ShardingSphere自定义分布式主键生成策略、自定义分片规则

文章目录

    • 主键生成策略源码
      • KeyGenerateAlgorithm
      • 源码入口
      • 实现
      • 扩展 自定义分布式主键生成策略
    • 分片算法
      • ShardingAlgorithm
      • 实现
      • 扩展 自定义分片算法
      • 踩的坑

主键生成策略源码

开发者手册

KeyGenerateAlgorithm

全限定类名org.apache.shardingsphere.sharding.spi.KeyGenerateAlgorithm

分布式主键生成算法，已知实现

配置标识详细说明全限定类名
SNOWFLAKE基于雪花算法的分布式主键生成算法org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.keygen.SnowflakeKeyGenerateAlgorithm
UUID基于 UUID 的分布式主键生成算法org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.keygen.UUIDKeyGenerateAlgorithm
NANOID基于 NanoId 的分布式主键生成算法org.apache.shardingsphere.sharding.nanoid.algorithm.keygen.NanoIdKeyGenerateAlgorithm
COSID基于 CosId 的分布式主键生成算法org.apache.shardingsphere.sharding.cosid.algorithm.keygen.CosIdKeyGenerateAlgorithm
COSID_SNOWFLAKE基于 CosId 的雪花算法分布式主键生成算法org.apache.shardingsphere.sharding.cosid.algorithm.keygen.CosIdSnowflakeKeyGenerateAlgorithm



源码入口

package org.apache.shardingsphere.sharding.factory;/*** Key generate algorithm factory.*/
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PRIVATE)
public final class KeyGenerateAlgorithmFactory {//加载所有的主键生成策略static {ShardingSphereServiceLoader.register(KeyGenerateAlgorithm.class);}/*** 根据配置的主键生成策略，获取一个主键生成算法* 例如：spring.shardingsphere.rules.sharding.key-generators.usercourse_keygen.type=SNOWFLAKE*/public static KeyGenerateAlgorithm newInstance(final AlgorithmConfiguration keyGenerateAlgorithmConfig) {return ShardingSphereAlgorithmFactory.createAlgorithm(keyGenerateAlgorithmConfig, KeyGenerateAlgorithm.class);}/*** 判断是否包含配置的算法*/public static boolean contains(final String keyGenerateAlgorithmType) {return TypedSPIRegistry.findRegisteredService(KeyGenerateAlgorithm.class, keyGenerateAlgorithmType).isPresent();}
}



先来看主键生成策略是如何加载的：ShardingSphereServiceLoader.register(KeyGenerateAlgorithm.class);

public final class ShardingSphereServiceLoader {//线程安全Map，缓存所有主键生成器private static final Map<Class<?>, Collection<Object>> SERVICES = new ConcurrentHashMap<>();// 进入到register()方法中public static void register(final Class<?> serviceInterface) {if (!SERVICES.containsKey(serviceInterface)) {// 调用下方的load()方法SERVICES.put(serviceInterface, load(serviceInterface));}}//使用java的SPI机制加载接口的所有实现类private static <T> Collection<Object> load(final Class<T> serviceInterface) {Collection<Object> result = new LinkedList<>();for (T each : ServiceLoader.load(serviceInterface)) {result.add(each);}return result;}
}



实现

ShardingJDBC是通过SPI机制，加载org.apache.shardingsphere.sharding.spi.KeyGenerateAlgorithm接口的实现类，也就是上方表格中的内容

