sharding-jdbc+seata实现分库分表和分布式事务

sharding-jdbc 的相关理论&使用文档参考官网（https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/4.x/document/cn/manual/sharding-jdbc/）

seata 的相关理论&使用文档参考官网（https://github.com/seata/seata）

 

 

sharding-jdbc可以理解为增强版的驱动，用户可以通过对图中的蓝色部分类进行创建，然后向上使用黄色工厂来进行创建满足规则的jdbc驱动，实现分库分表和读写分离。

 

工程搭建

本文不引入注册中心等其他组件。

seata-server

参考：https://github.com/seata/seata-workshop

下载解压seata，这里不需要做任何配置修改，因为这里只针对分库分表且多数据源的项目进行分布式事务实现，整合到微服务不是重点。如有需要，参考官网改一下配置就行了。

启动seata-server：指定事务操作记录的存储模式为file

seata-server.sh -p 8091 -m file

 

 

整合到springboot项目

springboot项目地址：https://github.com/yangzhouhu/shardingsphere-springboot  用得着的话点个star啊

不论是已有项目，还是新项目。除了引入jar依赖外，还需要引入几个配置文件，参考官网

参数说明可以参考https://seata.io/zh-cn/docs/user/configurations.html

 

 

sharding-jdbc在数据源创建时的流程

在配置好实际数据源后，调用ShardingDataSourceFactory.createDataSource()方法，流程是这样的

这里的shardingDataSourceNames初始化，会去掉master和slave的数据库名。

 

ShardingDataSource.java

注册了路由，sql改写，结果集处理器，会初始化对应的配置的引擎，然后初始化了sharing的运行时上下文shardingRuntimeContext

 

shardingRuntimeContext里边主要是缓存了datasourceMetaData,以及初始化了sharding的事务引擎信息。

他的顶级父类是个抽象类，有多数据源和单数据源两种实现，这里使用到了多数据源实现

shardingSphereMetaData里边主要是数据源信息和库信息

这里会初始化执行引擎和sqlparser引擎。

 

 

sharding-jdbc在执行insert语句调用时的流程

本项目使用的orm框架为mybatis，在mybatis的PreparedStatementHandler执行sql时，会调用PreparedStatement这个接口的excute()方法，这时，会调用到实现类ShardingPreparedStatement对PreparedStatement这个接口的具体实现（具体实现类的生成则是由AbstractShardingPreparedStatementAdapter来适配的）

ShardingPreparedStatement执行写的一个方法：

先清理干净prepareStatementExcutor，然后调用

BasePrepareEngine.prepare，根据路由规则来解析sql的逻辑表，以及参数信息，得到该路由映射的真实的库表信息，然后改写sql，然后初始化prepareStatementExcutor，执行prepareStatementExcutor的excute，操作数据库，返回结果集，然后清理结果集对象。

 

如果是查询操作

会多一步归并结果集的操作。

这个项目只是提供了简单的整合demo，有兴趣深入的可以跟下源码，或者根据业务场景来拓展其他使用。

springboot项目地址：https://github.com/yangzhouhu/shardingsphere-springboot 用得着的话点个star啊

另一篇基于sharding-proxy和sharding-scaling不停服数据迁移可以看这里：https://blog.****.net/HTslide/article/details/108258562