1.shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范
2.ShardingSphere 4.x FAQ
3.给ShardingSphere提了个PR
4.SpringBoot手把手分库分表实例
5.人工蜂群算法（Artificial Bee Colony,源码 ABC）MATALAB代码详细解析
6.shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范
JDBC规范提供一套标准，让不同数据库厂商遵循统一接口操作数据库，详解从而简化应用程序开发。源码shardingsphere兼容此规范，详解通过重写接口实现兼容。源码
基于JDBC规范，详解京淘项目源码shardingsphere采用适配器模式重写DataSource、源码Connection、详解Statement、源码ResultSet等关键接口，详解构建了一套完整的源码实现方案。适配器模式确保了shardingsphere能够以与JDBC规范一致的详解方式操作数据库，同时支持分库分表功能。源码
shardingsphere中，详解JdbcObject接口代表JDBC规范中的源码核心接口，包括DataSource、Connection、Statement等。通过包装器接口Wrapper以及其子类WrapperAdapter，shardingsphere实现了适配器模式，重写了这些接口的方法，同时保留了与JDBC规范的兼容性。
AbstractUnsupportedOperationJdbcObject和AbstractJdbcObjectAdapter作为抽象类，分别用于实现部分和全部接口方法。ShardingIdbcObject继承自AbstractJdbcObjectAdapter，包括ShardingDataSource、ShardingConnection、ShardingStatement等对象，这些对象都采用适配器模式重写JDBC规范接口，确保与JDBC规范无缝衔接。
以ShardingDataSource为例，其构造过程通过ShardingDataSourceFactory创建ShardingDataSource对象，将数据源、分库分表规则和属性等信息整合，同时初始化运行时上下文和静态代码块加载路由、SQL重写、结果集引擎等组件。ShardingDataSource内部的WrapperAdapter类维护方法调用信息，通过recordMethodInvocation和replayMethodsInvocation方法记录和回放方法调用。影院3源码
AbstractDataSourceAdapter作为数据源适配器的抽象类，封装公共属性和方法，减少重复代码。此类中的dataSourceMap和databaseType属性分别保存数据源信息和数据库类型，getRuntimeContext方法用于获取分库分表的运行时上下文。
综上所述，shardingsphere通过适配器模式重写JDBC规范接口，实现了与JDBC规范的兼容性。不论使用sharding-jdbc还是原生JDBC，操作数据库的方式和流程保持一致，只是在实现细节上支持了分库分表功能，为开发者提供了一种灵活且高效的数据库管理方案。
ShardingSphere 4.x FAQ
在ShardingSphere中，如果SQL执行不正确，首先需要开启sql.show配置，它在Sharding-Proxy以及Sharding-JDBC 1.5.0版本之后提供了帮助。此配置默认关闭，开启后，系统会将SQL解析上下文、改写后的SQL以及最终路由至的数据源的详细信息打印至info日志，方便调试。
遇到源码编译错误时，应了解ShardingSphere使用lombok实现代码简化，具体使用和安装细节可参考lombok官网。sharding-orchestration-reg模块需要先执行mvn install命令，根据protobuf文件生成gRPC相关的java文件。
在使用Spring命名空间时，若找不到xsd文件，其实Spring命名空间使用规范并未强制要求部署至公网地址。但考虑到部分用户的需求，相关xsd文件也部署至ShardingSphere官网。sharding-jdbc-spring-namespace的jar包中配置了xsd文件的位置，确保jar包内存在该文件即可。
