分库分表与自定义分表规则

总体介绍

  • Oinone的分库分表方案是基于Sharding-JDBC的整合方案,要先具备一些Sharding-JDBC的知识。[Sharding-JDBC]https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/

  • 做分库分表前,大家要有一个明确注意的点就是分表字段(也叫均衡字段)的选择,它是非常重要的,与业务场景非常相关。在明确了分库分表字段以后,甚至在功能上都要做一些妥协。比如分库分表字段在查询管理中做为查询条件是必须带上的,不然效率只会更低。

  • 分表字段不允许更新,所以代码里更新策略设置类永不更新,并在设置了在页面修改的时候为readonly

配置分表策略

  1. 配置ShardingModel模型走分库分表的数据源pamirsSharding
  2. 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则
    a. pamirs.sharding.define用于oinone的数据库表创建用
    b. pamirs.sharding.rule用于分表规则配置
  3. 为pamirsSharding配置数据源以及sharding规则

    1)指定模型对应数据源

pamirs:
  framework:
    system:
      system-ds-key: base
      system-models:
        - base.WorkerNode
    data:
      default-ds-key: pamirs
      ds-map:
        base: base
      modelDsMap:
        "[demo.ShardingModel]": pamirsSharding  #配置模型对应的库

2)分库分表规则配置

pamirs: 
  sharding:
    define:
      data-sources:
        ds: pamirs
        pamirsSharding: pamirs #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源
      models:
        "[trigger.PamirsSchedule]":
          tables: 0..13
        "[demo.ShardingModel]":
          tables: 0..7
          table-separator: _
    rule:
      pamirsSharding: #配置pamirsSharding库的分库分表规则
        actual-ds:
          - pamirs  #申明pamirsSharding库对应的pamirs数据源
        sharding-rules:
          # Configure sharding rule ,以下配置跟sharding-jdbc配置一致
          - tables:
              demo_core_sharding_model: #demo_core_sharding_model表规则配置
                actualDataNodes: pamirs.demo_core_sharding_model_${0..7}
                tableStrategy:
                  standard:
                    shardingColumn: user_id
                    shardingAlgorithmName: table_inline
            shardingAlgorithms:
              table_inline:
                type: INLINE
                props:
                  algorithm-expression: demo_core_sharding_model_${(Long.valueOf(user_id) % 8)}
        props:
          sql.show: true

自定义规则

  • 默认规则即通用的分库分表策略,如按照数据量、哈希等方式进行分库分表;通常默认规则是可以的。
  • 但在一些复杂的业务场景下,使用默认规则可能无法满足需求,需要根据实际情况进行自定义。例如,某些业务可能有特定的数据分布模式或者查询特点,需要定制化的分库分表规则来优化数据访问性能或者满足业务需求。在这种情况下,使用自定义规则可以更好地适应业务的需求。

自定义分表规则示例

示例1:按月份分表(DATE_MONTH )

package pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding;

import cn.hutool.core.date.DateUtil;
import com.google.common.collect.Range;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm;
import org.springframework.stereotype.Component;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j;

import java.util.*;

/**
 * @author wangxian
 * @version 1.0
 * @description
 */
@Component
@Slf4j
public class DateMonthShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date> {

    private Properties props;

    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Date> preciseShardingValue) {
        Date date = preciseShardingValue.getValue();
        String suffix = "_" + (DateUtil.month(date) + 1);
        for (String tableName : availableTargetNames) {
            if (tableName.endsWith(suffix)) {
                return tableName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("未找到匹配的数据表");
    }

    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<Date> rangeShardingValue) {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        log.info(rangeShardingValue.toString());
        Range<Date> valueRange = rangeShardingValue.getValueRange();
        Date lowerDate = valueRange.lowerEndpoint();
        Date upperDate = valueRange.upperEndpoint();
        Integer begin = DateUtil.month(lowerDate) + 1;
        Integer end = DateUtil.month(upperDate) + 1;
        TreeSet<String> suffixList = ShardingUtils.getSuffixListForRange(begin, end);
        for (String tableName : availableTargetNames) {
            if (containTableName(suffixList, tableName)) {
                list.add(tableName);
            }
        }
        return list;
    }

    private boolean containTableName(Set<String> suffixList, String tableName) {
        boolean flag = false;
        for (String s : suffixList) {
            if (tableName.endsWith(s)) {
                flag = true;
                break;
            }
        }
        return flag;
    }

