Spring Boot + ShardingSphere 分库分表实战

🚀Spring Boot + ShardingSphere 实战：分库分表，性能暴增的终极指南！

✅ 适用场景：千万级大表、高并发、读写分离场景
✅ 核心框架：Spring Boot 3.x + ShardingSphere-JDBC 5.4.1
✅ 数据库：MySQL 8.x（主从结构）
✅ 特色亮点：覆盖垂直/水平分库、分表、自定义分片、公共表、广播表、Hint 强制路由

分库分表 vs 读写分离 vs 主从配置与数据库高可用架构区别

📚 目录

1. 🌟 为什么选择 ShardingSphere？
2. 📐 系统整体架构图
3. 🧰 技术选型与版本说明
4. ⚙️ 核心配置详解
5. 🚦 常用查询效果演示
6. 🚧 常见问题与优化建议
7. 📎 参考资料与源码下载

🌟 为什么选择 ShardingSphere？

ShardingSphere 是 Apache 开源的数据库中间件生态系统，支持 JDBC 层嵌入和独立代理部署，拥有强大的分库分表、读写分离、数据加密、弹性扩容、分布式事务等能力。相比传统中间件，它更灵活、社区更活跃，适合大多数 Spring Boot 应用快速集成。

🔍 什么是 ShardingSphere？

ShardingSphere 是一个开源的分布式数据库中间件生态，最早由当当网开源（Sharding-JDBC），目前由 Apache 基金会孵化。

它包含 3 大组件：

本项目使用 ShardingSphere-JDBC，适合嵌入 Spring Boot 项目，无需额外服务。

🌟 ShardingSphere 的核心能力

🧠 为什么选它而不是其他？

📌 结论：ShardingSphere 在 兼容性、灵活性、社区支持 等方面都具备绝对优势，适合中大型项目长期维护。

🧪 哪种场景适合使用 ShardingSphere？

📌 总结一句话：

ShardingSphere 是 Java 世界中最成熟、最活跃的分库分表中间件，适合绝大多数业务场景，尤其适合 Spring Boot 用户接入。

📐 系统整体架构图

🧩 用户模块使用广播表，订单模块按 user_id 水平分库，order 表按年月分表，日志表归档存储。读写分离策略基于 SQL 类型自动路由到主库或从库。

下面是一个标准的 ShardingSphere 架构图，展示其核心组件、功能模块和部署方式。架构可以分为三种模式：ShardingSphere-JDBC、ShardingSphere-Proxy、ShardingSphere-Sidecar（计划中）。这里我们重点展示 ShardingSphere-JDBC 和 ShardingSphere-Proxy 的部署结构：

✅ 一、ShardingSphere 总体架构图（逻辑图）

✅ 二、ShardingSphere 三种部署模式对比图

✅ 三、ShardingSphere-JDBC 架构图

✅ 四、ShardingSphere-Proxy 架构图

✅ 五、组件模块图（ShardingSphere 功能生态）

🧰 技术选型与版本说明

⚙️ 核心配置详解（application.yml）

📌 一、项目整体结构预览

sharding-demo/
├── src/
│   ├── main/
│   │   ├── java/com/example/shardingdemo/
│   │   │   ├── controller/
│   │   │   ├── entity/
│   │   │   ├── mapper/
│   │   │   ├── ShardingDemoApplication.java
│   └── resources/
│       ├── application.yml
├── pom.xml

🧱 二、核心依赖配置（pom.xml）

<dependencies>
        <!-- Spring Boot Starter -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>cn.hutool</groupId>
            <artifactId>hutool-all</artifactId>
            <version>5.8.16</version> <!-- 使用最新版本 -->
        </dependency>

        <!-- MyBatis Plus -->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-spring-boot3-starter</artifactId>
            <version>3.5.11</version>
        </dependency>

        <!-- ShardingSphere-JDBC -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>5.2.1</version>
        </dependency>

        <!-- MySQL Connector -->
        <dependency>
            <groupId>com.mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
        </dependency>

        <!-- Lombok & Fastjson 可选 -->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

🧬 三、数据结构设计（核心表）

1️⃣ 用户表（广播表）

CREATE TABLE t_user (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  username VARCHAR(50),
  phone VARCHAR(20)
);

2️⃣ 订单主表（分库 + 分表）

CREATE TABLE t_order_0 (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  user_id BIGINT,
  order_no VARCHAR(64),
  amount DECIMAL(10,2),
  create_time DATETIME
);

CREATE TABLE t_order_1 (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  user_id BIGINT,
  order_no VARCHAR(64),
  amount DECIMAL(10,2),
  create_time DATETIME
);

CREATE TABLE t_order_2 (
  id BIGINT PRIMARY KEY,
  user_id BIGINT,
  order_no VARCHAR(64),
  amount DECIMAL(10,2),
  create_time DATETIME
);

