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关于java:ShardingJdbc-实现读写分离-分库分表写得太好了

java 搞代码 4年前 (2022-01-27) 32次浏览 已收录 0个评论

1、概览

ShardingSphere-Jdbc定位为轻量级Java框架，在Java的Jdbc层提供的额定服务。它应用客户端直连数据库，以jar包模式提供服务，可了解为增强版的Jdbc驱动，齐全兼容Jdbc和各种ORM框架

2、MySQL主从复制

1）、docker配置mysql主从复制

1）创立主服务器所需目录

mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/cnf
mkdir -p /usr/local/mysqlData/master/data

2）定义主服务器配置文件

vim /usr/local/mysqlData/master/cnf/mysql.cnf
[mysqld]
## 设置server_id,留神要惟一
server-id=1
## 开启binlog
log-bin=mysql-bin
## binlog缓存
binlog_cache_size=1M
## binlog格局(mixed、statement、row,默认格局是statement)
binlog_format=mixed

3）创立并启动mysql主服务

docker run -itd -p 3306:3306 --name master -v /usr/local/mysqlData/master/cnf:/etc/mysql/conf.d -v /usr/local/mysqlData/master/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7

4）增加复制master数据的用户reader，供从服务器应用

[root@aliyun /]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                               NAMES
6af1df686fff        mysql:5.7           "docker-entrypoint..."   5 seconds ago       Up 4 seconds        0.0.0.0:3306->3306/tcp, 33060/tcp   master
[root@aliyun /]# docker exec -it master /bin/bash
root@41d795785db1:/# mysql -u root -p123456

mysql> GRANT REPLICATION SLAVE ON *.* to 'reader'@'%' identified by 'reader';
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> FLUSH PRIVILEGES;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

5）创立从服务器所需目录，编辑配置文件

mkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -p
mkdir /usr/local/mysqlData/slave/cnf -p
vim /usr/local/mysqlData/slave/cnf/mysql.cnf
[mysqld]
## 设置server_id,留神要惟一
server-id=2
## 开启binlog,以备Slave作为其它Slave的Master时应用
log-bin=mysql-slave-bin
## relay_log配置中继日志
relay_log=edu-mysql-relay-bin
## 如果须要同步函数或者存储过程
log_bin_trust_function_creators=true
## binlog缓存
binlog_cache_size=1M
## binlog格局(mixed、statement、row,默认格局是statement)
binlog_format=mixed
## 跳过主从复制中遇到的所有谬误或指定类型的谬误,防止slave端复制中断
## 如:1062谬误是指一些主键反复,1032谬误是因为主从数据库数据不统一
slave_skip_errors=1062

6）创立并运行mysql从服务器

docker run -itd -p 3307:3306 --name slaver -v /usr/local/mysqlData/slave/cnf:/etc/mysql/conf.d -v /usr/local/mysqlData/slave/data:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 mysql:5.7

7）在从服务器上配置连贯主服务器的信息

首先主服务器上查看master_log_file、master_log_pos两个参数，而后切换到从服务器上进行主服务器的连贯信息的设置

主服务上执行：

root@6af1df686fff:/# mysql -u root -p123456

mysql> show master status;
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| File             | Position | Binlog_Do_DB | Binlog_Ignore_DB | Executed_Gtid_Set |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
| mysql-bin.000003 |      591 |              |                  |                   |
+------------------+----------+--------------+------------------+-------------------+
1 row in set (0.00 sec)

docker查看主服务器容器的ip地址

[root@aliyun /]# docker inspect --format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}' master
172.17.0.2

从服务器上执行：

[root@aliyun /]# docker exec -it slaver /bin/bash
root@fe8b6fc2f1ca:/# mysql -u root -p123456  

mysql> change master to master_host='172.17.0.2',master_user='reader',master_password='reader',master_log_file='mysql-bin.000003',master_log_pos=591;

8）从服务器启动I/O 线程和SQL线程

mysql> start slave;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> show slave status\G
*************************** 1. row ***************************
               Slave_IO_State: Waiting for master to send event
                  Master_Host: 172.17.0.2
                  Master_User: reader
                  Master_Port: 3306
                Connect_Retry: 60
              Master_Log_File: mysql-bin.000003
          Read_Master_Log_Pos: 591
               Relay_Log_File: edu-mysql-relay-bin.000002
                Relay_Log_Pos: 320
        Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000003
             Slave_IO_Running: Yes
            Slave_SQL_Running: Yes

