ShardingSphere代码阅读（二）
探索阅读源码的最佳姿势
前言
上一篇说到阅读源码前需要准备什么，热身结束后开始，就需要探索阅读源码的最佳姿势，其实就是合适自己的一种阅读方式。
一、明确目标，带着问题看
在看源码之前，先要明确一下目标，带着一个问题深入源码中找答案，正所谓源码之下无秘密。如果没有带着疑问看源码是啃不下去的，再从官方提供的demo入手，慢慢摸索。
问题：ShardingSphere是如何实现把数据insert到不同的DB和tables
二、ShardingSphere-JDBC-core 源码
ShardingSphere-JDBC的demo中 有关实现有两种方式，分别是Java api和 yaml 配置，因此分别展开探究其实现
1.Java API
入口-过程-结果
进行SQL的插入，首先需要创建对应的数据源实例，进入其中，看看是如何构建和区分不同实例的，根据上图的demo是根据枚举进行区别不同实例创建
从上图中可以知道，会创建数据源的map和ShardingSphere规则参数，这两部分对应的就是有多少个物理表和库，其映射关系、规则的配置，那么到底如何将这两部分结合并且实现其功能的，继续往下探究ShardingSphere是如何设计的
从上图可以看出，modeConfig几乎可以确认的是，只要为空，必然new一个Memory 使用，除此之外，也是写死第一个参数，schemaName=logic_db,意思明确是logic数据库，那到底是有什么用处的呢？
构建ShardingSphere和Mysql之间的关系，建立映射，
从结果上看，是把两个实体数据库绑定在logic_db上了，
logic_table也都是在初期写好的，在创建sharing规则配置时的策略配置，继续看看，当插入数据，是如何划分库表的
从构建的关系来看，t_order表示一个logic表，并不是实质的的数据表，如果直接插入数据库中，必然会报错，告诉我们这张表并不存在，所以就去下图中的 createLogicSQL(sql),但是logic SQL可以很直观知道这个SQL是给ShardingSphere使用的
构建后的logicSQL给kernelProcessor使用，那么具体logic的实现就是在里面处理了，继续深入看看处理过程
从①看出路由处理，②是重写这个SQL，往下就是execute了，获得最终结果，那么如何把logicSQL写到 mysql中，必然是在①和②中发生的，那么继续分析①
创建这个router上下文，目的就是为了去找到对应的表，
从上图看到，dataNodes结果就是我们想要的，那是怎么获得这个结果的，就继续往下看到database分库策略和tables的分表策略，然后根据这个策略进行分配
上图的①处和②处都是具体的分库分表细则
深入其中，可以看到去找到其中真是的库表，然后在StandardModuloShardingTableAlgorithm.doSharding()中，根据配置后的分配算法，进行获取结果，得到具体的插入表库信息，但是我们细看其doSharding里面的logic 代码，是基于shardingValue.getValue() %2 取模，说明是写死的取模方式，看起路径，是example自己重写的，因为example固定了两库两表，以2取模合理，那么如果需要自己实际开发，说明需要重写方法，具体根据自己的分库分表数量实际取模，最终获得actual DB找到数据需要插入的库表后，下一步操作就是具体插入到库表中去
rewrite SQL ，目的是把logicSQL转换为能插入数据库中的SQL，其结果是在toSQL()中转换的，获得了真实的SQL后，那么就是最后一步，执行SQL
往下只有result和return result了，那么执行SQL必然是在createExecutionContext()中处理的，但是我们是探究怎么把不同数据insert到不同库，目的已经达到，那么整个流程很显然环环相扣的，重要的是分库分表和rewrite SQL处理好，必然就能insert到正确的库表中了
2.YAML config
YAML config 处理创建实例的方式不一样外，其他大差不差的
入口-过程-结果
从上图看出，处理和JAVA API方式一致的，只不过几换成了配置文件的方式，官方的
sharding-databases-tables.yaml文件的内容如下：
dataSources:
ds_0:
dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/demo_ds_0?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
ds_1:
dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:3306/demo_ds_1?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
username: root
password:
rules:
- !SHARDING
tables:
t_order:
actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
tableStrategy:
standard:
shardingColumn: order_id
shardingAlgorithmName: t_order_inline
keyGenerateStrategy:
column: order_id
keyGeneratorName: snowflake
t_order_item:
actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_item_${0..1}
tableStrategy:
standard:
shardingColumn: order_id
shardingAlgorithmName: t_order_item_inline
keyGenerateStrategy:
column: order_item_id
keyGeneratorName: snowflake
bindingTables:
- t_order,t_order_item
broadcastTables:
- t_address
defaultDatabaseStrategy:
standard:
shardingColumn: user_id
shardingAlgorithmName: database_inline
defaultTableStrategy:
none:
shardingAlgorithms:
database_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds_${user_id % 2}
t_order_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
t_order_item_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: t_order_item_${order_id % 2}
keyGenerators:
snowflake:
type: SNOWFLAKE
props:
worker-id: 123
props:
sql-show: false
创建数据库是基于yaml的方法，就需要基于yaml获得对应的配置
入口和API 的是一样的，那么创建数据源就是和API的方法一致了。
继续探索下去，发现底层实现是一致的，只有加载数据源的方式不同外，整个过程和结果是完全一致的。
总结
初始浅读源码，但是基于问题阅读，可看在这个过程中获得问题的答案，后面的多次阅读源码，根据个人情况调整之后，得出的结论如下：
- 必须确认问题，带着问题深入，用记事本记录下问题，这个问题是贯穿整个源码阅读的，不然容易迷失
- 在阅读过程是越来越多问题的，都记录下来后，然后回到第一点，后续加入的问题都是混淆你的，所以问题需要解决一个再看下一个
- 在阅读源码的时候，一般有一个入口，在入口处先不要急着往下看，先看看当前类的结构图和相关的层次图，查看一下父子类和兄弟类的关系，最好是用图画出来，理清关系，不会画图也可以自己用记事本整理出一个调用结构，对整体架构有一定的认知有助于理解，如果没有图，一直深入阅读时，逐渐会忘记从什么地方调用，上一步功能是什么，而当你阅读下一步前，对图进行变色来区别是调用哪个类，回头也更加清晰，其实和debug的堆栈显示是一样的道理
- 阅读源码之后，在每一处的代码加上自己的注释理解，缩写名词也要有标记出处，后续回看也能快速记起
- 正所谓好记性不如烂笔头，虽然写文章比较花费时间，但是写下来后，重新组织过的语言也会让你更加深刻的理解，任何形式的都可以，包括简单的记事文章，如果后续想变成博客、公众号的话，也能有初始的文稿参考
上述是合适博主我的姿势，有些人就喜欢在第三点一探到底，不能说哪个最好，只能说找到合适自己的就行了，最后希望大家都能坚持下去，慢慢变强，成为一方大佬，加油！！！