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提交 32b350d6 编写于 作者: G gaohongtao
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sharding-jdbc-doc/README.md 0 → 100644
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同时使用主题[hugo theme learn](https://github.com/matcornic/hugo-theme-learn)来作为文档风格。
\ No newline at end of file
sharding-jdbc-doc/config.toml
浏览文件 @ 32b350d6
baseurl = "http://dangdangdotcom.github.io/sharding-jdbc/"
languageCode = "en-us"
title = "Sharding-JDBC"
[params]
description = "A JDBC driver for shard databases and tables"
author_url = "https://github.com/dangdangdotcom"
project_url = "https://github.com/dangdangdotcom/sharding-jdbc"
project_documentation = "http://dangdangdotcom.github.io/sharding-jdbc"
github_project_name = "Sharding-JDBC"
github_user_name = "dangdangdotcom"
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second_text_color="#333"
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header_link_hover_color="rgb(51, 51, 51)"
canonifyurls = true
theme = "hugo-theme-learn"
sharding-jdbc-doc/content/post/faq.md → sharding-jdbc-doc/content/01-start/faq.md
浏览文件 @ 32b350d6
+++
date = "2016-11-23T20:30:55+08:00"
toc = true
date = "2016-12-06T22:38:50+08:00"
title = "FAQ"
weight = 0
+++
weight = 2
prev = "/01-start/quick-start"
next = "/01-start/features"
## 阅读源码时为什么会出现编译错误?
+++
代码使用[Lombok](https://projectlombok.org/download.html)实现极简代码。关于更多使用和安装细节，请参考官网。
## 使用问题
## 使用Spring命名空间时在网上相应地址找不到xsd?
### 使用Spring命名空间时在网上相应地址找不到xsd?
Spring命名空间使用规范并未强制要求将xsd文件部署至公网地址，只需在jar包的`META-INF\spring.schemas`配置，并在jar包中相关位置存在即可。
我们并未将`http://www.dangdang.com/schema/ddframe/rdb/rdb.xsd`部署至公网，但并不影响使用。相关问题请参考Spring命名空间规范。
## 异常：Cloud not resolve placeholder ... in string value ...?
### 异常：Cloud not resolve placeholder ... in string value ...?
由于inline表达式内使用Groovy语法，Groovy语法的变量占位符为`${}`,与Spring的Property占位符冲突。
故需要在Spring的配置文件中增加
`<context:property-placeholder location="classpath:conf/rdb/conf.properties" ignore-unresolvable="true"/>`
## inline表达式返回结果出现浮点数？
### inline表达式返回结果出现浮点数？
Java的整数相除结果是整数，但是对于inline表达式中的Groovy语法则不同，整数相除结果是浮点数。
想获得除法整数结果需要将`A/B`改为`A.intdiv(B)`
\ No newline at end of file
想获得除法整数结果需要将`A/B`改为`A.intdiv(B)`
## 编译源代码问题
### 阅读源码时为什么会出现编译错误?
代码使用[Lombok](https://projectlombok.org/download.html)实现极简代码。关于更多使用和安装细节，请参考官网。
\ No newline at end of file
sharding-jdbc-doc/content/post/features.md → sharding-jdbc-doc/content/01-start/features.md
浏览文件 @ 32b350d6
+++
date = "2016-01-08T16:14:21+08:00"
toc = true
date = "2016-12-06T22:38:50+08:00"
title = "详细功能列表"
weight = 3
prev = "/01-start/faq"
next = "/01-start/limitations"
+++
# 详细功能列表
## 功能性需求
......
