导航：首页 > 服务器 >

Sharding-JDBC 使用入门和基本配置

发表于：2026-11-02 作者：千家信息网编辑

千家信息网最后更新 2026年11月02日，【技术沙龙002期】数据中台：宜信敏捷数据中台建设实践|宜信技术沙龙将于5月23日晚8点线上直播，点击报名一、什么是Sharding-JDBCSharding-JDBC定位为轻量级Java框架，在J

千家信息网最后更新 2026年11月02日Sharding-JDBC 使用入门和基本配置

【技术沙龙002期】数据中台：宜信敏捷数据中台建设实践|宜信技术沙龙将于5月23日晚8点线上直播，点击报名

一、什么是Sharding-JDBC

Sharding-JDBC定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

二、Sharding-JDBC能做什么

分库 & 分表
读写分离
分布式主键
分布式事务

三、适用项目框架

Sharding-JDBC适用于：

任何基于Java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。
支持任意实现JDBC规范的数据库，目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。

四、Maven依赖

    io.shardingsphere    sharding-core    ${sharding.version}    io.shardingsphere    sharding-jdbc-spring-namespace    ${sharding.version}     io.shardingsphere    sharding-transaction-2pc-xa    ${sharding.version}    io.shardingsphere    sharding-transaction-spring    ${sharding.version}    org.aspectj    aspectjweaver    ${aspectjweaver.version}

五、读写分离

5.1 数据源配置

先配置数据源

也可以配置读写分离

以下配置是 ds0 和 ds1 两个数据库的主和从一共四个数据源。

parentDs 是数据源公共的配置，抽出去以免写重复代码。

5.2 读写分离配置

只配置主从不配置分库分表的情况如下，如果要配置分库分表则不需要下面这个配置。

master-data-source-name 是主数据源ID

slave-data-source-names 是从数据源ID

                        ${sql_show}                10                bar

5.3 读写分离和分库分表一起配置

如果读写分离和分库分表一起使用的话把主从路由配置到 shardingdata-source下就可以了。

sharding:master-slave-rule 的 id 就是配置出来的逻辑的数据源的名称，如果多个从的话还可以通过配置strategy-ref来配置负载均衡。

master-data-source 配置的是主库数据源ID 。

slave-data-source 配置的是从库数据源ID，多个以逗号分开。

                                                                                                                          true

六、数据分片

6.1 分片支持

Sharding-JDBC提供了5种分片策略。由于分片算法和业务实现紧密相关，因此Sharding-JDBC并未提供内置分片算法，而是通过分片策略将各种场景提炼出来，提供更高层级的抽象，并提供接口让应用开发者自行实现分片算法。

StandardShardingStrategy

标准分片策略。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。StandardShardingStrategy只支持单分片键，提供PreciseShardingAlgorithm和RangeShardingAlgorithm两个分片算法。PreciseShardingAlgorithm是必选的，用于处理=和IN的分片；RangeShardingAlgorithm是可选的，用于处理BETWEEN AND分片，如果不配置RangeShardingAlgorithm，SQL中的BETWEEN AND将按照全库路由处理。

ComplexShardingStrategy

复合分片策略。提供对SQL语句中的=, IN和BETWEEN AND的分片操作支持。ComplexShardingStrategy支持多分片键，由于多分片键之间的关系复杂，因此Sharding-JDBC并未做过多的封装，而是直接将分片键值组合以及分片操作符交于算法接口，完全由应用开发者实现，提供最大的灵活度。

InlineShardingStrategy

Inline表达式分片策略。使用Groovy的Inline表达式，提供对SQL语句中的=和IN的分片操作支持。InlineShardingStrategy只支持单分片键，对于简单的分片算法，可以通过简单的配置使用，从而避免繁琐的Java代码开发，如: tuser${user_id % 8} 表示t_user表按照user_id按8取模分成8个表，表名称为t_user_0到t_user_7。

HintShardingStrategy

通过Hint而非SQL解析的方式分片的策略。

NoneShardingStrategy

不分片的策略。

6.2 分片配置

标准分片配置

DemoUserStandardStrategy标准分片要实现 PreciseShardingAlgorithm 接口，doSharding的两个参数一个是所有数据源的cllection.另一个参数是执行SQL时传过来的分片的值。

/** * 根据ID取 * 标准分片策略 * 用于处理=和IN的分片 * @author yulonggao * @date 2019/1/31 14:35 */@Slf4jpublic class DemoUserStandardStrategy implements PreciseShardingAlgorithm {    @Override    public String doSharding(Collection collection, PreciseShardingValue preciseShardingValue) {        //这个里边有异常会被处理掉，然后导致拿不到分片。但出异常一般是业务代码写错了。        //每条指定分片的操作都会调用此方法，如果是in 条件查询的话每个值会调用一次此方法，如果是批量插入也是每一条都要调用一次进行分片        log.info("DemoUserStandardStrategy_preciseShardingValue={}", preciseShardingValue);        Long suffix = preciseShardingValue.getValue() % 4;        log.info("suffix={}", suffix);        final String targetDb = String.valueOf(Math.abs(suffix.intValue()));        String shardingValue = collection.stream().filter(p -> p.endsWith(targetDb)).findFirst().get();        log.info("preciseShardingValue={},shardingValue={}", preciseShardingValue, shardingValue);        return shardingValue;    }

强制分片

DemoUserHintStrategy 的Java 如下，强制分片要实现HintShardingAlgorithm接口。/** * DemoUserHint强制路由分片策略,其实可以共用，只是例子 * @author yulonggao * @date 2019/1/31 14:35 */@Slf4jpublic class DemoUserHintStrategy implements HintShardingAlgorithm {    @Override    public Collection doSharding(Collection availableTargetNames, ShardingValue shardingValue) {        //availableTargetNames 这个参数是所有的dataSource的集合，shardingValue是HintManager传过来的分片信息        log.info("DemoUserHintStrategy_availableTargetNames={}", availableTargetNames);        log.info("DemoUserHintStrategy_shardingValue={}", shardingValue);        ListShardingValue listShardingValue = (ListShardingValue) shardingValue;        Collection shardingValueList = listShardingValue.getValues();        //因为调用的时候分片是直接传的 DataSource的名称，所以直接返回就可以了，如果传其它值则要加业务逻辑进行分片筛选        //返回结果只能是availableTargetNames 里边所包含的        return shardingValueList;    }}

生成分部式ID的配置，生成主键的类要实现KeyGenerator接口。

七、分布式事务

把下面这行代码配置在spring里，shardingTransaction.xml 是jar包里边带的。

文件的源码只有两行配置：

使用注解配置事务要同时使用ShardingTransactionType和Transactional两个注解。

/** * 注意：@ShardingTransactionType需要同Spring的@Transactional配套使用，事务才会生效。 * @param param * @return */@ShardingTransactionType(TransactionType.XA)@Transactional(rollbackFor = Exception.class)@Overridepublic int addParam(DemoParam param) {log.info("addParam-param={}", param);return demoParamDao.addParam(param);}