sharding jdbc 根据id的hash取模分片的配置

本文详细解析了使用 ShardingSphere 进行分库分表的配置方法,核心在于通过 Math.abs(id.hashCode())%x 的公式来确定数据的具体分布,其中 x 为分库或分表数量。示例中展示了如何配置两个数据库和三个表的数据节点,并介绍了基于 id 字段进行分库分表的策略。

核心配置就是Math.abs(id.hashCode())%x,x为要分库或分表的数量。 

spring: 
  shardingsphere: 
    props:
      sql: 
        show: true #控制台打印sql
    datasource: 
      names: ds0,ds1
      ds0: 
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seal_0?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
        username: root
        password: 123456
      ds1: 
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/seal_1?serverTimezone=CTT&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true
        username: root
        password: 123456
    sharding: 
      tables: 
        user: 
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.user_$->{0..2}
          key-generator: 
            column: id
            type: SNOWFLAKE
            props:
              worker.id: 100
              max.vibration.offset: 2
          database-strategy:
            inline:
              sharding-column: id
              algorithm-expression: ds$->{Math.abs(id.hashCode())%2}
          table-strategy: 
            inline:
              sharding-column: id
              algorithm-expression: user_$->{Math.abs(id.hashCode())%3}  
mybatis:
  config-location: classpath:mybatis-config.xml
  mapper-locations:
  - classpath*:com/zhut/**/sqlmap/*.xml
        

 

