Sharding-JDBC中的分片策略有两个维度，分别是：
数据源分片策略（DatabaseShardingStrategy） 表分片策略（TableShardingStrategy）其中，数据源分片策略表示：数据路由到的物理目标数据源，表分片策略表示数据被路由到的目标表。
特别的，表分片策略是依赖于数据源分片策略的，也就是说要先分库再分表，当然也可以只分表。
Sharding-JDBC的数据分片策略
Sharding-JDBC的分片策略包含了分片键和分片算法。由于分片算法与业务实现紧密相关，因此Sharding-JDBC没有提供内置的分片算法，而是通过分片策略将各种场景提炼出来，提供了高层级的抽象，通过提供接口让开发者自行实现分片算法。
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首先介绍四种分片算法。
通过分片算法将数据分片，支持通过=、BETWEEN和IN分片。
分片算法需要应用方开发者自行实现，可实现的灵活度非常高。
目前提供4种分片算法。由于分片算法和业务实现紧密相关，
因此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。
分片键
用于分片的数据库字段，是将数据库(表)水平拆分的关键字段。例：将订单表中的订单主键的尾数取模分片，则订单主键为分片字段。 SQL中如果无分片字段，将执行全路由，性能较差。 除了对单分片字段的支持，ShardingSphere也支持根据多个字段进行分片。
分片算法
通过分片算法将数据分片，支持通过=、BETWEEN和IN分片。分片算法需要应用方开发者自行实现，可实现的灵活度非常高。
目前提供4种分片算法。由于分片算法和业务实现紧密相关，因此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。
精确分片算法
对应PreciseShardingAlgorithm，用于处理使用单一键作为分片键的=与IN进行分片的场景。需要配合StandardShardingStrategy使用。
范围分片算法
对应RangeShardingAlgorithm，用于处理使用单一键作为分片键的BETWEEN AND进行分片的场景。需要配合StandardShardingStrategy使用。
复合分片算法
对应ComplexKeysShardingAlgorithm，用于处理使用多键作为分片键进行分片的场景，包含多个分片键的逻辑较复杂，需要应用开发者自行处理其中的复杂度。需要配合ComplexShardingStrategy使用。
Hint分片算法
对应HintShardingAlgorithm，用于处理使用Hint行分片的场景。需要配合HintShardingStrategy使用。
分片策略
包含分片键和分片算法，由于分片算法的独立性，将其独立抽离。真正可用于分片操作的是分片键 + 分片算法，也就是分片策略。目前提供5种分片策略。
标准分片策略
对应StandardShardingStrategy。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。
复合分片策略
对应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，因此并未进行过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符透传至分片算法，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。
行表达式分片策略
对应InlineShardingStrategy。使用Groovy的表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持，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:t_user_$->{u_id % 8}表示t_user表根据u_id模8，而分成8张表，表名称为t_user_0到t_user_7。
Hint分片策略
对应HintShardingStrategy。通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。
不分片策略
对应NoneShardingStrategy。不分片的策略。
SQL Hint
对于分片字段非SQL决定，而由其他外置条件决定的场景，可使用SQL Hint灵活的注入分片字段。例：内部系统，按照员工登录主键分库，而数据库中并无此字段。SQL Hint支持通过Java API和SQL注释(待实现)两种方式使用。
实战–自定义复合分片策略
由于目的为贴近实战，因此着重讲解如何实现复杂分片策略，即实现ComplexShardingStrategy接口定制生产可用的分片策略。
AdminIdShardingAlgorithm 复合分片算法代码如下：
import com.google.common.collect.Range;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.ListShardingValue;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.PreciseShardingValue;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.RangeShardingValue;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.ShardingValue;
import io.shardingjdbc.core.api.algorithm.sharding.complex.ComplexKeysShardingAlgorithm;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.log4j.Logger;
import java.util.*;
/**
*/
public class AdminIdShardingAlgorithm implements ComplexKeysShardingAlgorithm {
private Logger logger = Logger.getLogger(getClass());
@Override
public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, Collection<ShardingValue> shardingValues) {
Collection<String> routTables = new HashSet<String>();
if (shardingValues != null) {
for (ShardingValue shardingValue : shardingValues) {
// eq in 条件
if (shardingValue instanceof ListShardingValue) {
