07、ShardingJDBC实战：分片策略四：Hint强制路由HintShardingStrategy

目录

一、Hint强制路由HintShardingStrategy

二、Hint强制路由HintShardingStrategy配置实现

分库分表最核心的两点SQL 路由 、 SQL 改写

application.properties 配置

自定义HintShardingKeyAlgorithm

编写测试类HintApplicationTests

一、Hint强制路由HintShardingStrategy

在分库分区中，有些特定的SQL，Sharding-jdbc、Mycat、Vitess都不支持（可以查看相关文档各自对哪些SQL不支持）,例如：insert into table1 select * from table2 where ....这种SQL 路由很麻烦，需要解析table2的路由（是在ds0 /ds1 table2_0/table_1）,结果集归并，insert 语句也需要同样的路由解析。这种情况Sharding-jdbc可以使用Hint分片策略来实现各种Sharding-jdbc不支持语法的限制

• 通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。对于分片字段非SQL决定，而由其他外置条件决定的场景，可使用SQL Hint灵活的注入分片字段
• Hint分片策略是绕过SQL解析的，所以对于这些比较复杂的需要分片的查询，采用Hint分片策略性能可能会更好
• 在读写分离数据库中，Hint 可以通过HintManager.setMasterRouteOnly()方法，强制读主库（主从复制存在一定延时，但在某些特定的业务场景中，可能更需要保证数据的实时性）
• 在读写分离中，Hint 可以强制读主库（主从复制是存在一定延时，但在业务场景中，可能更需要保证数据的实时性）

二、Hint强制路由HintShardingStrategy配置实现

Sharding -jdbc 在使用分片策略的时候，与分片算法是成对出现的，每种策略都对应一到两种分片算法（不分片策略NoneShardingStrategy除外）

分库分表最核心的两点SQL 路由 、 SQL 改写

SQL 路由:解析原生SQL，确定需要使用哪些数据库，哪些数据表

Route （路由）引擎：为什么要用Route 引擎呢？

在实际查询当中，数据可能不只是存在一台MYSQL服务器上，

SELECT * FROM t_order WHERE order _id IN(1,3,6)

数据分布：

ds0.t_order0 (1,3,5,7)

ds1.t_order0(2,4,6)

这个SELECT 查询就需要走2个database,如果这个SQL原封不动的执行，肯定会报错（表不存在），Sharding-jdbc 必须要对这个sql进行改写，将库名和表名 2个路由加上

SELECT * FROM ds0.t_order0 WHERE order _id IN(1,3)

SELECT * FROM ds0.t_order1 WHERE order _id IN(6)

SQL 改写：将SQL 按照一定规则，重写FROM 的数据库和表名（Route 返回路由决定需要去哪些库表中执行SQL）

![*][nbsp]

application.properties 配置

配置主要分为三个部分

1、 配置数据源；
2、 分库配置；
3、 分表配置；

```java 
# Hint 强制路由分片策略
sharding.jdbc.datasource.names=ds0,ds1

sharding.jdbc.datasource.ds0.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:5306/ds0?useUnicode=yes&characterEncoding=utf8
sharding.jdbc.datasource.ds0.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds0.password=root

sharding.jdbc.datasource.ds1.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
sharding.jdbc.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
sharding.jdbc.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://127.0.0.1:5306/ds1?useUnicode=yes&characterEncoding=utf8
sharding.jdbc.datasource.ds1.username=root
sharding.jdbc.datasource.ds1.password=root

# 分库配置
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
sharding.jdbc.config.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2}

# t_order强制分片配置
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.t_order$->{0..1}
# 和其他3种不同的是，Hint 需要指定分片表 的数据库分片算法 + 表分片算法
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.hint.algorithm-class-name=ai.yunxi.sharding.config.HintShardingKeyAlgorithm
sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.hint.algorithm-class-name=ai.yunxi.sharding.config.HintShardingKeyAlgorithm


sharding.jdbc.config.props.sql.show=true

### **自定义HintShardingKeyAlgorithm** ###

>     ```java 
>     import com.alibaba.druid.util.StringUtils;
>     import io.shardingsphere.api.algorithm.sharding.ListShardingValue;
>     import io.shardingsphere.api.algorithm.sharding.ShardingValue;
>     import io.shardingsphere.api.algorithm.sharding.hint.HintShardingAlgorithm;
>     import java.util.ArrayList;
>     import java.util.Collection;
>     import java.util.List;
>     
>     public class HintShardingKeyAlgorithm implements HintShardingAlgorithm {
>     
>         /**
>          * 自定义Hint 实现算法
>          * 能够保证绕过Sharding-JDBC SQL解析过程
>          * @param availableTargetNames
>          * @param shardingValue 不再从SQL 解析中获取值，而是直接通过hintManager.addTableShardingValue("t_order", 1)参数指定
>          * @return
>          */
>         @Override
>         public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames,
>                                              ShardingValue shardingValue) {
>             System.out.println("shardingValue=" + shardingValue);
>             System.out.println("availableTargetNames=" + availableTargetNames);
>             List<String> shardingResult = new ArrayList<>();
>             for (String targetName : availableTargetNames) {
>                 String suffix = targetName.substring(targetName.length() - 1);
>                 if (StringUtils.isNumber(suffix)) {
>                     // hint分片算法的ShardingValue有两种具体类型:
>                     // ListShardingValue和RangeShardingValue
>                     // 使用哪种取决于HintManager.addDatabaseShardingValue(String, String, ShardingOperator,...),ShardingOperator的类型
>                     ListShardingValue<Integer> tmpSharding = (ListShardingValue<Integer>) shardingValue;
>                     for (Integer value : tmpSharding.getValues()) {
>                         if (value % 2 == Integer.parseInt(suffix)) {
>                             shardingResult.add(targetName);
>                         }
>                     }
>                 }
>             }
>             return shardingResult;
>         }
>     }

编写测试类HintApplicationTests

```java 
import ai.yunxi.sharding.service.OrderService;
import io.shardingsphere.api.HintManager;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = VipShardingApplication.class)
public class HintApplicationTests {
    @Autowired
    private OrderService orderService;

    @Test
    public void test() {
        // Hint分片策略必须要使用 HintManager工具类
        HintManager hintManager = HintManager.getInstance();
        //
        hintManager.addDatabaseShardingValue("t_order", 0);
        hintManager.addTableShardingValue("t_order", 1);

        // 直接指定对应具体的数据库
        //hintManager.setDatabaseShardingValue(1);
        //在读写分离数据库中，Hint 可以强制读主库（主从复制是存在一定延时，但在业务场景中，可能更需要保证数据的实时性）
        //hintManager.setMasterRouteOnly();
        System.out.println(orderService.findHint());
    }
}

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