基于AOP和HashMap原理学习，开发Mysql分库分表路由组件！

原创

小傅哥

修改于 2021-08-18 10:36:40

4430

修改于 2021-08-18 10:36:40

文章被收录于专栏：CodeGuide | 程序员编码指南

作者：小傅哥

博客：https://bugstack.cn

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄

一、前言

什么？Java 面试就像造火箭🚀

单纯了！ 以前我也一直想 Java 面试就好好面试呗，嘎哈么总考一些工作中也用不到的玩意，会用 Spring、MyBatis、Dubbo、MQ，把业务需求实现了不就行了！

但当工作几年后，需要提升自己(~~要加钱~~)的时候，竟然开始觉得自己只是一个调用 API 攒接口的工具人。没有知识宽度，没有技术纵深，也想不出来更没有意识，把日常开发的业务代码中通用的共性逻辑提炼出来，开发成公用的组件，更没有去思考日常使用的一些组件是用什么技术实现的。

所以有时候你说面试好像就是在造火箭，这些技术日常根本用不到，其实很多时候不是这个技术用不到，而是因为你没用(嗯，以前我也没用)。当你有这个想法想突破自己的薪资待遇瓶颈时，就需要去了解了解必备的数据结构、学习学习Java的算法逻辑、熟悉熟悉通用的设计模式、再结合像 Spring、ORM、RPC，这样的源码实现逻辑，把相应的技术方案赋能到自己的日常业务开发中，把共性的问题用聚焦和提炼的方式进行解决，这些才是你在 CRUD 之外的能力体现(~~加薪筹码~~)。

怎么？ 好像听上去有道理，那么举个栗子，来一场数据库路由的需求分析和逻辑实现！

二、需求分析

如果要做一个数据库路由，都需要做什么技术点？

首先我们要知道为什么要用分库分表，其实就是由于业务体量较大，数据增长较快，所以需要把用户数据拆分到不同的库表中去，减轻数据库压力。

分库分表操作主要有垂直拆分和水平拆分：

垂直拆分：指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上，这样也就将数据的压力分担到不同的库上面。最终一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，也就是专库专用。
水平拆分：如果垂直拆分后遇到单机瓶颈，可以使用水平拆分。相对于垂直拆分的区别是：垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中，而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中。如：user_001、user_002

而本章节我们要实现的也是水平拆分的路由设计，如图 1-1

那么，这样的一个数据库路由设计要包括哪些技术知识点呢？

是关于 AOP 切面拦截的使用，这是因为需要给使用数据库路由的方法做上标记，便于处理分库分表逻辑。
数据源的切换操作，既然有分库那么就会涉及在多个数据源间进行链接切换，以便把数据分配给不同的数据库。
数据库表寻址操作，一条数据分配到哪个数据库，哪张表，都需要进行索引计算。在方法调用的过程中最终通过 ThreadLocal 记录。
为了能让数据均匀的分配到不同的库表中去，还需要考虑如何进行数据散列的操作，不能分库分表后，让数据都集中在某个库的某个表，这样就失去了分库分表的意义。

综上，可以看到在数据库和表的数据结构下完成数据存放，我需要用到的技术包括：AOP、数据源切换、散列算法、哈希寻址、ThreadLocal以及SpringBoot的Starter开发方式等技术。而像哈希散列、寻址、数据存放，其实这样的技术与 HashMap 有太多相似之处，那么学完源码造火箭的机会来了 如果你有过深入分析和学习过 HashMap 源码、Spring 源码、中间件开发，那么在设计这样的数据库路由组件时一定会有很多思路的出来。接下来我们一起尝试下从源码学习到造火箭！

三、技术调研

在 JDK 源码中，包含的数据结构设计有：数组、链表、队列、栈、红黑树，具体的实现有 ArrayList、LinkedList、Queue、Stack，而这些在数据存放都是顺序存储，并没有用到哈希索引的方式进行处理。而 HashMap、ThreadLocal，两个功能则用了哈希索引、散列算法以及在数据膨胀时候的拉链寻址和开放寻址，所以我们要分析和借鉴的也会集中在这两个功能上。