sharding-jdbc-doc/content/01-start/index.md 0 → 100644
浏览文件 @ 32b350d6
+++
icon = "<b>1. </b>"
date = "2016-12-02T16:06:17+08:00"
title = "起航"
weight = 0
next = "/01-start/faq"
chapter = true
+++
# 本章导航
- 如果想快速体验`Sharding-JDBC`的强大功能，请阅读[快速上手](/01-start/quick-start)。
- 如果在使用中遇到什么问题，请首先在[FAQ](/01-start/faq)中寻找解决问题的答案。
- 想要在自己的项目中集成`Sharding-JDBC`,您一定很关心它[能做什么](/01-start/features)和[不能做什么](/01-start/limitations)。
- 数据库中间件一般都不会支持完全的SQL语法,在这里你能了解到[支持的SQL语法](/01-start/sql-supported)。
- 最后，你会关心中间件的性能情况。这里将为你我们的[性能测试结果](/01-start/stress-test)。
# 简介
* `Sharding-JDBC`直接封装`JDBC API`，可以理解为增强版的`JDBC`驱动，旧代码迁移成本几乎为零
* 可适用于任何基于`java`的`ORM`框架，如：`JPA`, `Hibernate`, `Mybatis`, `Spring JDBC Template`或直接使用`JDBC`。
* 可基于任何第三方的数据库连接池，如：`DBCP`, `C3P0`, `BoneCP`, `Druid`等。
* 理论上可支持任意实现`JDBC`规范的数据库。虽然目前仅支持`MySQL`，但已有支持`Oracle`，`SQLServer`，`DB2`等数据库的计划。
* `Sharding-JDBC`功能灵活且全面
* 分片策略灵活，可支持`=`，`BETWEEN`，`IN`等多维度分片，也可支持多分片键共用。
* `SQL`解析功能完善，支持聚合，分组，排序，`Limit`，`OR`等查询，并且支持`Binding Table`以及笛卡尔积的表查询。
* 支持柔性事务(目前仅最大努力送达型)。
* 支持读写分离。
* 支持生成唯一有顺序主键
* `Sharding-JDBC`配置多样
* 可支持YAML和Spring命名空间配置
* 灵活多样的`inline`方式
# 整体架构图
![整体架构图1](/img/architecture.png)
\ No newline at end of file
sharding-jdbc-doc/content/post/limitations.md → sharding-jdbc-doc/content/01-start/limitations.md
浏览文件 @ 32b350d6
+++
date = "2016-01-08T16:14:21+08:00"
toc = true
date = "2016-12-06T22:38:50+08:00"
title = "使用限制"
weight = 8
+++
weight = 4
prev = "/01-start/features"
next = "/01-start/sql-supported"
# 使用限制
+++
## `JDBC`未支持列表
......
sharding-jdbc-doc/content/index/index.md → sharding-jdbc-doc/content/01-start/quick-start.md
浏览文件 @ 32b350d6
# 主要贡献者
+++
toc = true
date = "2016-12-06T22:38:50+08:00"
title = "快速入门"
weight = 1
prev = "/start"
next = "/01-start/faq"
* 张亮 &nbsp;&nbsp;&nbsp;[当当](http://www.dangdang.com/) zhangliang@dangdang.com
* 高洪涛 [当当](http://www.dangdang.com/) gaohongtao@dangdang.com
* 曹昊 &nbsp;&nbsp;&nbsp;[当当](http://www.dangdang.com/) caohao@dangdang.com
* 岳令 &nbsp;&nbsp;&nbsp;[当当](http://www.dangdang.com/) yueling@dangdang.com
+++
# 交流与参与
## 使用API配置
- **讨论QQ群：** 532576663（不限于Sharding-JDBC，包括分布式，数据库相关以及其他互联网技术交流。由于QQ群已接近饱和，我们希望您在申请加群之前仔细阅读文档，并在加群申请中正确回答问题，以及在申请时写上您的姓名和公司名称。并且在入群后及时修改群名片。否则我们将有权拒绝您的入群申请。谢谢合作。）
- **邮件组 sharding_jdbc@groups.163.com** ，如果在使用上需要帮助，或者疑似的bug，请发邮件到该邮件组中。发邮件之前请先阅读[FAQ](http://dangdangdotcom.github.io/sharding-jdbc/post/faq/)
- 报告bug，提交增强功能建议和提交补丁等，请阅读[如何进行贡献](https://github.com/dangdangdotcom/sharding-jdbc/blob/master/CONTRIBUTING.md)
### Maven安装
# 简介
`Sharding-JDBC`直接封装`JDBC API`，可以理解为增强版的`JDBC`驱动，旧代码迁移成本几乎为零：
* 可适用于任何基于`java`的`ORM`框架，如：`JPA`, `Hibernate`, `Mybatis`, `Spring JDBC Template`或直接使用`JDBC`。
* 可基于任何第三方的数据库连接池，如：`DBCP`, `C3P0`, `BoneCP`, `Druid`等。
