ShardingSphere核心技术解析

📕我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)、(进阶篇)、(架构篇)清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、优快云博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

Java程序员廖志伟

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一、核心分片机制

分片策略是ShardingSphere实现数据库分片的核心,它决定了数据如何在多个数据库实例之间分配。以下是ShardingSphere中几个关键的分片策略及其技术实现细节:

  1. 分片策略

    • 精确分片算法:通过定义一个或多个分片键,根据查询条件直接匹配到对应的分片。实现上,通常采用哈希函数将分片键映射到分片ID,确保查询的高效性和数据分布的均匀性。
    • 范围分片算法:根据查询条件的范围值来分配数据。在实现上,可以通过设计索引来优化查询性能,例如使用B树索引来快速定位数据范围。
    • 复合分片算法:结合多种分片策略,如将精确分片与范围分片结合,实现更复杂的分片逻辑。这要求系统具备复杂的逻辑处理能力,能够根据不同的查询条件动态选择合适的分片策略。
  2. 强制路由策略

    • 强制路由策略用于处理一些特定的查询,如跨分片查询。在实现上,可以通过路由规则引擎来识别和解析查询语句,根据规则将查询路由到正确的分片上。这要求路由规则引擎具备较强的解析能力和灵活的路由策略配置。
  3. 分布式事务

    • XA事务实现:ShardingSphere通过集成XA协议,实现跨分片的事务管理。在实现上,需要协调各个分片的事务状态,确保事务的一致性和原子性。
    • Sega事务模型:ShardingSphere提供的Seata事务解决方案,采用两阶段提交协议,确保分布式事务的可靠性和一致性。在实现上,需要处理事务状态同步、冲突检测和恢复机制。
    • 柔性事务补偿:当分布式事务失败时,通过补偿机制恢复数据的一致性。在实现上,需要设计补偿策略,如回滚操作、数据重试等,以恢复到事务开始前的状态。

二、读写分离体系

读写分离是提高数据库性能和可用性的重要手段。ShardingSphere的读写分离体系涉及以下技术实现细节:

  1. 负载均衡

    • 权重分配策略:根据不同的负载情况,合理分配读写请求到主从数据库。在实现上,可以通过动态调整权重来实现负载均衡,如根据数据库的响应时间和连接数来调整权重。
    • 故障自动剔除:当从数据库出现故障时,自动将其从负载均衡策略中剔除。在实现上,可以通过心跳机制来检测数据库的健康状态,一旦发现故障,立即将其从负载均衡列表中移除。
  2. 连接池管理

    • ShardingSphere提供了连接池管理功能,优化数据库连接的使用。在实现上,可以采用线程池和连接池的机制,提高数据库连接的复用率和系统吞吐量。
  3. 数据一致性

    • 主从延迟检测:监控主从数据库之间的数据同步情况,确保数据一致性。在实现上,可以通过比较主从数据库的时间戳或序列号来检测数据延迟。
    • 强制主库路由:在执行写操作时,强制路由到主数据库,保证数据一致性。在实现上,可以通过在数据库层面设置路由规则,确保写操作始终路由到主库。
  4. 读写分离+分片组合

    • 结合读写分离和分片策略,实现更高效的数据库访问。在实现上,需要协调分片策略和读写分离策略,确保查询的高效性和数据的一致性。

三、分布式治理

分布式治理是确保分布式系统稳定运行的关键。ShardingSphere提供的治理策略涉及以下技术实现细节:

  1. 弹性伸缩

    • 在线分片变更:支持在线增加或删除分片,无需停机。在实现上,可以通过动态调整分片配置和路由规则,实现分片的动态变更。
    • 数据再平衡:在分片变更后,自动进行数据再平衡,确保数据均匀分布。在实现上,可以通过数据迁移和索引重建等操作,实现数据的均匀分布。
  2. 资源隔离策略

