分库分表简单？那我想问如何实现“分库分表插件”？ _分库分表

前言随着系统数据量的日益增长，在说起数据库架构和数据库优化的时候，我们难免会常常听到分库分表这样的名词。
当然，分库分表有很多的方法论，比如垂直拆分、水平拆分；也有很多的中间件产品，比如MyCat、ShardingJDBC 。
根据业务场景选择合适的拆分方法，再选择一个熟悉的开源框架，就能帮助我们完成项目中所涉及到的数据拆分工作。
本文并不打算就这些方法论和开源框架展开深入的探讨，笔者想讨论另外一个场景：

如果系统中需要拆分的表并不多，只是1个或者少量的几个，我们是否值得引入一些相对复杂的中间件产品；特别是，如果我们对它们的原理不甚了解，是否有信心驾驭它们 ?

基于此，如果你的系统中有少量的表需要拆分，也没有专门的资源去研究开源组件，那么我们可以自己来实现一个简单的分库分表插件；当然，如果你的系统比较复杂，业务量较大，还是采用开源组件或者团队自研组件来解决这事较为稳妥。

文章插图

一、原理分库分表这事说简单也简单，说复杂那也挺复杂...
简单是因为它的核心流程比较明确。就是解析SQL语句，然后根据预先配置的规则，重写或路由到真实的数据库表中去；
复杂在于，SQL语句复杂且灵活，比如分页、去重、排序、分组、聚合、关联查询等操作，如何正确的解析它们。
所以就算是ShardingJDBC，在官网中也明确了支持项和不支持项。
二、注解式配置相对于复杂的配置文件，我们采用较为轻便的注解式配置，它的定义如下：

@Target({ElementType.TYPE})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Documentedpublic%20@interface%20Sharding%20{%20%20%20%20String%20tableName();%20%20%20%20%20//逻辑表名%20%20%20%20String%20field();%20%20%20%20%20%20%20%20%20//分片键%20%20%20%20String%20mode();%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20//算法模式%20%20%20%20int%20length()%20default%200;%20//分表数量}

那么，在哪里使用它呢%20？%20比如我们的用户表需要分表，那就在User这个实体对象上标注。

@Data@Sharding(tableName%20=%20"user",field%20=%20"id",mode%20=%20"hash",length%20=%2016)public%20class%20User%20{%20%20%20%20private%20Long%20id;%20%20%20%20private%20String%20name;%20%20%20%20private%20String%20address;%20%20%20%20private%20String%20tel;%20%20%20%20private%20String%20email;}

这就说明了，我一共有%2016%20张用户表，根据用户ID，使用Hash算法来计算它的位置。
当然，我们不止有Hash算法，还可以根据日期范围来定义。

@Data@Sharding(tableName%20=%20"car",field%20=%20"creatTime",mode%20=%20"range")public%20class%20Car%20{%20%20%20%20private%20long%20id;%20%20%20%20private%20String%20number;%20%20%20%20private%20String%20brand;%20%20%20%20private%20String%20creatTime;%20%20%20%20private%20long%20userId;}

三、分片算法在这里，笔者实现了两种分片方式，就是HashAlgorithm和RangeAlgorithm%20 。
1、范围分片如果你的系统中有使用冷热数据分离，我们可以按照日期将不同月的数据分散到不同的表中。
比如车辆的创建时间是2019-12-10%2015:30:00，这条数据将会被分配到car_201912这张表中去。
我们通过截取时间的年月部分，然后再加上逻辑表名即可。

public%20class%20RangeAlgorithm%20implements%20Algorithm%20{%20%20%20%20@Override%20%20%20%20public%20String%20doSharding(String%20tableName,%20Object%20value,int%20length)%20{%20%20%20%20%20%20%20%20if%20(value!=null){%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20try{%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20DateUtil.parseDateTime(value.toString());%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20String%20replace%20=%20value.toString().substring(0,%207).replace("-",%20"");%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20String%20newName%20=%20tableName+"_"+replace;%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20newName;%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}catch%20(DateException%20ex){%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20logger.error("时间格式不符合要求!传入参数:{},正确格式:{}",value.toString(),"yyyy-MM-dd%20HH:mm:ss");%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20tableName;%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20}%20%20%20%20%20%20%20%20}%20%20%20%20%20%20%20%20return%20tableName;%20%20%20%20}}

2、Hash分片在Hash分片算法中，我们可以先判断表的数量，是不是2的幂次方。如果不是，就通过算数方式获取下标，如果是呢，就通过位运算的方式获取下标。当然了，这是在HashMap源码中学到的哦。