* 理论上可支持任意实现`JDBC`规范的数据库。虽然目前仅支持`MySQL`，但已有支持`Oracle`，`SQLServer`，`DB2`等数据库的计划。
`Sharding-JDBC`定位为轻量级`java`框架，使用客户端直连数据库，以`jar`包形式提供服务，未使用中间层，无需额外部署，无其他依赖，`DBA`也无需改变原有的运维方式。`SQL`解析使用`Druid`解析器，是目前性能最高的`SQL`解析器。
`Sharding-JDBC`功能灵活且全面：
* 分片策略灵活，可支持`=`，`BETWEEN`，`IN`等多维度分片，也可支持多分片键共用。
* `SQL`解析功能完善，支持聚合，分组，排序，`Limit`，`OR`等查询，并且支持`Binding Table`以及笛卡尔积的表查询。
* 支持柔性事务(目前仅最大努力送达型)。
* 支持读写分离。
`Sharding-JDBC`配置多样：
* 可支持YAML和Spring命名空间配置
* 灵活多样的`inline`方式
***
以下是常见的分库分表产品和`Sharding-JDBC`的对比：
| 功能 | Cobar | Cobar-client | TDDL | Sharding-JDBC |
| ------------- |:-------------:| --------------:| -----------:|----------------:|
| 分库 | 有 | 有 | 未开源 | 有 |
| 分表 | 无 | 无 | 未开源 | 有 |
| 中间层 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| ORM支持 | 任意 | 仅MyBatis | 任意 | 任意 |
| 数据库支持 | 仅MySQL | 任意 | 任意 | 任意 |
| 异构语言 | 可 | 仅Java | 仅Java | 仅Java |
| 外部依赖 | 无 | 无 | Diamond | 无 |
***
# 整体架构图
![整体架构图1](img/architecture.png)
# Quick Start
## 引入maven依赖
```xml
<!-- 引入sharding-jdbc核心模块 -->
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
<version>1.0.0</version>
<version>${sharding-jdbc.version}</version>
</dependency>
```
## 规则配置
`Sharding-JDBC`的分库分表通过规则配置描述，请简单浏览配置全貌：
```java
......@@ -78,9 +36,10 @@ ShardingRule shardingRule = ShardingRule.builder()
规则配置包括数据源配置、表规则配置、分库策略和分表策略组成。这只是最简单的配置方式，实际使用可更加灵活，如：多分片键，分片策略直接和`tableRule`绑定等。
>详细的规则配置请参考[用户指南](post/user_guide)
>详细的规则配置请参考[分库分表](guide/sharding)
## 使用基于ShardingDataSource的JDBC接口
通过`ShardingDataSourceFactory`工厂和规则配置对象获取`ShardingDataSource`，`ShardingDataSource`实现自`JDBC`的标准接口`DataSource`。然后可通过`DataSource`选择使用原生`JDBC`开发，或者使用`JPA`, `MyBatis`等`ORM`工具。
以`JDBC`原生实现为例：
......@@ -101,7 +60,19 @@ try (
}
```
## 使用Spring命名空间配置
## 使用Spring
### Maven安装
```xml
<!-- 引入sharding-jdbc核心模块 -->
<dependency>
<groupId>com.dangdang</groupId>
<artifactId>sharding-jdbc-config-spring</artifactId>
<version>${sharding-jdbc.version}</version>
</dependency>
```
### Spring命名空间
```xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
......@@ -144,3 +115,4 @@ try (
</rdb:data-source>
</beans>
```
>详细的规则配置请参考[Spring配置](guide/spring)
\ No newline at end of file
sharding-jdbc-doc/content/post/sql_supported.md → sharding-jdbc-doc/content/01-start/sql-supported.md
浏览文件 @ 32b350d6
+++
date = "2016-01-08T16:14:21+08:00"
toc = true
date = "2016-12-06T22:38:50+08:00"
title = "SQL支持详细列表"
weight = 9
+++
weight = 5
prev = "/01-start/limitations"
next = "/01-start/stress-test"
# SQL支持详细列表
+++
由于`SQL`语法灵活复杂，分布式数据库和单机数据库的查询场景又不完全相同，难免有和单机数据库不兼容的`SQL`出现。
本文详细罗列出已明确可支持的`SQL`种类以及已明确不支持的`SQL`种类，尽量让使用者避免踩坑。
......@@ -36,6 +38,7 @@ SELECT select_expr [, select_expr ...] FROM table_reference [, table_reference .
