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本篇文章给大家分享的是有关怎么在spring boot中对sharding jdbc进行配置，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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要排除DataSourceAutoConfiguration，否则多数据源无法配置
@SpringBootApplication
@EnableAutoConfiguration(exclude={DataSourceAutoConfiguration.class})
public class Application {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}配置的多个数据源交给sharding-jdbc管理，sharding-jdbc创建一个DataSource数据源提供给mybatis使用
官方文档：http://shardingjdbc.io/index_zh.html
步骤
配置多个数据源，数据源的名称最好要有一定的规则，方便配置分库的计算规则
@Bean(initMethod="init", destroyMethod="close", name="dataSource0")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource")
public DataSource dataSource0(){
return new DruidDataSource();
}
@Bean(initMethod="init", destroyMethod="close", name="dataSource1")
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource2")
public DataSource dataSource1(){
return new DruidDataSource();
}配置数据源规则，即将多个数据源交给sharding-jdbc管理，并且可以设置默认的数据源，当表没有配置分库规则时会使用默认的数据源
@Bean
public DataSourceRule dataSourceRule(@Qualifier("dataSource0") DataSource dataSource0,
@Qualifier("dataSource1") DataSource dataSource1){
Map dataSourceMap = new HashMap<>();
dataSourceMap.put("dataSource0", dataSource0);
dataSourceMap.put("dataSource1", dataSource1);
return new DataSourceRule(dataSourceMap, "dataSource0");
} 配置数据源策略和表策略，具体策略需要自己实现
@Bean
public ShardingRule shardingRule(DataSourceRule dataSourceRule){
//表策略
TableRule orderTableRule = TableRule.builder("t_order")
.actualTables(Arrays.asList("t_order_0", "t_order_1"))
.tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("order_id", new ModuloTableShardingAlgorithm()))
.dataSourceRule(dataSourceRule)
.build();
TableRule orderItemTableRule = TableRule.builder("t_order_item")
.actualTables(Arrays.asList("t_order_item_0", "t_order_item_1"))
.tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("order_id", new ModuloTableShardingAlgorithm()))
.dataSourceRule(dataSourceRule)
.build();
//绑定表策略，在查询时会使用主表策略计算路由的数据源，因此需要约定绑定表策略的表的规则需要一致，可以一定程度提高效率
List bindingTableRules = new ArrayList();
bindingTableRules.add(new BindingTableRule(Arrays.asList(orderTableRule, orderItemTableRule)));
return ShardingRule.builder()
.dataSourceRule(dataSourceRule)
.tableRules(Arrays.asList(orderTableRule, orderItemTableRule))
.bindingTableRules(bindingTableRules)
.databaseShardingStrategy(new DatabaseShardingStrategy("user_id", new ModuloDatabaseShardingAlgorithm()))
.tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy("order_id", new ModuloTableShardingAlgorithm()))
.build();
} 创建sharding-jdbc的数据源DataSource，MybatisAutoConfiguration会使用此数据源
@Bean("dataSource")
public DataSource shardingDataSource(ShardingRule shardingRule){
return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(shardingRule);
}需要手动配置事务管理器（原因未知）
//需要手动声明配置事务
@Bean
public DataSourceTransactionManager transactitonManager(@Qualifier("dataSource") DataSource dataSource){
return new DataSourceTransactionManager(dataSource);
}分库策略的简单实现，接口：DatabaseShardingAlgorithm
import java.util.Collection; import java.util.LinkedHashSet; import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue; import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.database.SingleKeyDatabaseShardingAlgorithm; import com.google.common.collect.Range; /** * Created by fuwei.deng on 2017年5月11日. */ public class ModuloDatabaseShardingAlgorithm implements SingleKeyDatabaseShardingAlgorithm{ @Override public String doEqualSharding(Collection databaseNames, ShardingValue shardingValue) { for (String each : databaseNames) { if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 2 + "")) { return each; } } throw new