我们就可以直接在yml配置文件中进行配置分布式主键生成算法



接下来就以SNOWFLAKE雪花算法举例，下方就列举出了几个关键方法

// 实现了KeyGenerateAlgorithm接口
public final class SnowflakeKeyGenerateAlgorithm implements KeyGenerateAlgorithm, InstanceContextAware {// 在init方法中，会把我们yml配置文件中定义的props的配置项，保存在下面方法的形参中，并赋值给props成员属性// 其他地方再用props对象获取我们的配置项@Overridepublic void init(final Properties props) {this.props = props;maxVibrationOffset = getMaxVibrationOffset(props);maxTolerateTimeDifferenceMilliseconds = getMaxTolerateTimeDifferenceMilliseconds(props);}// 实现KeyGenerateAlgorithm接口中的抽象方法generateKey()// 也就是在这个方法中具体生成分布式主键值的@Overridepublic synchronized Long generateKey() {long currentMilliseconds = timeService.getCurrentMillis();if (waitTolerateTimeDifferenceIfNeed(currentMilliseconds)) {currentMilliseconds = timeService.getCurrentMillis();}if (lastMilliseconds == currentMilliseconds) {if (0L == (sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK)) {currentMilliseconds = waitUntilNextTime(currentMilliseconds);}} else {vibrateSequenceOffset();sequence = sequenceOffset;}lastMilliseconds = currentMilliseconds;return ((currentMilliseconds - EPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT_BITS) | (getWorkerId() << WORKER_ID_LEFT_SHIFT_BITS) | sequence;}// getType() 方法中返回的字符串就是我们上方yml配置文件中type配置项填写的值@Overridepublic String getType() {return "SNOWFLAKE";}
}



其他几个实现类也是一样的格式

在这里插入图片描述



扩展 自定义分布式主键生成策略

package com.hs.sharding.algorithm;import com.google.common.base.Preconditions;
import org.apache.shardingsphere.infra.instance.InstanceContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.instance.InstanceContextAware;
import org.apache.shardingsphere.sharding.algorithm.keygen.TimeService;
import org.apache.shardingsphere.sharding.spi.KeyGenerateAlgorithm;import java.util.Calendar;
import java.util.Properties;/*** 改进雪花算法，让他能够 %4 均匀分布。* @auth hs*/
public final class MySnowFlakeAlgorithm implements KeyGenerateAlgorithm, InstanceContextAware {public static final long EPOCH;private static final String MAX_VIBRATION_OFFSET_KEY = "max-vibration-offset";private static final String MAX_TOLERATE_TIME_DIFFERENCE_MILLISECONDS_KEY = "max-tolerate-time-difference-milliseconds";private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;private static final long WORKER_ID_BITS = 10L;private static final long SEQUENCE_MASK = (1 << SEQUENCE_BITS) - 1;private static final long WORKER_ID_LEFT_SHIFT_BITS = SEQUENCE_BITS;private static final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT_BITS = WORKER_ID_LEFT_SHIFT_BITS + WORKER_ID_BITS;private static final int DEFAULT_VIBRATION_VALUE = 1;private static final int MAX_TOLERATE_TIME_DIFFERENCE_MILLISECONDS = 10;private static final long DEFAULT_WORKER_ID = 0;private static TimeService timeService = new TimeService();public static void setTimeService(TimeService timeService) {MySnowFlakeAlgorithm.timeService = timeService;}private Properties props;@Overridepublic Properties getProps() {return props;}private int maxVibrationOffset;private int maxTolerateTimeDifferenceMilliseconds;private volatile int sequenceOffset = -1;private volatile long sequence;private volatile long lastMilliseconds;private volatile InstanceContext instanceContext;static {Calendar calendar = Calendar.getInstance();calendar.set(2016, Calendar.NOVEMBER, 1);calendar.set(Calendar.HOUR_OF_DAY, 0);calendar.set(Calendar.MINUTE, 0);calendar.set(Calendar.SECOND, 0);calendar.set(Calendar.MILLISECOND, 0);EPOCH = calendar.getTimeInMillis();}@Overridepublic void init(final Properties props) {this.props = props;maxVibrationOffset = getMaxVibrationOffset(props);maxTolerateTimeDifferenceMilliseconds = getMaxTolerateTimeDifferenceMilliseconds(props);}@Overridepublic void setInstanceContext(final InstanceContext instanceContext) {this.instanceContext = instanceContext;if (null != instanceContext) {instanceContext.generateWorkerId(props);}}private int getMaxVibrationOffset(final Properties props) {int result = Integer.parseInt(props.getOrDefault(MAX_VIBRATION_OFFSET_KEY, DEFAULT_VIBRATION_VALUE).toString());Preconditions.checkArgument(result >= 0 && result <= SEQUENCE_MASK, "Illegal max vibration offset.");return result;}private int getMaxTolerateTimeDifferenceMilliseconds(final Properties props) {return Integer.parseInt(props.getOrDefault(MAX_TOLERATE_TIME_DIFFERENCE_MILLISECONDS_KEY, MAX_TOLERATE_TIME_DIFFERENCE_MILLISECONDS).toString());}@Overridepublic synchronized Long generateKey() {long currentMilliseconds = timeService.getCurrentMillis();if (waitTolerateTimeDifferenceIfNeed(currentMilliseconds)) {currentMilliseconds = timeService.getCurrentMillis();}if (lastMilliseconds == currentMilliseconds) {
//            if (0L == (sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK)) {currentMilliseconds = waitUntilNextTime(currentMilliseconds);
//            }} else {vibrateSequenceOffset();
//            sequence = sequenceOffset;sequence = sequence >= SEQUENCE_MASK ? 0:sequence+1;}lastMilliseconds = currentMilliseconds;return ((currentMilliseconds - EPOCH) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT_BITS) | (getWorkerId() << WORKER_ID_LEFT_SHIFT_BITS) | sequence;}private boolean waitTolerateTimeDifferenceIfNeed(final long currentMilliseconds) {if (lastMilliseconds <= currentMilliseconds) {return false;}long timeDifferenceMilliseconds = lastMilliseconds - currentMilliseconds;Preconditions.checkState(timeDifferenceMilliseconds < maxTolerateTimeDifferenceMilliseconds,"Clock is moving backwards, last time is %d milliseconds, current time is %d milliseconds", lastMilliseconds, currentMilliseconds);try {Thread.sleep(timeDifferenceMilliseconds);} catch (InterruptedException e) {}return true;}private long waitUntilNextTime(final long lastTime) {long result = timeService.getCurrentMillis();while (result <= lastTime) {result = timeService.getCurrentMillis();}return result;}@SuppressWarnings("NonAtomicOperationOnVolatileField")private void vibrateSequenceOffset() {sequenceOffset = sequenceOffset >= maxVibrationOffset ? 0 : sequenceOffset + 1;}private long getWorkerId() {return null == instanceContext ? DEFAULT_WORKER_ID : instanceContext.getWorkerId();}@Overridepublic String getType() {return "MYSNOWFLAKE";}@Overridepublic boolean isDefault() {return true;}
}