```
#### select_expr
```sql
* |
COLUMN_NAME [AS] [alias] |
......@@ -44,6 +47,7 @@ COUNT(* | COLUMN_NAME | alias) [AS] [alias]
```
#### table_reference
```sql
tbl_name [AS] alias] [index_hint_list] |
table_reference ([INNER] | {LEFT|RIGHT} [OUTER]) JOIN table_factor [JOIN ON conditional_expr | USING (column_list)] |
......
sharding-jdbc-doc/content/post/stress_test.md → sharding-jdbc-doc/content/01-start/stress-test.md
浏览文件 @ 32b350d6
+++
date = "2016-01-08T16:14:21+08:00"
title = "压力测试报告"
weight = 10
chart = true
toc = true
date = "2016-12-06T22:38:50+08:00"
title = "性能测试报告"
weight = 6
prev = "/01-start/sql-supported"
next = "/02-guide"
+++
# 压力测试报告
## 测试目的
对`Sharding-JDBC`进行性能测试，客观、公正评估系统的性能，目的有三:
......@@ -25,7 +28,7 @@ chart = true
| 数据表行数 | 1000万 | 1000万 |
## 网络拓扑
![网络拓扑图](../../img/stress_test_arch.png)
![网络拓扑图](/img/stress_test_arch.png)
## 单库情况下Sharding-JDBC与JDBC性能对比
测试结论：
......@@ -87,3 +90,18 @@ chart = true
经过8个小时的疲劳测试，jvm的堆大约占用不到600MB的内存，且使用量比较稳定。没有发生Full GC。
<canvas id="fatigueTest" width="400" height="150"></canvas>
<script src="//cdn.bootcss.com/moment.js/2.11.1/moment.min.js"></script>
<script src="//cdn.bootcss.com/Chart.js/2.0.0-beta2/Chart.min.js"></script>
<script src="/data/chart.js"></script>
<script>
$("canvas").each(function(){
var data = chartData[$(this).attr("id")];
$(data.datasets).each(function(index, obj){
$.extend(obj, charStyle[index])
});
new Chart(this.getContext("2d"),{
type: 'line',
data: data
});
})
</script>
\ No newline at end of file
sharding-jdbc-doc/content/post/concepts.md → sharding-jdbc-doc/content/02-guide/concepts.md
浏览文件 @ 32b350d6
+++
date = "2016-03-03T16:14:21+08:00"
toc = true
date = "2016-12-06T22:38:50+08:00"
title = "核心概念"
weight = 4
weight = 1
prev = "/02-guide"
next = "/02-guide/sharding"
+++
本文介绍`Sharding-JDBC`包含的一些核心概念。
......