IllegalArgumentException(); } @Override public Collection doInSharding(Collection databaseNames, ShardingValue shardingValue) { Collection result = new LinkedHashSet<>(databaseNames.size()); for (Long value : shardingValue.getValues()) { for (String tableName : databaseNames) { if (tableName.endsWith(value % 2 + "")) { result.add(tableName); } } } return result; } @Override public Collection doBetweenSharding(Collection databaseNames, ShardingValue shardingValue) { Collection result = new LinkedHashSet<>(databaseNames.size()); Range range = (Range ) shardingValue.getValueRange(); for (Long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) { for (String each : databaseNames) { if (each.endsWith(i % 2 + "")) { result.add(each); } } } return result; } }
分表策略的基本实现，接口：TableShardingAlgorithm
import java.util.Collection; import java.util.LinkedHashSet; import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.ShardingValue; import com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.api.strategy.table.SingleKeyTableShardingAlgorithm; import com.google.common.collect.Range; /** * Created by fuwei.deng on 2017年5月11日. */ public class ModuloTableShardingAlgorithm implements SingleKeyTableShardingAlgorithm{ @Override public String doEqualSharding(Collection tableNames, ShardingValue shardingValue) { for (String each : tableNames) { if (each.endsWith(shardingValue.getValue() % 2 + "")) { return each; } } throw new IllegalArgumentException(); } @Override public Collection doInSharding(Collection tableNames, ShardingValue shardingValue) { Collection result = new LinkedHashSet<>(tableNames.size()); for (Long value : shardingValue.getValues()) { for (String tableName : tableNames) { if (tableName.endsWith(value % 2 + "")) { result.add(tableName); } } } return result; } @Override public Collection doBetweenSharding(Collection tableNames, ShardingValue shardingValue) { Collection result = new LinkedHashSet<>(tableNames.size()); Range range = (Range ) shardingValue.getValueRange(); for (Long i = range.lowerEndpoint(); i <= range.upperEndpoint(); i++) { for (String each : tableNames) { if (each.endsWith(i % 2 + "")) { result.add(each); } } } return result; } }
至此，分库分表的功能已经实现
读写分离
读写分离需在创建DataSourceRule之前加一层主从数据源的创建
// 构建读写分离数据源, 读写分离数据源实现了DataSource接口, 可直接当做数据源处理.
// masterDataSource0, slaveDataSource00, slaveDataSource01等为使用DBCP等连接池配置的真实数据源
DataSource masterSlaveDs0 = MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource("ms_0",
masterDataSource0, slaveDataSource00, slaveDataSource01);
DataSource masterSlaveDs1 = MasterSlaveDataSourceFactory.createDataSource("ms_1",
masterDataSource1, slaveDataSource11, slaveDataSource11);
// 构建分库分表数据源
Map dataSourceMap = new HashMap<>(2);
dataSourceMap.put("ms_0", masterSlaveDs0);
dataSourceMap.put("ms_1", masterSlaveDs1);
// 通过ShardingDataSourceFactory继续创建ShardingDataSource 强制使用主库时
HintManager hintManager = HintManager.getInstance(); hintManager.setMasterRouteOnly(); // 继续JDBC操作
强制路由
使用ThreadLocal机制实现，在执行数据库操作之前通过HintManager改变用于计算路由的值
设置HintManager的时候分库和分表的策略必须同时设置，并且设置后需要路由的表都需要设置用于计算路由的值。比如强制路由后需要操作t_order和t_order_item两个表，那么两个表的分库和分表的策略都需要设置
HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", "user_id", 1L);
hintManager.addTableShardingValue("t_order", "order_id", order.getOrderId());
hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order_item", "user_id", 1L);
hintManager.addTableShardingValue("t_order_item", "order_id", order.getOrderId());事务
sharding-jdbc-transaction实现柔性事务（默认提供了基于内存的事务日志存储器和内嵌异步作业），可结合elastic-job（sharding-jdbc-transaction-async-job）实现异步柔性事务
没有与spring结合使用的方式，需要自己封装
以上就是怎么在spring boot中对sharding jdbc进行配置，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。