1. ThreadLocal

@Test
public void test_idx() {
    int hashCode = 0;
    for (int i = 0; i < 16; i++) {
        hashCode = i * 0x61c88647 + 0x61c88647;
        int idx = hashCode & 15;
        System.out.println("斐波那契散列：" + idx + " 普通散列：" + (String.valueOf(i).hashCode() & 15));
    }
} 

斐波那契散列：7 普通散列：0
斐波那契散列：14 普通散列：1
斐波那契散列：5 普通散列：2
斐波那契散列：12 普通散列：3
斐波那契散列：3 普通散列：4
斐波那契散列：10 普通散列：5
斐波那契散列：1 普通散列：6
斐波那契散列：8 普通散列：7
斐波那契散列：15 普通散列：8
斐波那契散列：6 普通散列：9
斐波那契散列：13 普通散列：15
斐波那契散列：4 普通散列：0
斐波那契散列：11 普通散列：1
斐波那契散列：2 普通散列：2
斐波那契散列：9 普通散列：3
斐波那契散列：0 普通散列：4

数据结构：散列表的数组结构
散列算法：斐波那契（Fibonacci）散列法
寻址方式：Fibonacci 散列法可以让数据更加分散，在发生数据碰撞时进行开放寻址，从碰撞节点向后寻找位置进行存放元素。公式：f(k) = ((k * 2654435769) >> X) << Y对于常见的32位整数而言，也就是 f(k) = (k * 2654435769) >> 28，黄金分割点：(√5 - 1) / 2 = 0.6180339887 1.618:1 == 1:0.618
学到什么：可以参考寻址方式和散列算法，但这种数据结构与要设计实现作用到数据库上的结构相差较大，不过 ThreadLocal 可以用于存放和传递数据索引信息。

2. HashMap

public static int disturbHashIdx(String key, int size) {
    return (size - 1) & (key.hashCode() ^ (key.hashCode() >>> 16));
}

数据结构：哈希桶数组 + 链表 + 红黑树
散列算法：扰动函数、哈希索引，可以让数据更加散列的分布
寻址方式：通过拉链寻址的方式解决数据碰撞，数据存放时会进行索引地址，遇到碰撞产生数据链表，在一定容量超过8个元素进行扩容或者树化。
学到什么：可以把散列算法、寻址方式都运用到数据库路由的设计实现中，还有整个数组+链表的方式其实库+表的方式也有类似之处。

四、设计实现

1. 定义路由注解

定义

@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})
public @interface DBRouter {

    String key() default "";

}

使用

@Mapper
public interface IUserDao {

     @DBRouter(key = "userId")
     User queryUserInfoByUserId(User req);

     @DBRouter(key = "userId")
     void insertUser(User req);

}

首先我们需要自定义一个注解，用于放置在需要被数据库路由的方法上。
它的使用方式是通过方法配置注解，就可以被我们指定的 AOP 切面进行拦截，拦截后进行相应的数据库路由计算和判断，并切换到相应的操作数据源上。

2. 解析路由配置

以上就是我们实现完数据库路由组件后的一个数据源配置，在分库分表下的数据源使用中，都需要支持多数据源的信息配置，这样才能满足不同需求的扩展。
对于这种自定义较大的信息配置，就需要使用到 org.springframework.context.EnvironmentAware 接口，来获取配置文件并提取需要的配置信息。

数据源配置提取

@Override
public void setEnvironment(Environment environment) {
    String prefix = "router.jdbc.datasource.";    

    dbCount = Integer.valueOf(environment.getProperty(prefix + "dbCount"));
    tbCount = Integer.valueOf(environment.getProperty(prefix + "tbCount"));    

    String dataSources = environment.getProperty(prefix + "list");
    for (String dbInfo : dataSources.split(",")) {
        Map<String, Object> dataSourceProps = PropertyUtil.handle(environment, prefix + dbInfo, Map.class);
        dataSourceMap.put(dbInfo, dataSourceProps);
    }
}

prefix，是数据源配置的开头信息，你可以自定义需要的开头内容。
dbCount、tbCount、dataSources、dataSourceProps，都是对配置信息的提取，并存放到 dataSourceMap 中便于后续使用。