对于Cloud not resolve placeholder异常，使用行表达式标识符建议使用$->{ ...}，避免与Spring本身的属性文件占位符冲突。
在使用inline表达式时，注意Java的c cefsharp 源码整数相除结果为整数，而inline表达式中的Groovy语法则返回浮点数。若需要获得除法整数结果，请使用A.intdiv(B)。
若只有部分数据库分库分表，确实需要将不分库分表的表配置在分片规则中。ShardingSphere会将多个数据源合并为一个逻辑数据源，不配置分片规则会导致无法准确判断应路由至哪个数据源。这时，可以采用配置default-data-source的方式，或单独管理不参与分库分表的数据源。
除了支持自带的分布式自增主键，ShardingSphere也能支持原生的自增主键。但需注意，原生自增主键不能同时作为分片键使用。由于ShardingSphere不知晓数据库表结构，原生自增主键不在原始SQL中，无法将其解析为分片字段。若自增主键非分片键，则无需关注；若作为分片键，ShardingSphere无法解析其分片值，可能导致SQL路由至多张表。
指定泛型为Long的SingleKeyTableShardingAlgorithm遇到ClassCastException问题，确保数据库表中字段与分片算法中的字段类型一致。例如，数据库中字段为int类型时，分片类型应为Integer，而非Long。
在SQLSever和PostgreSQL中，聚合列未加别名可能会抛出异常。这是因为这些数据库会自动为聚合列改名，ShardingSphere在结果归并时可能找不到相应的列。正确的SQL写法应包含别名。
在Oracle数据库使用Timestamp类型的OrderBy语句时，可能会抛出异常。解决方式是配置启动参数oracle.jdbc.J2EECompliant=true，或在项目初始化时设置System.getProperties().setProperty(“oracle.jdbc.J2EECompliant”, “true”);
使用Proxool配置多个数据源时，需要为每个数据源设置alias，以避免每次都从一个数据源获取连接。简约前端源码具体实现方法请参考Proxool官网。
ShardingSphere采用snowflake算法作为默认的分布式自增主键策略，这确保了分布式环境下生成的自增序列递增但不连续，且尾数多为偶数。在3.1.0版本中，尾数为偶数的问题已被解决。
在Windows环境下通过Git克隆ShardingSphere源码时，可能会遇到文件名过长的问题。为了解决，可执行特定命令启用Git对长文件名的支持，或通过注册表或组策略解除操作系统文件名长度限制。
若在运行Sharding-Proxy时找不到或无法加载主类org.apache.shardingshpere.shardingproxy.Bootstrap，可能是因为解压工具将文件名截断。解决方法是执行特定命令。
若实现了ShardingKeyGenerator接口但配置了Type却未生效，需要确保在META-INF/services中创建对应文件指定SPI实现类，或在配置中正确指定类型。ShardingSphere的扩展功能需要通过SPI注入才能生效。
当JPA与数据脱敏一起使用时，由于数据脱敏的DDL尚未完成，导致JPA实体类无法同时满足DDL和DML。解决方案需根据具体需求进行调整。
在配置了某个数据连接池的spring-boot-starter（如druid）和sharding-jdbc-spring-boot-starter后，系统启动报错可能是因为两者间的兼容性问题。应检查配置文件和依赖版本，确保兼容性。
在使用sharing-proxy时，动态在sharding-ui上添加新的logic schema，可通过sharding-ui的API实现，具体操作请参考sharding-ui文档。
在使用sharing-proxy时，使用合适的工具连接proxy通常取决于具体需求和环境，常见的连接工具包括JDBC客户端、命令行工具等，需根据实际场景选择。
给ShardingSphere提了个PR
我一直以来都是个程序员，但直到最近，我还没有为开源社区贡献过任何代码。dephi查看源码这主要因为我习惯于埋头苦干，解决问题时，只会修改代码，而从没想过要贡献给开源项目。最近，我在使用MyBatis与ShardingSphere时遇到了一个小问题，这促使我决定给开源社区做点贡献。
