分布式访问框架halo-dal设计思想

• halo-dal:java 分布式数据库访问框架，可以结合任何使用PreparedStatement操作的框架。在java jdbc api层实现 分表分库 路由解析的 框架 可以单独或者与用hibernate ibatis spring-jdbc 等框架结合使用，屏蔽api层使用差异，能实现 jdbc 单数据库事务，目的是为了方便的进行分表分库程序的开发
• 分布式访问框架halo-dal设计思想及原理
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• 数据库分库分表-访问策略（DDAL技术方案选型）

halo-dal原帖 地址 http://www.iteye.com/topic/1123284

近期刚刚完成halo-dal的代码，一些iteye的朋友通过qq问我设计思路。由于在qq上写的语言组织不是很完整，特此开一帖，详细写一下halo-dal的一些心得与技巧，希望大家能从中获得灵感，或者能指出我设计的不足之处。

halo-dal的雏形在2009年中旬的时候就已经存在了，当时看了手机之家 许超前 设计的 dal 相关的ppt，那时对此很好奇，工作之余设计了 hkframe。这个是建立在jdbc基础之上的一个分布式访问框架以及一个快速开发的web框架，当时没有开源的原因在于自认为没有做到很好，不是我理想的代码。后来一直在我自己的项目上使用。没有再进行更新。

到2011年时，又由于工作需要，再次捡起以前的代码翻看了2天，决定重新设计hkframe，用了2个星期完成了halo 框架，使用全新的思想进行设计。为什么叫halo，由于当时在玩一个游戏 halo，非常喜欢，在玩完游戏之余，非常兴奋的状态下完成的代码，所以起名的时候就写了halo。halo中还是包括一个jdbc访问框架和web框架。当时的框架是一个分布式访问和轻量级orm的结合体，进行开发，效率非常高。由于使用了asm来解决使用反射的问题，所以性能也很不错。唯一缺憾的地方就是只能用jdbc来写，而且必须是我提供的api。

设计halo-dal的原因为公司开发需要，发现没有合适的解决方案，公司内部jdbc hibernate ibatis 都在使用，而且很多设计方案代码入侵性较强，耦合度高。搜索发现hibernate share 只解决了分表问题，无法解决分库问题。ibatis没有多加搜索。后来就有一个想法，能不能设计一种简单的框架能支持各种现有的数据库访问框架呢。由此出现了halo-dal的设计。主要利用五一假期时间完成了代码。

进入正题：：：

halo-dal 分布式数据访问设计 

功能主要解决的问题是 ：

如何能方便的选择 datasource 和真正的 tablename

顺便要做到:

尽量使用jdbc原有接口，做到最小化的代码入侵。（旨在能使用大家各自喜欢的hibernate ibatis mybatis 也能解决分布式访问问题）

那么所有设计的入口就只能在Connection以下。

为了简化第一个版本的开发，我只想支持PreparedStatement方式，不支持普通的Statement 以及批处理使用的BatchPreparedStatement

什么是我需要的信息？

我的关注点放到了sql上，因为根据jdbc使用经验来说，操作数据库离不开2个最主要的参数sql ,以及sql中赋值的参数 Object[] values。也就是说我只需要拦截到sql以及alues就可以进行分析。sql中包含最显而易见的一个信息，那就是tablename，那么datasource从哪里获得？没有别的东西，只能是靠sql 与values。

每个模块完全独立设计，只靠接口传递信息：

第一个要解决的问题就是解析sql与values获得我需要的信息，对于sql解析，我使用的就是最普通的字符串indexof substring这些api。解析后，我需要的信息就清楚了tablename、条件表达式、赋值表达式。 

以下解释用到的例子

sql: select * from user where level=?

Object[] values =new Object[]{1};

tablename是什么?

在此的table name 不是真正的表名称。而是一个逻辑表明称：我称他为logicTableName,这个逻辑表名。最终会把sql中的tablename 替换成真正的表名。

条件表达式、赋值表达式是什么：

level=? 真正的值是1 那么表达式 就是 level、=、1，组合就成为了SQLExpression。

分表分库的路由解析器：

分析完sql，那就该进行分表分库信息的获取了，这个信息的解析，就在PartitionParser中，在此类的方法中传入tablename 以及表达式等有效信息。

例如level，这个是对user表进行分区的条件，那么我们只需要对level以及他的值进行相关运算即可。这个时候就用到了SQLExpression的数据.

通过解析，最终会获得 dsKey(datasource对应的key) 和 真正的表名称 realTableName，返回的对象PartitionTableInfo包含了这些信息。

如何使用解析的结果？

上面的步骤完成了sql解析以及获得真正datasource key和真正的表名，那么接下来就是如何组织上面2段程序。

既然要解析sql，那么就要找到能获得sql的位置。在Connection中与sql有关的几个主要接口就是

public PreparedStatement prepareStatement(String sql) throws SQLException;
public PreparedStatement prepareStatement(String sql, int autoGeneratedKeys)
            throws SQLException;
......

因此，我只能通过自定义DALConnection implements Connection 来实现一个虚拟的Connection，这样就可以截取sql信息。

DALDataSource DALConnection DALPreparedStatement

DataSource.getConnection方法是获得链接的入口，为了获得DALConnection，我就需要自定义DALDataSource implements DataSource.所有真实的DataSource全部由DALDataSource来掌管，这些真实的DataSource全部都通过一个map来保存key为 dsKey（程序中会用到），value就是DataSource。

使用了DALDataSource DALConnection的好处就是能延迟开启真正的DataSource，这样才能保证先解析，再定位。例如，在使用spring 进行事务管理时，

假设 service.methodTX这个方法是需要开启事务，通常只有获得了Connection，才能setAutoCommit(false);，但是我们在这个步骤还没有获得sql，就无法进行解析，只有通过DALDataSource来获得一个DALConnection，这个DALConnection在此时是与任何真实的Connection无关的。因此并不会开启真正的Connection，以及真正的执行setAutoCommit(false);，所有对Connection进行的设置，都会通过DALConnection进行记录，直到获取真正的Connection时，才全部设置到真身。

通过DALConnection.prepareStatement，我们也无法获取真正的PreparedStatement，只有继续造假，创建了DALPreparedStatement.代码的重点就是DALPreparedStatement，因为通过PreparedSatement才可以设置sql需要的参数。DALPreparedStatement，会记录所有对本身的操作，直到获得了真正的PreparedStatement，才把记录的操作设置到真身。

在执行PreparedStatement.execute*()系列方法之前，我们都已经传递了sql，并进行参数赋值，那么我们就可以进行真正的分析了。通过调用prepare()方法就可以进行进行数据访问路由分析。

public boolean execute() throws SQLException {
        this.prepare();
        return ps.execute();
    }

prepare这个方法会调用上面讲述的sql分析器 访问路由器，获得dsKey 、realTableName接下来 再次通过sql解析器替换sql中对应的表名。dsKey会存储到一个ThreadLocal类型的对象中，通过DALConnection.getCurrentConnection就可以获得真正的Connection，并开启PreparedStatement，最终执行的execute就落到了指定的数据库上。

整个halo-dal的设计思想就是以上这些了，有不妥之处请大家指出。