ShardingJDBC yml配置文件参数说明

最近项目中用到shardingJDBC来实现数据分表功能。自己也开始慢慢接触到shadingJDBC，花了一点时间来解析一下shardingJDBC整合到springboot中配置文件中的参数作用。
先附上官网连接：https://shardingsphere.apache.org/document/4.1.0/en/manual/sharding-jdbc/configuration/config-yaml/
接下来开始对参数一个一个解析：

spring:
  shardingsphere:
    dataSources: #数据源配置，可以配置多个
      <data_source_name>: #<数据源池实现类> 具体的数据源
        driverClassName: #数据库驱动名
        url: #数据库连接
        username: #数据库名
        password: #数据库密码
    shardingRule:
      tables: #需要进行分表的逻辑表
        <logic_table_name>: #逻辑表名
          actualDataNodes: #描述数据源名称和实际表，分隔符为点，多个数据节点用逗号分隔，支持内联表达式。这意味着只对数据库进行分片。示例：ds${0..7}.tbl${1..0}
          tableStrategy: #表分片策略，如果没有，则使用默认的数据库分片战略。下面的分片策略只能选择一种。
            standard: #单分片列的标准分片场景
              shardingColum: #用于分片的列名称
              preciseAlgorithmClassName: #用于“=”和“IN”的精确算法类名。此类需要实现PreciseShardingAlgorithm，并且需要无参数构造函数
              rangeAlgorithmClassName: #用于“between”之间的范围算法类名。此类需要实现RangeShardingAlgorithm，并且需要无参数构造函数
            complex: #多个分片列的复杂分片场景
              shardingColumns: #分片列的名称。用逗号分隔的多列
              algorithmClassName: #复杂分片算法类名。此类需要实现ComplexKeysShardingAlgorithm，并且需要无参数构造函数
            inline: #单分片列的内联表达式分片场景
              shardingColum: #用于分片的列名称
              algorithmInlineExpression: #切分算法的内联表达式
            hint: #提示切分策略
              algorithmClassName: #提示切分算法类名。这个类需要实现HintShardingAlgorithm，并且需要一个无参数构造函数
            none: #不分片
          databaseStrategy: #数据库分片策略，与表分片策略一样
          keyGenerator:
            column:   #键生成器的列名
            type: #键生成器的类型 SNOWFLAKE或UUID
            props: #关于属性，请注意：当使用雪花时，`worker'。id'和'max.time.difference。需要设置“雪花”的毫秒数。要使用此算法的生成值作为分片值，建议配置“max.vibration.offset”`
      bindingTables:   #绑定表规则配置
    props:
      sql.show: #是否打印sql,默认为false
      executor.size: #工作线程数，默认CPU线程数
      check:
        table:
          metadata:
            enabled: #若要检查所有表的元数据一致性，默认值：false
      max:
        connections:
          size:
            per:
              query: #每个物理数据库的每个查询分配的最大连接数。默认值：1

官方也是对其中一个举了个例子。接下来分享两种分片策略的配置。
第一中：根据主键id奇偶进行分表

spring:
  main:
    allow-bean-definition-overriding: true

  shardingsphere:
    datasource:
      names: m1
      m1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/contraband_management?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=GMT%2B8
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        username: 用户命
        password: 密码
    sharding:
      tables:
        contraband:
          actual-data-nodes: m1.contraband_t$->{1..2}
          #主键策略
          key-generateor:
            cloum: id
            type: SNOWFLAKE
          #分片算法
          table-strategy:
            inline:
              sharding-column: id
              algorithm-expression: contraband_t$->{Long.valueOf(id)%2 + 1}
    props:
      sql:
        show: true

第二种：自己定义分片算法

shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0
      ds0:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/contraband_management?useUnicode=true&useSSL=false&allowMultiQueries=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: 用户名
        password: 密码
        druid:
          initial-size: 5
          min-idle: 5
          # 最大连接池数量
          max-active: 20
          # 获取连接等待超时的时间
          max-wait: 60000
          # 间隔多久才进行一次检测，检测需要关闭的空闲连接，单位是毫秒
          time-between-eviction-runs-millis: 60000
          # 一个连接在池中最小生存的时间，单位是毫秒
          min-evictable-idle-time-millis: 300000
          validation-query: SELECT 1
          # 建议配置为true，不影响性能，并且保证安全性。申请连接的时候检测，如果空闲时间大于timeBetweenEvictionRunsMillis，执行validationQuery检测连接是否有效。
          test-while-idle: true
          # 申请连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能。
          test-on-borrow: false
          # 归还连接时执行validationQuery检测连接是否有效，做了这个配置会降低性能
          test-on-return: false
          # 是否缓存preparedStatement，也就是PSCache。PSCache对支持游标的数据库性能提升巨大，比如说oracle。在mysql下建议关闭。
          pool-prepared-statements: false
          # PSCache的大小
          max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
          # 配置监控统计拦截的filters，去掉后监控界面sql无法统计，'wall'用于防火墙
          filters: #stat,wall
          filter:
            stat:
              slow-sql-millis: 5000
              merge-sql: true
          connection-properties:
          # 合并多个DruidDataSource的监控数据
          use-global-data-source-stat: true
    #由数据源名.表名组成。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。
    props:
      sql:
        show: false
    sharding-rule:
      tables:
        t_door:
          actual-data-nodes: ds0.t_door
          ## 指定分表规则
          table-strategy:
            standard:
              sharding-column: time
              precise-algorithm-class-name: com.jdb.contraband.config.shardingJDBC.PreciseSharingTableAlgorithmOfAlarmhis
              range-algorithm-class-name: com.jdb.contraband.config.shardingJDBC.RangeShardingAlgorithmOfAlarm
        t_alarm:
          actual-data-nodes: ds0.t_alarm
          ## 指定分表规则
          table-strategy:
            standard:
              sharding-column: time
              precise-algorithm-class-name: com.jdb.contraband.config.shardingJDBC.PreciseSharingTableAlgorithmOfAlarmhis
              range-algorithm-class-name: com.jdb.contraband.config.shardingJDBC.RangeShardingAlgorithmOfAlarm
      binding-tables:
        - t_door, t_alarm

precise-algorithm-class-name和range-algorithm-class-name两个类及为自定义分片策略。需要实现什么样的接口，参照第一个代码块的解析。结合解析看学习的更快更明白。希望对大家有帮助。