ListShardingValue listShardingValue = (ListShardingValue) shardingValue;
Collection<Comparable> values = listShardingValue.getValues();
if (values != null) {
Iterator<Comparable> it = values.iterator();
while (it.hasNext()) {
Comparable value = it.next();
String routTable = getRoutTable(shardingValue.getLogicTableName(), value);
if (StringUtils.isNotBlank(routTable)) {
routTables.add(routTable);
}
}
}
// eq 条件
} else if (shardingValue instanceof PreciseShardingValue) {
PreciseShardingValue preciseShardingValue = (PreciseShardingValue) shardingValue;
Comparable value = preciseShardingValue.getValue();
String routTable = getRoutTable(shardingValue.getLogicTableName(), value);
if (StringUtils.isNotBlank(routTable)) {
routTables.add(routTable);
}
// between 条件
} else if (shardingValue instanceof RangeShardingValue) {
RangeShardingValue rangeShardingValue = (RangeShardingValue) shardingValue;
Range<Comparable> valueRange = rangeShardingValue.getValueRange();
Comparable lowerEnd = valueRange.lowerEndpoint();
Comparable upperEnd = valueRange.upperEndpoint();
Collection<String> tables = getRoutTables(shardingValue.getLogicTableName(), lowerEnd, upperEnd);
if (tables != null && tables.size() > 0) {
routTables.addAll(tables);
}
}
if (routTables != null && routTables.size() > 0) {
return routTables;
}
}
}
throw new UnsupportedOperationException();
}
private String getRoutTable(String logicTable, Comparable keyValue) {
Map<String, List<KeyShardingRange>> keyRangeMap = KeyShardingRangeConfig.getKeyRangeMap();
List<KeyShardingRange> keyShardingRanges = keyRangeMap.get(KeyShardingRangeConfig.SHARDING_ID_KEY);
if (keyValue != null && keyShardingRanges != null) {
if (keyValue instanceof Integer) {
keyValue = Long.valueOf(((Integer) keyValue).intValue());
}
for (KeyShardingRange range : keyShardingRanges) {
if (keyValue.compareTo(range.getMin()) >= 0 && keyValue.compareTo(range.getMax()) <= 0) {
return logicTable + range.getTableKey();
}
}
}
return null;
}
private Collection<String> getRoutTables(String logicTable, Comparable lowerEnd, Comparable upperEnd) {
Map<String, List<KeyShardingRange>> keyRangeMap = KeyShardingRangeConfig.getKeyRangeMap();
List<KeyShardingRange> keyShardingRanges = keyRangeMap.get(KeyShardingRangeConfig.SHARDING_CONTENT_ID_KEY);
Set<String> routTables = new HashSet<String>();
if (lowerEnd != null && upperEnd != null && keyShardingRanges != null) {
if (lowerEnd instanceof Integer) {
lowerEnd = Long.valueOf(((Integer) lowerEnd).intValue());
}
if (upperEnd instanceof Integer) {
upperEnd = Long.valueOf(((Integer) upperEnd).intValue());
}
boolean start = false;
for (KeyShardingRange range : keyShardingRanges) {
if (lowerEnd.compareTo(range.getMin()) >= 0 && lowerEnd.compareTo(range.getMax()) <= 0) {
start = true;
}
if (start) {
routTables.add(logicTable + range.getTableKey());
}
if (upperEnd.compareTo(range.getMin()) >= 0 && upperEnd.compareTo(range.getMax()) <= 0) {
break;
}
}
}
return routTables;
}
}
范围 map 如下：
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
/**
* 分片键分布配置
*/
public class KeyShardingRangeConfig {
private static Map<String, List<KeyShardingRange>> keyRangeMap = new LinkedHashMap<String, List<KeyShardingRange>>();