3. 数据源切换

在结合 SpringBoot 开发的 Starter 中，需要提供一个 DataSource 的实例化对象，那么这个对象我们就放在 DataSourceAutoConfig 来实现，并且这里提供的数据源是可以动态变换的，也就是支持动态切换数据源。

创建数据源

@Bean
public DataSource dataSource() {
    // 创建数据源
    Map<Object, Object> targetDataSources = new HashMap<>();
    for (String dbInfo : dataSourceMap.keySet()) {
        Map<String, Object> objMap = dataSourceMap.get(dbInfo);
        targetDataSources.put(dbInfo, new DriverManagerDataSource(objMap.get("url").toString(), objMap.get("username").toString(), objMap.get("password").toString()));
    }     

    // 设置数据源
    DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
    dynamicDataSource.setTargetDataSources(targetDataSources);
    return dynamicDataSource;
}

这里是一个简化的创建案例，把基于从配置信息中读取到的数据源信息，进行实例化创建。
数据源创建完成后存放到 DynamicDataSource 中，它是一个继承了 AbstractRoutingDataSource 的实现类，这个类里可以存放和读取相应的具体调用的数据源信息。

4. 切面拦截

在 AOP 的切面拦截中需要完成；数据库路由计算、扰动函数加强散列、计算库表索引、设置到 ThreadLocal 传递数据源，整体案例代码如下：

@Around("aopPoint() && @annotation(dbRouter)")
public Object doRouter(ProceedingJoinPoint jp, DBRouter dbRouter) throws Throwable {
    String dbKey = dbRouter.key();
    if (StringUtils.isBlank(dbKey)) throw new RuntimeException("annotation DBRouter key is null！");

    // 计算路由
    String dbKeyAttr = getAttrValue(dbKey, jp.getArgs());
    int size = dbRouterConfig.getDbCount() * dbRouterConfig.getTbCount();

    // 扰动函数
    int idx = (size - 1) & (dbKeyAttr.hashCode() ^ (dbKeyAttr.hashCode() >>> 16));

    // 库表索引
    int dbIdx = idx / dbRouterConfig.getTbCount() + 1;
    int tbIdx = idx - dbRouterConfig.getTbCount() * (dbIdx - 1);   

    // 设置到 ThreadLocal
    DBContextHolder.setDBKey(String.format("%02d", dbIdx));
    DBContextHolder.setTBKey(String.format("%02d", tbIdx));
    logger.info("数据库路由 method：{} dbIdx：{} tbIdx：{}", getMethod(jp).getName(), dbIdx, tbIdx);
   
    // 返回结果
    try {
        return jp.proceed();
    } finally {
        DBContextHolder.clearDBKey();
        DBContextHolder.clearTBKey();
    }
}

简化的核心逻辑实现代码如上，首先我们提取了库表乘积的数量，把它当成 HashMap 一样的长度进行使用。
接下来使用和 HashMap 一样的扰动函数逻辑，让数据分散的更加散列。
当计算完总长度上的一个索引位置后，还需要把这个位置折算到库表中，看看总体长度的索引因为落到哪个库哪个表。
最后是把这个计算的索引信息存放到 ThreadLocal 中，用于传递在方法调用过程中可以提取到索引信息。

5. 测试验证

5.1 库表创建

create database `bugstack_01`;
DROP TABLE user_01;
CREATE TABLE user_01 ( id bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID', userId varchar(9) COMMENT '用户ID', userNickName varchar(32) COMMENT '用户昵称', userHead varchar(16) COMMENT '用户头像', userPassword varchar(64) COMMENT '用户密码', createTime datetime COMMENT '创建时间', updateTime datetime COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
DROP TABLE user_02;
CREATE TABLE user_02 ( id bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID', userId varchar(9) COMMENT '用户ID', userNickName varchar(32) COMMENT '用户昵称', userHead varchar(16) COMMENT '用户头像', userPassword varchar(64) COMMENT '用户密码', createTime datetime COMMENT '创建时间', updateTime datetime COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
DROP TABLE user_03;
CREATE TABLE user_03 ( id bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID', userId varchar(9) COMMENT '用户ID', userNickName varchar(32) COMMENT '用户昵称', userHead varchar(16) COMMENT '用户头像', userPassword varchar(64) COMMENT '用户密码', createTime datetime COMMENT '创建时间', updateTime datetime COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
DROP TABLE user_04;
CREATE TABLE user_04 ( id bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增ID', userId varchar(9) COMMENT '用户ID', userNickName varchar(32) COMMENT '用户昵称', userHead varchar(16) COMMENT '用户头像', userPassword varchar(64) COMMENT '用户密码', createTime datetime COMMENT '创建时间', updateTime datetime COMMENT '更新时间', PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

