sharding jdbc 策略失效原因

最新推荐文章于 2025-03-24 22:22:20 发布

Garbage Collector

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文章标签： java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fyh1079192443/article/details/121318602

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在配置ShardingJDBC策略时，遇到由于不支持特定SQL导致代码无法执行的问题。解决办法是确保SQL语句遵循ShardingJDBC的规则，或者在子查询和外层查询中同时指定分片键并保持值的一致性。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

配置了一个策略，debug没有进入这代码里。
在这里插入图片描述
原因：sharding jdbc不支持一些sql，就不会进入。我的sql为：

正确写法为：

或者子查询和外层查询同时指定分片键，且分片键的值保持一致

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06-07

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下面是我的mapper.xml中的sql，在查询的时候一直不走我写的分片算法（我的分片算法根据create_time按季度分片）

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liaomingwu的专栏

01-03

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08-31

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<think>好的，我现在需要帮助用户了解ShardingSphere-JDBC在Java中的使用教程和常见问题解决。根据用户提供的引用内容，我需要先整理出相关的信息，并按照用户的要求结构化回答。首先，用户提到的引用[1]和[2]提到了ShardingSphere-JDBC的读写分离和分库分表，以及实体类的配置。引用[3]涉及分片算法的实现，而引用[4]解释了垂直分表的概念。我需要将这些内容整合起来，分步骤讲解配置和使用方法，包括分库分表、读写分离，以及可能遇到的问题和解决方案。接下来，用户需要教程和常见问题解决。我应该先介绍基本概念，比如分库分表、读写分离，然后给出具体的配置示例，比如YAML配置和实体类注解。然后，针对分片算法，可能需要解释如何自定义实现，但也要提醒用户优先使用内置的行表达式以提高效率，如引用[3]提到的。常见问题部分，需要考虑配置错误、主键冲突、跨库查询和分片策略选择。例如，引用[4]中的垂直分表可能需要配置不同的数据源或表结构，这里可以提醒用户检查配置是否正确。主键生成策略可能需要使用分布式ID，如雪花算法，避免冲突。跨库查询则建议业务层避免或使用ShardingSphere的绑定表功能。最后，生成相关问题，需要覆盖分库分表的区别、主键生成、垂直分表与应用场景、性能调优等，确保问题与用户提供的引用内容相关，并帮助用户进一步学习。现在需要确保回答结构清晰，分步骤说明，同时正确引用提供的资料，并在末尾添加相关问题。还要注意使用中文，数学公式用$...$，独立公式用$$...$$，但根据用户的问题，可能数学公式较少，但如果有需要的地方要正确应用。同时检查LaTeX语法是否正确，避免格式错误。</think>### ShardingSphere-JDBC Java使用教程 #### 一、核心功能与配置步骤 1. **分库分表配置** 通过YAML配置文件定义分片规则，例如水平分表按用户ID取模分片： ```yaml rules: - !SHARDING tables: user_info: actualDataNodes: ds${0..1}.user_info${0..1} tableStrategy: standard: shardingColumn: id shardingAlgorithmName: user_table_hash shardingAlgorithms: user_table_hash: type: INLINE props: algorithm-expression: user_info${id % 2} ``` 引用说明：分片算法可通过行表达式简化配置（优先推荐）[^3]。 2. **读写分离配置** 配置主从数据源并指定负载均衡策略： ```yaml dataSources: master: url: jdbc:mysql://master-host:3306/db slave0: url: jdbc:mysql://slave0-host:3306/db rules: - !READWRITE_SPLITTING dataSources: pr_ds: writeDataSourceName: master readDataSourceNames: [slave0] loadBalancerName: round_robin ``` 引用说明：读写分离可提升高并发场景下的性能[^1]。 3. **实体类映射** 使用`@TableName`注解标记分片表，字段与数据库列对齐： ```java @Data @TableName("user_info") public class UserInfo { private Long id; // 主键 private String account; // 账号 private String pwd; // 密码 } ``` 引用说明：需注意主键生成策略避免冲突[^2]。 --- #### 二、常见问题解决 1. **分片路由失效** **现象**：SQL未按预期路由到分片表。 **排查**： - 检查`shardingColumn`是否与查询条件字段一致 - 验证分片算法逻辑（如取模运算边界值） *示例*：若`id`为字符串需先转换为数值类型再分片。 2. **主键冲突问题** **解决方案**： - 使用分布式ID生成器（如雪花算法） - 配置`KeyGenerator`： ```yaml tables: user_info: keyGenerateStrategy: column: id keyGeneratorName: snowflake ``` 3. **跨库关联查询限制** **应对策略**： - 避免多表JOIN，通过业务层分步查询 - 使用`BindingTable`功能定义关联表的分片一致性规则[^4]。 --- #### 三、性能优化建议 1. **分片算法选择** - 简单规则（如范围、哈希）优先使用内置行表达式 - 复杂场景再考虑自定义`StandardShardingAlgorithm`实现。 2. **垂直分表实践** 将高频字段与低频字段分离，如： ```sql -- user_basic表（高频） CREATE TABLE user_basic (id BIGINT, account VARCHAR(32)); -- user_extra表（低频） CREATE TABLE user_extra (id BIGINT, profile TEXT); ``` 引用说明：垂直分表可减少单表数据量。 ---