一 ShardingProxy快速使用

ShardingProxy的功能同样是分库分表，但是他是一个独立部署的服务端，提供统一的数据库代理服务。注意，ShardingProxy目前只支持MySQL和PostgreSQL。并且，客户端连接ShardingProxy时，最好使用MySQL的JDBC客户端。下面我们来部署一个ShardingProxy服务。

1.1 ShardingProxy部署

ShardingProxy在windows和Linux上提供了一套统一的部署发布包。我们可以从ShardingSphere官网下载4.1.1版本的ShardingProxy发布包apache-shardingsphere-4.1.1-sharding-proxy-bin.tar.gz，解压到本地目录（注意不要有中文路径）。

首先，我们需要把MySQL的JDBC驱动包mysql-connector-java-8.0.20.jar手动复制到ShardingProxy的lib目录下。ShardingProxy默认只附带了PostgreSQL的JDBC驱动包，而不包含MySQL的JDBC驱动包。

然后，我们需要到conf目录下，修改server.yaml，将配置文件中的authentication和props两段配置的注释打开。

authentication:users:root:password: rootsharding:password: sharding authorizedSchemas: sharding_dbprops:max.connections.size.per.query: 1acceptor.size: 16  # The default value is available processors count * 2.executor.size: 16  # Infinite by default.proxy.frontend.flush.threshold: 128  # The default value is 128.# LOCAL: Proxy will run with LOCAL transaction.# XA: Proxy will run with XA transaction.# BASE: Proxy will run with B.A.S.E transaction.proxy.transaction.type: LOCALproxy.opentracing.enabled: falseproxy.hint.enabled: falsequery.with.cipher.column: truesql.show: falseallow.range.query.with.inline.sharding: false

然后，我们修改conf目录下的config-sharding.yaml，这个配置文件就是shardingProxy关于分库分表部分的配置。整个配置和之前我们使用ShardingJDBC时的配置大致相同，我们在最下面按照自己的数据库环境增加以下配置：

schemaName: sharding_dbdataSources:m1:url: jdbc:mysql://localhost:3306/userdb?serverTimezone=GMT%2B8&useSSL=falseusername: rootpassword: rootconnectionTimeoutMilliseconds: 30000idleTimeoutMilliseconds: 60000maxLifetimeMilliseconds: 1800000maxPoolSize: 50shardingRule:tables:course:actualDataNodes: m1.course_$->{1..2}tableStrategy:inline:shardingColumn: cidalgorithmExpression: course_$->{cid%2+1}keyGenerator:type: SNOWFLAKEcolumn: cid

这一段就是按照我们之前的application01.properties文件中的规则配置的。可以看到，整个配置其实是大同小异的。

然后，还一个小问题要注意，我们进入ShardingProxy的Lib目录，里面会有些jar包因为名字太长了，导致有些文件的后缀被截断了，我们要手动把他们的文件后缀给修改过来。

​ 然后，我们就可以启动ShardingProxy的服务了。启动脚本在bin目录下。其中，windows平台对应的脚本是start.bat，Linux平台对应的脚本是start.sh和stop.sh

启动时，我们可以直接运行start.bat脚本，这时候，ShardingProxy默认占用的是3307端口。为了不跟我们之前搭建的多个MySQL服务端口冲突，我们定制下启动端口，改为3316端口。

start.bat 3316

为什么windows平台上没有stop.bat呢？因为start.bat会独占一个命令行窗口，把命令行窗口关闭，就停止了ShardingProxy的服务。

​ 启动完成后，可以看到几行关键的日志标识服务启动成功了。

[INFO ] 10:46:53.930 [main] c.a.d.xa.XATransactionalResource - resource-1-m1: refreshed XAResource
[INFO ] 10:46:54.580 [main] ShardingSphere-metadata - Loading 1 logic tables' meta data.
[INFO ] 10:46:54.717 [main] ShardingSphere-metadata - Loading 8 tables' meta data.
[INFO ] 10:46:56.953 [nioEventLoopGroup-2-1] i.n.handler.logging.LoggingHandler - [id: 0xc90e0eef] REGISTERED
[INFO ] 10:46:56.958 [nioEventLoopGroup-2-1] i.n.handler.logging.LoggingHandler - [id: 0xc90e0eef] BIND: 0.0.0.0/0.0.0.0:3316
[INFO ] 10:46:56.960 [nioEventLoopGroup-2-1] i.n.handler.logging.LoggingHandler - [id: 0xc90e0eef, L:/0:0:0:0:0:0:0:0:3316] ACTIVE