sharding-jdbc-doc/content/post/configuration.md → sharding-jdbc-doc/content/02-guide/configuration.md
浏览文件 @ 32b350d6
+++
date = "2016-03-25T16:14:21+08:00"
title = "Spring命名空间和Yaml配置"
weight = 2
toc = true
date = "2016-12-06T22:38:50+08:00"
title = "配置文件"
weight = 4
prev = "/02-guide/hint-sharding-value"
next = "/02-guide/id-generator"
+++
# Yaml配置
## Yaml配置
## 引入maven依赖
......@@ -16,13 +20,13 @@ weight = 2
</dependency>
```
## Java示例
### Java示例
```java
DataSource dataSource = new YamlShardingDataSource(yamlFile);
```
## 配置示例
### 配置示例
```yaml
dataSource:
......@@ -64,9 +68,10 @@ defaultDatabaseStrategy:
props:
metrics.enable: false
```
## 配置项说明
### 配置项说明
```yaml
dataSource: 数据源配置
......@@ -114,7 +119,7 @@ props: 属性配置(可选)
executor.max.idle.timeout.millisecond: 工作线程空闲时超时时间，单位: 毫秒，默认值: 60000毫秒
```
### Yaml格式特别说明
#### Yaml格式特别说明
`!!` 表示实现类
`&` 表示变量定义
......@@ -123,9 +128,9 @@ props: 属性配置(可选)
`-` 表示多个
# Spring命名空间配置
## Spring命名空间配置
## 引入maven依赖
### 引入maven依赖
```xml
<dependency>
......@@ -135,7 +140,7 @@ props: 属性配置(可选)
</dependency>
```
## 配置示例
### 配置示例
```xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
......@@ -185,9 +190,9 @@ props: 属性配置(可选)
</rdb:data-source>
</beans>
```
## 标签说明
### 标签说明
### \<rdb:data-source/\>
#### \<rdb:data-source/\>
定义sharding-jdbc数据源
......@@ -200,7 +205,7 @@ props: 属性配置(可选)
| default-table-strategy`?` | 标签 | - | 是 | 默认分表策略 |
| props`?` | 标签 | - | 是 | 相关属性配置 |
### \<rdb:sharding-rule/>
#### \<rdb:sharding-rule/>
| *名称* | *类型* | *数据类型* | *必填* | *说明* |
| ----------------------------- | ------------ | ---------- | ------ | -------------------------------------------------------- |
......@@ -208,13 +213,13 @@ props: 属性配置(可选)
| default-data-source | 属性 | String | 否 | 默认数据源名称，未配置分片规则的表将通过默认数据源定位 |
| table-rules | 标签 | - | 是 | 分片规则列表 |
### \<rdb:table-rules/>
#### \<rdb:table-rules/>
| *名称* | *类型* | *数据类型* | *必填* | *说明* |
| ----------------------------- | ----------- | ---------- | ------ | ------- |
| table-rule`+` | 标签 | - | 是 | 分片规则 |
### \<rdb:table-rule/>
#### \<rdb:table-rule/>
| *名称* | *类型* | *数据类型* | *必填* | *说明* |
| -------------------- | ------------ | ---------- | ------ | ------- |
......@@ -225,19 +230,19 @@ props: 属性配置(可选)
| database-strategy | 属性 | String | 否 | 分库策略，对应`<rdb:strategy>`中分库策略id, 如果不填需配置`<rdb:default-database-strategy/>` |
| table-strategy | 属性 | String | 否 | 分表策略，对应`<rdb:strategy>`中分表策略id, 如果不填需配置`<rdb:default-table-strategy/>` |
### \<rdb:binding-table-rules/>
#### \<rdb:binding-table-rules/>
| *名称* | *类型* | *数据类型* | *必填* | *说明* |
| ----------------------------- | ----------- | --------- | ------ | ------- |