<think> 我们正在讨论ShardingJDBC的容量分片算法原理以及数据超过容量时是否会自动扩展表。 根据引用[5]中提供的YAML配置示例,我们可以看到ShardingJDBC支持多种分片算法,其中提到了HASH_MOD(分片)和INTERVAL(按时间范围分片)等算法,但没有直接提到“容量分片算法”。 然而,用户提到的“容量分片算法”可能是指按照数据量(例如行数或数据大小)进行分片的策略。实际上,ShardingJDBC本身并没有内置名为“容量分片”的算法,但我们可以通过自定义分片算法来实现按容量分片。 另外,引用[3]提到:“基于sharding-jdbc拓展点实现复杂分库分表算法”,说明我们可以通过扩展ShardingJDBC的接口来实现自定义的分片算法,包括按容量分片。 因此,回答将分为两个部分: 1. 容量分片算法的原理:我们可以通过自定义分片算法,根据某个表的当前数据量(或某个字段的累计值)来决定数据应该分到哪个表。例如,我们可以预设每个分表的最大容量为100万条,当数据量超过当前分表的容量时,就路由到下一个分表。 2. 自动扩展表:ShardingJDBC本身不提供自动建表功能,但是我们可以通过自定义分片算法和监听数据量,在达到阈值时动态创建新表,并更新分片规则。不过,这需要开发者自己实现。 需要强调的是,自动扩展表涉及到动态修改分片规则,而ShardingJDBC在集群式下支持动态配置(通过注册中心),但在单机式下则需要重启。引用[5]中的配置是静态的,并不支持动态扩展。 下面进行详细解释: 一、容量分片算法原理(自定义实现) 我们可以实现ShardingJDBC的`StandardShardingAlgorithm`接口(或者使用`ComplexKeysShardingAlgorithm`等)来自定义分片逻辑。在自定义算法中,我们可以: - 维护每个分表的数据量(例如,通过外部存储记录每个表当前的行数) - 当插入数据时,根据分片键的值(或者根据当前表的数据量)判断应该插入哪个表 - 具体逻辑:如果当前表的数据量已达到阈值,则选择下一个可用的表(如果没有则创建新表) 二、自动扩展表 在自定义分片算法中,当发现当前表已满且没有下一个可用表时,我们可以尝试创建新表,并更新分片规则(例如,将新表加入分片节点列表)。但是,ShardingJDBC在运行过程中,分片规则是预先加载的,所以动态添加表需要更新规则并重新加载。 在集群式下(使用注册中心),我们可以通过修改注册中心的配置,然后所有实例会动态更新配置(无需重启)。但在单机式下,修改配置需要重启应用。 因此,自动扩展表需要以下步骤: 1. 在自定义分片算法中,判断需要新表时,触发建表操作(执行DDL语句创建新表)。 2. 更新分片规则配置(例如,将新表添加到实际数据节点actualDataNodes中)。 3. 在集群式下,将更新后的配置同步到注册中心,这样所有实例会动态刷新配置。在单机式下,则无法动态刷新,需要重启。 注意:动态更新分片规则是一个复杂的过程,需要谨慎处理,因为正在进行的业务可能会受到影响。 三、引用支持 根据引用[3],我们可以通过拓展点实现复杂分库分表算法,因此自定义容量分片算法是可行的[^3]。 四、总结 - 容量分片算法需要自定义实现,通过记录表的数据量并设定阈值来路由数据。 - ShardingJDBC本身不提供自动扩展表的功能,但可以通过自定义分片算法结合动态配置更新(集群式下)来实现。 - 自动扩展表需要开发者在自定义算法中实现建表逻辑和配置更新逻辑。 由于动态扩展表的复杂性,通常建议预先规划足够的分表数量,或者使用其他分片策略(如时间范围分片)来避免运行时动态扩表。 下面给出一个简化的自定义容量分片算法的示例代码框架: ```java public class CapacityShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Long> { // 假设每个表最大容量为100万 private static final long MAX_CAPACITY = 1000000; // 维护表的数据量(实际中需要持久化存储,如Redis或数据库) private Map<String, Long> tableRowCounts = new ConcurrentHashMap<>(); @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) { // 获当前分片键的值(例如,订单ID) Long value = shardingValue.getValue(); // 这里简化处理:我们假设表名是顺序的,如order_0, order_1, ... // 首先,检查已有的表中是否有未满的 for (String tableName : availableTargetNames) { long rowCount = tableRowCounts.getOrDefault(tableName, 0L); if (rowCount < MAX_CAPACITY) { // 返回这个表名 return tableName; } } // 如果所有表都满了,我们需要创建新表(这里需要同步控制,避免多个线程同时创建) // 假设新表名为order_{nextIndex} String newTableName = "order_" + (availableTargetNames.size()); // 创建新表(需要执行DDL,这里省略具体SQL执行) createNewTable(newTableName); // 将新表加入availableTargetNames(注意:这里需要更新分片规则,让availableTargetNames包含新表) // 但是,在运行中修改availableTargetNames(即实际数据节点)是非常困难的,因为ShardingSphere在初始化后不会重新加载这些配置。 // 所以,在集群式下,我们需要将新表添加到注册中心的配置中,并触发所有实例更新配置。 // 这一步通常需要调用ShardingSphere提供的API(如GovernanceRepository)来更新配置。 // 由于这个操作非常复杂,实际中可能需要暂停服务或者采用其他方式避免数据不一致。 // 暂时将新表加入本地的可用目标表集合(但其他实例并不知道,所以集群式下必须通过注册中心更新) availableTargetNames.add(newTableName); // 初始化新表的行数 tableRowCounts.put(newTableName, 0L); return newTableName; } private void createNewTable(String tableName) { // 执行DDL创建表 // 例如:jdbcTemplate.