1.2 ShardingProxy使用

这样，我们就可以像连接一个标准MySQL服务一样连接ShardingProxy了。

D:\dev-hook\mysql-8.0.20-winx64\bin>mysql.exe -P3316 -uroot -p
Enter password: ****
Welcome to the MySQL monitor.  Commands end with ; or \g.
Your MySQL connection id is 1
Server version: 8.0.20-Sharding-Proxy 4.1.0Copyright (c) 2000, 2020, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved.Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its
affiliates. Other names may be trademarks of their respective
owners.Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement.mysql> show databases;
+-------------+
| Database    |
+-------------+
| sharding_db |
+-------------+
1 row in set (0.03 sec)mysql> use sharding_db
Database changed
mysql> show tables;
+--------------------+
| Tables_in_coursedb |
+--------------------+
| course             |
| t_dict             |
+--------------------+
2 rows in set (0.16 sec)mysql> select * from course;
+--------------------+-------+---------+---------+
| cid                | cname | user_id | cstatus |
+--------------------+-------+---------+---------+
| 545730330389118976 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330804355072 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330842103808 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330879852544 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330917601280 | java  |    1001 | 1       |
+--------------------+-------+---------+---------+
5 rows in set (0.08 sec)

之前上一章节在ShardingJDBC部分完成了的其他几种分库分表策略以及读写分离策略，大家可以自行验证了。

1.3 ShardingProxy的服务治理

从ShardingProxy的server.yaml中看到，ShardingProxy还支持非常多的服务治理功能。在server.yaml配置文件中的orchestration部分属性就演示了如何将ShardingProxy注册到Zookeeper当中。

orchestration:orchestration_ds:orchestrationType: registry_center,config_center,distributed_lock_managerinstanceType: zookeeperserverLists: localhost:2181namespace: orchestrationprops:overwrite: falseretryIntervalMilliseconds: 500timeToLiveSeconds: 60maxRetries: 3operationTimeoutMilliseconds: 500

ShardingSphere在服务治理这一块主要有两个部分：

一是数据接入以及弹性伸缩。简单理解就是把MySQL或者其他数据源的数据快速迁移进ShardingSphere的分片库中。并且能够快速的对已有的ShardingShere分片库进行扩容以及减配。这一块由ShardingSphere-scaling产品来提供支持。只是这个功能在目前的4.1.1版本中，还处于Alpha测试阶段。

另一方面，ShardingSphere支持将复杂的分库分表配置上传到统一的注册中心中集中管理。目前支持的注册中心有Zookeeper和Etcd。而ShardingSphere也提供了SPI扩展接口，可以快速接入Nacos、Apollo等注册中心。在ShardingProxy的server.yaml中我们已经看到了这一部分的配置示例。

另外，ShardingSphere针对他的这些生态功能，提供了一个ShardingSphere-UI产品来提供页面支持。ShardingSphere-UI是针对整个ShardingSphere的一个简单有用的Web管理控制台。它用于帮助用户更简单的使用ShardingSphere的相关功能。目前提供注册中心管理、动态配置管理、数据库编排管理等功能。

1.4 Shardingproxy的其他功能

影子库

这部分功能主要是用于进行压测的。通过给生产环境上的关键数据库表配置一个影子库，就可以将写往生产环境的数据全部转为写入影子库中，而影子库通常会配置成跟生产环境在同一个库，这样就可以在生产环境上直接进行压力测试，而不会影响生产环境的数据。

在conf/config-shadow.yaml中有配置影子库的示例。其中最核心的就是下面的shadowRule这一部分。

#shadowRule:
#  column: shadow
#  shadowMappings:
# 绑定shadow_ds为ds的影子库
#    ds: shadow_ds

数据加密
在conf/config-encrypt.yaml中还演示了ShardingProxy的另一个功能，数据加密。默认集成了AES对称加密和MD5加密。还可以通过SPI机制自行扩展更多的加密算法。

1.5 ShardingProxy的SPI扩展

上一部分提到了ShardingSphere保留了大量的SPI扩展接口，对主流程封闭、对SPI开放。这在ShardingJDBC中还体现不出太大的作用，但是在ShardingProxy中就能极大程度提高服务的灵活性了。