| binding-table-rule | 标签 | - | 是 | 绑定规则 |
### \<rdb:binding-table-rule/>
#### \<rdb:binding-table-rule/>
| *名称* | *类型* | *数据类型* | *必填* | *说明* |
| ----------------------------- | ------------ | ---------- | ------ | ------------------------ |
| logic-tables | 属性 | String | 是 | 逻辑表名，多个表名以逗号分隔 |
### \<rdb:default-database-strategy/>
#### \<rdb:default-database-strategy/>
| *名称* | *类型* | *数据类型* | *必填* | *说明* |
| ----------------------------- | ------------ | ---------- | ------ | ------- |
......@@ -245,7 +250,7 @@ props: 属性配置(可选)
| algorithm-class | 属性 | Class | 否 | 默认分库算法全类名，该类需使用默认的构造器或者提供无参数的构造器，与`algorithm-expression`有且仅有一个出现 |
| algorithm-expression | 属性 | String | 否 | 默认分库算法表达式，与`algorithm-class`有且仅有一个出现 |
### \<rdb:default-table-strategy/\>
#### \<rdb:default-table-strategy/\>
| *名称* | *类型* | *数据类型* | *必填* | *说明* |
| ----------------------------- | ------------ | --------- | ------ | ------- |
......@@ -253,7 +258,7 @@ props: 属性配置(可选)
| algorithm-class | 属性 | Class | 否 | 默认分表算法全类名，该类需使用默认的构造器或者提供无参数的构造器，与`algorithm-expression`有且仅有一个出现 |
| algorithm-expression | 属性 | String | 否 | 默认分表算法表达式，与`algorithm-class`有且仅有一个出现 |
### \<rdb:strategy/\>`*`
#### \<rdb:strategy/\>`*`
定义数据分库或分表策略
......@@ -264,7 +269,7 @@ props: 属性配置(可选)
| algorithm-class | 属性 | Class | 否 | 分库或分表算法全类名，该类需使用默认的构造器或者提供无参数的构造器，与`algorithm-expression`有且仅有一个出现 |
| algorithm-expression | 属性 | String | 否 | 分库或分表算法表达式，与`algorithm-class`有且仅有一个出现 |
### \<rdb:props/\>
#### \<rdb:props/\>
| *名称* | *类型* | *数据类型* | *必填* | *说明* |
| ------------------------------------ | ------------ | ---------- | ----- | ----------------------------------- |
......@@ -275,13 +280,13 @@ props: 属性配置(可选)
| executor.max.size | 属性 | int | 否 | 最大工作线程数量 |
| executor.max.idle.timeout.millisecond| 属性 | int | 否 | 工作线程空闲时超时时间，默认以毫秒为单位 |
### Spring格式特别说明
#### Spring格式特别说明
如需使用inline表达式，需配置`ignore-unresolvable`为`true`，否则placeholder会把inline表达式当成属性key值导致出错.
# 分片算法表达式语法说明
## 分片算法表达式语法说明
## inline表达式特别说明
### inline表达式特别说明
`${begin..end}` 表示范围区间
`${[unit1, unit2, unitX]}` 表示枚举值
......@@ -292,7 +297,7 @@ dbtbl_${[online, offline]}_${1..3}
```
最终会解析为`dbtbl_online_1`，`dbtbl_online_2`，`dbtbl_online_3`，`dbtbl_offline_1`，`dbtbl_offline_2`和`dbtbl_ offline_3`这6张表。
## 字符串内嵌groovy代码
### 字符串内嵌groovy代码
表达式本质上是一段字符串，字符串中使用`${}`来嵌入`groovy`代码。
```groovy
......@@ -301,7 +306,7 @@ data_source_${id.longValue() % 2 + 1}
上面的表达式中`data_source_`是字符串前缀，`id.longValue() % 2 + 1`是`groovy`代码。
## 分区键值获取
### 分区键值获取
`groovy`代码中可以使用分区键的名字直接获取表达式的值对象。
该对象是`com.dangdang.ddframe.rdb.sharding.config.common.internal.algorithm.ShardingValueWrapper`类型的对象。
......
