Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析
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Sharding-jdbc架构

Sharding-jdbc 系统架构分成5个部分:
SQL解析
SQL路由
SQL改写
SQL执行
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

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
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 ListclonedParameters) { 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 Listparameters) { 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 Listparameters, 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。
文章标题:Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析
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