shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 自定义分

### ShardingSphere-JDBC 自定义分片策略配置教程 #### Maven 依赖引入 为了在 Spring Boot 应用程序中使用 ShardingSphere-JDBC 的自定义分片功能，首先需要在 `pom.xml` 文件中添加必要的依赖项。 ```xml <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version>5.5.0</version> </dependency> ``` 上述代码片段展示了如何引入 ShardingSphere-JDBC Core Starter[^1]。 --- #### 配置文件设置 Spring Boot 的配置可以通过 `application.yml` 或者 `application.properties` 完成。以下是基于 YAML 格式的配置示例： ```yaml spring: shardingsphere: datasource: names: ds_0,ds_1 ds_0: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: root ds_1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jdbc-url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false username: root password: root rules: sharding: tables: t_order: actual-data-nodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1} table-strategy: standard: sharding-column: order_id precise-algorithm-class-name: com.example.demo.algorithm.OrderIdShardingAlgorithm database-strategy: standard: sharding-column: user_id precise-algorithm-class-name: com.example.demo.algorithm.UserIdShardingAlgorithm ``` 此部分描述了数据源的声明以及表级和库级分片策略的具体实现方式[^2]。 --- #### 自定义分片算法类 ShardingSphere 提供了多种内置分片算法，同时也支持开发者编写自己的分片逻辑。下面是一个简单的例子，展示如何创建一个精确匹配类型的分片算法。 ##### 数据库分片算法 (UserIdShardingAlgorithm) ```java package com.example.demo.algorithm; import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm; import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import java.util.Collection; public class UserIdShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> { @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) { Long userId = shardingValue.getValue(); for (String each : availableTargetNames) { if ("ds_0".equals(each)) { return Math.abs(userId.hashCode()) % 2 == 0 ? "ds_0" : null; // 用户 ID 偶数分配到 ds_0 } else if ("ds_1".equals(each)) { return Math.abs(userId.hashCode()) % 2 != 0 ? "ds_1" : null; // 用户 ID 奇数分配到 ds_1 } } throw new UnsupportedOperationException("Unsupported data source"); } } ``` ##### 表分片算法 (OrderIdShardingAlgorithm) ```java package com.example.demo.algorithm; import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingAlgorithm; import org.apache.shardingsphere.api.sharding.standard.PreciseShardingValue; import java.util.Collection; public class OrderIdShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<Long> { @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Long> shardingValue) { Long orderId = shardingValue.getValue(); int targetIndex = (int)(orderId % 2); // 订单 ID 取模决定目标表索引 return "t_order_" + targetIndex; } } ``` 以上两个 Java 类分别实现了针对数据库 (`ds_x`) 和表 (`t_order_x`) 的分片逻辑。 --- #### 测试验证 完成上述配置后，可以运行应用程序并测试其行为是否符合预期。例如，在插入订单记录时观察 SQL 日志，确认数据被正确路由至指定的数据节点。 ```sql -- 插入一条新订单 INSERT INTO t_order(order_id, user_id, status) VALUES(1001L, 1L, 'NEW'); ``` 如果一切正常，则会看到该条记录按照分片规则写入对应的物理表中。 ---