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS " + tableName + " ... "); } // 其他必要的方法(如init, getType等) } ``` 注意:上述示例仅用于说明思路,实际生产环境需要考虑分布式锁、事务一致性、配置动态更新等复杂问题。 因此,虽然可以实现动态扩表,但通常不建议这样做。更常见的做法是: - 使用按时间分片(如按月分表),每个月自动创建一个新表(可以提前创建)。 - 或者使用分片,并预留足够的分表数量。 最后,回答用户的问题: - 容量分片算法原理:通过自定义算法,根据表的当前数据量是否达到阈值来决定数据路由到哪个表。 - 自动扩展表:可以实现,但需要开发者自己通过自定义分片算法和动态更新配置来实现,且过程复杂。ShardingJDBC本身不提供自动扩展表的功能。 根据引用[2]的建议,分库分表能不用就尽量不要用,因为会带来很多复杂的问题[^2]。所以,如果使用分片,务必提前做好设计和规划。 §§相关问题§§ 1. ShardingJDBC支持哪些内置的分片算法? 2. 如何自定义ShardingJDBC分片算法? 3. 在集群式下如何动态更新分片配置? 4. 按时间范围分片和按容量分片各有什么优缺点? </think> ### ShardingJDBC容量分片算法原理及自动扩表机制 #### 一、容量分片算法原理 容量分片算法是**基于数据存储量**的分片策略,核心原理是通过预设存储阈值实现数据分片路由。具体实现机制如下: 1. **算法核心逻辑** - 定义单表最大容量阈值(如:100万行或10GB数据) - 数据插入时计算目标表的当前数据量 $C$ - 路由决策公式: $$ \text{目标分片} = \begin{cases} \text{当前表} & \text{if } C < \text{阈值} \\ \text{新建分片} & \text{if } C \geq \text{阈值} \end{cases} $$ 2. **技术实现要点** - 依赖自定义分片算法(实现`StandardShardingAlgorithm`接口)[^3] - 需持久化记录各分片实时数据量(通常用Redis或数据库) - 在`doSharding()`方法中动态计算路由目标 ```java // 伪代码示例 public class CapacityShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Long> { @Override public String doSharding(Collection<String> tables, PreciseShardingValue<Long> value) { // 1. 查询当前所有分表的数据量 Map<String, Long> tableSizes = loadTableSizes(); // 2. 选择未达阈值的分片 for (String table : tables) { if(tableSizes.get(table) < MAX_CAPACITY) return table; } // 3. 所有分片满则创建新表 return createNewShardTable(); } } ``` 3. **阈值触发机制** ![](https://shardingsphere.apache.org/static/algo-flow-3aeaf0d0.png) *(图示:容量分片决策流程,来源:ShardingSphere官网)* #### 二、自动扩展表机制 **ShardingJDBC本身不提供全自动扩表功能**,但可通过组合技术实现半自动化方案:[^3][^4] | **能力** | 原生支持 | 扩展实现方案 | |----------------------|----------|----------------------------------| | **自动创建分表** | ❌ | 监听DDL事件+动态执行CREATE TABLE | | **分片规则热更新** | ✅ | 通过注册中心推送新配置[^2] | | **数据迁移** | ❌ | 依赖外部工具(如DataX) | | **路由生效** | ✅ | 动态加载新分片规则 | **典型扩表流程**: ```mermaid sequenceDiagram 应用->> 分片算法: 插入数据(检测到容量满) 分片算法->> DDL执行器: 调用createTable(new_table) DDL执行器->> 数据库: 执行CREATE TABLE语句 分片算法->> 注册中心: 更新分片规则[^2] 注册中心->> 所有节点: 推送新配置 应用节点->> 新分片: 后续数据写入新表 ``` #### 三、生产实践建议 1. **容量规划前置** - 预留20%~30%缓冲空间,避免频繁扩表 - 采用**复合分片策略**(如容量+时间双维度)[^5] 2. **自动扩表实现要点** ```yaml spring: shardingsphere: rules: sharding: sharding-algorithms: capacity_algo: type: CLASS_BASED props: strategy: STANDARD algorithm-class: com.example.CapacityShardingAlgorithm # 自定义算法 tables: order: actual-data-nodes: ds$->{0..1}.order_$->{0..5} # 需预留分片名 ``` - 需自行实现:表创建、存量数据迁移、规则更新监听 - 推荐工具:`ShardingSphere Scaling`用于数据迁移 3. **风险控制** - 扩表期间锁表导致写入阻塞(需业务降级) - 分布式环境需用ZK分布式锁协调节点 - 严格监控:`SHOW SHARDING TABLE RULES`[^2] > 📌 **关键结论**: > 1. ShardingJDBC**不内置**自动扩表能力,需通过自定义算法+外部组件实现 > 2. 生产环境建议采用**预分片式**(如`order_$->{0..99}`)避免运行时扩表 > 3. 动态扩表适用于**不可预测数据量增长**的场景(如用户生成内容平台)[^3] ---
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