本文从官网的配置的数据源入门，介绍支持的分库分表及与对应的API源码

一官网分库分表数据源配置

shardingjdbc 对数据分为yaml,spring，spring boot等多种方式。

可以结合实际项目使用，我们实际采用spring，但是为了节省篇幅，把官网的yaml带注释的贴过来。

dataSources: 数据源配置
  <data_source_name> 可配置多个: !!数据库连接池实现类
    driverClassName: 数据库驱动类名
    url: 数据库url连接
    username: 数据库用户名
    password: 数据库密码
    ... 数据库连接池的其它属性

defaultDataSourceName: 默认数据源，未配置分片规则的表将通过默认数据源定位

tables: 分库分表配置，可配置多个logic_table_name
    <logic_table_name>: 逻辑表名
        actualDataNodes: 真实数据节点，由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，支持inline表达式。不填写表示将为现有已知的数据源 + 逻辑表名称生成真实数据节点。用于广播表（即每个库中都需要一个同样的表用于关联查询，多为字典表）或只分库不分表且所有库的表结构完全一致的情况。
        databaseStrategy: 分库策略，以下的分片策略只能任选其一
            standard: 标准分片策略，用于单分片键的场景
                shardingColumn: 分片列名
                preciseAlgorithmClassName: 精确的分片算法类名称，用于=和IN。该类需使用默认的构造器或者提供无参数的构造器
                rangeAlgorithmClassName: 范围的分片算法类名称，用于BETWEEN，可以不配置。该类需使用默认的构造器或者提供无参数的构造器
            complex: 复合分片策略，用于多分片键的场景
                shardingColumns : 分片列名，多个列以逗号分隔
                algorithmClassName: 分片算法类名称。该类需使用默认的构造器或者提供无参数的构造器
            inline: inline表达式分片策略
                shardingColumn : 分片列名
                algorithmInlineExpression: 分库算法Inline表达式，需要符合groovy动态语法
            hint: Hint分片策略
                algorithmClassName: 分片算法类名称。该类需使用默认的构造器或者提供无参数的构造器
            none: 不分片
        tableStrategy: 分表策略，同分库策略
  bindingTables: 绑定表列表
  - 逻辑表名列表，多个<logic_table_name>以逗号分隔
  
defaultDatabaseStrategy: 默认数据库分片策略，同分库策略
 
defaultTableStrategy: 默认数据表分片策略，同分库策略

props: 属性配置(可选)
    sql.show: 是否开启SQL显示，默认值: false
    executor.size: 工作线程数量，默认值: CPU核数

还是比较好理解的。

二常见分库分表方法：

Sharding-JDBC认为对于分片策略存有两种维度：

数据源分片策略（DatabaseShardingStrategy）：数据被分配的目标数据源

表分片策略（TableShardingStrategy）：数据被分配的目标表

2.1 分片策略

Sharding分片策略继承自ShardingStrategy，提供了5种分片策略：

StandardShardingStrategy
标准分片策略。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。
StandardShardingStrategy只支持单分片键，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。

PreciseShardingAlgorithm是必选的，用于处理=和IN的分片。
RangeShardingAlgorithm是可选的，用于处理BETWEEN AND分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。

ComplexShardingStrategy
复合分片策略。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。

ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此Sharding-JDBC并未做过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符交于算法接口，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。

InlineShardingStrategy
Inline表达式分片策略。使用Groovy的Inline表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持。

InlineShardingStrategy只支持单分片键，对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: tuser${user_id % 8} 表示t_user表按照user_id按8取模分成8个表，表名称为t_user_0到t_user_7。

HintShardingStrategy
通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。

NoneShardingStrategy

不分片的策略。

2.2分片算法类：

Sharding提供了以下4种算法接口：
PreciseShardingAlgorithm：精准分片算法
RangeShardingAlgorithm：范围分片算法
HintShardingAlgorithm：基于hint的强制分片算法

ComplexKeysShardingAlgorithm：复合分片算法

可以看官网的example。

三对应的API类

api跟上面的对应的，分库分表的。

看下主从，在io.shardingjdbc.core.api.algorithm.masterslave下面

目的是在读的时候，如何选择从数据库。目前在sharding-jdbc中，实现了随机跟轮询，我们看下是如何实现的。

/**
 * Random slave database load-balance algorithm.
 *
 * @author zhangliang
 */
public final class RandomMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm implements MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm {
    
    @Override
    public String getDataSource(final String name, final String masterDataSourceName, final List<String> slaveDataSourceNames) {
        return slaveDataSourceNames.get(new Random().nextInt(slaveDataSourceNames.size()));
    }
}

随机就是用随机slave集群大小的随机数

/**
 * Round-robin slave database load-balance algorithm.
 *
 * @author zhangliang
 */
public final class RoundRobinMasterSlaveLoadBalanceAlgorithm implements MasterSlaveLoadBalanceAlgorithm {
    
    private static final ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> COUNT_MAP = new ConcurrentHashMap<>();
    
    @Override
    public String getDataSource(final String name, final String masterDataSourceName, final List<String> slaveDataSourceNames) {
        AtomicInteger count = COUNT_MAP.containsKey(name) ? COUNT_MAP.get(name) : new AtomicInteger(0);
        COUNT_MAP.putIfAbsent(name, count);
        count.compareAndSet(slaveDataSourceNames.size(), 0);
        return slaveDataSourceNames.get(count.getAndIncrement() % slaveDataSourceNames.size());
    }
}

轮询采用了COUNT_MAP，缓存的内容是name-count的键值对，而count是一个原子类。然后对slave集群大小求余保证每个都轮询到。

sharding包下面，是分片键
对应的分片项PreciseShardingValue
对应的分片项RangeShardingValue
对应的分片项ListShardingValue
下面是对应的分表算法：
PreciseShardingAlgorithm：精准分片算法
RangeShardingAlgorithm：范围分片算法
HintShardingAlgorithm：基于hint的强制分片算法
ComplexKeysShardingAlgorithm：复合分片算法

config：基于配置的，可以与最上面的官网的手册对应下。

参考：

https://www.cnblogs.com/mr-yang-localhost/p/8313360.html

shardingjdbc 学习（二）-API与分库分表

一官网分库分表数据源配置

二常见分库分表方法：

2.1 分片策略

2.2分片算法类：

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