软件版本

Docker：26.1.3

Mysql：8.4.0

ShardingSphere：5.5.0

分库分表

1.Docker创建两个Mysql

services:  mysql:    image: mysql:8.4.0    ports:      - "3306:3306"    environment:      MYSQL_ROOT_PASSWORD: abc123    volumes:      - ./data:/var/lib/mysql      - ./config:/etc/mysql/conf.d    restart: always

2.两个Mysql创建测试库 demo 并导入表

-- demo.t_address definition
CREATE TABLE `t_address` (  `user_id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,  `name` varchar(100) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`user_id`)) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=2 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

-- demo.t_order_0 definition
CREATE TABLE `t_order_0` (  `order_id` bigint NOT NULL,  `user_id` bigint NOT NULL,  `name` varchar(100) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`order_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

-- demo.t_order_item_0 definition
CREATE TABLE `t_order_item_0` (  `order_item_id` bigint NOT NULL,  `order_id` bigint NOT NULL,  `user_id` bigint NOT NULL,  `name` varchar(100) NOT NULL,  PRIMARY KEY (`order_item_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

-- demo.t_order_1 definition
CREATE TABLE `t_order_1` (  `order_id` bigint NOT NULL,  `user_id` bigint NOT NULL,  `name` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL,  PRIMARY KEY (`order_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

-- demo.t_order_item_1 definition
CREATE TABLE `t_order_item_1` (  `order_item_id` bigint NOT NULL,  `order_id` bigint NOT NULL,  `user_id` bigint NOT NULL,  `name` varchar(100) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_0900_ai_ci NOT NULL,  PRIMARY KEY (`order_item_id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci;

3.Docker 编写 docker-compose.yml 文件

services:  shardingsphere:    image: apache/shardingsphere-proxy:5.5.0    ports:      - "3307:3307"    volumes:      - ./conf:/opt/shardingsphere-proxy/conf      - ./ext-lib:/opt/shardingsphere-proxy/ext-lib    restart: always

4.导入Mysql驱动

请下载 mysql-connector-java-5.1.49.jar 或者 mysql-connector-java-8.0.11.jar，并将其放入 ext-lib 目录。

5.导入分库分表配置到 conf/database-sharding.yaml

databaseName: demo
dataSources:  ds_0:    url: jdbc:mysql://192.168.1.111:3306/demo?allowPublicKeyRetrieval=true    username: root    password: abc123    connectionTimeoutMilliseconds: 30000    idleTimeoutMilliseconds: 60000    maxLifetimeMilliseconds: 1800000    maxPoolSize: 50    minPoolSize: 1  ds_1:    url: jdbc:mysql://192.168.1.112:3306/demo?allowPublicKeyRetrieval=true    username: root    password: abc123    connectionTimeoutMilliseconds: 30000    idleTimeoutMilliseconds: 60000    maxLifetimeMilliseconds: 1800000    maxPoolSize: 50    minPoolSize: 1
rules:  - !SHARDING    # 分片配置    tables:      # 逻辑表名      t_order:        # 数据源        actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}        # 分库策略，下面默认分库策略替代        # databaseStrategy:        #   standard:        #     shardingColumn: user_id        #     shardingAlgorithmName: database_inline        # 分表策略        tableStrategy:          standard:            # 分片列            shardingColumn: order_id            # 分片算法            shardingAlgorithmName: t_order_inline        # 主键生成策略        keyGenerateStrategy:          # 主键列          column: order_id          # 主键生成算法          keyGeneratorName: snowflake      # 第二个逻辑表名，配置方式如上      t_order_item:        actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_item_${0..1}        tableStrategy:          standard:            shardingColumn: order_id            shardingAlgorithmName: t_order_item_inline        keyGenerateStrategy:          column: order_item_id          keyGeneratorName: snowflake    # 绑定表    bindingTables:      - t_order,t_order_item    # 默认分库策略    defaultDatabaseStrategy:      standard:        shardingColumn: user_id        shardingAlgorithmName: database_inline    # 默认分表策略    defaultTableStrategy:      none:
    # 定义分片算法    shardingAlgorithms:      # 算法名      database_inline:        # 算法类型        type: INLINE        # 算法属性        props:          algorithm-expression: ds_${user_id % 2}          allow-range-query-with-inline-sharding: true      t_order_inline:        type: INLINE        props:          algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}          allow-range-query-with-inline-sharding: true      t_order_item_inline:        type: INLINE        props:          algorithm-expression: t_order_item_${order_id % 2}          allow-range-query-with-inline-sharding: true
    # 定义主键生成算法    keyGenerators:      # 算法名      snowflake:        # 算法类型        type: SNOWFLAKE
  - !BROADCAST    # 广播表配置    tables:      - t_address

6.启动 ShardingSphere-Proxy 即可完成

默认URL：jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/demo

默认端口：3307

默认账号：root

默认密码：root

可以直接像连接普通Mysql数据库一样使用了。

读写分离

1.先准备两个Mysql服务器，并配好主从复制

Mysql 8.4.0 结合 Docker 搭建GTID主从复制，以及传统主从复制 - Yfeil - 博客园 (cnblogs.com)

