sharding-jdbc分表分库用到的分布式事务_sharding-transaction-2pc-xa-优快云博客

一、引入分布式事务

<dependency>
    <groupId>io.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-transaction-2pc-xa</artifactId>
    <version>${sharding.version}</version>

</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-transaction-spring</artifactId>
    <version>${sharding.version}</version>
</dependency>

二、数据分片
6.1 分片支持
Sharding-JDBC提供了5种分片策略。由于分片算法和业务实现紧密相关，因此Sharding-JDBC并未提供内置分片算法，而是通过分片策略将各种场景提炼出来，提供更高层级的抽象，并提供接口让应用开发者自行实现分片算法。

1，StandardShardingStrategy

标准分片策略。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持单分片键，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必选的，用于处理=和IN的分片；RangeShardingAlgorithm是可选的，用于处理BETWEEN AND分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。

2，ComplexShardingStrategy

复合分片策略。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此Sharding-JDBC并未做过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符交于算法接口，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。

3，InlineShardingStrategy

Inline表达式分片策略。使用Groovy的Inline表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持。InlineShardingStrategy只支持单分片键，对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: tuser${user_id % 8} 表示t_user表按照user_id按8取模分成8个表，表名称为t_user_0到t_user_7。

4，HintShardingStrategy

通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。

5，NoneShardingStrategy

不分片的策略。

/**

注意：@ShardingTransactionType需要同Spring的@Transactional配套使用，事务才会生效。
@param param
@return
*/
@ShardingTransactionType(TransactionType.XA)
@Transactional(rollbackFor = Exception.class)
@Override
public int addParam(DemoParam param) {
log.info(“addParam-param={}”, param);
return demoParamDao.addParam(param);