我们讲了基于MySQL8的读写分离(文末有链接)，这次来说说分库分表的实现过程。

概念解析

垂直分片

按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。 在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。 下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案。

垂直分片往往需要对架构和设计进行调整。通常来讲，是来不及应对互联网业务需求快速变化的；而且，它也并无法真正的解决单点瓶颈。 垂直拆分可以缓解数据量和访问量带来的问题，但无法根治。如果垂直拆分之后，表中的数据量依然超过单节点所能承载的阈值，则需要水平分片来进一步处理。

水平分片

水平分片又称为横向拆分。 相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。 例如：根据主键分片，偶数主键的记录放入0库（或表），奇数主键的记录放入1库（或表），如下图所示。

水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是分库分表的标准解决方案。

开发准备

分库分表常用的组件就是shardingsphere，目前已经是apache顶级项目，这次我们使用springboot2.1.9 + shardingsphere4.0.0-RC2（均为最新版本）来完成分库分表的操作。

假设有一张订单表，我们需要将它分成2个库，每个库三张表，根据id字段取模确定最终数据的位置，数据库环境配置如下：

172.31.0.129

blog      t_order_0    t_order_1    t_order_2

172.31.0.131

blog      t_order_0    t_order_1    t_order_2

三张表的逻辑表为t_order，大家可以根据建表语句准备好其他所有数据表。

DROP TABLE IF EXISTS `t_order_0;CREATE TABLE `t_order_0` ( `id` bigint(20) NOT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '名称', `type` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '类型', `gmt_create` timestamp NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

注意，千万不能将主键的生成规则设置成自增长，需要按照一定规则来生成主键，这里使用shardingsphere中的SNOWFLAKE俗称雪花算法来生成主键

代码实现

修改pom.xml,引入相关组件

   1.8    3.1.1    4.0.0-RC2              org.springframework.boot      spring-boot-starter-web              org.mybatis.spring.boot      mybatis-spring-boot-starter      2.0.1              mysql      mysql-connector-java      8.0.15              com.baomidou      mybatis-plus-boot-starter      ${mybatis-plus.version}              org.apache.shardingsphere      sharding-jdbc-spring-boot-starter      ${sharding-sphere.version}              org.apache.shardingsphere      sharding-jdbc-spring-namespace      ${sharding-sphere.version}              org.projectlombok      lombok      true              org.springframework.boot      spring-boot-starter-test      test                          org.springframework.boot        spring-boot-maven-plugin            

配置mysql-plus

@Configuration  @MapperScan("com.github.jianzh6.blog.mapper")  public class MybatisPlusConfig {      /**       * 攻击 SQL 阻断解析器       */      @Bean      public PaginationInterceptor paginationInterceptor(){          PaginationInterceptor paginationInterceptor = new PaginationInterceptor();          List sqlParserList = new ArrayList<>();          sqlParserList.add(new BlockAttackSqlParser());          paginationInterceptor.setSqlParserList(sqlParserList);          return new PaginationInterceptor();      }      /**       * SQL执行效率插件       */      @Bean      // @Profile({"dev","test"})      public PerformanceInterceptor performanceInterceptor() {          return new PerformanceInterceptor();      }  }

编写实体类Order

@Data  @TableName("t_order")  public class Order {      private Long id;      private String name;      private String type;      private Date gmtCreate;  }

编写DAO层,OrderMapper

/**   * 订单Dao层   */  public interface OrderMapper extends BaseMapper {  }

编写接口及接口实现

public interface OrderService extends IService {  }  /**   * 订单实现层   * @author jianzh6   * @date 2019/10/15 17:05   */  @Service  public class OrderServiceImpl extends ServiceImpl implements OrderService {  }

配置文件（配置说明见备注）

server.port=8080  # 配置ds0 和ds1两个数据源  spring.shardingsphere.datasource.names = ds0,ds1  #ds0 配置  spring.shardingsphere.datasource.ds0.type = com.zaxxer.hikari.HikariDataSource  spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver  spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url = jdbc:mysql://192.168.249.129:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false  spring.shardingsphere.datasource.ds0.username = root  spring.shardingsphere.datasource.ds0.password = 000000  #ds1 配置  spring.shardingsphere.datasource.ds1.type = com.zaxxer.hikari.HikariDataSource  spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver  spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url = jdbc:mysql://192.168.249.131:3306/blog?characterEncoding=utf8&zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useSSL=false  spring.shardingsphere.datasource.ds1.username = root  spring.shardingsphere.datasource.ds1.password = 000000  # 分库策略 根据id取模确定数据进哪个数据库  spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column = id  spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression = ds$->{id % 2}  # 具体分表策略  # 节点 ds0.t_order_0,ds0.t_order_1,ds1.t_order_0,ds1.t_order_1  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes = ds$->{0..1}.t_order_$->{0..2}  # 分表字段id  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column = id  # 分表策略 根据id取模,确定数据最终落在那个表中  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression = t_order_$->{id % 3}  # 使用SNOWFLAKE算法生成主键  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column = id  spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type = SNOWFLAKE  #spring.shardingsphere.sharding.binding-tables=t_order  spring.shardingsphere.props.sql.show = true

编写单元测试，查看结果是否正确

public class OrderServiceImplTest extends BlogApplicationTests {    @Autowired    private OrderService orderService;    @Test    public void testSave(){      for (int i = 0 ; i< 100 ; i++){        Order order = new Order();        order.setName("电脑"+i);        order.setType("办公");        orderService.save(order);      }    }    @Test    public void testGetById(){      long id = 1184489163202789377L;      Order order = orderService.getById(id);      System.out.println(order.toString());    }  }

以上就是Springboot2.x中怎么利用ShardingSphere实现分库分表，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。