使用spi机制加载我们上方定义的类

在这里插入图片描述



yml配置文件中使用我们自己定义的类

在这里插入图片描述



分片算法

开发者手册

ShardingAlgorithm

全限定类名org.apache.shardingsphere.sharding.spi.ShardingAlgorithm

分片算法，已知实现

配置标识自动分片算法详细说明类名
MODY基于取模的分片算法ModShardingAlgorithm
HASH_MODY基于哈希取模的分片算法HashModShardingAlgorithm
BOUNDARY_RANGEY基于分片边界的范围分片算法BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm
VOLUME_RANGEY基于分片容量的范围分片算法VolumeBasedRangeShardingAlgorithm
AUTO_INTERVALY基于可变时间范围的分片算法AutoIntervalShardingAlgorithm
INTERVALN基于固定时间范围的分片算法IntervalShardingAlgorithm
CLASS_BASEDN基于自定义类的分片算法ClassBasedShardingAlgorithm
INLINEN基于行表达式的分片算法InlineShardingAlgorithm
COMPLEX_INLINEN基于行表达式的复合分片算法ComplexInlineShardingAlgorithm
HINT_INLINEN基于行表达式的 Hint 分片算法HintInlineShardingAlgorithm
COSID_MODN基于 CosId 的取模分片算法CosIdModShardingAlgorithm
COSID_INTERVALN基于 CosId 的固定时间范围的分片算法CosIdIntervalShardingAlgorithm
COSID_INTERVAL_SNOWFLAKEN基于 CosId 的雪花ID固定时间范围的分片算法CosIdSnowflakeIntervalShardingAlgorithm



