摘要：Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统，它包含两大产品：ShardingSphere-Proxy和ShardingSphere-JDBC。
本文分享自华为云社区《看完这一篇，ShardingSphere-jdbc 实战再也不怕了》，作者：勇哥java实战分享 。
1 ShardingSphere 生态
Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统，它包含两大产品：
- ShardingSphere-Proxy
- ShardingSphere-JDBC
▍一、ShardingSphere-Proxy
ShardingSphere-Proxy 被定位为透明化的数据库代理端，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持。
代理层介于应用程序与数据库间，每次请求都需要做一次转发，请求会存在额外的时延。
这种方式对于应用非常友好，应用基本零改动，和语言无关，可以通过连接共享减少连接数消耗。
▍二、ShardingSphere-JDBC
ShardingSphere-JDBC 是 ShardingSphere 的第一个产品，也是 ShardingSphere 的前身， 我们经常简称之为：sharding-jdbc 。
它定位为轻量级 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，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。
当我们在 Proxy 和 JDBC 两种模式选择时，可以参考下表对照：
越来越多的公司都在生产环境使用了 sharding-jdbc ，最核心的原因就是：简单（原理简单，易于实现，方便运维）。
2 基本原理
在后端开发中，JDBC 编程是最基本的操作。不管 ORM 框架是 Mybatis 还是 Hibernate ，亦或是 spring-jpa ，他们的底层实现是 JDBC 的模型。
sharding-jdbc 的本质上就是实现 JDBC 的核心接口。
虽然我们理解了 sharding-jdbc 的本质，但是真正实现起来还有非常多的细节，下图展示了 Prxoy 和 JDBC 两种模式的核心流程。
1.SQL 解析
分为词法解析和语法解析。 先通过词法解析器将 SQL 拆分为一个个不可再分的单词。再使用语法解析器对 SQL 进行理解，并最终提炼出解析上下文。
解析上下文包括表、选择项、排序项、分组项、聚合函数、分页信息、查询条件以及可能需要修改的占位符的标记。
2.执行器优化
合并和优化分片条件，如 OR 等。
3.SQL 路由
根据解析上下文匹配用户配置的分片策略，并生成路由路径。目前支持分片路由和广播路由。
4.SQL 改写
将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。
5.SQL 执行
通过多线程执行器异步执行。
6.结果归并
将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰者模式的追加归并这几种方式。
本文的重点在于实战层面， sharding-jdbc 的实现原理细节我们会在后续的文章一一给大家呈现 。
3 实战案例
笔者曾经为武汉一家 O2O 公司订单服务做过分库分表架构设计 ，当企业用户创建一条采购订单 ， 会生成如下记录：
- 订单基础表t_ent_order ：单条记录
- 订单详情表t_ent_order_detail ：单条记录
- 订单明细表t_ent_order_item：N 条记录
订单数据采用了如下的分库分表策略：
- 订单基础表按照 ent_id (企业用户编号) 分库 ，订单详情表保持一致；
- 订单明细表按照 ent_id (企业用户编号) 分库，同时也要按照 ent_id (企业编号) 分表。
首先创建 4 个库，分别是：ds_0、ds_1、ds_2、ds_3 。
这四个分库，每个分库都包含 订单基础表 ， 订单详情表 ，订单明细表 。但是因为明细表需要分表，所以包含多张表。
然后 springboot 项目中配置依赖 ：
<dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId> <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId> <version>4.1.1</version> </dependency>
配置文件中配置如下：
- 配置数据源，上面配置数据源是： ds0、ds1、ds2、ds3 ；
- 配置打印日志，也就是：sql.show ，在测试环境建议打开 ，便于调试；
- 配置哪些表需要分库分表 ，在 shardingsphere.datasource.sharding.tables 节点下面配置：
上图中我们看到配置分片规则包含如下两点：
1）真实节点
对于我们的应用来讲，我们查询的逻辑表是：t_ent_order_item 。
它们在数据库中的真实形态是：t_ent_order_item_0 到 t_ent_order_item_7。
真实数据节点是指数据分片的最小单元，由数据源名称和数据表组成。
订单明细表的真实节点是：ds$->{0..3}.t_ent_order_item_$->{0..7} 。
2）分库分表算法
配置分库策略和分表策略 , 每种策略都需要配置分片字段（ sharding-columns ）和分片算法。
4 基因法 & 自定义复合分片算法
分片算法和阿里开源的数据库中间件 cobar 路由算法非常类似的。
假设现在需要将订单表平均拆分到4个分库 shard0 ，shard1 ，shard2 ，shard3 。
首先将 [0-1023] 平均分为4个区段：[0-255]，[256-511]，[512-767]，[768-1023]，然后对字符串（或子串，由用户自定义）做 hash， hash 结果对 1024 取模，最终得出的结果 slot 落入哪个区段，便路由到哪个分库。
看起来分片算法很简单，但我们需要按照订单 ID 查询订单信息时依然需要路由四个分片，效率不高，那么如何优化呢 ？
答案是：基因法 & 自定义复合分片算法。
基因法是指在订单 ID 中携带企业用户编号信息，我们可以在创建订单 order_id 时使用雪花算法，然后将 slot 的值保存在 10位工作机器 ID 里。
通过订单 order_id 可以反查出 slot , 就可以定位该用户的订单数据存储在哪个分片里。
Integer getWorkerId(Long orderId) { Long workerId = (orderId >> 12) & 0x03ff; return workerId.intValue(); }
下图展示了订单 ID 使用雪花算法的生成过程，生成的编号会携带企业用户 ID 信息。
解决了分布式 ID 问题，接下来的一个问题：sharding-jdbc 可否支持按照订单 ID ，企业用户 ID