资讯

精准传达 • 有效沟通

从品牌网站建设到网络营销策划，从策略到执行的一站式服务

网站建设 >

查看其它板块

Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析

Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

10年积累的成都网站设计、网站制作经验，可以快速应对客户对网站的新想法和需求。提供各种问题对应的解决方案。让选择我们的客户得到更好、更有力的网络服务。我虽然不认识你，你也不认识我。但先建设网站后付款的网站建设流程，更有静安免费网站建设让你可以放心的选择与我们合作。

Sharding-jdbc架构

Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析

Sharding-jdbc 系统架构分成5个部分：

  1. SQL解析

  2. SQL路由

  3. SQL改写

  4. SQL执行

  5. 结果集归并

下面从上面五个部分来分析Sharding-jdbc

功能模块

SQL解析

SQL路由

SQL路由序列图

Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析

调用链

ShardingPreparedStatement.execute

执行方法

org.apache.shardingsphere.shardingjdbc.jdbc.core.statement.ShardingPreparedStatement.execute()

方法源码

@Override
    public boolean execute() throws SQLException {
        try {
		//本地缓存清空
            clearPrevious();
		/**
		 * 路由
		 *
		 */
            shard();
		// 初始化 preparedStatement
            initPreparedStatementExecutor();
		// 执行sql
            return preparedStatementExecutor.execute();
        } finally {
            clearBatch();
        }
    }
BaseShardingEngine.shard
org.apache.shardingsphere.core.BaseShardingEngine.shard(String, List)
 public SQLRouteResult shard(final String sql, final List parameters) {
        List clonedParameters = cloneParameters(parameters);
		// 根据SQL去路由
        SQLRouteResult result = executeRoute(sql, clonedParameters);
		// 改写sql
        result.getRouteUnits().addAll(HintManager.isDatabaseShardingOnly() ? convert(sql, clonedParameters, result) : rewriteAndConvert(sql, clonedParameters, result));
		// 打印路由后的sql
        if (shardingProperties.getValue(ShardingPropertiesConstant.SQL_SHOW)) {
            boolean showSimple = shardingProperties.getValue(ShardingPropertiesConstant.SQL_SIMPLE);
            SQLLogger.logSQL(sql, showSimple, result.getShardingStatement(), result.getRouteUnits());
        }
        return result;
    }
BaseShardingEngine.executeRoute
一些路由相关的hook在这里执行。
org.apache.shardingsphere.core.BaseShardingEngine.executeRoute(String, List)
 private SQLRouteResult executeRoute(final String sql, final List clonedParameters) {
        routingHook.start(sql);
        try {
            SQLRouteResult result = route(sql, clonedParameters);
            routingHook.finishSuccess(result, metaData.getTables());
            return result;
            // CHECKSTYLE:OFF
        } catch (final Exception ex) {
            // CHECKSTYLE:ON
            routingHook.finishFailure(ex);
            throw ex;
        }
    }
PreparedStatementRoutingEngine.route
org.apache.shardingsphere.core.route.PreparedStatementRoutingEngine.route(List)
    public SQLRouteResult route(final List parameters) {
        if (null == sqlStatement) {
		// 解析SQL
            sqlStatement = shardingRouter.parse(logicSQL, true);
        }
		/**
		 * 第一步：根据上面异步解析出来的sqlStatement，结合配置的路由规则，找到对应的物理表表名
		 * 第二步：这里是主从（读写）路由，根据sql的类型（select、DML）决定走主库还是从库。
		 */
        return masterSlaveRouter.route(shardingRouter.route(logicSQL, parameters, sqlStatement));
    }
SQLParseEngine.parse0
org.apache.shardingsphere.core.parse.SQLParseEngine.parse0(String, boolean)
private SQLStatement parse0(final String sql, final boolean useCache) {
        ……
		// 创建一个根据数据库匹配的解析引擎，解析sql。比如MySQL的sql创建mysql的数据解析引擎。
        SQLStatement result = new SQLParseKernel(ParseRuleRegistry.getInstance(), databaseType, sql).parse();
        if (useCache) {
            cache.put(sql, result);
        }
        return result;
    }
SQLParseKernel.parse
这个是解析sql。这个方法不再深入了。
org.apache.shardingsphere.core.parse.core.SQLParseKernel.parse()
    public SQLStatement parse() {
	// 解析sql
        SQLAST ast = parserEngine.parse();
	// 抽取sql 片段
        Collection sqlSegments = extractorEngine.extract(ast);
        Map parameterMarkerIndexes = ast.getParameterMarkerIndexes();
        return fillerEngine.fill(sqlSegments, parameterMarkerIndexes.size(), ast.getSqlStatementRule());
    }
ParsingSQLRouter.route （ 重要）
org.apache.shardingsphere.core.route.router.sharding.ParsingSQLRouter.route(String, List, SQLStatement)
 public SQLRouteResult route(final String logicSQL, final List parameters, final SQLStatement sqlStatement) {
 	/**
	 * 根据sql类型，生成不同的优化引擎。比如我这里调试用的是select语句，生成就是ShardingSelectOptimizeEngine 实例。
	 * 对 语句进行优化
	 */
        ShardingOptimizedStatement shardingStatement = ShardingOptimizeEngineFactory.newInstance(sqlStatement).optimize(shardingRule, metaData.getTables(), logicSQL, parameters, sqlStatement);
		