Slave_IO_Running: Yes，Slave_SQL_Running: Yes即示意启动胜利

2）、binlog和redo log回顾

1）redo log（重做日志）

InnoDB首先将redo log放入到redo log buffer，而后按肯定频率将其刷新到redo log file

下列三种状况下会将redo log buffer刷新到redo log file：

  • Master Thread每一秒将redo log buffer刷新到redo log file
  • 每个事务提交时会将redo log buffer刷新到redo log file
  • 当redo log缓冲池残余空间小于1/2时，会将redo log buffer刷新到redo log file

MySQL里常说的WAL技术，全称是Write Ahead Log，即当事务提交时，先写redo log，再批改页。也就是说，当有一条记录须要更新的时候，InnoDB会先把记录写到redo log外面，并更新Buffer Pool的page，这个时候更新操作就算实现了

Buffer Pool是物理页的缓存，对InnoDB的任何批改操作都会首先在Buffer Pool的page上进行，而后这样的页将被标记为脏页并被放到专门的Flush List上，后续将由专门的刷脏线程阶段性的将这些页面写入磁盘

InnoDB的redo log是固定大小的，比方能够配置为一组4个文件，每个文件的大小是1GB，循环应用，从头开始写，写到开端就又回到结尾循环写（程序写，节俭了随机写磁盘的IO耗费）

Write Pos是以后记录的地位，一边写一边后移，写到第3号文件开端后就回到0号文件结尾。Check Point是以后要擦除的地位，也是往后推移并且循环的，擦除记录前要把记录更新到数据文件

Write Pos和Check Point之间空着的局部，能够用来记录新的操作。如果Write Pos追上Check Point，这时候不能再执行新的更新，须要停下来擦掉一些记录，把Check Point推动一下

当数据库产生宕机时，数据库不须要重做所有的日志，因为Check Point之前的页都曾经刷新回磁盘，只需对Check Point后的redo log进行复原，从而缩短了复原的工夫

当缓冲池不够用时，依据LRU算法会溢出最近起码应用的页，若此页为脏页，那么须要强制执行Check Point，将脏页刷新回磁盘

2）binlog（归档日志）

MySQL整体来看就有两块：一块是Server层，次要做的是MySQL性能层面的事件；还有一块是引擎层，负责存储相干的具体事宜。redo log是InnoDB引擎特有的日志，而Server层也有本人的日志，称为binlog

binlog记录了对MySQL数据库执行更改的所有操作，不包含SELECT和SHOW这类操作，次要作用是用于数据库的主从复制及数据的增量复原

应用mysqldump备份时，只是对一段时间的数据进行全备，然而如果备份后忽然发现数据库服务器故障，这个时候就要用到binlog的日志了

binlog格局有三种：STATEMENT，ROW，MIXED

  • STATEMENT模式：binlog外面记录的就是SQL语句的原文。长处是并不需要记录每一行的数据变动，缩小了binlog日志量，节约IO，进步性能。毛病是在某些状况下会导致master-slave中的数据不统一
  • ROW模式：不记录每条SQL语句的上下文信息，仅需记录哪条数据被批改了，批改成什么样了，解决了STATEMENT模式下呈现master-slave中的数据不统一。毛病是会产生大量的日志，尤其是alter table的时候会让日志暴涨
  • MIXED模式：以上两种模式的混合应用，个别的复制应用STATEMENT模式保留binlog，对于STATEMENT模式无奈复制的操作应用ROW模式保留binlog，MySQL会依据执行的SQL语句抉择日志保留形式

3）redo log和binlog日志的不同

  • redo log是InnoDB引擎特有的；binlog是MySQL的Server层实现的，所有引擎都能够应用
  • redo log是物理日志，记录的是在某个数据也上做了什么批改；binlog是逻辑日志，记录的是这个语句的原始逻辑，比方给ID=2这一行的c字段加1
  • redo log是循环写的，空间固定会用完；binlog是能够追加写入的，binlog文件写到肯定大小后会切换到下一个，并不会笼罩以前的日志

4）两阶段提交

create table T(ID int primary key, c int);
update T set c=c+1 where ID=2;

执行器和InnoDB引擎在执行这个update语句时的外部流程：

  • 执行器先找到引擎取ID=2这一行。ID是主键，引擎间接用树搜寻找到这一行。如果ID=2这一行所在的数据也原本就在内存中，就间接返回给执行器；否则，须要先从磁盘读入内存，而后再返回
  • 执行器拿到引擎给的行数据，把这个值加上1，失去新的一行数据，再调用引擎接口写入这行新数据
  • 引擎将这行新数据更新到内存中，同时将这个更新操作记录到redo log外面，此时redo log处于prepare状态。而后告知执行器执行实现了，随时能够提交事务
  • 执行器生成这个操作的binlog，并把binlog写入磁盘
  • 执行器调用引擎的提交事务接口，引擎把刚刚写入的redo log改成提交状态，更新实现