2.Docker 编写 docker-compose.yml 文件

services:  shardingsphere:    image: apache/shardingsphere-proxy:5.5.0    ports:      - "3307:3307"    volumes:      - ./conf:/opt/shardingsphere-proxy/conf      - ./ext-lib:/opt/shardingsphere-proxy/ext-lib    restart: always

3.导入Mysql驱动

请下载 mysql-connector-java-5.1.49.jar 或者 mysql-connector-java-8.0.11.jar，并将其放入 ext-lib 目录。

4.导入读写分离配置到 conf/database-readwrite-splitting.yaml

databaseName: demo
dataSources:  write_ds:    url: jdbc:mysql://192.168.1.113:3306/demo?allowPublicKeyRetrieval=true    username: root    password: abc123    connectionTimeoutMilliseconds: 30000    idleTimeoutMilliseconds: 60000    maxLifetimeMilliseconds: 1800000    maxPoolSize: 50    minPoolSize: 1  read_ds:    url: jdbc:mysql://192.168.1.114:3306/demo?allowPublicKeyRetrieval=true    username: root    password: abc123    connectionTimeoutMilliseconds: 30000    idleTimeoutMilliseconds: 60000    maxLifetimeMilliseconds: 1800000    maxPoolSize: 50    minPoolSize: 1
rules:  - !READWRITE_SPLITTING    dataSources:      # 逻辑数据源名      readwrite_ds:        # 写库数据源        writeDataSourceName: write_ds        # 读库数据源        readDataSourceNames:          - read_ds        loadBalancerName: random
    # 定义负载均衡算法    loadBalancers:      # 算法名      random:        #算法类型        type: RANDOM
  - !SINGLE    # 单表规则    tables:      - readwrite_ds.*

5.启动 ShardingSphere-Proxy 即可完成

默认URL：jdbc:mysql://127.0.0.1:3307/demo

默认端口：3307

默认账号：root

默认密码：root

可以直接像连接普通Mysql数据库一样使用了。

JDBC 整合 SpringBoot 2.x

ShardingSphere-JDBC 对 SpringBoot 3.x 支持的不好，硬要使用先去官网看看注意事项。

这里只演示分库分表的整合，读写分离同理。

1.引入依赖

<dependency>    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>    <artifactId>shardingsphere-jdbc</artifactId>    <version>5.5.0</version>    <exclusions>        <exclusion>            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>            <artifactId>shardingsphere-test-util</artifactId>        </exclusion>    </exclusions></dependency><dependency>    <groupId>org.yaml</groupId>    <artifactId>snakeyaml</artifactId>    <version>2.2</version></dependency><dependency>    <groupId>com.mysql</groupId>    <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>    <scope>runtime</scope></dependency>

2.添加配置

# 配置 DataSource Driverspring.datasource.driver-class-name=org.apache.shardingsphere.driver.ShardingSphereDriver# 指定 YAML 配置文件spring.datasource.url=jdbc:shardingsphere:classpath:database-sharding.yaml

3.创建 src/main/resources/database-sharding.yaml

rules 配置和之前一样，主要区别在于 dataSources 下的配置变了。

dataSources:  ds_0:    dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver    jdbcUrl: jdbc:mysql://192.168.1.111:3306/demo?allowPublicKeyRetrieval=true    username: root    password: abc123  ds_1:    dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver    jdbcUrl: jdbc:mysql://192.168.1.112:3306/demo?allowPublicKeyRetrieval=true    username: root    password: abc123
rules:  - !SHARDING    # 分片配置    tables:      # 逻辑表名      t_order:        # 数据源        actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}        # 分库策略，下面默认分库策略替代        # databaseStrategy:        #   standard:        #     shardingColumn: user_id        #     shardingAlgorithmName: database_inline        # 分表策略        tableStrategy:          standard:            # 分片列            shardingColumn: order_id            # 分片算法            shardingAlgorithmName: t_order_inline        # 主键生成策略        keyGenerateStrategy:          # 主键列          column: order_id          # 主键生成算法          keyGeneratorName: snowflake      # 第二个逻辑表名，配置方式如上      t_order_item:        actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_item_${0..1}        tableStrategy:          standard:            shardingColumn: order_id            shardingAlgorithmName: t_order_item_inline        keyGenerateStrategy:          column: order_item_id          keyGeneratorName: snowflake    # 绑定表    bindingTables:      - t_order,t_order_item    # 默认分库策略    defaultDatabaseStrategy:      standard:        shardingColumn: user_id        shardingAlgorithmName: database_inline    # 默认分表策略    defaultTableStrategy:      none:
    # 定义分片算法    shardingAlgorithms:      # 算法名      database_inline:        # 算法类型        type: INLINE        # 算法属性        props:          algorithm-expression: ds_${user_id % 2}          allow-range-query-with-inline-sharding: true      t_order_inline:        type: INLINE        props:          algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}          allow-range-query-with-inline-sharding: true      t_order_item_inline:        type: INLINE        props:          algorithm-expression: t_order_item_${order_id % 2}          allow-range-query-with-inline-sharding: true
    # 定义主键生成算法    keyGenerators:      # 算法名      snowflake:        # 算法类型        type: SNOWFLAKE
  - !BROADCAST    # 广播表配置    tables:      - t_address

4.完成

平时咋操作数据库现在也一样，也可以引入 Mybatis，可以无缝连接。