        boolean needMergeShardingValues = isNeedMergeShardingValues(shardingStatement);
        if (shardingStatement instanceof ShardingConditionOptimizedStatement && needMergeShardingValues) {
            checkSubqueryShardingValues(shardingStatement, ((ShardingConditionOptimizedStatement) shardingStatement).getShardingConditions());
            mergeShardingConditions(((ShardingConditionOptimizedStatement) shardingStatement).getShardingConditions());
        }
		/**
		 *  这里获取一个路由引擎，这里有各种引擎，常见的有 StandardRoutingEngine、ComplexRoutingEngine
		 *  这次获取的就是 获取一个 StandardRoutingEngine 路由引擎。（shardingtable数目为1，或者所有的表都是有绑定关系的）
		 *  接着执行 StandardRoutingEngine.route方法
		 *
		 */
        RoutingResult routingResult = RoutingEngineFactory.newInstance(shardingRule, metaData.getDataSources(), shardingStatement).route();
        if (needMergeShardingValues) {
            Preconditions.checkState(1 == routingResult.getRoutingUnits().size(), "Must have one sharding with subquery.");
        }
		// 分布式主键插入
        if (shardingStatement instanceof ShardingInsertOptimizedStatement) {
            setGeneratedValues((ShardingInsertOptimizedStatement) shardingStatement);
        }
		// 加密
        EncryptOptimizedStatement encryptStatement = EncryptOptimizeEngineFactory.newInstance(sqlStatement)
                .optimize(shardingRule.getEncryptRule(), metaData.getTables(), logicSQL, parameters, sqlStatement);
        SQLRouteResult result = new SQLRouteResult(shardingStatement, encryptStatement);
        result.setRoutingResult(routingResult);
        return result;
    }
StandardRoutingEngine.route（重要）
org.apache.shardingsphere.core.route.type.standard.StandardRoutingEngine.route()
public RoutingResult route() {
        if (isDMLForModify(optimizedStatement.getSQLStatement()) && !optimizedStatement.getTables().isSingleTable()) {
            throw new ShardingException("Cannot support Multiple-Table for '%s'.", optimizedStatement.getSQLStatement());
        }
		/**
		 * 1、根据逻辑表名去拿分表规则
		 * 2、根据分表规则 去拿DataNode（key 为 dataSourceName，value 为物理表表名）。
		 * 3、将上面的 dataNode 封装成 RoutingResult
		 */
        return generateRoutingResult(getDataNodes(shardingRule.getTableRule(logicTableName)));
    }
SQL改写
SQL执行
关于Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。
            
            
                        

            当前文章：Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析            

            本文路径：http://cdkjz.cn/article/gocchj.html
        
        

            返回首页
            了解更多建站资讯
        

    



    
相关资讯

    

        
    





    

        

            

                多年建站经验
            

            

                
多一份参考，总有益处

                
 联系快上网，免费获得专属《策划方案》及报价

                

                    
咨询相关问题或预约面谈，可以通过以下方式与我们联系

                    
 大客户专线   成都：13518219792
                          座机：028-86922220
                    

                

            

        

        

            在线咨询
            提交需求
        

    





    

        

            

                友情链接
                交换友情链接
            

            

                

                    艾名斯线缆微信小程序免备案空间seo优化成都商城网站建设成都网站建设画册设计制作升施印刷重庆企业网站建设叙永网站建设                

            

        

    

    

        

            
成都网站建设公司地址：成都市青羊区太升南路288号锦天国际A座10层 建设咨询028-86922220

            

                成都快上网科技有限公司-四川网站建设设计公司 | 蜀ICP备19037934号 Copyright 2020,ALL Rights Reserved cdkjz.cn | 成都网站建设 | © Copyright 2020版权所有.

            
专家团队为您提供成都网站建设,成都网站设计,成都品牌网站设计,成都营销型网站制作等服务,成都建网站就找快上网！ | 成都网站建设哪家好？ | 网站建设地图