互联网时代数据日益增长，单表已满足不了数据存储，当前涌现很多nosql，newsql数据存储，但目前系统设计概念基于关系数据库，nosql，newsql不能很好适应，基于关系数据库的数据分片显然是目前比较好的解决方案

本文基于sharding-jdbc 3.1.0，针对sharding-jdbc使用上痛点和缺失在源码级别解决和增强，附有使用指南设计

    2. 核心概念

    2.1 逻辑表

     水平拆分的数据库/表的相同逻辑和数据结构表的总称。例：订单数据根据主键尾数拆分为10张表，分别是t_order_0到t_order_9，他们的逻辑表名为t_order。

    2.2 真实表

    在分片的数据库中真实存在的物理表。即上个示例中的t_order_0到t_order_9。

    2.3 绑定表

指分片规则一致的主表和子表。例如：t_order表和t_order_item表，均按照order_id分片，则此两张表互为绑定表关系。绑定表之间的多表关联查询不会出现笛卡尔积关联，关联查询效率将大大提升。

    2.4 逻辑库/真实库

与逻辑表/真实表类似，同时真实库配置连接参数，也是连接数据源

    3. 架构图

 sharding-spring my-sharding的spring boot starter，接管sharding-jdbc启动，构建库表资源模型，初始化自有的分片策略框架，按sharding-jdbc要求初始化库表列表，即data nodes；构建分片数据源

jdbc代理 sharding-jdbc自身实现一套jdbc代理，嵌入分库分表的逻辑，无缝地接入持久层

sql解释/sql路由/sql改写/sql执行/结果归并 sharding-jdbc分片的核心功能模块

apm埋点 手动埋探针，采集ql解释/sql执行执行性能

my-sharding  sharding-jdbc扩展和改造

3.1 shardsphere

下图展现shardingsphere整体模块

 sharding-jdbc/sharding-proxy sharding-sphere呈现的两个产品，sharding-jdbc轻量级分片组件，内部实现一套jdbc标准组件，嵌入分库分表逻辑；sharding-proxy 数据库代理，实现数据库的交互协议

sharding-core sql 改写，解释，执行等数据分片的核心功能，sharding-jdbc/sharding-prox代理壳不一样，共用分片的核心逻辑

sharding-orchetration 分片治理，包括注册中心，配置中心，支持zookeeper分布式配置及配置变更

sharding-transaction 分片事务模块，支持xa，v4.0支持base事务，集成seata

sharding-opentracing 原生支持opentracing 0.30.0，my-sharding重写代码，支持0.31.0，至此新的链路跟踪平台，如zipkin server 5.x

sharding-spring 包括分片的starter，事务starter，由于my-sharding自有的spring boot starter，只使用事务starter

*shardingsphere规划还有一款产品，sharding-sidecar，称为数据库网格，规划中，还没实现

3.2 my-sharding

 service 资源服务，库表资源管理api，表的生成和扩充

resource 库表资源模型

strategy 分片策略/算法

function y=f(x), 投射函数，分片键值(x)投射到库/表(y)集合，包括预处理，如，取整，字符串截取，日期截取；投射，取模，=，表达式

springboot starter/springboot starter apm

3.2.1 原生sharding-jdbc问题                                                                                          

原生提供的inline表达式的分片算法，不支持日期，字符等复杂分片算法, 需要自行扩展

sql不兼容，哪怕是肉眼看到是路由到一个库，主要是解释器问题

opentracing版本0.30，不兼容主流版本的链路服务，如zipkin 5.x 3.2.2 解决方案 

1. 库表资源建模， 从而掌握库表控制权，分库分表实质库表资源分配，是算法框架的核心，也是在shardingsphere解释不了sql，绕过sharding-jdbc自行生成物理sql的关键
2. 集合映射分片算法框架

sharding-jdbc自身只实现inline表达式的hash分片算法，不能满足实际需要，因此开发了基于集合分布分片算法框架，支持不同维度的分片算法

数据分片抽象成数学概念，就是某个数值或者范围值(即)分片主键值)与特定集合(真实表名称)的映射 f(x)->y, x为分片键值，y真实表集合

    这里要求真实表命名：逻辑表名称{后缀}，其中‘后缀‘是集合元素值

库表资源集合分布类型：

      >整数集合，例如，userId取模，年龄范围

      >日期集合，年，月，周，日，时等

      >字符集合，如，“a~z”,“A~Z” 

      >离散点集合，没有顺序数值集合

      >并集合，不连续同类型的集合的并

示例：2个数据库，存放6个月数据，采用分片算法，按月分库，按日分表

考虑到数据分布不均匀，按经验，146月分到一个库，235月分到另一个库

库资源集合，采用离散点集合，[1,4,6]， [2,3,5]；

表资源集合，采用日集合并集，{[1.1~1.31]&[4.1~4.30]&[6.1~6.30]}，{[2.1~1.28]&[3.1~3.31]&[5.1~5.31]}