    @Override
    public void init() {

    }

    @Override
    public String getType() {
        return "DATE_MONTH";
    }

    @Override
    public Properties getProps() {
        return this.props;
    }

    @Override
    public void setProps(Properties properties) {
        this.props = props;
    }
}

示例2:按特定字段截取去取模分表

package pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding;

import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.PreciseShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.RangeShardingValue;
import org.apache.shardingsphere.sharding.api.sharding.standard.StandardShardingAlgorithm;
import org.springframework.stereotype.Component;
import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.fun.extern.Slf4j;

import java.util.Collection;
import java.util.Properties;

/**
 * @author wangxian
 * @version 1.0
 * @description
 */
@Component
@Slf4j
public class AppUserCodeShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<String> {

    private Properties props;

    @Override
    public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<String> preciseShardingValue) {
        String appUserCode = preciseShardingValue.getValue();
        String suffix = "_" + Long.parseLong(appUserCode.substring(1)) % 21;
        for (String tableName : availableTargetNames) {
            if (tableName.endsWith(suffix)) {
                return tableName;
            }
        }
        throw new IllegalArgumentException("未找到匹配的数据表");
    }

    @Override
    public Collection<String> doSharding(final Collection<String> availableTargetNames, final RangeShardingValue<String> shardingValue) {
        return availableTargetNames;
    }

    @Override
    public String getType() {
        return "APP_USER_CODE_TYPE";
    }

    @Override
    public Properties getProps() {
        return this.props;
    }

    @Override
    public void setProps(Properties properties) {
        this.props = props;
    }

    @Override
    public void init() {

    }
}

使用自定义分表策略

1)指定模型对应数据源

pamirs:
  framework:
    system:
      system-ds-key: base
      system-models:
        - base.WorkerNode
    data:
      default-ds-key: pamirs_biz
      ds-map:
        base: base
        demo_core: pamirs
      modelDsMap:
        "[demo.record.MsgRecode]": pamirsSharding

2)分库分表规则配置

pamirs:
  sharding:
    define:
      data-sources:
        ds: pamirs
        pamirsSharding: pamirs
      models:
        "[trigger.PamirsSchedule]":
          tables: 0..13
        "[demo.record.MsgRecode]":
          tables: 0..20
          table-separator: _
    rule:
      pamirsSharding:
        actual-ds:
          - pamirs
        sharding-rules:
          - tables:
              demo_core_record_msg_recode:
                actualDataNodes: pamirs.demo_core_record_msg_recode_${0..20}
                tableStrategy:
                  standard:
                    shardingColumn: app_user_code
                    shardingAlgorithmName: app_user_code_table_algorithm
            shardingAlgorithms:
              app_user_code_table_algorithm:
                type: APP_USER_CODE_TYPE
                props:
                  strategy: STANDARD
                  algorithmClassName:
                    pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding.AppUserCodeShardingAlgorithm

配置自定义规则SPI

分库分表规则SPI

在resources/META-INF/services 配置 org.apache.shardingsphere.sharding.spi.ShardingAlgorithm

pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding.AppUserCodeShardingAlgorithm
pro.shushi.pamirs.demo.core.sharding.DateMonthShardingAlgorithm

