SQL sharding 技术与应用案例

sharding-jdbc分库分表无需停服，可通过升级从库+双写灰度实现热迁移；t_order与t_order_item须设为绑定表以避免笛卡尔积；4.0.0-rc1已过时，应升级至5.3.x；广播表需手动同步且仅适用低频配置数据。

Sharding-JDBC 分库分表到底要不要停服？

绝大多数业务扛不住停服迁移——不是技术做不到，而是线上订单、支付、库存等链路一断，分钟级就可能触发资损或客诉。ShardingSphere 本身不提供“自动热迁移”能力，但你可以用“升级从库 + 双写灰度”组合拳绕过停服。

• 先在从库上按新分片规则建好 t_order_0、t_order_1 等物理表，保持主从同步不中断
• 应用层双写：老逻辑写原单库单表，新逻辑按 order_id % 4 写到四个分片；通过开关控制灰度比例
• 数据一致性靠校验脚本兜底，比如对比 SELECT COUNT(*) FROM t_order WHERE order_id % 4 = 0 和对应分片表行数
• 切完流量后，旧表只读、逐步归档，避免长期双写拖慢写入性能

为什么 t_order 和 t_order_item 必须设为绑定表？

因为跨分片 JOIN 不是 SQL 被拒绝那么简单——ShardingSphere 会把 JOIN t_order_item 拆成 N×M 条独立查询，再做笛卡尔积合并，内存爆掉、超时、OOM 都是常态。绑定表本质是告诉框架：“这两张表的分片键一致，路由一定落在同一节点”。

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• 配置里必须显式声明 spring.shardingsphere.rules.sharding.binding-tables[0]=t_order,t_order_item
• 分片键要严格对齐：比如 t_order.order_id 和 t_order_item.order_id 都参与分片，且用相同算法（不能一个取模、一个按时间范围）
• 一旦没配绑定表，又写了 JOIN，日志里会出现 Cannot support Cartesian product join 报错，但不会直接抛异常，容易漏测

sharding-jdbc-spring-boot-starter-4.0.0-RC1 还能用吗？

不能直接用于新项目。这个版本发布于 2022 年初，已停止维护，且存在明确兼容性雷区：

• 不支持 MySQL 8.0+ 的 caching_sha2_password 认证插件，连不上新版 MySQL
• 与 Spring Boot 2.6+ 的 Jakarta EE 命名空间冲突，启动报 javax.validation 类找不到
• 分布式事务仅支持 XA（Atomikos），不支持 Seata 的 AT 模式，而 AT 是当前主流
• 建议升到 shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter 5.3.x 或更高，配置项前缀也从 spring.shardingsphere 变成了 spring.shardingsphere.props

广播表 t_config 改动后，怎么保证所有分片库实时生效？

广播表不是“自动同步”，而是每次执行 INSERT/UPDATE/DELETE 时，ShardingSphere 主动把语句发给所有数据源。所以它只适合低频变更、高读取的配置类数据。

• 不要在 t_config 上加唯一索引或外键，否则多库并发写可能触发主键冲突或锁等待
• 如果用了 Druid 连接池，记得关掉 useGlobalDataSourceStat=false，否则广播操作会被统计成 N 次独立调用，监控毛刺严重
• 最易忽略的一点：广播表不参与分片路由计算，但如果你在 SQL 里写了 WHERE config_id = ?，ShardingSphere 仍会尝试解析该条件——虽然最终不影响执行，但会多一次无意义的解析开销