sharding-jdbc路由的原理及应用
发表于：2026-11-03 作者：千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月03日，这篇文章主要介绍"sharding-jdbc路由的原理及应用"，在日常操作中，相信很多人在sharding-jdbc路由的原理及应用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对
千家信息网最后更新 2026年11月03日sharding-jdbc路由的原理及应用
这篇文章主要介绍"sharding-jdbc路由的原理及应用"，在日常操作中，相信很多人在sharding-jdbc路由的原理及应用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答"sharding-jdbc路由的原理及应用"的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
路由引擎主要分为两大类：
分片路由（直接路由、标准路由、笛卡尔积路由）
广播路由（全库表路由、全库路由、全实例路由、单播路由、阻断路由）
具体路由类型含义参考官网路由引擎
https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/principle/route/
主要分析查询路由
1.路由ParsingSQLRouter#route入口
@RequiredArgsConstructorpublic final class ParsingSQLRouter implements ShardingRouter { @Override public SQLRouteResult route(final SQLStatement sqlStatement, final List2.路由工厂并路由RoutingEngineFactory#route
@NoArgsConstructor(access = AccessLevel.PRIVATE)public final class RoutingEngineFactory { /** * Create new instance of routing engine. * * @param shardingRule sharding rule * @param shardingDataSourceMetaData sharding data source meta data * @param optimizedStatement optimized statement * @return new instance of routing engine */ public static RoutingEngine newInstance(final ShardingRule shardingRule, final ShardingDataSourceMetaData shardingDataSourceMetaData, final OptimizedStatement optimizedStatement) { SQLStatement sqlStatement = optimizedStatement.getSQLStatement(); Collection tableNames = sqlStatement.getTables().getTableNames(); //全库路由 if (sqlStatement instanceof TCLStatement) { return new DatabaseBroadcastRoutingEngine(shardingRule); } //全库表路由 if (sqlStatement instanceof DDLStatement) { return new TableBroadcastRoutingEngine(shardingRule, optimizedStatement); } //阻断路由 if (sqlStatement instanceof DALStatement) { return getDALRoutingEngine(shardingRule, sqlStatement, tableNames); } //全实例路由 if (sqlStatement instanceof DCLStatement) { return getDCLRoutingEngine(shardingRule, optimizedStatement, shardingDataSourceMetaData); } //默认库路由 if (shardingRule.isAllInDefaultDataSource(tableNames)) { return new DefaultDatabaseRoutingEngine(shardingRule, tableNames); } //全库路由 if (shardingRule.isAllBroadcastTables(tableNames)) { return sqlStatement instanceof SelectStatement ? new UnicastRoutingEngine(shardingRule, tableNames) : new DatabaseBroadcastRoutingEngine(shardingRule); } //单播路由 if (optimizedStatement instanceof ShardingWhereOptimizedStatement && ((ShardingWhereOptimizedStatement) optimizedStatement).getShardingConditions().isAlwaysFalse() || tableNames.isEmpty()) { return new UnicastRoutingEngine(shardingRule, tableNames); } Preconditions.checkState(optimizedStatement instanceof ShardingWhereOptimizedStatement); //分片路由 return getShardingRoutingEngine(shardingRule, (ShardingWhereOptimizedStatement) optimizedStatement, tableNames); } ... ... private static RoutingEngine getShardingRoutingEngine(final ShardingRule shardingRule, final ShardingWhereOptimizedStatement optimizedStatement, final Collection tableNames) { ///根据解析出来逻辑表获取分片表，如:SELECT i.* FROM t_order o, t_order_item i WHERE o.order_id = i.order_id and o.order_id = ? //则shardingTableNames为t_order，t_order_item Collection shardingTableNames = shardingRule.getShardingLogicTableNames(tableNames); //满足以下两个条件走标准路由，否则走复合路由 //1、是否只有一张分片表 //2、绑定的逻辑表（配置绑定表）是否包含所有分片表 if (1 == shardingTableNames.size() || shardingRule.isAllBindingTables(shardingTableNames)) { //标准路由，获取第一张表路由即可，参考官网案例说明 return new StandardRoutingEngine(shardingRule, shardingTableNames.iterator().next(), optimizedStatement); } // TODO config for cartesian set //复合路由 return new ComplexRoutingEngine(shardingRule, tableNames, optimizedStatement); }} 3.标准路由StandardRoutingEngine#route
标准路由场景
