ShardingJDBC 是 Apache ShardingSphere 的一個子項目，它是一個開源的分庫分表中間件，提供了透明化的數據分片、分布式事務和數據庫治理等功能。ShardingJDBC 以 JDBC Driver 的形式提供，支持任何基于 JDBC 的 ORM 框架、持久層框架和數據庫連接池，具有高度兼容性。

1、添加依賴

<dependencies><!--    Mybatis    --><dependency><groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId><artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId><version>3.0.3</version></dependency><!--     Mybatis Plus    --><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-spring-boot3-starter</artifactId><version>3.5.5</version></dependency><!-- MyBatis-Plus Generator --><dependency><groupId>com.baomidou</groupId><artifactId>mybatis-plus-generator</artifactId><version>3.5.5</version></dependency><!-- MySQL JDBC 驅動 --><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.27</version></dependency><!-- Druid 數據庫連接池 --><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>druid</artifactId><version>1.2.20</version></dependency><!--shardingsphere--><dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId><version>5.2.1</version></dependency><!--    shardingsphere和2.2不兼容，需要使用1.33，但是1.33和springboot 3.2.2 不兼容，所以自定義了 TagInspector和 UnTrustedTagInspector  --><dependency><groupId>org.yaml</groupId><artifactId>snakeyaml</artifactId><version>1.33</version></dependency></dependencies>

主要是在 mysql、mybatis 等依賴的基礎上，增加shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter的依賴。

這里為了解決一個版本兼容問題，增加了一個snakeyaml的依賴，一般來說其實是不用的。

2、添加配置

spring:shardingsphere:mode:type: Standalonerepository:type: JDBCprops:sql-show: truedatasource:names: dsds:type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourcedriverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driverurl: jdbc:mysql://rm-bp101vuh0edt82wo0go.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/nfturbousername: nfturbopassword: 'NFTurbo666'# Druid連接池配置datasource.druid:initial-size: 5 # 連接池初始化時創建的連接數。默認值為0。min-idle: 5 # 連接池中保持的最小空閑連接數量。當連接池中的連接數量小于這個值時，連接池會嘗試創建新的連接。默認值為0。max-active: 20 # 連接池中允許的最大連接數。如果所有連接都被使用并且沒有空閑連接，新的連接請求將被阻塞，直到有連接可用。默認值為8。max-wait: 60000 # 獲取連接時的最大等待時間，單位為毫秒。如果在指定的時間內無法獲取到連接，將拋出異常。默認值為-1，表示無限等待。time-between-eviction-runs-millis: 60000 # 連接池每次檢測空閑連接的間隔時間，單位為毫秒。默認值為60000毫秒（1分鐘）。min-evictable-idle-time-millis: 300000 # 連接在連接池中的最小空閑時間，超過這個時間的連接將被回收，單位為毫秒。默認值為300000毫秒（5分鐘）。validation-query: SELECT 1 # 用于驗證連接是否有效的SQL查詢語句。Druid會定期執行此查詢來檢測連接的可用性。默認為"SELECT 1"。test-while-idle: true # 是否在連接空閑時檢測連接的有效性。如果設置為true，則連接池會定期檢測空閑連接，如果連接失效，將被標記為不可用并移除。默認為true。test-on-borrow: false # 是否在從連接池借用連接時檢測連接的有效性。如果設置為true，每次從連接池借用連接時都會執行連接有效性檢測。默認為false。test-on-return: false # 是否在歸還連接到連接池時檢測連接的有效性。如果設置為true，連接在歸還到連接池時會進行有效性檢測。默認為false。pool-prepared-statements: true # 是否開啟預處理語句池。預處理語句池可以提高性能，特別是在執行相同SQL語句多次時。默認為true。max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20 #每個連接上允許的最大預處理語句數。默認值為20。rules:sharding:tables:trade_order:actual-data-nodes: ds.trade_order_0${0..3}keyGenerateStrategy:column: idkeyGeneratorName: snowflaketable-strategy:standard:shardingColumn: buyer_idshardingAlgorithmName: t-order-inlineshardingAlgorithms:t-order-inline:type: INLINEprops:algorithm-expression: trade_order_0${Math.abs(buyer_id.hashCode()) % 4}keyGenerators:snowflake:type: SNOWFLAKEauditors:sharding_key_required_auditor:type: DML_SHARDING_CONDITIONS    

以上是一個簡單的 demo，主要是 sharding 下面的這些配置是我們需要關注的，主要就是關于分庫分表的一致基本配置：

spring.shardingsphere：整體的配置的前綴

spring.shardingsphere.mode：運行模式，支持 memory、standalone 和 cluster 幾種，我們用的是比較簡單的standalone 這種配置

spring.shardingsphere.props.sql-show：配置為 ture 會把執行的 SQL 打印出來，方便排查問題

spring.shardingsphere.datasource：這就是數據源的配置了，所謂數據源就是你的數據庫

spring.shardingsphere.rules.sharding：這部分就是關于分表的一些配置了。

spring.shardingsphere.rules.sharding.tables：這部分開始配置分表信息，每一個需要做分庫分表的表都需要單獨配置一套

spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.trade_order：表示是trade_order表的分庫分表相關的配置

trade_order:# 定義 'trade_order' 表的分片配置# 指定用于分片的實際數據節點。# 這里 'ds.trade_order_000${0..3}' 表示數據將分布在四個節點上：ds.trade_order_0000、ds.trade_order_0001、ds.trade_order_0002 和 ds.trade_order_0003。actual-data-nodes: ds.trade_order_000${0..3}# 定義主鍵生成策略keyGenerateStrategy:# 指定用于生成主鍵的列column: id# 指定使用的主鍵生成器名稱，這里使用的是 Snowflake 算法keyGeneratorName: snowflake# 定義表的分片策略table-strategy:# 使用復雜分片策略complex:# 指定用于分片的列，這里使用 buyer_idshardingColumns: buyer_id# 指定使用的分片算法名稱，這里使用的是 t-order-inline 算法shardingAlgorithmName: t-order-inline

spring.shardingsphere.rules.sharding.tables.shardingAlgorithms：是分表算法相關的配置

shardingAlgorithms:# 定義一個名為 t-order-inline 的分片算法t-order-inline:# 指定算法類型為 INLINEtype: INLINEprops:# 定義分片表達式，根據 buyer_id 的哈希值進行分片algorithm-expression: trade_order_0${Math.abs(buyer_id.hashCode()) % 4}# 這個表達式將 buyer_id 的哈希值取模 4，以確定記錄分配到哪個數據節點（trade_order_0000 到 trade_order_0003）

3、完成配置

按照以上方式，基本上就完成了 shardingjdbc 的接入，后續就可以進行數據庫操作了。