【Spring】SpringBoot整合ShardingSphere并实现多线程分批插入10000条数据(进行分库分表操作)。




import org.apache.shardingsphere.infra.config.properties.ConfigurationProperties;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.metadata.MetaDataContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.DefaultSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.executor.kernel.ExecutorEngine;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.ShardingSphereMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.optimize.context.OptimizerContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.ShardingSphereRule;
import org.apache.shardingsphere.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.transaction.context.TransactionContexts;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.Resource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
 
@Service
public class ShardingSphereService {
 
    @Resource
    private DataSource dataSource;
 
    public void insertMultiThread(int threadCount, int batchSize, final String sql) {
        // 构建ShardingSphere相关上下文
        Map<String, ShardingSphereMetaData> metaDataMap = new HashMap<>();
        metaDataMap.put("ds_0", new ShardingSphereMetaData("ds_0", dataSource.getSchema(), dataSource.getSchema().getConfig()));
        MetaDataContexts metaDataContexts = new MetaDataContextsBuilder(
                Collections.singletonMap("sharding_db", metaDataMap),
                Collections.emptyMap(),
                new ConfigurationProperties(new Properties()),
                dataSource.getShardingRule()).build();
 
        // 构建执行引擎
        ExecutorEngine executorEngine = new ExecutorEngine(metaDataContexts.getMetaData(DefaultSchema.LOGIC_NAME).getResource().getExecutorEngine());
 
        // 构建事务上下文
        TransactionContexts transactionContexts = new TransactionContexts(metaDataContexts.getMetaDataMap(), new TransactionContextsBuilder(metaDataContexts, executorEngine).build());
 
        // 构建运行时上下文
        RuntimeContext runtimeContext = new RuntimeContext(metaDataContexts, transactionContexts, executorEngine,
最后修改于:2024年09月04日 15:22

评论已关闭

推荐阅读

DDPG 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
DQN 模型解析,附Pytorch完整代码
2024年11月24日
AIGC实战——Transformer模型
2024年12月01日
Socket TCP 和 UDP 编程基础(Python)
2024年11月30日
python , tcp , udp
如何使用 ChatGPT 进行学术润色?你需要这些指令
2024年12月01日
AI
最新 Python 调用 OpenAi 详细教程实现问答、图像合成、图像理解、语音合成、语音识别(详细教程)
2024年11月24日
ChatGPT 和 DALL·E 2 配合生成故事绘本
2024年12月01日
omegaconf,一个超强的 Python 库!
2024年11月24日
【视觉AIGC识别】误差特征、人脸伪造检测、其他类型假图检测
2024年12月01日
[超级详细]如何在深度学习训练模型过程中使用 GPU 加速
2024年11月29日
Python 物理引擎pymunk最完整教程
2024年11月27日
MediaPipe 人体姿态与手指关键点检测教程
2024年11月27日
深入了解 Taipy:Python 打造 Web 应用的全面教程
2024年11月26日
基于Transformer的时间序列预测模型
2024年11月25日
Python在金融大数据分析中的AI应用(股价分析、量化交易)实战
2024年11月25日
AIGC Gradio系列学习教程之Components
2024年12月01日
Python3 `asyncio` — 异步 I/O,事件循环和并发工具
2024年11月30日
llama-factory SFT系列教程:大模型在自定义数据集 LoRA 训练与部署
2024年12月01日
Python 多线程和多进程用法
2024年11月24日
Python socket详解,全网最全教程
2024年11月27日