作者：小傅哥

博客：

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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

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

@Testpublic 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

@Mapperpublic 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

@Overridepublic 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

@Beanpublic 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_025.2 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：322:38:20.594  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：《SpringBoot 中间件设计和开发》