问题出在使用了OffsetDateTime这种时间类型时，会触发类型转换异常。通过查看源码，我发现这是由于ShardingSphere在处理某些时间类型时存在遗漏。最终问题指向了时间类型转换的异常处理逻辑。
在代码中，我发现ShardingSphere在处理时间类型转换时，只判断了几个类型，而忽略了OffsetDateTime。因此，当尝试将时间转换为Timestamp时，就出现了错误。经过分析，我发现代码中确实存在一个处理时间类型的逻辑缺失。
我意识到问题并不复杂，只需在代码中添加判断逻辑即可解决。我尝试了多种方法，包括引入额外的包，如MyBatis的JSR规范，它为时间类型提供了自定义的TypeHandler。此外，我还可以选择单独处理该类型，但这需要更多的工作。
最终，我决定向ShardingSphere项目的官方提交PR。由于项目不是我自己的，我首先Fork了项目，然后克隆代码，并执行了提交代码的命令。提交代码后，我将PR提交到了项目页面。然而，提交过程中遇到了一些挑战，比如IDEA提示不要使用星号引用类名，以及格式化错误。我修改了这些问题，并得到了项目维护者的反馈。
项目维护者对我的代码提出了一些改进建议，比如建议使用java.time.temporal.TemporalAccessor接口来判断时间类型。考虑到时间类型种类繁多，使用接口确实有助于代码的可维护性。虽然这增加了代码的复杂性，但考虑到时间类型的多样性，这样的抽象是有必要的。
总的来说，虽然过程并不如我预期的那么简单，但我很高兴能为开源社区贡献一点力量。虽然解决的问题看起来微不足道，但对于依赖ShardingSphere的开发者来说，它可能是一个重要的修复。通过这次经历，我深刻体会到开源社区的重要性，以及每个贡献者在推动技术进步中的角色。
SpringBoot手把手分库分表实例
ShardingSphere中间件是用于分库分表的强大工具，作为Apache的顶级项目，它在分布式关系型数据库领域有着广泛的应用。其前身sharding-jdbc和sharding-proxy合并后，以sharding-jdbc为核心，成为分库分表的入门首选。SpringBoot与ShardingSphere的结合，为开发者提供了灵活的数据库扩展能力。在本文中，我们将通过详细步骤，展示如何在SpringBoot项目中利用ShardingSphere实现分库分表。
首先，引入ShardingSphere的依赖。以5.2.0版本为例，需在`pom.xml`文件中添加相应配置，确保SpringBoot版本的兼容性。mvnrepository.com可提供详细的依赖信息，帮助开发者准确获取所需的版本。在SpringBoot版本兼容性方面，测试显示在区间`[1.5..RELEASE,2.0.0.M1)`内，ShardingSphere版本5.2.0与SpringBoot版本2.7.6至2.7.9之间兼容性良好，但较高版本如3.0.0、3.1.3可能存在兼容性问题。
接下来，设计数据库和表的拆分。以`t_order`表为例，我们将数据分布到两个数据库`ds0`和`ds1`，每库进一步分为三张表，分别为`t_order_0`、`t_order_1`和`t_order_2`，实现细粒度的分库分表。
配置文件`application.yml`是关键部分，用于设定ShardingSphere的规则和策略。首先选择对应的ShardingSphere版本，确保配置与版本兼容。引入`shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter`依赖后，可通过Spring Boot Starter了解详细配置。配置涉及模式设置、数据源配置、规则设置等多方面。规则配置中，分片表、分库策略、分表策略以及分片算法是核心内容，通过选择合适的策略实现数据的均匀分布和高效管理。对于自定义分库分表策略，ShardingSphere提供了标准、取模、复合等多种算法，以及相应的实现逻辑，满足不同业务场景的需求。
在业务代码层面，通过插入数据进行验证，确保数据按照指定的分片算法准确地分配到各个库表中。对于未进行分片配置的表，如`t_user`，ShardingSphere会根据默认数据源进行数据存储，通过配置文件中`dataSourceName`属性明确指定，确保数据的正确归档。对于数据源的默认选择，源码分析揭示了基于配置顺序的默认行为，提供了一种灵活的数据分发机制。