Oinone社区 作者:望闲原创文章,如若转载,请注明出处:https://doc.oinone.top/backend/7155.html

访问Oinone官网:https://www.oinone.top获取数式Oinone低代码应用平台体验

(0)
望闲的头像望闲数式管理员
上一篇 2024年5月9日 pm3:56
下一篇 2024年5月13日 pm7:06

相关推荐

  • 导入设计数据时dubbo超时导入失败

    问题描述 在本地启动导入设计数据的工程时,会出现dubbo调用超时导致设计数据无法完整导入的问题。 org.apache.dubbo.remoting.TimeoutException 产生原因 pom中的包依赖出现问题,导致没有使用正确的远程服务。 本地可能出现的异常报错堆栈信息如下: xception in thread "fixed-1-thread-10" PamirsException level: ERROR, code: 10100025, type: SYSTEM_ERROR, msg: 函数执行错误, extra:, extend: null at pro.shushi.pamirs.meta.common.exception.PamirsException$Builder.errThrow(PamirsException.java:190) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.fun.manage.ManagementAspect.around(ManagementAspect.java:118) at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor498.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.springframework.aop.aspectj.AbstractAspectJAdvice.invokeAdviceMethodWithGivenArgs(AbstractAspectJAdvice.java:644) at org.springframework.aop.aspectj.AbstractAspectJAdvice.invokeAdviceMethod(AbstractAspectJAdvice.java:633) at org.springframework.aop.aspectj.AspectJAroundAdvice.invoke(AspectJAroundAdvice.java:70) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:175) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:749) at org.springframework.aop.interceptor.ExposeInvocationInterceptor.invoke(ExposeInvocationInterceptor.java:95) at org.springframework.aop.framework.ReflectiveMethodInvocation.proceed(ReflectiveMethodInvocation.java:186) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$CglibMethodInvocation.proceed(CglibAopProxy.java:749) at org.springframework.aop.framework.CglibAopProxy$DynamicAdvisedInterceptor.intercept(CglibAopProxy.java:691) at pro.shushi.pamirs.framework.orm.DefaultWriteApi$$EnhancerBySpringCGLIB$$b4cea2b4.createOrUpdateBatchWithResult(<generated>) at pro.shushi.pamirs.meta.base.manager.data.OriginDataManager.createOrUpdateBatchWithResult(OriginDataManager.java:161) at pro.shushi.pamirs.meta.base.manager.data.OriginDataManager.createOrUpdateBatch(OriginDataManager.java:152) at pro.shushi.pamirs.ui.designer.service.installer.UiDesignerInstaller.lambda$install$0(UiDesignerInstaller.java:42) at pro.shushi.pamirs.core.common.function.AroundRunnable.run(AroundRunnable.java:26) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) Caused by: org.apache.dubbo.rpc.RpcException: Failed to invoke the method createOrUpdateBatchWithResult in the service org.apache.dubbo.rpc.service.GenericService. Tried 1 times of the providers [192.168.0.123:20880] (1/1) from the registry 127.0.0.1:2181 on the consumer 192.168.0.123 using the dubbo version 2.7.22. Last error is: Invoke remote method timeout. method: $invoke, provider: dubbo://192.168.0.123:20880/ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi?anyhost=true&application=pamirs-demo&application.version=1.0.0&check=false&deprecated=false&dubbo=2.0.2&dynamic=true&generic=true&group=pamirs&interface=ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi&metadata-type=remote&methods=*&payload=104857600&pid=69748&qos.enable=false&register.ip=192.168.0.123&release=2.7.15&remote.application=pamirs-test&retries=0&serialization=pamirs&service.name=ServiceBean:pamirs/ui.designer.UiDesignerViewLayout.oio.defaultWriteApi:1.0.0&side=consumer&sticky=false&timeout=5000&timestamp=1701136088893&version=1.0.0, cause: org.apache.dubbo.remoting.TimeoutException: Waiting server-side response timeout by scan timer. start time: 2023-11-28 10:23:05.835, end time: 2023-11-28 10:23:10.856, client elapsed: 695 ms, server elapsed: 4326 ms, timeout: 5000 ms, request: Request [id=0, version=2.0.2, twoway=true, event=false, broken=false, data=null], channel: /192.168.0.123:49449 -> /192.168.0.123:20880 at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverClusterInvoker.doInvoke(FailoverClusterInvoker.java:110) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.AbstractClusterInvoker.invoke(AbstractClusterInvoker.java:265) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.interceptor.ClusterInterceptor.intercept(ClusterInterceptor.java:47) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.AbstractCluster$InterceptorInvokerNode.invoke(AbstractCluster.java:92) at org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.wrapper.MockClusterInvoker.invoke(MockClusterInvoker.java:98) at org.apache.dubbo.registry.client.migration.MigrationInvoker.invoke(MigrationInvoker.java:170) at org.apache.dubbo.rpc.proxy.InvokerInvocationHandler.invoke(InvokerInvocationHandler.java:96) at org.apache.dubbo.common.bytecode.proxy0.$invoke(proxy0.java) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.distribution.computer.RemoteComputer.compute(RemoteComputer.java:124) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.FunEngine.run(FunEngine.java:80) at pro.shushi.pamirs.distribution.faas.remote.spi.service.RemoteFunctionHelper.run(RemoteFunctionHelper.java:68) at pro.shushi.pamirs.framework.faas.fun.manage.ManagementAspect.around(ManagementAspect.java:109) … 20 more Caused…