update语句的执行流程图如下，图中浅色框示意在InnoDB外部执行的，深色框示意是在执行器中执行的

将redo log的写入拆成了两个步骤：prepare和commit，这就是两阶段提交

3）、MySQL主从复制原理

从库B和主库A之间维持了一个长连贯。主库A外部有一个线程，专门用于服务从库B的这个长连贯。一个事务日志同步的残缺过程如下：

  • 在从库B上通过change master命令，设置主库A的IP、端口、用户名、明码，以及要从哪个地位开始申请binlog，这个地位蕴含文件名和日志偏移量
  • 在从库B上执行start slave命令，这时从库会启动两个线程，就是图中的I/O线程和SQL线程。其中I/O线程负责与主库建设连贯
  • 主库A校验完用户名、明码后，开始依照从库B传过来的地位，从本地读取binlog，发给B
  • 从库B拿到binlog后，写到本地文件，称为中继日志
  • SQL线程读取中继日志，解析出日志里的命令，并执行

因为多线程复制计划的引入，SQL线程演化成了多个线程

主从复制不是齐全实时地进行同步，而是异步实时。这两头存在主从服务之间的执行延时，如果主服务器的压力很大，则可能导致主从服务器延时较大

3、Sharding-Jdbc实现读写拆散

Spring Boot 根底就不介绍了，举荐下这个实战教程：
https://www.javastack.cn/cate…

1）、新建Springboot工程，引入相干依赖

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.1.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba</groupId>
        <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>1.1.21</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
        <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>4.0.0-RC1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.projectlombok</groupId>
        <artifactId>lombok</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        <scope>test</scope>
    </dependency>
</dependencies>

2）、application.properties配置文件

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
#显示sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

#配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds1,ds2,ds3

#master-ds1数据库连贯信息
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5

#slave-ds2数据库连贯信息
spring.shardingsphere.datasource.ds2.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds2.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds2.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds2.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds2.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds2.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds2.minPoolSize=5

#slave-ds3数据库连贯信息
spring.shardingsphere.datasource.ds3.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds3.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds3.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3307/sharding-jdbc-db?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds3.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds3.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds3.minPoolSize=5

#配置默认数据源ds1 默认数据源,次要用于写
spring.shardingsphere.sharding.default-data-source-name=ds1
#配置主从名称
spring.shardingsphere.masterslave.name=ms
#置主库master,负责数据的写入
spring.shardingsphere.masterslave.master-data-source-name=ds1
#配置从库slave节点
spring.shardingsphere.masterslave.slave-data-source-names=ds2,ds3
#配置slave节点的负载平衡平衡策略,采纳轮询机制
spring.shardingsphere.masterslave.load-balance-algorithm-type=round_robin

#整合mybatis的配置
mybatis.type-aliases-package=com.ppdai.shardingjdbc.entity

3）、创立t_user表

CREATE TABLE `t_user` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `nickname` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(100) DEFAULT NULL,
  `sex` int(11) DEFAULT NULL,
  `birthday` varchar(50) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=4 DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

4）、定义Controller、Mapper、Entity

@Data
public class User {
    private Integer id;

    private String nickname;

    private String password;

    private Integer sex;

    private String birthday;
}
@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    @PostMapping("/save")
    public String addUser() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setSex(1);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
        return "success";
    }

    @GetMapping("/findUsers")
    public List<User> findUsers() {
        return userMapper.findUsers();
    }
}
public interface UserMapper {

    @Insert("insert into t_user(nickname,password,sex,birthday) values(#{nickname},#{password},#{sex},#{birthday})")
    void addUser(User user);

    @Select("select * from t_user")
    List<User> findUsers();
}

5）、验证

启动日志中三个数据源初始化胜利：

调用http://localhost:8080/api/user/save始终进入到ds1主节点

调用http://localhost:8080/api/user/findUsers始终进入到ds2、ds3节点，并且轮询进入

4、MySQL分库分表原理

1）、分库分表

程度拆分：同一个表的数据拆到不同的库不同的表中。能够依据工夫、地区或某个业务键维度，也能够通过hash进行拆分，最初通过路由拜访到具体的数据。拆分后的每个表构造保持一致

垂直拆分：就是把一个有很多字段的表给拆分成多个表，或者是多个库下来。每个库表的构造都不一样，每个库表都蕴含局部字段。一般来说，能够依据业务维度进行拆分，如订单表能够拆分为订单、订单反对、订单地址、订单商品、订单扩大等表；也能够，依据数据冷热水平拆分，20%的热点字段拆到一个表，80%的冷字段拆到另外一个表

