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Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析

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，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。Sharding-jdbc架构Sha
千家信息网最后更新 2026年11月02日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。

Sharding-jdbc架构

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

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，可以关注行业资讯频道了解更多相关知识。


        


        
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        路由
            引擎
            方法
            架构
            分析
            源码
            规则
            问题
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