最后，通过广播表的概念，实现不同数据源间的数据同步。在配置文件中增加广播表的配置，如`t_user`，即可确保两个数据库（`ds0`和`ds1`）中的该表保持数据的一致性。这一特性进一步增强了ShardingSphere在多数据库环境下数据一致性管理的能力。
综上所述，通过ShardingSphere与SpringBoot的结合，开发者能够轻松实现复杂的数据库分库分表策略，不仅提升数据库性能，还能有效管理数据的分布和一致性。在实际应用中，通过细致的配置和策略选择，可进一步优化数据库架构，满足多样化的业务需求。
人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）MATALAB代码详细解析
本文章将对人工蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）的MATLAB实现代码进行深入解析，帮助读者理解算法原理与实现细节。代码结构清晰，适合初学者学习。
人工蜂群算法是一种基于蜂群行为的优化算法，模拟了蜜蜂在寻找食物源时的探索、选择和利用资源的过程。其核心机制包括侦查蜂、工作蜂和领导者蜂，分别负责搜索、评价和更新解。
在MATLAB中，人工蜂群算法的实现主要包括以下几部分：
1、`ABC.m`文件：这是算法的核心逻辑文件，包含算法的初始化、循环迭代、食物源搜索、评价和更新等关键步骤。代码中包含了对参数的设定、解的初始化以及算法流程的详细控制。
2、`Sphere.m`文件：这个文件用于实现目标函数（如Sphere函数），它是评价解优劣的依据。在实际应用中，用户需要根据问题定义替换此函数以适应不同优化场景。
3、`RouletteWheelSelection.m`文件：此文件负责实现选择操作，通过轮盘赌选择机制从当前种群中选择个体进行下一步操作。该文件中的逻辑确保了算法在探索与利用之间的平衡。
在`ABC.m`文件中，可以见到初始化过程、食物源搜索、评价解以及更新解的循环迭代。侦查蜂、工作蜂和领导者蜂的角色通过代码实现了，通过不断迭代优化解集，最终达到全局最优解。
为方便学习与实践，提供了一个包含完整注释的代码包：`人工蜂群算法MATLAB详细注释.zip`。这个包包含了上述所有的MATLAB源代码文件，以及一份详细的使用指南，帮助读者快速上手并进行实验。
通过本篇文章和附带的代码包，读者可以深入了解人工蜂群算法的工作原理和实现细节，掌握如何使用MATLAB进行该算法的实践应用。代码的注释详细，适合初学者理解算法逻辑，同时也是进阶学习者进行算法优化与创新的宝贵资源。
shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
shardingsphere的核心功能之一是分片，其中SQL解析是关键步骤。它由SQL解析引擎执行，该过程涉及词法和语法解析，将SQL语句分解为不可再分的单词并理解其结构。解析结果包括表、条件、排序、分组等元素，最终形成抽象语法树。在shardingsphere中，SQL解析过程会生成SQLStatement对象，如InsertStatement，它封装了SQL片段及其相关信息，如插入字段的位置。
SQLParserEngine的初始化和使用始于AbstractRuntimeContext的构造函数。SQLParserEngineFactory负责创建和缓存不同数据库类型的SQL解析引擎，如ANTLR。在SQLParserEngine的parse方法中，会使用ParsingHook进行跟踪，解析前调用start，成功后调用finishSuccess，异常时调用finishFailure。实际解析工作由SQLParserExecutor完成，它将SQL解析为ParseTree，再由ParseTreeVisitor创建SQLStatement。
SQLParserEngine的入口与分库分表操作紧密相关，shardingsphere通过ShardingStatement类来执行SQL，类似于JDBC的Statement。在prepare方法中，通过SQLParserEngine创建SimpleQueryPrepareEngine，该引擎负责预处理SQL执行的必要信息，如路由和重写结果。具体细节将在后续的SQL路由和重写分析中深入探讨。
