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。MySQL大全：20个高频知识点+21个性能调优实践+经典面试题(含解析)​shimo.im

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。

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)

@Documented

public @interface Sharding {

String tableName(); //逻辑表名

String field(); //分片键

String mode(); //算法模式

int length() default 0; //分表数量

}

那么，在哪里使用它呢 ？ 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 = "user",field = "id",mode = "hash",length = 16)

public class User {

private Long id;

private String name;

private String address;

private String tel;

private String email;

}

这就说明了，我一共有 16 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 = "car",field = "creatTime",mode = "range")

public class Car {

private long id;

private String number;

private String brand;

private String creatTime;

private long userId;

}

三、分片算法

在这里，笔者实现了两种分片方式，就是HashAlgorithm和RangeAlgorithm 。

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 15:30:00，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 class RangeAlgorithm implements Algorithm {

@Override

public String doSharding(String tableName, Object value,int length) {

if (value!=null){

try{

DateUtil.parseDateTime(value.toString());

String replace = value.toString().substring(0, 7).replace("-", "");

String newName = tableName+"_"+replace;

return newName;

}catch (DateException ex){

logger.error("时间格式不符合要求!传入参数:{},正确格式:{}",value.toString(),"yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

return tableName;

}

}

return tableName;

}

}

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。

public class HashAlgorithm implements Algorithm {

@Override

public String doSharding(String tableName, Object value,int length) {

if (this.isEmpty(value)){

return tableName;

}else{

int h;

int hash = (h = value.hashCode()) ^ (h >>> 16);

int index;

if (is2Power(length)){

index = (length - 1) & hash;

}else {

index = Math.floorMod(hash, length);

}

return tableName+"_"+index;

}

}

}

四、拦截器

配置和分片算法都有了，接下来就是重头戏了。在这里，我们使用Mybatis拦截器将它们派上用场。

常年CRUD的我们，都知道一条业务SQL肯定逃不出它们的范围。其中，在业务上我们的删除功能一般都是逻辑删除，所以，基本上不会有DELETE操作。

相较而言，新增和修改SQL都比较简单且格式固定，查询SQL往往比较灵活且复杂。所以，在这里笔者定义了两个拦截器。

不过，在介绍拦截器之前，我们有理由要了解另外两个东西：SQL语法解析器和分片算法处理器。

1、JSqlParser

JSqlParser负责解析SQL语句，并转化为Java类的层次结构。我们可以先看个简单的例子来认识它。

public static void main(String[] args) throws JSQLParserException {

String insertSql = "insert into user (id,name,age) value(1001,'范闲',20)";

Statement parse = CCJSqlParserUtil.parse(insertSql);

Insert insert = (Insert) parse;

String tableName = insert.getTable().getName();

List columns = insert.getColumns();

ItemsList itemsList = insert.getItemsList();

System.out.println("表名:"+tableName+" 列名:"+columns+" 属性:"+itemsList);

}

输出: 表名:user 列名:[id, name, age] 属性:(1001, '范闲', 20)

我们可以看到，JSqlParser可以解析出SQL的语法信息。相应的，我们也可以更改对象内容，从而达到修改SQL语句的目的。

2、算法处理器

我们的分片算法有多个，具体应该调用哪一个是在程序运行期来决定的。所以，我们使用一个Map先将算法注册起来，然后根据分片模式来调用它。这也是策略模式的体现。

@Component

public class AlgorithmHandler {

private Map algorithm = new HashMap<>();

@PostConstruct

public void init(){

algorithm.put("range",new RangeAlgorithm());

algorithm.put("hash",new HashAlgorithm());

}

public String handler(String mode,String name,Object value,int length){

return algorithm.get(mode).doSharding(name, value,length);

}

}

3、拦截器

我们知道，MyBatis允许你在已映射语句执行过程中的某一点进行拦截调用。

如果你对它的原理还不熟悉，那么可以先看看笔者的文章：Mybatis拦截器的原理。

整体来看，它的流程如下：通过Mybatis拦截待执行的SQL；

通过JSqlParser解析SQL，获取逻辑表名等；

调用分片算法获取真实表名；

修改SQL，并修改BoundSql；

Mybatis执行修改后的SQL，达成目的。

比如，对于insert语句和update语句，它的核心代码如下：

五、查询及分页

事实上，新增和修改都比较简单，较为复杂的是查询语句。

但是，我们的插件并不在于要满足所有的查询语句，而是可以根据真实的业务场景来扩展修改。

不过分页功能基本上是逃不开的。拿PageHelper为例，它的原理也是通过Mybatis拦截器来实现的。如果它和我们的分表插件在一起，可能会产生冲突。

所以在分表插件中，笔者也集成了分页功能，基本上和PageHelper一样，但并未直接使用它。另外，对于查询来说，在查询条件中是否带有分片键，也是很关键的地方。

1、查询

在范围算法中，在业务上我们要求只查询特定某一个月或者近几个月的数据即可；在Hash算法中，我们则要求每次都带有主键。

但第二个条件往往不能成立，业务方也满足不了每次都必须带有主键。

针对这种情况，我们只能遍历所有的表，查询符合条件的数据，然后再汇总返回；

这种方式的缺点显而易见，性能较差。还有一种方式就是可以将常用的查询条件与分片键建立映射关系，在查询时先根据查询条件找到分片键的字段值，然后再根据分片键查询。

2、分页

如上所言，插件中集成了分页功能，实现流程与PageHelper一样，但考虑到冲突，并未直接使用。