Sharding-Jdbc实现读写分离、分库分表,妙!

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1、概览

ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架,在Java的Jdbc层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以jar包形式提供服务,可理解为增强版的Jdbc驱动,完全兼容Jdbc和各种ORM框架

Sharding-Jdbc实现读写分离、分库分表,妙!

2、MySQL主从复制

1)、docker配置mysql主从复制

1)创建主服务器所需目录

mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/cnf
mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/data

2)定义主服务器配置文件

vim /usr/local/mysqlData/master/cnf/mysql.cnf
[mysqld]
## 设置server_id,注意要唯一
server-id=1
## 开启binlog
log-bin=mysql-bin
## binlog缓存
binlog_cache_size=1M
## binlog格式(mixed、statement、row,默认格式是statement)
binlog_format=mixed

3)创建并启动mysql主服务

docker run -itd -p 3306:3306 --name master -v /usr/local/mysqlData/master/cnf:/etc/mysql/conf.d -v /usr/local/mysqlData/master/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7

4)添加复制master数据的用户reader,供从服务器使用

[root@aliyun /]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                               NAMES
6af1df686fff        mysql:5.7           "docker-entrypoint..."   5 seconds ago       Up 4 seconds        0.0.0.0:3306->3306/tcp, 33060/tcp   master
[root@aliyun /]# docker exec -it master /bin/bash
root@41d795785db1:/# mysql -u root -p123456

mysql> GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'reader'@'%' identified by 'reader';
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> FLUSH PRIVILEGES;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

5)创建从服务器所需目录,编辑配置文件

mkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -p
mkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -p
vim /usr/local/mysqlData/slave/cnf/mysql.cnf
[mysqld]
## 设置server_id,注意要唯一
server-id=2
## 开启binlog,以备Slave作为其它Slave的Master时使用
log-bin=mysql-slave-bin
## relay_log配置中继日志
relay_log=edu-mysql-relay-bin
## 如果需要同步函数或者存储过程
log_bin_trust_function_creators=true
## binlog缓存
binlog_cache_size=1M
## binlog格式(mixed、statement、row,默认格式是statement)
binlog_format=mixed
## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误,避免slave端复制中断
## 如:1062错误是指一些主键重复,1032错误是因为主从数据库数据不一致
slave_skip_errors=1062

6)创建并运行mysql从服务器

docker run -itd -p 3307:3306 --name slaver -v /usr/local/mysqlData/slave/cnf:/etc/mysql/conf.d -v /usr/local/mysqlData/slave/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7

7)在从服务器上配置连接主服务器的信息

首先主服务器上查看master_log_filemaster_log_pos两个参数,然后切换到从服务器上进行主服务器的连接信息的设置

主服务上执行:

root@6af1df686fff:/# mysql -u root -p123456

mysql> show master status;
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| File             | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| mysql-bin.000003 |      591 |              |                  |                   |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)

docker查看主服务器容器的ip地址

[root@aliyun /]# docker inspect --format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}' master
172.17.0.2

从服务器上执行:

[root@aliyun /]# docker exec -it slaver /bin/bash
root@fe8b6fc2f1ca:/# mysql -u root -p123456  

mysql> change master to master_host='172.17.0.2',master_user='reader',master_password='reader',master_log_file='mysql-bin.000003',master_log_pos=591;

8)从服务器启动I/O 线程和SQL线程

mysql> start slave;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> show slave statusG
*************************** 1. row ***************************
               Slave_IO_State: Waiting for master to send event
                  Master_Host: 172.17.0.2
                  Master_User: reader
                  Master_Port: 3306
                Connect_Retry: 60
              Master_Log_File: mysql-bin.000003
          Read_Master_Log_Pos: 591
               Relay_Log_File: edu-mysql-relay-bin.000002
                Relay_Log_Pos: 320
        Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000003
             Slave_IO_Running: Yes
            Slave_SQL_Running: Yes

Slave_IO_Running: Yes,Slave_SQL_Running: Yes即表示启动成功

2)、binlog和redo log回顾

1)redo log(重做日志)

InnoDB首先将redo log放入到redo log buffer,然后按一定频率将其刷新到redo log file

下列三种情况下会将redo log buffer刷新到redo log file:

  • Master Thread每一秒将redo log buffer刷新到redo log file
  • 每个事务提交时会将redo log buffer刷新到redo log file
  • 当redo log缓冲池剩余空间小于1/2时,会将redo log buffer刷新到redo log file

MySQL里常说的WAL技术,全称是Write Ahead Log,即当事务提交时,先写redo log,再修改页。也就是说,当有一条记录需要更新的时候,InnoDB会先把记录写到redo log里面,并更新Buffer Pool的page,这个时候更新操作就算完成了

Buffer Pool是物理页的缓存,对InnoDB的任何修改操作都会首先在Buffer Pool的page上进行,然后这样的页将被标记为脏页并被放到专门的Flush List上,后续将由专门的刷脏线程阶段性的将这些页面写入磁盘

InnoDB的redo log是固定大小的,比如可以配置为一组4个文件,每个文件的大小是1GB,循环使用,从头开始写,写到末尾就又回到开头循环写(顺序写,节省了随机写磁盘的IO消耗)

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Write Pos是当前记录的位置,一边写一边后移,写到第3号文件末尾后就回到0号文件开头。Check Point是当前要擦除的位置,也是往后推移并且循环的,擦除记录前要把记录更新到数据文件

Write Pos和Check Point之间空着的部分,可以用来记录新的操作。如果Write Pos追上Check Point,这时候不能再执行新的更新,需要停下来擦掉一些记录,把Check Point推进一下

当数据库发生宕机时,数据库不需要重做所有的日志,因为Check Point之前的页都已经刷新回磁盘,只需对Check Point后的redo log进行恢复,从而缩短了恢复的时间

当缓冲池不够用时,根据LRU算法会溢出最近最少使用的页,若此页为脏页,那么需要强制执行Check Point,将脏页刷新回磁盘

2)binlog(归档日志)

MySQL整体来看就有两块:一块是Server层,主要做的是MySQL功能层面的事情;还有一块是引擎层,负责存储相关的具体事宜。redo log是InnoDB引擎特有的日志,而Server层也有自己的日志,称为binlog

binlog记录了对MySQL数据库执行更改的所有操作,不包括SELECT和SHOW这类操作,主要作用是用于数据库的主从复制及数据的增量恢复

使用mysqldump备份时,只是对一段时间的数据进行全备,但是如果备份后突然发现数据库服务器故障,这个时候就要用到binlog的日志了

binlog格式有三种:STATEMENT,ROW,MIXED

  • STATEMENT模式:binlog里面记录的就是SQL语句的原文。优点是并不需要记录每一行的数据变化,减少了binlog日志量,节约IO,提高性能。缺点是在某些情况下会导致master-slave中的数据不一致
  • ROW模式:不记录每条SQL语句的上下文信息,仅需记录哪条数据被修改了,修改成什么样了,解决了STATEMENT模式下出现master-slave中的数据不一致。缺点是会产生大量的日志,尤其是alter table的时候会让日志暴涨
  • MIXED模式:以上两种模式的混合使用,一般的复制使用STATEMENT模式保存binlog,对于STATEMENT模式无法复制的操作使用ROW模式保存binlog,MySQL会根据执行的SQL语句选择日志保存方式

3)redo log和binlog日志的不同

  • redo log是InnoDB引擎特有的;binlog是MySQL的Server层实现的,所有引擎都可以使用
  • redo log是物理日志,记录的是在某个数据也上做了什么修改;binlog是逻辑日志,记录的是这个语句的原始逻辑,比如给ID=2这一行的c字段加1
  • redo log是循环写的,空间固定会用完;binlog是可以追加写入的,binlog文件写到一定大小后会切换到下一个,并不会覆盖以前的日志

4)两阶段提交

create table T(ID int primary key, c int);
update T set c=c+1 where ID=2;

执行器和InnoDB引擎在执行这个update语句时的内部流程:

  • 执行器先找到引擎取ID=2这一行。ID是主键,引擎直接用树搜索找到这一行。如果ID=2这一行所在的数据也本来就在内存中,就直接返回给执行器;否则,需要先从磁盘读入内存,然后再返回
  • 执行器拿到引擎给的行数据,把这个值加上1,得到新的一行数据,再调用引擎接口写入这行新数据
  • 引擎将这行新数据更新到内存中,同时将这个更新操作记录到redo log里面,此时redo log处于prepare状态。然后告知执行器执行完成了,随时可以提交事务
  • 执行器生成这个操作的binlog,并把binlog写入磁盘
  • 执行器调用引擎的提交事务接口,引擎把刚刚写入的redo log改成提交状态,更新完成

update语句的执行流程图如下,图中浅色框表示在InnoDB内部执行的,深色框表示是在执行器中执行的

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将redo log的写入拆成了两个步骤:prepare和commit,这就是两阶段提交

