sharding jdbc的使用，如何在Spring中实现数据库的主从分离、分库分表等功能
使用Sharding-JDBC就可以了，它是一个 轻量级的 Java JDBC 层中间件，用于实现分库分表、读写分离、分布式事务等功能，而且对于我们经常使用的mybatis之类的是兼容的。
以下用一个两主两从数据库作样例，因为这样既能分库分表，又能读写分离
不过当数据量和读写流量较小的时候，请谨慎评估是否需要分库分表和读写分离，然后再决定具体要采用下面这个application.yml里的哪些策略
只要在application.yml里配置好如下内容即可：
application.yml 配置说明：spring:shardingsphere:datasource:names: ds0, ds1, ds0_slave, ds1_slave # 声明所有数据源的逻辑名称（主库和从库）ds0:url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0username: rootpassword: rootdriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverds0_slave:url: jdbc:mysql://localhost:3307/db0username: rootpassword: rootdriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverds1:url: jdbc:mysql://localhost:3306/db1username: rootpassword: rootdriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverds1_slave:url: jdbc:mysql://localhost:3307/db1username: rootpassword: rootdriver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driverrules:sharding:tables: # 分库分表的配置order: # 逻辑表order，因为你分库分表后可能order表实际上有多个，比如ds0.order_0、ds0.order_1、ds1.order_0、ds1.order_1actual-data-nodes: ds$->{0..1}.order_$->{0..1} # 指定它的真实物理表集合table-strategy: # 定义分表策略是按照order_idstandard:sharding-column: order_id # 逻辑表 order_itemsharding-algorithm-name: order-inline # 定义一个名为 order-inline 的分片算法，用于分库order_item: # 逻辑表order_itemactual-data-nodes: ds$->{0..1}.order_item_$->{0..1} # 分布在两个库的两张表上table-strategy: standard:sharding-column: order_idsharding-algorithm-name: order-inline default-database-strategy: # 定义分库策略是按照user_idstandard:sharding-column: user_idsharding-algorithm-name: db-inline # 这里定义了一个算法，算法的实现在下面sharding-algorithms: # 实现db-inline: # 定义一个名为 db-inline 的分片算法，用于分库type: INLINE # 算法类型为内联表达式（INLINE），适用于简单取模类规则props:algorithm-expression: ds$->{user_id % 2} # 表达式：user_id 对 2 取模，结果为 0 或 1，映射到 ds0 或 ds1 两个数据库order-inline: # 定义一个名为 order-inline 的分片算法，用于分表type: INLINEprops:algorithm-expression: order_$->{order_id % 2} # 表达式：order_id 对 2 取模，映射到 order_0 或 order_1 两张物理表readwrite-splitting: # 读写分离配置data-sources:rw_ds0:static-strategy:write-data-source-name: ds0read-data-source-names:- ds0_slaveload-balancer-name: round-robinrw_ds1:static-strategy:write-data-source-name: ds1read-data-source-names:- ds1_slaveload-balancer-name: round-robinload-balancers:round-robin:type: ROUND_ROBINprops: # 开启 SQL 打印，调试时非常有用，能看到 SQL 是如何被改写和路由的sql:show: truemain: # 假设项目用了druid等，需要开启下面这个重写，否则报错allow-bean-definition-overriding: true