sharding-jdbc 按时间分库分表

一、 分库分表规则

会计系统按会计时间分库分表(一月一张表,一年一个库):

以center_entry_flow表为例:

arch_center_acct(database)
        center_entry_flow    20170431之前
        
center_acct(database now)
center_entry_flow           20170501到20170631分录流水
center_entry_flow_201707    20170701到20170731分录流水
center_entry_flow_201708    20170801到20170831分录流水
    ...
center_acct_2018(database)  
    center_entry_flow_201801    20180101到20180131分录流水
    center_entry_flow_201802    20180201到20180231分录流水
    ...

二、改造点:

1、分布式键生成方式

1.1、sharding-id:(类twitter的Snowflake)

其二进制表示形式包含四部分,从高位到低位分表为:1bit符号位(为0),41bit时间位,10bit工作进程位,12bit序列位。
eg:
78427487717031936
2305843009213694082
缺点:要设置工作进程位(10bit)
该标志在Java进程内是唯一的,如果是分布式应用部署应保证每个进程的工作进程Id是不同的。该值默认为0,目前可以通过三种方式设置。
调用静态方法CommonSelfIdGenerator.setWorkerId(“xxxx”)设置。
设置Java的系统变量,也就是再启动命令行中设置-Dsjdbc.self.id.generator.worker.id=xxx设置。
设置系统环境变量,通过SJDBC_SELF_ID_GENERATOR_WORKER_ID=xxx设置。
变通方式:workid通过hostname和IP生成

1.2、自定义表

表结构如下,实现方式:
最大ID存在数据库中,每次增加表中maxId值后获取id;出于效率原因,可以减少数据库访问次数,每次获取100个。
CREATE TABLE id_generator_table (
id int(11) DEFAULT NULL COMMENT '主键',
table_name varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '表名',
max_id int(11) DEFAULT NULL COMMENT '最大id'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

1.3、其它

Ticket Server(数据库生成方式)
这个是Flickr在遇到生成全局ID问题时采用的办法。利用了数据库中auto_increment的特性和MySQL特有的REPLACE INFO命令,专门一个数据库实例用来产生ID。

2、 修改不支持sql

参考sharding-jdbc官方文档,待整理

3、 幂待校验

月底24点切换表时,通过redis setIfNull 校验幂等

4、 sharding jdbc bug

4.1 多表查询时,统计数据条数时错误

类方法路径:
com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.merger.ResultSetFactory#getResultSet
case SINGLE: return buildSingle(shardingResultSets);
改为
case SINGLE: return buildMultiple(shardingResultSets, mergeContext);

参考:

不支持的sql:http://dangdangdotcom.github.io/sharding-jdbc/01-start/limitations/
Ticket Server生成ID方式:http://www.cnblogs.com/ac1985482/archive/2013/06/08/3125859.html

相关jar包

<dependency>
      <groupId>com.dangdang</groupId>
      <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
      <version>1.4.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>com.dangdang</groupId>
      <artifactId>sharding-jdbc-config-spring</artifactId>
      <version>1.4.1</version>
    </dependency>

分库分表后要进行SQL改写

改定分为两部分,一部分是将分表的逻辑表名称替换为真实表名称。另一部分是根据SQL解析结果替换一些在分片环境中不正确的功能。

avg计算

在分片的环境中,以avg1 +avg2+avg3/3计算平均值并不正确,需要改写为(sum1+sum2+sum3)/(count1+count2+ count3)。这就需要将包含avg的SQL改写为sum和count,然后再结果归并时重新计算平均值。

分页

1.假设每10条数据为一页,取第2页数据。在分片环境下获取limit 10, 10,归并之后再根据排序条件取出前10条数据是不正确的结果。正确的做法是将分条件改写为limit 0, 20,取出所有前2页数据,再结合排序条件算出正确的数据。可以看到越是靠后的Limit分页效率就会越低,也越浪费内存。
2.有很多方法可避免使用limit进行分页,比如构建记录行记录数和行偏移量的二级索引,或使用上次分页数据结尾ID作为下次查询条件的分页方式。

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