创建相同表结构的多个库存信息，bugstack_01、bugstack_02

5.2 语句配置

<select id="queryUserInfoByUserId" parameterType="cn.bugstack.middleware.test.infrastructure.po.User"
        resultType="cn.bugstack.middleware.test.infrastructure.po.User">
    SELECT id, userId, userNickName, userHead, userPassword, createTime
    FROM user_${tbIdx}
    where userId = #{userId}
</select>               

<insert id="insertUser" parameterType="cn.bugstack.middleware.test.infrastructure.po.User">
    insert into user_${tbIdx} (id, userId, userNickName, userHead, userPassword,createTime, updateTime)
    values (#{id},#{userId},#{userNickName},#{userHead},#{userPassword},now(),now())
</insert>

在 MyBatis 的语句使用上，唯一变化的需要在表名后面添加一个占位符，${tbIdx} 用于写入当前的表ID。

5.3 注解配置

@DBRouter(key = "userId")
User queryUserInfoByUserId(User req);   

@DBRouter(key = "userId")
void insertUser(User req);

在需要使用分库分表的方法上添加注解，添加注解后这个方法就会被 AOP 切面管理。

5.4 单元测试

22:38:20.067  INFO 19900 --- [           main] c.b.m.db.router.DBRouterJoinPoint        : 数据库路由 method：queryUserInfoByUserId dbIdx：2 tbIdx：3
22:38:20.594  INFO 19900 --- [           main] cn.bugstack.middleware.test.ApiTest      : 测试结果：{"createTime":1615908803000,"id":2,"userHead":"01_50","userId":"980765512","userNickName":"小傅哥","userPassword":"123456"}
22:38:20.620  INFO 19900 --- [extShutdownHook] o.s.s.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor  : Shutting down ExecutorService 'applicationTaskExecutor'1

以上就是我们使用自己的数据库路由组件执行时的一个日志信息，可以看到这里包含了路由操作，在2库3表：数据库路由 method：queryUserInfoByUserId dbIdx：2 tbIdx：3

五、总结

综上就是我们从 HashMap、ThreadLocal、Spring等源码学习中了解到技术内在原理，并把这样的技术用在一个数据库路由设计上。如果没有经历过这些总被说成造火箭的技术沉淀，那么几乎也不太可能顺利开发出一个这样一个中间件，所有很多时候根本不是技术没用，而是自己没用上没机会用而已。不要总惦记那一片片重复的 CRUD，看看还有哪些知识是真的可以提升个人能力的！参考资料：https://codechina.csdn.net/MiddlewareDesign

六、系列推荐

《手撸 Spring》PDF，全书260页6.5万字，整理分享
服务治理中间件之统一白名单验证(https://bugstack.cn/itstack-ark-middleware/2019/12/02/Spring-Boot-%25E4%25B8%25AD%25E9%2597%25B4%25E4%25BB%25B6%25E5%25BC%2580%25E5%258F%2591(%25E4%25B8%2580%29-%25E6%259C%258D%25E5%258A%25A1%25E6%25B2%25BB%25E7%2590%2586%25E4%25B8%25AD%25E9%2597%25B4%25E4%25BB%25B6%25E4%25B9%258B%25E7%25BB%259F%25E4%25B8%2580%25E7%2599%25BD%25E5%2590%258D%25E5%258D%2595%25E9%25AA%258C%25E8%25AF%2581.html)
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