3)、MySQL主从复制原理

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从库B和主库A之间维持了一个长连接。主库A内部有一个线程,专门用于服务从库B的这个长连接。一个事务日志同步的完整过程如下:

  • 在从库B上通过change master命令,设置主库A的IP、端口、用户名、密码,以及要从哪个位置开始请求binlog,这个位置包含文件名和日志偏移量
  • 在从库B上执行start slave命令,这时从库会启动两个线程,就是图中的I/O线程和SQL线程。其中I/O线程负责与主库建立连接
  • 主库A校验完用户名、密码后,开始按照从库B传过来的位置,从本地读取binlog,发给B
  • 从库B拿到binlog后,写到本地文件,称为中继日志
  • SQL线程读取中继日志,解析出日志里的命令,并执行

由于多线程复制方案的引入,SQL线程演化成了多个线程

主从复制不是完全实时地进行同步,而是异步实时。这中间存在主从服务之间的执行延时,如果主服务器的压力很大,则可能导致主从服务器延时较大

3、Sharding-Jdbc实现读写分离

1)、新建Springboot工程,引入相关依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.1.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.1.21</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>4.0.0-RC1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

2)、application.properties配置文件

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
#显示sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

#配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds1,ds2,ds3

#master-ds1数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5

#slave-ds2数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds2.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds2.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds2.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds2.minPoolSize=5

#slave-ds3数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds3.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds3.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds3.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds3.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds3.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds3.minPoolSize=5

#配置默认数据源ds1 默认数据源,主要用于写
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=ds1
#配置主从名称
spring.shardingsphere.masterslave.name=ms
#置主库master,负责数据的写入
spring.shardingsphere.masterslave.master-data-source-name=ds1
#配置从库slave节点
spring.shardingsphere.masterslave.slave-data-source-names=ds2,ds3
#配置slave节点的负载均衡均衡策略,采用轮询机制
spring.shardingsphere.masterslave.load-balance-algorithm-type=round_robin

#整合mybatis的配置
mybatis.type-aliases-package=com.ppdai.shardingjdbc.entity

3)、创建t_user表

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` int(11NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `nickname` varchar(100DEFAULT NULL,
  `password` varchar(100DEFAULT NULL,
  `sex` int(11DEFAULT NULL,
  `birthday` varchar(50DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

4)、定义Controller、Mapper、Entity

@Data
public class User {
    private Integer id;

    private String nickname;

    private String password;

    private Integer sex;

    private String birthday;
}
@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @PostMapping("/save")
    public String addUser() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setSex(1);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
        return "success";
    }

    @GetMapping("/findUsers")
    public List<User> findUsers() {
        return userMapper.findUsers();
    }
}
public interface UserMapper {

    @Insert("insert into t_user(nickname,password,sex,birthday) values(#{nickname},#{password},#{sex},#{birthday})")
    void addUser(User user);

    @Select("select * from t_user")
    List<User> findUsers();
}

5)、验证

启动日志中三个数据源初始化成功:

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调用http://localhost:8080/api/user/save一直进入到ds1主节点

Sharding-Jdbc实现读写分离、分库分表,妙!

调用http://localhost:8080/api/user/findUsers一直进入到ds2、ds3节点,并且轮询进入

Sharding-Jdbc实现读写分离、分库分表,妙!

4、MySQL分库分表原理

1)、分库分表

水平拆分:同一个表的数据拆到不同的库不同的表中。可以根据时间、地区或某个业务键维度,也可以通过hash进行拆分,最后通过路由访问到具体的数据。拆分后的每个表结构保持一致

垂直拆分:就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表,或者是多个库上去。每个库表的结构都不一样,每个库表都包含部分字段。一般来说,可以根据业务维度进行拆分,如订单表可以拆分为订单、订单支持、订单地址、订单商品、订单扩展等表;也可以,根据数据冷热程度拆分,20%的热点字段拆到一个表,80%的冷字段拆到另外一个表

Sharding-Jdbc实现读写分离、分库分表,妙!

