springboot-shardingsphere-demo: 编写的sharding jdbc主从独写分离，表分片，分库分表配置示例 sharding jbc 4.1.1版本和sharding jdbc 5.2.1版本

# springboot-shardingsphere-demo

## springboot-sharding5模块
使用maven依赖
```
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>5.2.1</version>
        </dependency>
```

配置文件的配置参数基本上相同。
详细的配置文件解释信息可以查看：
[application-remark.yml文件](https://gitee.com/zwh_9527/springboot-shardingsphere-demo/blob/master/springboot-shardingjdbc5/src/main/resources/config/application-remark.yml)

## springboot-sharding4模块
基于sharding-jdbc-spring-boot-starter 4.1.1 maven依赖编写测试代码
```
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>4.1.1</version>
        </dependency>
```

#### Description
基于sharding-jdbc-spring-boot-starter 4.1.1依赖编写的sharding jdbc主从独写分离，表分片， 分库分表配置示例

1. application-test1.yml 配置文件--》 单表的分库分表配置
2. application-test2.yml --》实现主从读写分离下的表分片配置
3. application-test3.yml --》读写分离配置

### application-test1.yml文件说明
```
actual-data-nodes: xxljob$->{(0..1).collect{t->t.toString().padLeft(2,'0')}}.xxl_job_user$->{(0..1).collect{t ->t.toString().padLeft(2,'0')} }
```

上面的配置，使用的是 inline行表达式
使用Groovy的Inline表达式进行处理
会生成的结果为
```
xxljob00 数据源名称(要对应到数据源名称datasourceName，spring.shardingsphere.datasource.<datasourceName>.url)
    xxl_job_user00  分片表名称(数据源下要有这个表名，不然启动会报错)
    xxl_job_user01
xxljob01 数据源名称
    xxl_job_user00  分片表名称
    xxl_job_user01
```

参考链接：
  http://www.noobyard.com/article/p-bkoscwth-a.html

### 主从读写分离下注意事项
如果数据源名称被主从的配置规则使用掉了，则这个数据源名称就不能被其他地方使用

例如：
spring.shardingsphere.datasource.names: xxljob0,xxljob1
```
    # 配置分片规则
    sharding:
      # 配置 （主从数据库）读写分离规则，
      master-slave-rules:
        # 配置主从名称，可以任意取名字
        xxl_job_ms_rule:
          # 配置主库master，负责数据的写入
          master-data-source-name: xxljob0
          # 配置从库slave节点，多个从节点以逗号分隔
          slave-data-source-names: xxljob0,xxljob1
          
      tables:
        xxl_job_user:
          #语法规则：由：数据源名.表名 组成
          # 由数据源名 + 表名组成，以小数点分隔。多个表以逗号分隔，
          # 支持 inline 表达式。缺省表示使用已知数据源与逻辑表名称生成数据节点，
          # 用于广播表（即每个库中都需要一个同样的表用于关联查询，多为字典表）或只分库不分表且所有库的表结构完全一致的情况
          actual-data-nodes: xxljob0.xxl_job_user$->{(0..1).collect{t ->t.toString().padLeft(2,'0')} }
```
xxljob0数据源被主从读写分离规则使用掉了， 在表分片规则中又被使用，会导致启动报错。

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