2）、不停机分库分表数据迁徙

个别数据库的拆分也是有一个过程的，一开始是单表，前面缓缓拆成多表。那么咱们就看下如何平滑的从MySQL单表适度到MySQL的分库分表架构

  • 利用MySQL+Canal做增量数据同步，利用分库分表中间件，将数据路由到对应的新表中
  • 利用分库分表中间件，全量数据导入到对应的新表中
  • 通过单表数据和分库分表数据两两比拟，更新不匹配的数据到新表中
  • 数据稳固后，将单表的配置切换到分库分表配置上

5、Sharding-Jdbc实现分库分表

1）、逻辑表

用户数据依据订单id%2拆分为2个表，别离是：t_order0和t_order1。他们的逻辑表名是：t_order

多数据源雷同表：

#多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 雷同表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}

多数据源不同表：

#多数据源$->{0..N}.逻辑表名$->{0..N} 不同表
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order$->{0..1},ds1.t_order$->{2..4}

单库分表：

#单数据源的配置形式
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order$->{0..4}

全副手动指定：

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds0.t_order0,ds1.t_order0,ds0.t_order1,ds1.t_order1

2）、inline分片策略

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}
#数据源分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.sharding-column=user_id
#数据源分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id%2}
#表分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.sharding-column=order_id
#表分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_order$->{order_id%2}

下面的配置通过user_id%2来决定具体数据源，通过order_id%2来决定具体表

insert into t_order(user_id,order_id) values(2,3)，user_id%2 = 0应用数据源ds0，order_id%2 = 1应用t_order1，insert语句最终操作的是数据源ds0的t_order1表。

3）、分布式主键配置

Sharding-Jdbc能够配置分布式主键生成策略。默认应用雪花算法（snowflake），生成64bit的长整型数据，也反对UUID的形式

#主键的列名
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.column=id
#主键生成策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.key-generator.type=SNOWFLAKE

4）、inline分片策略实现分库分表

需要：

对1000w的用户数据进行分库分表，对用户表的数据进行分表和分库的操作。依据年龄奇数存储在t_user1，偶数t_user0，同时性别奇数存储在ds1，偶数ds0

表构造：

CREATE TABLE `t_user0` (
  `id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `nickname` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `sex` int(11) DEFAULT NULL,
  `birthday` varchar(100) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

CREATE TABLE `t_user1` (
  `id` bigint(20) DEFAULT NULL,
  `nickname` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `password` varchar(200) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  `sex` int(11) DEFAULT NULL,
  `birthday` varchar(100) DEFAULT NULL
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

两个数据库中都蕴含t_user0和t_user1两张表

application.properties：

spring.main.allow-bean-definition-overriding=true
#显示sql
spring.shardingsphere.props.sql.show=true

#配置数据源
spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1

#ds0数据库连贯信息
spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db0?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds0.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds0.minPoolSize=5

#ds1数据库连贯信息
spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://47.101.58.187:3306/t_user_db1?useUnicode=true&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.maxPoolSize=100
spring.shardingsphere.datasource.ds1.minPoolSize=5

#整合mybatis的配置
mybatis.type-aliases-package=com.ppdai.shardingjdbc.entity

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_user$->{0..1}
#数据源分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.database-strategy.inline.sharding-column=sex
#数据源分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{sex%2}
#表分片策略
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.sharding-column=age
#表分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.table-strategy.inline.algorithm-expression=t_user$->{age%2}
#主键的列名
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.column=id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_user.key-generator.type=SNOWFLAKE

Spring Boot 根底就不介绍了，举荐下这个实战教程：
https://www.javastack.cn/cate&#8230;

测试类：

@SpringBootTest
class ShardingJdbcApplicationTests {

    @Autowired
    private UserMapper userMapper;

    /**
     * sex:奇数
     * age:奇数
     * ds1.t_user1
     */
    @Test
    public void test01() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(17);
        user.setSex(1);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }

    /**
     * sex:奇数
     * age:偶数
     * ds1.t_user0
     */
    @Test
    public void test02() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(18);
        user.setSex(1);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }

    /**
     * sex:偶数
     * age:奇数
     * ds0.t_user1
     */
    @Test
    public void test03() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(17);
        user.setSex(2);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }

    /**
     * sex:偶数
     * age:偶数
     * ds0.t_user0
     */
    @Test
    public void test04() {
        User user = new User();
        user.setNickname("zhangsan" + new Random().nextInt());
        user.setPassword("123456");
        user.setAge(18);
        user.setSex(2);
        user.setBirthday("1997-12-03");
        userMapper.addUser(user);
    }
}

参考文档：\
https://shardingsphere.apache&#8230; \
https://www.bilibili.com/vide&#8230;

原文链接：https://www.gaodaima.com/qq_4037… \
版权申明：本文为CSDN博主「邋遢的漂泊剑客」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协定，转载请附上原文出处链接及本申明。

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