实现

这里就拿CLASS_BASED自定义分片策略来举例。我们之前的配置项如下所示。

这里就有一个问题，props的值我怎么知道写什么，我又怎么知道我自定义的类需要实现什么接口？

在这里插入图片描述



我们现在进入到CLASS_BASED分片算法的实现类中ClassBasedShardingAlgorithm去看看它的源码

public final class ClassBasedShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Comparable<?>>, ComplexKeysShardingAlgorithm<Comparable<?>>, HintShardingAlgorithm<Comparable<?>> {// 定义两个常量，我们会发现这里就是props中我们进行配置的值private static final String STRATEGY_KEY = "strategy";private static final String ALGORITHM_CLASS_NAME_KEY = "algorithmClassName";@Getterprivate Properties props;private ClassBasedShardingAlgorithmStrategyType strategy;private String algorithmClassName;private StandardShardingAlgorithm standardShardingAlgorithm;private ComplexKeysShardingAlgorithm complexKeysShardingAlgorithm;private HintShardingAlgorithm hintShardingAlgorithm;// init()方法中会获取到props对象，props对象中保存了我们yml配置文件中的配置内容// 这里就会取出来，赋值给 strategy  和  algorithmClassName 成员属性@Overridepublic void init(final Properties props) {this.props = props;strategy = getStrategy(props);algorithmClassName = getAlgorithmClassName(props);initAlgorithmInstance(props);}private ClassBasedShardingAlgorithmStrategyType getStrategy(final Properties props) {String strategy = props.getProperty(STRATEGY_KEY);Preconditions.checkNotNull(strategy, "Properties `%s` can not be null when uses class based sharding strategy.", STRATEGY_KEY);return ClassBasedShardingAlgorithmStrategyType.valueOf(strategy.toUpperCase().trim());}private String getAlgorithmClassName(final Properties props) {String result = props.getProperty(ALGORITHM_CLASS_NAME_KEY);Preconditions.checkNotNull(result, "Properties `%s` can not be null when uses class based sharding strategy.", ALGORITHM_CLASS_NAME_KEY);return result;}// 这里就会判断 strategy 属性是哪一个  STANDARD、COMPLEX、HINT// 然后在进行具体的实例 StandardShardingAlgorithm、ComplexKeysShardingAlgorithm、HintShardingAlgorithmprivate void initAlgorithmInstance(final Properties props) {switch (strategy) {case STANDARD:standardShardingAlgorithm = ClassBasedShardingAlgorithmFactory.newInstance(algorithmClassName, StandardShardingAlgorithm.class, props);break;case COMPLEX:complexKeysShardingAlgorithm = ClassBasedShardingAlgorithmFactory.newInstance(algorithmClassName, ComplexKeysShardingAlgorithm.class, props);break;case HINT:hintShardingAlgorithm = ClassBasedShardingAlgorithmFactory.newInstance(algorithmClassName, HintShardingAlgorithm.class, props);break;default:break;}}// doSharding()方法，具体的分片算法逻辑@SuppressWarnings("unchecked")@Overridepublic String doSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final PreciseShardingValue<Comparable<?>> shardingValue) {return standardShardingAlgorithm.doSharding(availableTargetNames, shardingValue);}@SuppressWarnings("unchecked")@Overridepublic Collection<String> doSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final RangeShardingValue<Comparable<?>> shardingValue) {return standardShardingAlgorithm.doSharding(availableTargetNames, shardingValue);}@SuppressWarnings("unchecked")@Overridepublic Collection<String> doSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final ComplexKeysShardingValue<Comparable<?>> shardingValue) {return complexKeysShardingAlgorithm.doSharding(availableTargetNames, shardingValue);}@SuppressWarnings("unchecked")@Overridepublic Collection<String> doSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final HintShardingValue<Comparable<?>> shardingValue) {return hintShardingAlgorithm.doSharding(availableTargetNames, shardingValue);}// 返回trye为 CLASS_BASED  这里也就是和yml配置文件中的type对应上了@Overridepublic String getType() {return "CLASS_BASED";}
}