    • 针对不同的业务场景,提供不同的资源隔离策略,保证系统稳定运行。在实现上,可以通过资源监控和调度策略,确保关键资源的合理分配。
  3. 集群管控

    • 配置中心集成:支持配置中心管理,方便集中管理集群配置。在实现上,可以通过配置中心的API接口,实现配置的动态更新和版本控制。
    • 分布式锁实现:保证集群中资源的唯一访问。在实现上,可以通过分布式锁框架,如Zookeeper或Redisson,实现分布式锁的同步和释放。
    • 节点状态探活:定期检测节点状态,确保集群健康。在实现上,可以通过心跳机制和健康检查,实时监控节点的状态。

四、数据迁移方案

数据迁移是数据库升级或扩展的重要环节。ShardingSphere提供的数据迁移方案涉及以下技术实现细节:

  1. 全量迁移

    • 一致性校验:确保迁移过程中的数据一致性。在实现上,可以通过数据比对和校验机制,确保迁移前后数据的一致性。
    • 断点续传:在迁移过程中,遇到问题时可以暂停,然后从断点继续迁移。在实现上,可以通过记录迁移进度和断点信息,实现断点续传。
    • 存量数据切割:将存量数据切割成更小的部分,分批次进行迁移。在实现上,可以通过数据分片和分批处理,实现数据的分批次迁移。
  2. 增量同步

    • Binlog解析:解析数据库的Binlog,实现增量数据的同步。在实现上,可以通过解析Binlog中的事件,实现数据的增量同步。
    • 双写一致性:在迁移过程中,保证主从数据库的数据一致性。在实现上,可以通过同步机制,确保主从数据库的数据同步。
    • 灰度切换验证:在迁移完成后,进行灰度切换,验证数据迁移的正确性。在实现上,可以通过灰度发布和验证机制,确保数据迁移的正确性。

五、生态扩展组件

ShardingSphere提供的生态扩展组件涉及以下技术实现细节:

  1. ShardingSphere-Proxy

    • 协议适配层:支持多种数据库协议,如MySQL、PostgreSQL等。在实现上,可以通过协议解析和协议转换,实现不同数据库协议的适配。
    • 流量治理:根据业务需求,对数据库访问流量进行治理。在实现上,可以通过流量监控和流量控制机制,实现流量的合理分配和优化。
    • 多租户支持:支持多租户隔离,保证数据安全。在实现上,可以通过租户隔离机制和访问控制列表,实现多租户的数据安全隔离。
  2. ShardingSphere-JDBC

    • 连接模式优化:优化数据库连接模式,提高访问效率。在实现上,可以通过连接池和连接复用机制,提高数据库连接的利用率。
    • 多数据源聚合:支持连接多个数据源,实现数据聚合查询。在实现上,可以通过数据源路由和查询优化,实现多数据源的聚合查询。
    • Hint管理器:提供Hint功能,实现特定的数据库访问策略。在实现上,可以通过Hint解析和执行,实现特定的数据库访问策略。

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内容概要:本文详细介绍了名为MoSca的系统,该系统旨在从单目随意拍摄的视频中重建和合成动态场景的新视角。MoSca通过4D Motion Scaffolds(运动支架)将视频数据转化为紧凑平滑编码的Motion Scaffold表示,并将场景几何和外观与变形场解耦,通过高斯融合进行优化。系统还解决了相机焦距和姿态的问题,无需额外的姿态估计工具。文章不仅提供了系统的理论背景,还给出了基于PyTorch的简化实现代码,涵盖MotionScaffold、GaussianFusion、MoScaSystem等核心组件。此外,文中深入探讨了ARAP变形模型、2D先验到3D的提升、动态高斯表示、相机参数估计等关键技术,并提出了完整的训练流程和性能优化技巧。 适用人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础的研究人员和工程师,特别是对动态场景重建和新视角合成感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①从单目视频中重建动态场景的新视角;②研究和实现基于4D Motion Scaffolds的动态场景表示方法;③探索如何利用预训练视觉模型的先验知识提升3D重建质量;④开发高效的动态场景渲染和优化算法。 其他说明:本文提供了详细的代码实现,包括简化版和深入扩展的技术细节。阅读者可以通过代码实践加深对MoSca系统的理解,并根据具体应用场景调整和扩展各个模块。此外,文中还强调了物理启发的正则化项和多模态先验融合的重要性,帮助实现更合理的变形和更高质量的渲染效果。
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