​ 在ShardingProxy中，只需要将自定义的扩展功能按照SPI机制的要求打成jar包，就可以直接把jar包放入lib目录，然后就配置使用了。

​ 例如如果想要扩展一个新的主键生成策略，只需要自己开发一个主键生成类

package com.roy.shardingDemo.spiextention;import org.apache.shardingsphere.spi.keygen.ShardingKeyGenerator;import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;/*** @author ：maltose* @date ：Created in 2022/12/17* @description:**/public final class MykeyGenerator implements ShardingKeyGenerator {private AtomicLong atom = new AtomicLong(0);private Properties properties = new Properties();public synchronized Comparable<?> generateKey() {//读取了一个自定义属性String prefix = properties.getProperty("mykey-offset", "100");LocalDateTime ldt = LocalDateTime.now();String timestampS = DateTimeFormatter.ofPattern("HHmmssSSS").format(ldt);return Long.parseLong(""+prefix+timestampS+atom.incrementAndGet());}//扩展算法的类型public String getType() {return "MYKEY";}public Properties getProperties() {return this.properties;}public void setProperties(Properties properties) {this.properties = properties;}
}

然后增加一个META-INF\services\org.apache.shardingsphere.spi.keygen.ShardingKeyGenerator文件，并在文件中写明自己的实现类。com.roy.shardingDemo.spiextention.MykeyGenerator 将扩展类和这个SPI服务文件一起打成jar包，就可以直接放到ShardingProxy的lib目录下。

接下来就可以在config-sharding.yaml中以类似下面这种配置方式引入了。

shardingRule:tables:course:actualDataNodes: m1.course_$->{1..2}tableStrategy:inline:shardingColumn: cidalgorithmExpression: course_$->{cid%2+1}keyGenerator:
#        type: SNOWFLAKEtype: MYKEY # 自定义的主键生成器column: cid

然后我们可以启动ShardingProxy，试试我们自定义的主键生成器。

mysql> select * from course;
+--------------------+-------+---------+---------+
| cid                | cname | user_id | cstatus |
+--------------------+-------+---------+---------+
|                222 | java2 |    1002 | 1       |
| 545730330389118976 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330804355072 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330842103808 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330879852544 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330917601280 | java  |    1001 | 1       |
+--------------------+-------+---------+---------+
6 rows in set (0.01 sec)mysql> insert into course(cname,user_id,cstatus) values ('java2',1002,'1');
Query OK, 1 row affected (0.11 sec)mysql> insert into course(cname,user_id,cstatus) values ('java2',1003,'1');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql> select * from course;
+--------------------+-------+---------+---------+
| cid                | cname | user_id | cstatus |
+--------------------+-------+---------+---------+
|                222 | java2 |    1002 | 1       |
|      1001509178012 | java2 |    1003 | 1       |
| 545730330389118976 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330804355072 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330842103808 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330879852544 | java  |    1001 | 1       |
| 545730330917601280 | java  |    1001 | 1       |
|      1001509119631 | java2 |    1002 | 1       |
+--------------------+-------+---------+---------+
8 rows in set (0.01 sec)

从结果可以看到，插入的两条记录，自动生成的CID分别为1001509178012、1001509119631。这样我们就很快的完成了一个自定义的主键生成策略。

二 ShardingSphere总结

我们现在已经学完了ShardingSphere除了Sharding-SideCar以外的所有产品了，整个sharding + proxy的所有这些功能，本质上其实都只解决了一个问题，就是单机数据库容量的问题。在软件层面对硬件资源进行管理，从而便于对数据库的横向扩展。

​ 但是，我们也要意识到他带来的很多问题。

​ 例如对业务的侵入大。业务系统写的SQL将不再是纯粹的能在服务器上运行的SQL了，对大量跨维度的JOIN、聚合、子查询、排序等功能在业务上很难进行验证。这必然会弱化数据库的功能。

​ 并且，使用ShardingSphere管理后，数据库之间变成了结合非常紧密的依赖关系，对整个集群的扩容也会带来相当大的难度。

​ 另外，ShardingSphere这种方式实际上将原本由业务管理SQL的工作方式，转化成了由业务管理逻辑SQL，而运维管理实际SQL的混合工作模式，再加上一大堆服务的引入，整个服务运维的维护工作量以及工作难度也上升了非常多。

​ 当然，相信随着ShardingSphere后续版本的不断升级优化，这些问题都会得到不同程度的改善。

三 与其他相关产品的对比