其他的分片算法也是类似的实现

在这里插入图片描述



扩展 自定义分片算法

自定义一个java类，实现ShardingAlgorithm接口，或者是它的子接口 StandardShardingAlgorithm、ComplexKeysShardingAlgorithm、HintShardingAlgorithm都行，重写其中的doSharding()方法，我们自己指定分片逻辑



重写getType()方法，返回一个字符串，能够让我们在yml配置文件中进行配置

@Override
public String getType() {return "MY_COMPLEX_ALGORITHM";
}



例如我现在自定义的分片类如下

package com.hs.sharding.algorithm;import com.google.common.base.Preconditions;
import com.google.common.collect.Range;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm;import java.util.*;/*** 自定义分片策略 , 我们这里实现标准的分片算法接口StandardShardingAlgorithm* 我这里是分片逻辑就是按照个数取模，在分发到sys_user1   sys_user2数据表中*/
public class HsComplexAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Long> {/*** 数据库个数*/private final String DB_COUNT = "db-count";/*** 数据表个数*/private final String TAB_COUNT = "tab-count";/*** 真实数据表前缀*/private final String PERTAB = "pertab";private Integer dbCount;private Integer tabCount;private String pertab;private Properties props;@Overridepublic void init(Properties props) {this.props = props;this.dbCount = getDbCount(props);this.tabCount = getTabCount(props);this.pertab = getPertab(props);// 校验条件Preconditions.checkState(null != pertab && !pertab.isEmpty(),"Inline hsComplex algorithm expression cannot be null or empty.");}/*** 精确查询分片执行接口（对应的sql是where ??=值)* @param collection 可用的分片名集合(分库就是库名，分表就是表名)* @param preciseShardingValue 分片键*/@Overridepublic String doSharding(Collection<String> collection, PreciseShardingValue<Long> preciseShardingValue) {Long uid = preciseShardingValue.getValue();String resultTableName = pertab + ((uid + 1) % (dbCount * tabCount) / tabCount + 1);if (collection.contains(resultTableName)){return resultTableName;}throw new UnsupportedOperationException("route: " + resultTableName + " is not supported, please check your config");}/*** 范围分片规则（对应的是where ??>='XXX' and ??<='XXX')* 范围查询分片算法（分片键涉及区间查询时会进入该方法进行分片计算）*/@Overridepublic Collection<String> doSharding(Collection<String> collection, RangeShardingValue<Long> rangeShardingValue) {List<String> result = new ArrayList<>();Range<Long> valueRange = rangeShardingValue.getValueRange();Long upperEndpoint = valueRange.upperEndpoint();Long aLong = valueRange.lowerEndpoint();// TODO 进行相应的分片判断
//        return result;return collection;}private String getPertab(Properties props) {return props.getProperty(PERTAB);}private Integer getDbCount(Properties props) {String count = props.getProperty(DB_COUNT);return count == null || count.isEmpty() ? 0 : Integer.valueOf(count);}private Integer getTabCount(Properties props) {String count = props.getProperty(TAB_COUNT);return count == null || count.isEmpty() ? 0 : Integer.valueOf(count);}@Overridepublic Properties getProps() {return props;}@Overridepublic String getType() {return "HS";}
}



需要添加一个SPI的配置文件org.apache.shardingsphere.sharding.spi.ShardingAlgorithm，在该文件中指定我们上方创建的java类

在这里插入图片描述



yml配置文件中进行相应的更改

在这里插入图片描述



踩的坑

我先是自定义的类实现的是ComplexKeysShardingAlgorithm接口，但是我们yml配置类中还是一直按照standard的配置，导致我自定义的类中的doSharding()方法所以就一直没有调用到

在这里插入图片描述



之后我修改了complex就能调用了

在这里插入图片描述



在配置还是standard时，我通过debug，发现init() 和 getType()方法都能够调用，证明SPI机制相关的文件没问题。

我就想会不会是单分片键、精确查询、范围查询相关问题导致的？

我修改了实现接口，改为了StandardShardingAlgorithm，然后就进入了其中单分片键的doSharding()方法。最后就一点一点的排查，再到了这上面的配置

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