sharding-jdbc-doc/content/post/hint_sharding_value.md → sharding-jdbc-doc/content/02-guide/hint-sharding-value.md
浏览文件 @ 32b350d6
+++
date = "2016-02-05T17:03:18+08:00"
toc = true
date = "2016-12-06T22:38:50+08:00"
title = "基于暗示(Hint)的分片键值注册方法"
weight = 12
+++
weight = 3
prev = "/02-guide/sharding"
next = "/02-guide/configuration"
# 基于暗示(Hint)的分片键值注册方法
+++
> 提示:阅读本文前请详细预读 [使用指南](../user_guide)
> 提示:阅读本文前请详细预读 [分库分表](/02-guide/sharding)
## 背景
对`Sharding-JDBC`有初步了解的朋友已经发现了：在编写分片算法的时候，传入的分片键值是来自`SQL`语句中`WHERE`条件的。
......
sharding-jdbc-doc/content/post/id-generator.md → sharding-jdbc-doc/content/02-guide/id-generator.md
浏览文件 @ 32b350d6
+++
date = "2016-11-16T15:07:10+08:00"
draft = false
title = "Id生成器"
weight = 13
+++
toc = true
date = "2016-12-06T22:38:50+08:00"
title = "分布式Id生成器"
weight = 5
prev = "/02-guide/configuration"
next = "/02-guide/master-slave"
# 分布式Id生成器
+++
## 实现动机
......@@ -16,7 +17,7 @@ weight = 13
目前有许多第三方解决方案可以完美解决这个问题，比如UUID等依靠特定算法自生成不重复键，或者通过引入Id生成服务等。
但也正因为这种多样性导致了`Sharding-JDBC`如果强依赖于任何一种方案就会限制其自身的发展。
基于以上的原因，最终采用了以`JDBC`接口来实现对于生成Id的访问，而将底层具体的Id生成实现分离出来.
基于以上的原因，最终采用了以`JDBC`接口来实现对于生成Id的访问，而将底层具体的Id生成实现分离出来。
## 使用方法
......
sharding-jdbc-doc/content/02-guide/index.md 0 → 100644
浏览文件 @ 32b350d6
+++
icon = "<b>2. </b>"
date = "2016-12-12T16:06:17+08:00"
title = "使用指南"
weight = 0
prev = "/01-start/stress-test"
next = "/02-guide/concepts"
chapter = true
+++
# 本章导航
本章节最重要将详细介绍如何使用`Sharding-JDBC`
- 想一览基本的概念，请阅读[基本概念](/02-guide/concepts)。
- 想通过一个完整的例子使用`Sharding-JDBC`进行分库分表，请阅读[如何分库分表](/02-guide/sharding)章节。
- 一般情况`Sharding-JDBC`是通过`SQL解析`来获取数据路由数据的，同时你可以使用[Hint](/02-guide/hint-sharding-value)方式来编程设置该数据。该模式非常适合存量系统扩容。
- [使用配置文件](/02-guide/configuration)介绍了如何利用配置文件来使用`Sharding-JDBC`，配置文件支持`YAML`和`Spring`两种方式。
- 分库分表后主键如何生成？[分布式Id生成器](/02-guide/id-generator)将给你答案。
- 分库分表后，要进一步提高性能，可以使用[读写分离](/02-guide/master-slave)功能。
- 分库后事务如何保证？[事务说明](/02-guide/transaction)章节将告诉你我们的回答。如果你认同我们的理念，[柔性事务](/02-guide/soft-transaction)将告诉你如何使用这种`Sharding-JDBC`特有的事务模式。`
sharding-jdbc-doc/content/post/master_slave.md → sharding-jdbc-doc/content/02-guide/master-slave.md
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+++
# 读写分离
## 概念
为了缓解数据库压力，将写入和读取操作分离为不同数据源，写库称为主库，读库称为从库，一主库可配置多从库。
......
sharding-jdbc-doc/content/post/user_guide.md → sharding-jdbc-doc/content/02-guide/sharding.md
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# 使用指南
阅读本指南前，请先阅读快速起步。本文档使用更复杂的场景进一步介绍`Sharding-JDBC`的分库分表能力。
## 数据库模式
本文档中提供了两个数据源`db0`和`db1`，每个数据源之中包含了两组表`t_order_0`和`t_order_1`，`t_order_item_0`和`t_order_item_1 `。这两组表的建表语句为：
......