t_order和t_order_item是分库分表并且是绑定表；如第二步55行判断shardingTableNames.size()=1或者shardingTableNames都是绑定表时，这时会走标准路由
@RequiredArgsConstructorpublic final class StandardRoutingEngine implements RoutingEngine { //分库分表规则 private final ShardingRule shardingRule; //逻辑表 t_order private final String logicTableName; //sql解析并优化后的结果 private final ShardingWhereOptimizedStatement optimizedStatement; @Override public RoutingResult route() { //insert、update、delete判断表是否是单表 if (isDMLForModify(optimizedStatement.getSQLStatement()) && !optimizedStatement.getSQLStatement().getTables().isSingleTable()) { throw new SQLParsingException("Cannot support Multiple-Table for '%s'.", optimizedStatement.getSQLStatement()); } //路由数据节点、封装路由结果 return generateRoutingResult(getDataNodes(shardingRule.getTableRule(logicTableName))); } ... ... private RoutingResult generateRoutingResult(final Collection routedDataNodes) { RoutingResult result = new RoutingResult(); //根据数据节点封装路由单元、表单元 for (DataNode each : routedDataNodes) { //路由单元 demo_ds_0 RoutingUnit routingUnit = new RoutingUnit(each.getDataSourceName()); //表单元 逻辑表:真实表 t_order:t_order_0 routingUnit.getTableUnits().add(new TableUnit(logicTableName, each.getTableName())); result.getRoutingUnits().add(routingUnit); } return result; } private Collection getDataNodes(final TableRule tableRule) { //判断database、table分片策略同时是Hint(直接路由) if (shardingRule.isRoutingByHint(tableRule)) { return routeByHint(tableRule); } //database、table分片策略都不是Hint if (isRoutingByShardingConditions(tableRule)) { //根据分片条件、策略路由到对应的database、table，同对分片键判断 return routeByShardingConditions(tableRule); } //database或table分片策略有一个是Hint return routeByMixedConditions(tableRule); } ... ...} 4.复合路由CartesianRoutingEngine#route
复杂路由场景
t_order和t_order_item是分库分表并且是绑定表；新增一个t_user分库分表，这时第二步的55行，shardingTableNames.size()=3，且t_user未配置成绑定表，这时会走复合路由
@RequiredArgsConstructorpublic final class ComplexRoutingEngine implements RoutingEngine { //分库分表规则 private final ShardingRule shardingRule; //逻辑表t_order、t_order_item private final Collection logicTables; //sql解析并优化后的结果 private final ShardingWhereOptimizedStatement optimizedStatement; @Override public RoutingResult route() { Collection result = new ArrayList<>(logicTables.size()); Collection bindingTableNames = new TreeSet<>(String.CASE_INSENSITIVE_ORDER); //遍历逻辑表 for (String each : logicTables) { Optional tableRule = shardingRule.findTableRule(each); //表是否配置了分库分表规则 if (tableRule.isPresent()) { // 如果绑定关系表已经处理过，那么不需要再处理，如t_order处理过，由于t_order_item与其是绑定关系，那么不需要再处理； if (!bindingTableNames.contains(each)) { //构建标准路由并路由 result.add(new StandardRoutingEngine(shardingRule, tableRule.get().getLogicTable(), optimizedStatement).route()); } //根据逻辑表查找对应的所有绑定表，如根据t_order就能查询到t_order、t_order_item，因为t_order和t_order_item是绑定表 Optional bindingTableRule = shardingRule.findBindingTableRule(each); if (bindingTableRule.isPresent()) { //添加绑定表 bindingTableNames.addAll(Lists.transform(bindingTableRule.get().getTableRules(), new Function() { @Override public String apply(final TableRule input) { return input.getLogicTable(); } })); } } } if (result.isEmpty()) { throw new ShardingException("Cannot find table rule and default data source with logic tables: '%s'", logicTables); } if (1 == result.size()) { return result.iterator().next(); } //笛卡尔积路由 return new CartesianRoutingEngine(result).route(); }} 5.笛卡尔积路由
笛卡尔积路由场景
笛卡尔路由是最复杂的情况，它无法根据绑定表的关系定位分片规则，因此非绑定表之间的关联查询需要拆解为笛卡尔积组合执行。如上面事例新增的t_user分库分表，t_user和t_order未配置绑定表关系，如下SQL就需要走笛卡尔积路由
SELECT * FROM t_user u JOIN t_order o ON u.user_id = o.user_id AND u.user_id in(1 , 2)