public static final String SHARDING_ORDER_ID_KEY = "id";
public static final String SHARDING_USER_ID_KEY = "adminId";
public static final String SHARDING_DATE_KEY = "createTime";
static {
List<KeyShardingRange> idRanges = new ArrayList<KeyShardingRange>();
idRanges.add(new KeyShardingRange(0, "_0", 0L, 4000000L));
idRanges.add(new KeyShardingRange(1, "_1", 4000001L, 8000000L));
idRanges.add(new KeyShardingRange(2, "_2", 8000001L, 12000000L));
idRanges.add(new KeyShardingRange(3, "_3", 12000001L, 16000000L));
idRanges.add(new KeyShardingRange(4, "_4", 16000001L, 2000000L));
keyRangeMap.put(SHARDING_ID_KEY, idRanges);
List<KeyShardingRange> contentIdRanges = new ArrayList<KeyShardingRange>();
contentIdRanges.add(new KeyShardingRange(0, "_0", 0L, 4000000L));
contentIdRanges.add(new KeyShardingRange(1, "_1", 4000001L, 8000000L));
contentIdRanges.add(new KeyShardingRange(2, "_2", 8000001L, 12000000L));
contentIdRanges.add(new KeyShardingRange(3, "_3", 12000001L, 16000000L));
contentIdRanges.add(new KeyShardingRange(4, "_4", 16000001L, 2000000L));
keyRangeMap.put(SHARDING_CONTENT_ID_KEY, contentIdRanges);
List<KeyShardingRange> timeRanges = new ArrayList<KeyShardingRange>();
timeRanges.add(new KeyShardingRange("_0", 20170701L, 20171231L));
timeRanges.add(new KeyShardingRange("_1", 20180101L, 20180630L));
timeRanges.add(new KeyShardingRange("_2", 20180701L, 20181231L));
timeRanges.add(new KeyShardingRange("_3", 20190101L, 20190630L));
timeRanges.add(new KeyShardingRange("_4", 20190701L, 20191231L));
keyRangeMap.put(SHARDING_DATE_KEY, timeRanges);
}
public static Map<String, List<KeyShardingRange>> getKeyRangeMap() {
return keyRangeMap;
}
}
核心逻辑解析
梳理一下逻辑，首先介绍一下该方法的入参
参数名 解释
availableTargetNames 有效的物理数据源，即配置文件中的 t_order_0,t_order_1,t_order_2,t_order_3
shardingValues 分片属性，如：{“columnName”:”order_id”,”logicTableName”:”t_order”,”values”:[“UD020003011903261545436593200002”]} ，包含：分片列名，逻辑表名，当前列的具体分片值
该方法返回值为
参数名 解释
Collection＜String＞ 分片结果，可以是目标数据源，也可以是目标数据表，此处为数据源
接着回来看业务逻辑，伪代码如下
首先打印了一下数据源集合 availableTargetNames 以及 分片属性 shardingValues的值，执行测试用例后，日志输出为：
availableTargetNames:["t_order_0","t_order_1","t_order_2","t_order_3"],
shardingValues:[{"columnName":"user_id","logicTableName":"t_order","values":["UD020003011903261545436593200002"]},
{"columnName":"order_id","logicTableName":"t_order","values":["OD000000011903261545475143200001"]}]
从日志可以看出，我们可以在该路由方法中取到配置时的物理数据源列表，以及在运行时获取本次执行时的路由属性及其值
完整的逻辑流程如下：
定义一个集合用于放置最终匹配好的路由数据源，接着对shardingValues进行遍历，目的为至少命中一个路由键 遍历shardingValues循环体中，打印了当前循环的shardingValue，即实际的分片键的数值，如：订单号、用户id等。通过getIndex方法，获取该分片键值中包含的物理数据源索引 接着遍历数据源列表availableTargetNames，截取当前循环对应availableTargetName的索引值，（eg: ds0则取0，ds1则取1…以此类推）将该配置的物理数据源索引与 第2步 中解析到的数据源路由索引进行比较，两者相等则表名我们期望将该数据路由到该匹配到的数据源。 执行这个过程，直到匹配到一个路由键则停止循环，之所以这么做是因为我们是复合分片，至少要匹配到一个路由规则，才能停止循环，最终将路由到的物理数据源（ds0/ds1/ds2/ds3）通过add方法添加到事先定义好的集合中并返回给框架。 逻辑结束。小结
本文中，基本完成了Sharding-JDBC中复合分片路由算法的自定义实现，并经过测试验证符合预期，该实现方案在生产上已经经历过考验。定义分片路由策略的核心还是要熟悉ComplexKeysShardingAlgorithm，对如何解析 doSharding(CollectionavailableTargetNames, CollectionshardingValues)的参数有明确的认识，最简单的方法就是实际打印一下参数，相信会让你更加直观的感受到作者优良的接口设计能力，站在巨人的肩膀上我们能看到更远。