sharding-jdbc-doc/content/post/soft_transaction.md → sharding-jdbc-doc/content/02-guide/soft-transaction.md
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# 最大努力送达型
## 概念
## 最大努力送达型
### 概念
在分布式数据库的场景下，相信对于该数据库的操作最终一定可以成功，所以通过最大努力反复尝试送达操作。
## 架构图
### 架构图
![最大努力送达型事务](../../img/architecture-soft-transaction-bed.png)
## 适用场景
### 适用场景
* 根据主键删除数据。
* 更新记录永久状态，如更新通知送达状态。
## 使用限制
### 使用限制
使用最大努力送达型柔性事务的`SQL`需要满足幂等性。
* INSERT语句要求必须包含主键，且不能是自增主键。
* UPDATE语句要求幂等，不能是`UPDATE xxx SET x=x+1`
* DELETE语句无要求。
## 开发指南
### 开发指南
* `Sharding-JDBC-transaction`完全基于`java`开发，直接提供`jar`包，可直接使用maven导入坐标即可使用。
* 为了保证事务不丢失，`Sharding-JDBC-transaction`需要提供数据库存储事务日志，配置方法可参见事务管理器配置项。
* 由于柔性事务采用异步尝试，需要部署独立的作业和`Zookeeper`。`Sharding-JDBC-transaction`采用`elastic-job`实现的`Sharding-JDBC-transaction-async-job`，通过简单配置即可启动高可用作业异步送达柔性事务，启动脚本为`start.sh`。
* 为了便于开发，`Sharding-JDBC-transaction`提供了基于内存的事务日志存储器和内嵌异步作业。
## 开发示例
### 开发示例
```java
// 1. 配置SoftTransactionConfiguration
......@@ -55,7 +60,7 @@ weight = 6
transaction.end();
```
## 事务管理器配置项
### 事务管理器配置项
### `SoftTransactionConfiguration`配置
用于配置事务管理器。
......@@ -79,13 +84,13 @@ weight = 6
| asyncMaxDeliveryTryTimes | int | 否 | 3 | 异步的事务送达的最大尝试次数 |
| asyncMaxDeliveryTryDelayMillis | long | 否 | 60000 | 执行异步送达事务的延迟毫秒数，早于此间隔时间的入库事务才会被异步作业执行 |
## 独立部署作业指南
### 独立部署作业指南
* 部署用于存储事务日志的数据库。
* 部署用于异步作业使用的`Zookeeper`。
* 配置`yaml`文件,参照示例。
* 下载并解压文件`sharding-jdbc-transaction-async-job-$VERSION.tar`，通过`start.sh`脚本启动异步作业。
## 异步作业yaml文件配置
### 异步作业yaml文件配置
```yaml
#目标数据库的数据源.
targetDataSource:
......@@ -143,5 +148,5 @@ jobConfig:
maxDeliveryTryDelayMillis: 60000
```
# TCC型
## TCC型
开发中...
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+++
# 事务支持说明
`Sharding-JDBC`由于性能方面的考量，决定不支持`强一致性`分布式事务。我们已明确规划线路图，未来会支持最终一致性的柔性事务。
......
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# 架构图
![整体架构图1](../../img/architecture.png)
......
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# 目录结构说明
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```
sharding-jdbc
......
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# 本章导航
欢迎加入社区。
- 想一览基本的概念，请阅读[基本概念](/02-guide/concepts)。
- 想通过一个完整的例子使用`Sharding-JDBC`进行分库分表，请阅读[如何分库分表](/02-guide/sharding)章节。
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# Release Notes
+++
## 1.4.1
......
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# 未来线路规划
## 已完成
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~ Copyright 1999-2015 dangdang.com.
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~ Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
~ you may not use this file except in compliance with the License.
~ You may obtain a copy of the License at
~
~ http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
~
~ Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
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~ </p>
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\ No newline at end of file
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浏览文件 @ 32b350d6
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