2)、不停机分库分表数据迁移

一般数据库的拆分也是有一个过程的,一开始是单表,后面慢慢拆成多表。那么我们就看下如何平滑的从MySQL单表过度到MySQL的分库分表架构

  • 利用MySQL+Canal做增量数据同步,利用分库分表中间件,将数据路由到对应的新表中
  • 利用分库分表中间件,全量数据导入到对应的新表中
  • 通过单表数据和分库分表数据两两比较,更新不匹配的数据到新表中
  • 数据稳定后,将单表的配置切换到分库分表配置上
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5、Sharding-Jdbc实现分库分表

1)、逻辑表

用户数据根据订单id%2拆分为2个表,分别是:t_order0和t_order1。他们的逻辑表名是:t_order

Sharding-Jdbc实现读写分离、分库分表,妙!

多数据源相同表:

#多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 相同表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}

多数据源不同表:

#多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 不同表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order$->{0..1},ds1.t_order$->{2..4}

单库分表:

#单数据源的配置方式
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order$->{0..4}

全部手动指定:

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order0,ds1.t_order0,ds0.t_order1,ds1.t_order1

2)、inline分片策略

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}
#数据源分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
#数据源分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id%2}
#表分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
#表分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order$->{order_id%2}

上面的配置通过user_id%2来决定具体数据源,通过order_id%2来决定具体表

insert into t_order(user_id,order_id) values(2,3),user_id%2 = 0使用数据源ds0,order_id%2 = 1使用t_order1,insert语句最终操作的是数据源ds0的t_order1表。

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3)、分布式主键配置

Sharding-Jdbc可以配置分布式主键生成策略。默认使用雪花算法(snowflake),生成64bit的长整型数据,也支持UUID的方式

#主键的列名
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column=id
#主键生成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type=SNOWFLAKE

4)、inline分片策略实现分库分表

需求:

对1000w的用户数据进行分库分表,对用户表的数据进行分表和分库的操作。根据年龄奇数存储在t_user1,偶数t_user0,同时性别奇数存储在ds1,偶数ds0

表结构:

CREATE TABLE `t_user0` (
  `id` bigint(20DEFAULT NULL,
  `nickname` varchar(200DEFAULT NULL,
  `password` varchar(200DEFAULT NULL,
  `age` int(11DEFAULT NULL,
  `sex` int(11DEFAULT NULL,
  `birthday` varchar(100DEFAULT NULL
ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `t_user1` (
  `id` bigint(20DEFAULT NULL,
  `nickname` varchar(200DEFAULT NULL,
  `password` varchar(200DEFAULT NULL,
  `age` int(11DEFAULT NULL,
  `sex` int(11DEFAULT NULL,
  `birthday` varchar(100DEFAULT NULL
ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

两个数据库中都包含t_user0和t_user1两张表

application.properties:

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
#显示sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

#配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1

#ds0数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db0?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds0.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds0.minPoolSize=5

#ds1数据库连接信息
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db1?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5

#整合mybatis的配置
mybatis.type-aliases-package=com.ppdai.shardingjdbc.entity

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_user$->{0..1}
#数据源分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.database-strategy.inline.sharding-column=sex
#数据源分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{sex%2}
#表分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.sharding-column=age
#表分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_user$->{age%2}
#主键的列名
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.type=SNOWFLAKE

测试类:

@SpringBootTest
class ShardingJdbcApplicationTests {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    /**
     * sex:奇数
     * age:奇数
     * ds1.t_user1
     */

    @Test
    public void test01() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(17);
        user.setSex(1);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }

    /**
     * sex:奇数
     * age:偶数
     * ds1.t_user0
     */

    @Test
    public void test02() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(18);
        user.setSex(1);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }

    /**
     * sex:偶数
     * age:奇数
     * ds0.t_user1
     */

    @Test
    public void test03() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(17);
        user.setSex(2);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }

    /**
     * sex:偶数
     * age:偶数
     * ds0.t_user0
     */

    @Test
    public void test04() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(18);
        user.setSex(2);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }
}

官方文档:

  • https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/

视频资料:

  • https://www.bilibili.com/video/BV1ei4y1K7dn
(感谢阅读,希望对你所有帮助)
来源:blog.csdn.net/qq_40378034/article/details/115264837

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