    2023年11月28日
    1.1K00
  • Oinone离线部署设计器镜像

    概述 Oinone平台为合作伙伴提供了多种部署方式,这篇文章将介绍如何在私有云环境部署Oinone平台Docker镜像。 本文以5.2.20.1版本为例进行介绍,使用amd64架构的体验镜像进行部署。具体版本号以数式提供的为准 部署环境要求 包含全部中间件及设计器服务的环境要求 CPU:8 vCPU 内存(RAM):16G以上 硬盘(HDD/SSD):60G以上 仅设计器服务的环境要求 CPU:8 vCPU 内存(RAM):8G以上 硬盘(HDD/SSD):40G以上 部署准备 一台安装了Docker环境的服务器(私有云环境);以下简称部署环境; 一台安装了Docker环境的电脑(可访问公网);以下简称本地环境; 部署清单 下面列举了文章中在本地环境操作结束后的全部文件: 设计器镜像:oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar 离线部署结构包:oinone-designer-full-standard-offline.zip Oinone许可证:****-trial.lic(实际文件名以Oinone颁发的许可证为准) 第三方数据库驱动包(非MySQL数据库必须) PS:如需一次性拷贝所有部署文件到部署环境,可以将文档步骤在本地环境执行后,一次性将所有文件进行传输。 在部署环境创建部署目录 mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full mkdir -p /home/admin/oinone-designer-full/images 检查部署环境服务器架构 确认部署环境是amd64还是arm64架构,若本文提供的查看方式无法正确执行,可自行搜索相关内容进行查看。 使用uname命令查看 uname -a PS:此步骤非常重要,如果部署环境的服务器架构与本地环境的服务器架构不一致,将导致镜像无法正确启动。 在本地环境准备镜像 在Oinone发布版本一览中选择最新版本的发布日志,找到需要部署的镜像版本。 登录Oinone镜像仓库(若已登录,可忽略此步骤) docker login https://harbor.oinone.top # input username # input password 获取Oinone平台镜像 docker pull harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 保存镜像到.tar文件 docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 若报错`Error response from daemon: reference does not exist`脚本改成下面这个: docker save -o oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar harbor.oinone.top/oinone/oinone-designer-full-v5.2:5.2.20.1-amd64 # docker save [OPTIONS] IMAGE [IMAGE…] 上传.tar到部署环境 scp ./oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar admin@127.0.0.1:/home/admin/oinone-full/images/ PS:若无法使用scp方式上传,可根据部署环境的具体情况将镜像文件上传至部署环境的部署目录。 在部署环境加载镜像 加载镜像文件到Docker中 cd /home/admin/oinone-full/images docker load -i oinone-designer-full-v5-5.2.20.1-amd64.tar 查看镜像是否正确加载 docker images 查看输出内容,对比REPOSITORY、TAG、IMAGE ID与本地环境完全一致即可。 设计器服务部署 为了方便起见,服务器操作文件显得不太方便,因此,我们可以在本地环境将部署脚本准备妥善后,传输到部署环境进行部署结构包(oinone-designer-full-standard-offline.)需上传到要部署的服务器中,后面的操作均在这个目中进行 下载离线部署结构包(以数式发出的为准) oinone-designer-full-standard-offline.zip 将Pamirs许可证移动到config目录下,并重命名为****-trial.lic(实际文件名以Oinone颁发的许可证为准) mv ****-trial.lic config/****-trial.lic 加载非MySQL数据库驱动(按需) 将驱动jar文件移动到lib目录下即可。 以KDB8数据库驱动kingbase8-8.6.0.jar为例 mv kingbase8-8.6.0.jar lib/ PS:lib目录为非设计器内置包的外部加载目录(外部库),可以添加任何jar包集成到设计器中。 修改脚本中的配置 修改启动脚本startup.sh 修改对应的镜像版本号, 将IP从192.168.0.121改成宿主机IP configDir=$(pwd) version=5.1.16 IP=192.168.0.121 修改mq/broker.conf 修改其中brokerIP1的IP从192.168.0.121改成宿主机IP brokerClusterName = DefaultCluster namesrvAddr=127.0.0.1:9876 brokerIP1=192.168.0.121 brokerName = broker-a brokerId = 0 deleteWhen = 04 fileReservedTime = 48 brokerRole = ASYNC_MASTER flushDiskType = ASYNC_FLUSH autoCreateTopicEnable=true listenPort=10991 transactionCheckInterval=1000 #存储使用率阀值,当使用率超过阀值时,将拒绝发送消息请求 diskMaxUsedSpaceRatio=98 #磁盘空间警戒阈值,超过这个值则停止接受消息,默认值90 diskSpaceWarningLevelRatio=99 #强制删除文件阈值,默认85 diskSpaceCleanForciblyRatio=97 执行startup.sh脚本启动 sh startup.sh 访问服务 使用http://127.0.0.1:88访问服务

