若依框架配置Sharding数据源详解及示例

若依是一个基于Spring Cloud的分布式开发平台，支持多数据源配置。添加Sharding数据源的步骤如下：

在pom.xml文件中加入sharding-jdbc的依赖：

<dependency>
    <groupId>io.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>sharding-jdbc-core</artifactId>
    <version>${sharding-jdbc.version}</version>
</dependency>

在application.yml中添加sharding数据源的配置，如下所示：

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
        username: root
        password:
      ds1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1
        username: root
        password:
    sharding:
      tables:
        user:
          actualDataNodes: ds$->{0..1}.user_$->{0..2}
          tableStrategy:
            inline:
              shardingColumn: user_id
              algorithmExpression: user_$->{user_id % 3}

其中，names为数据源名称，ds0和ds1为具体的数据源配置。sharding.tables为分片表的配置，此处以user表为例，actualDataNodes为实际数据节点，tableStrategy为分表策略。

举例说明，假设user表有3个字段：user_id、username、password，需要按照user_id进行分片，分为3个表user_0、user_1、user_2，每个表中存储user_id%3等于0、1、2的记录。具体配置如下：

actualDataNodes: ds$->{0..1}.user_$->{0..2}
tableStrategy:
  inline:
    shardingColumn: user_id
    algorithmExpression: user_$->{user_id % 3}

其中，actualDataNodes中的$->{0..1}表示数据源名称为ds0和ds1，$->{0..2}表示分片表名称为user_0、user_1、user_2。algorithmExpression中的user_id % 3表示按照user_id进行分片，分为3个表。

添加完sharding数据源的配置后，在代码中使用时，需要注入ShardingDataSource，如下所示：

@Autowired
private DataSource dataSource;

public void query() {
    try (Connection conn = dataSource.getConnection();
         PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement('SELECT * FROM user WHERE user_id = ?')) {
        pstmt.setInt(1, 1);
        try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) {
            while (rs.next()) {
                System.out.println(rs.getInt('user_id'));
                System.out.println(rs.getString('username'));
                System.out.println(rs.getString('password'));
            }
        }
    } catch (SQLException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

其中，dataSource为ShardingDataSource类型的数据源。在使用时，按照普通的JDBC方式进行操作即可。