3.2.3 库表资源模型

库表资源模型

 库表集合模型

库表资源看成连续的集合，分库分表就是根据sql分片键值，映射到具体库和表元素，已实现整形，字符，日期等集合类型和映射

  定位真实表时序

分片路由计算变成，数值定位到哪个集合里(使用并集的情况下)的哪个元素的计算

 1). 分片算法调用资源管理器，传入逻辑表名称查找逻辑表

2). 资源管理器找出逻辑表并返回

3). 分片算法调用逻辑表locate方法，传入分片键值

4). 逻辑表调用资源集合locate方法定位真实表 (集)

5). 数值预处理和值定位计算，预处理:  取模，日期截取；计算:  =，in；range

性能监控apm

apm 应用性能监控，发现性能瓶颈，持续改进

手动埋点，分别在sql解释，sql执行埋点，监控其性能

 apm监控台示例

1. 执行概览

  开始(rootInvoke)à分析(parsesql)à执行(executesql)，下面示例不带分片键条件的select sql，全域扫描，sql路由到所有的库/表执行

  2. 分析阶段

 执行时间，包括自定义标签，逻辑sql

 3. 执行阶段

实际执行sql，实际路由到哪个库，哪个表

代码库

mysharding修改了shardingsphere分片策略源码，为了不混淆原生，修改jar包名字，包结构没变

my-sharding-Java文档类资源-CSDN下载

测试包括，整形/日/月/字符的数据分片场景，例如，按店铺id取模分库+按月分表等，并接入opentracing，apm监

开发指南

分片设计

分库分表成败90%+在于分片设计，分片设计99%的关键在于表分析，分析表之间的关系，sql，选择分片键，

分片键的选择，总会有利于一些sql，而另一些sql因分片不能在单库执行，需要拆分，或使用搜索引擎

分片配置

分片配置使用xml，配置分绑定表，逻辑库，真实库，逻辑表，每部分可以拆开，避免文件过大，编辑阅读困难, 以后扩展到yml，继而支持nacos，zookeeper，apollo等常用的配置中心

示例：

  参考sharding-sphere/my-sharding/my-sharding-resouce-xml工程

创建分片库

分片框架没有提供api直接创建分片库，需手动创建

 创建分片表

  组件提供工具自动创建分片表，如下图：

框架提供工具类,  my-sharding-tools-gentable.jar, 生成分片表

命令行 java -jar my-sharding-tools-gentable.jar gentable [ddl]

其中，ddl是创建表(逻辑表)ddl

系统改造

数据分片后，系统需相应的改造，以适应分片要求

 分离分片/非分片表

分离数据源 

分片后，非分片使用原有数据源；分片表使用分片框架创建的代理数据源

分离服务和dao

服务和dao分离到不同的文件夹，方便扫描，事务切入

sql拆分

分片后，分片键选择，导致除了绑定表外，其他join需要跨库，需要拆分sql分段执行，合并结果，或者使用搜索引擎，宽表查询

手动计算和执行真实sql

sharding-sphere 有限度支持sql，例如，3.1.0 不支持 distinct

但有些情况，sql有分片健作为条件，肉眼可见sql路由到单库，s是可以执行的

例如，

select distinct

t1.partno, t1.uoi

from #{shardingTable}  t1

where t1.parent_id = #{parentId}

假设t1 以parentId分片，而parentId 是查询条件，sql最终路由到单库

my-sharding管理着库表资源，分片算法和数据源，可以轻松地手动计算出实际sql，

1. ResourceCollection的locate方法，传入分片键值，获得真实库真实表
2. 替换逻辑sql的逻辑表，活动实际sql
3. 真实库获得真实数据源，执行实际sql

分布式事务

xa/base

版本3.x 只支持xa，有atomikos实现

版本4+，增加base支持，集成seata实现；xa增加多种实现

分布式事务3个场景：

1. 非分表/分表的事务 不支持
2. 多分片表 支持
   1. 广播表
   2. 其他

对于2.2应尽量避免，相比分片前本地事务，xa/base吞吐率/性能都会大幅下降；base最终一直，业务需要识别是否合适

对于2.1广播比表，例如，数据字典，xa是合适方案，时间容忍度高，需要严格保障一致性

​​​​​​​搜索引擎

    数据分片后，一些数据跨库，需要拆分执行，也可以使用搜索引擎，完整的放到搜索引擎索引，数据查找在搜索引擎进行，同时数据变更使用数据同步，同步到搜索引擎

参考《搜索引擎onesearch设计与实现.docx》

规划

1. 支持yml分片配置，进而支持nacos，apollo等配置中心
2. 完善function模块
3. 升级到shardingsphere 5