    2024年11月1日
    1.1K00
  • 自定义审批方式、自定义审批节点名称

    @Model.model(审批模型.MODEL_MODEL) @Component public class 审批模型Action { @Function @Function.Advanced(category = FunctionCategoryEnum.CUSTOM_DESIGNER, displayName = "测试自定义审批类型") public WorkflowSignTypeEnum signType(String json) { // json为业务数据,可用JsonUtils转换 return WorkflowSignTypeEnum.COUNTERSIGN_ONEAGREE_ONEREJUST; } @Function @Function.Advanced(category = FunctionCategoryEnum.CUSTOM_DESIGNER, displayName = "测试自定义审批名称") public String customApprovalName() { return UUID.randomUUID().toString(); } }

    2023年12月5日
    1.7K00
  • action 和 function 有什么区别

    在 Oinone(开源低代码 / 企业应用开发平台) 里,Action 和 Function 都是“可被调用的逻辑单元”,但它们的定位和使用场景不同。可以简单理解为: Function = 纯逻辑函数(偏后端能力) Action = 面向业务操作的动作(偏应用行为 / UI触发) 下面给你详细对比一下。 1️⃣ Function:函数(逻辑能力) Function 更像是一个 可复用的服务方法。 特点 通常是 纯逻辑处理 不直接绑定 UI 可以被 Action / Service / 其他 Function 调用 用来封装 业务计算或工具逻辑 常见用途 比如: 价格计算 数据校验 数据转换 调用第三方 API 复杂业务规则 示例 @Function(openLevel = FunctionOpenEnum.API) @Function.Advanced(type = FunctionTypeEnum.QUERY) public TradeOrder computePrice(TradeOrder data) { return data; } 用途: 订单金额计算逻辑 然后可能被多个地方调用: Action -> 调用 Function Service -> 调用 Function Workflow -> 调用 Function 📌 核心:可复用业务逻辑 2️⃣ Action:动作(业务操作) Action 是一个 业务动作,通常是 用户触发的行为。 特点 通常绑定 UI 可以在 按钮 / 菜单 / API / 工作流 中触发 通常操作 模型数据 可以调用 Function 常见用途 例如: 创建订单 提交审批 发布文章 批量删除 导入数据 示例 @Action public void submitOrder(Order order){ order.setStatus("SUBMITTED"); } UI 可能是: 订单详情页 [提交订单] 按钮 点击按钮 → 调用 Action。 📌 核心:业务行为入口 3️⃣ 核心区别总结 维度 Action Function 定位 业务动作 逻辑函数 是否绑定 UI 通常是 否 是否直接给用户操作 是 否 是否可复用 一般 很高 是否操作模型 常见 不一定 调用关系 可调用 Function 不调用 Action 4️⃣ 调用关系(典型架构) 通常推荐的结构: UI按钮 ↓ Action(业务入口) ↓ Function(业务逻辑) ↓ DAO / Repository 例如: 提交订单按钮 ↓ submitOrderAction ↓ checkInventoryFunction calcPriceFunction createOrderFunction 这样: Action 只负责 流程 Function 负责 逻辑 代码会更清晰。 5️⃣…

    5天前
    2500
  • Excel导入导出模板翻译

    导出翻译项 与翻译的导出全部翻译项类似,只是该操作目前没有加入到页面交互中,需要通过工具发起后端服务请求,拿到导入导出翻译Excel模版,添加模版翻译项。(查看路径:文件–导出任务) mutation { excelExportTaskMutation { createExportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } } ) { name } } } variables: { "path": "/file", "lang": "en-US" } 参数说明:(不在以下说明范围内的参数无需修改) variables.lang参数:用于指定翻译项的目标语言编码,与【资源】-【语言】中的编码一致。 导入翻译项 mutation { excelImportTaskMutation { createImportTask( data: { workbookDefinition: { model: "file.ExcelWorkbookDefinition" name: "excelLocationTemplate" } file: { url: "翻译项URL链接" } } ) { name } } } variables: { "path": "/file" } 参数说明: 将翻译项URL链接改为实际可访问的文件链接即可,可通过页面中任意文件上传的组件获取。

    2024年12月5日
    1.2K00

Leave a Reply

登录后才能评论