⚙️ 四、application.yml 配置（核心）

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0, ds1, ds2
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://mysql-master:3307/testdb?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
        username: root
        password: root
      ds1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://mysql-slave1:3308/testdb?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
        username: root
        password: root
      ds2:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://mysql-slave2:3309/testdb?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true
        username: root
        password: root

    rules:
      sharding:
        tables:
          t_order:
            actual-data-nodes: ds$->{0..2}.t_order_$->{0..2}
            table-strategy:
              standard:
                sharding-column: user_id
                sharding-algorithm-name: order-table-inline  # 使用 sharding-algorithm-name
            database-strategy:
              standard:
                sharding-column: user_id
                sharding-algorithm-name: order-db-inline
        broadcast-tables:
          - t_user
        default-database-strategy:
          none:
        default-table-strategy:
          none:

        sharding-algorithms:
          order-db-inline:
            type: INLINE
            props:
              algorithm-expression: ds${user_id % 3}
          order-table-inline:
            type: INLINE
            props:
              algorithm-expression: t_order_${user_id % 3}
    props:
      sql-show: true

ShardingSphere-JDBC 配置详解

1. 数据源配置 (datasource)

定义了 3 个 MySQL 数据源（ds0、ds1、ds2），分别指向主库和从库。

2. 分片规则 (rules.sharding)

(1) 表分片配置 (tables)

配置 t_order 表的分库分表策略。

(2) 分片算法 (sharding-algorithms)

定义库和表的分片算法。

(3) 广播表 (broadcast-tables)

配置 t_user 表为广播表（所有库全量同步）。

(4) 默认策略 (default-*)

显式禁用默认分库分表策略（仅对未配置的表生效）。

3. 属性配置 (props)

完整配置总结

潜在问题检查

1. 表名冲突
   • 确保数据库中不存在名为 order 的表（你的配置已使用 t_order，无冲突）。
2. 分表是否创建
   • 需手动创建所有分表（如 ds0.t_order_0, ds1.t_order_1 等）。
3. 分片键类型
   • user_id 应为数值类型（否则 % 运算可能失败）。
4. SQL 日志验证
   • 启用 sql-show: true 后，观察日志确认路由是否正确。

示例 SQL 路由结果

假设 user_id = 5：

• 分库路由：5 % 3 = 2 → ds2

• 分表路由：5 % 3 = 2 → t_order_2

• 最终 SQL：

  INSERT INTO t_order_2 (id, user_id, ...) VALUES (?, 5, ...)
  

  执行在 ds2 数据源上。

通过以上配置，ShardingSphere 会根据 user_id 自动将数据分散到不同的库和表中。如果仍有问题，建议检查：

1. 数据库表是否已创建。
2. 分片键 user_id 的值是否符合预期。
3. 日志中输出的实际 SQL 是否符合分片逻辑。

🧩 五、Java 实体与 DAO 层设计

实体类

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;

import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;

@Data
@TableName("t_order")
public class Order {
    private Long id;
    private Long userId;
    private String orderNo;
    private BigDecimal amount;
    private LocalDateTime createTime;
}

Mapper接口

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.shardingdemo.entity.Order;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;

@Mapper
public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> {
}

Controller接口

import cn.hutool.core.util.IdUtil;
import com.example.shardingdemo.entity.Order;
import com.example.shardingdemo.mapper.OrderMapper;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.List;

@RestController
@RequestMapping("/order")
public class OrderController {

    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;

    @PostMapping("/create")
    public String createOrder() {
        Order order = new Order();
        order.setId(IdUtil.getSnowflakeNextId());
        order.setUserId(1001L);
        order.setOrderNo("ORDER_" + System.currentTimeMillis());
        order.setAmount(new BigDecimal("99.99"));
        order.setCreateTime(LocalDateTime.now());

        orderMapper.insert(order);
        return "OK";
    }

    @GetMapping("/list")
    public List<Order> listOrders() {
        return orderMapper.selectList(null);
    }
}

🚦 常用查询效果演示

✅ 写入数据

Logic SQL: INSERT INTO t_order  ( id, user_id, order_no, amount, create_time )  VALUES (  ?, ?, ?, ?, ?  )
Actual SQL: ds2 ::: INSERT INTO t_order_2  ( id, user_id, order_no, amount, create_time )  VALUES (?, ?, ?, ?, ?) ::: [1952250075647401984, 1001, ORDER_1754287663743, 99.99, 2025-08-04T14:07:43.743983]

计算 userId=1001 的路由结果

(1) 分库计算

1001 % 3 = 2  // 余数为 2

目标库：ds2（对应 ds${2}）

(2) 分表计算

1001 % 3 = 2  // 余数仍为 2

目标表：t_order_2（对应 t_order_${2}）

✅ 查询数据

Actual SQL: ds2 ::: SELECT id,user_id,order_no,amount,create_time FROM t_order_0 WHERE id=? UNION ALL SELECT id,user_id,order_no,amount,create_time FROM t_order_1 WHERE id=? UNION ALL SELECT id,user_id,order_no,amount,create_time FROM t_order_2 WHERE id=? ::: [1952241523566383104, 1952241523566383104, 1952241523566383104]

👉 自动路由，跨表/跨库查询时支持 Merge 结果集

🚧 常见问题与优化建议

📎 参考资料与源码下载

• 🔗 官方文档（ShardingSphere）

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