@RequiredArgsConstructorpublic final class CartesianRoutingEngine implements RoutingEngine { private final Collection routingResults; @Override public RoutingResult route() { RoutingResult result = new RoutingResult(); //获取数据源对应的逻辑表集合 for (Entry> entry : getDataSourceLogicTablesMap().entrySet()) { //通过数据源名称和逻辑表的名称获取实际的表组，即[["t_user_0","t_user_1"],["t_order_0", "t_order_1]] List> actualTableGroups = getActualTableGroups(entry.getKey(), entry.getValue()); //把逻辑表名封装成TableUnit表单元 //TableUnit包含数据源名称、逻辑表名、实际表名（通过这三个属性可以确定最终访问的表） List> routingTableGroups = toRoutingTableGroups(entry.getKey(), actualTableGroups); //封装RoutingUnit路由单元 //cartesianProduct计算笛卡尔积 result.getRoutingUnits().addAll(getRoutingUnits(entry.getKey(), Sets.cartesianProduct(routingTableGroups))); } return result; } private Map> getDataSourceLogicTablesMap() { //获取数据源的交集，如t_user逻辑表路由到数据源demo_ds_0，而t_order表路由到数据源ds_demo_0和demo_ds_1，数据源交集就是demo_ds_0 //事例SELECT * FROM t_user_0 u JOIN t_order_0 o ON u.user_id = o.user_id WHERE u.user_id in(1, 2); t_user和t_order不是绑定表关系 //笛卡尔路由是最复杂的情况，它无法根据绑定表的关系定位分片规则，因此非绑定表之间的关联查询需要拆解为笛卡尔积组合执行 Collection intersectionDataSources = getIntersectionDataSources(); Map> result = new HashMap<>(routingResults.size()); //遍历标准路由后的结果集 for (RoutingResult each : routingResults) { //通过数据源的名称获取数据源和逻辑表之间的映射关系 for (Entry> entry : each.getDataSourceLogicTablesMap(intersectionDataSources).entrySet()) { if (result.containsKey(entry.getKey())) { result.get(entry.getKey()).addAll(entry.getValue()); } else { result.put(entry.getKey(), entry.getValue()); } } } // 返回数据源-逻辑表集合组成的Map，这里就是{"demo_ds_0":["t_user", "t_order"]} return result; } private Collection getIntersectionDataSources() { Collection result = new HashSet<>(); for (RoutingResult each : routingResults) { if (result.isEmpty()) { result.addAll(each.getDataSourceNames()); } //交集 result.retainAll(each.getDataSourceNames()); } return result; } ... ...} 笛卡尔积结果如下：
6.直接路由
直接路由场景
满足直接路由的条件相对苛刻，它需要通过Hint（使用HintAPI直接指定路由至库表）方式分片，并且是只分库不分表的前提下，则可以避免SQL解析和之后的结果归并
假如路由算法为value % 2，当一个逻辑库t_order对应2个真实库t_order_0和t_order_1时，路由后SQL将在t_order_1上执行。下方是使用API的代码样例:
String sql = "SELECT * FROM t_order"; try ( //获取Hint实例 HintManager hintManager = HintManager.getInstance(); Connection conn = dataSource.getConnection(); PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql)) { //设置数据源分片个数 hintManager.setDatabaseShardingValue(3); try (ResultSet rs = pstmt.executeQuery()) { while (rs.next()) { //... } } }@RequiredArgsConstructorpublic final class DatabaseHintRoutingEngine implements RoutingEngine { //数据源集群 private final Collection dataSourceNames; //Hint数据分片策略 private final HintShardingStrategy databaseShardingStrategy; @Override public RoutingResult route() { //获取当前线程数据源分片 Collection> shardingValues = HintManager.getDatabaseShardingValues(); Preconditions.checkState(!shardingValues.isEmpty()); Collection routingDataSources; //根据分片策略路由 routingDataSources = databaseShardingStrategy.doSharding(dataSourceNames, Collections.singletonList(new ListRouteValue<>("", "", shardingValues))); Preconditions.checkState(!routingDataSources.isEmpty(), "no database route info"); RoutingResult result = new RoutingResult(); //封装路由单元 for (String each : routingDataSources) { result.getRoutingUnits().add(new RoutingUnit(each)); } return result; }} 到此，关于"sharding-jdbc路由的原理及应用"的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
路由
数据
逻辑
数据源
笛卡尔
分库
分表
标准
单元
结果
策略
规则
处理
封装
原理
应用
名称
场景
条件
学习
数据库的安全要保护哪些东西
数据库安全各自的含义是什么
生产安全数据库录入
数据库的安全性及管理
数据库安全策略包含哪些
海淀数据库安全审计系统
建立农村房屋安全信息数据库
易用的数据库客户端支持安全管理
连接数据库失败ssl安全错误
数据库的锁怎样保障安全
上海喔噻互联网科技有限公司
广东猪兼强互联网科技有限公司
科技平台互联网
上海卓越科技 互联网
左右互联网络科技
深圳互联网科技怎么样
科技与互联网的利与弊
深圳国际航运科技和互联网
汽车互联网创新科技园
互联网公司科技股
互联网5g黑科技有哪些
移动互联网年度科技创新
玉溪互联网科技怎么选
互联网金融科技元年
每天都有哪些好的互联网科技
云南省自由互联网科技有限公司
美国互联网科技公司
互联网科技年终奖
互联网公司属于科技吗
平安好医生打造互联网科技医疗
互联网高科技
广州紫鲸互联网科技有限公司
顺网科技2021年互联网排名
阿里巴巴算科技企业还是互联网
银川新华互联网科技职业技术培训学校图片
福建科技产业互联网发展
高科技互联网套路
九思连强互联网电子科技有限公司
互联网科技职业技能培训学校
承德科技产业互联网平台
