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

分片策略作为ShardingSphere实现数据库分片的核心,其设计理念在于将数据均匀分布到多个分片上,以实现高性能和可扩展性。以下是几种常见的分片策略及其实现细节:

  1. 精确分片算法

    • Hash算法:通过将分片键值通过Hash函数映射到分片ID,实现数据的均匀分布。例如,使用MD5或SHA-1算法。
    • 取模算法:将分片键值与分片总数取模,得到对应的分片ID。
  2. 范围分片算法

    • InnoDB自增ID范围分片:根据InnoDB自增ID的值范围,将数据分配到不同的分片上。适用于自增ID有序的场景。
    • 时间范围分片:根据时间字段(如创建时间、更新时间等)的范围,将数据分配到不同的分片上。适用于时间序列数据的场景。
  3. 复合分片算法

    • 多列哈希分片:结合多个分片键值,通过组合哈希算法映射到分片ID。适用于多维度数据分片。
    • 多列范围分片:结合多个分片键值,通过范围判断将数据分配到不同的分片上。适用于多维度数据分片。
强制路由策略

强制路由策略确保查询请求能够直接路由到目标分片,提高查询效率。以下是几种常见的强制路由策略:

  • 强制路由:根据查询条件中的分片键值,直接路由到对应的分片。
  • 强制分片:根据查询条件中的分片键值,强制将查询结果返回到指定的分片。
分布式事务

分布式事务是ShardingSphere支持的关键特性,确保跨分片操作的数据一致性。以下是几种常见的分布式事务实现方式:

  • XA事务实现:通过集成数据库的XA接口,实现跨多个资源的事务管理。
  • SeGA事务模型:基于两阶段提交的分布式事务实现方式,适用于高并发场景。
  • 柔性事务补偿:在分布式事务失败时,通过补偿操作来保证数据一致性。

二、读写分离体系

读写分离体系是ShardingSphere实现数据库负载均衡和性能优化的关键。以下是几种常见的读写分离策略及其实现细节:

负载均衡
  • 轮询:按照顺序将读写请求分配到不同的数据库实例。
  • 随机:随机将读写请求分配到不同的数据库实例。
  • 最少连接:将读写请求分配到连接数最少的数据库实例。
权重分配策略
  • 静态权重:根据数据库实例的性能或配置,为每个实例分配静态权重。
  • 动态权重:根据数据库实例的实时性能,动态调整读写请求的分配权重。
故障自动剔除
  • 心跳检测:定期检测数据库实例的心跳,判断实例是否正常。
  • 状态监控:监控数据库实例的运行状态,如CPU、内存、磁盘等。
连接池管理
  • 最小连接数:设置连接池的最小连接数,保证系统性能。
  • 最大连接数:设置连接池的最大连接数,防止资源耗尽。
  • 连接超时:设置连接超时时间,避免连接长时间占用。
数据一致性
  • 主从复制:通过主从复制,保证主库和从库的数据一致性。
  • 双写一致性:在主库和从库上同时写入数据,保证数据一致性。
主从延迟检测
  • 定时检测:定期检测主从数据库之间的延迟。
  • 实时检测:实时检测主从数据库之间的延迟。
强制主库路由
  • 强制路由:确保查询请求优先路由到主库。
  • 强制分片:确保查询结果返回到指定的分片。
读写分离+分片组合
  • 将读写分离与分片策略结合,进一步提高数据库性能和可用性。

三、分布式治理

分布式治理是ShardingSphere实现数据库弹性伸缩和资源隔离的关键。以下是几种常见的分布式治理策略及其实现细节:

弹性伸缩
  • 在线分片变更:动态调整数据库分片,无需停机操作。
  • 数据再平衡:根据分片键值分布情况,动态调整数据分布。
资源隔离策略
  • 隔离数据库:将不同业务模块的数据库隔离,提高系统稳定性。
  • 隔离分片:将不同业务模块的分片隔离,提高系统稳定性。
集群管控
  • 配置中心集成:实现数据库配置的集中管理,提高配置的统一性和可维护性。
  • 分布式锁实现:确保跨多个节点的事务操作的一致性。
  • 节点状态探活:检测数据库节点是否正常,确保系统稳定性。

四、数据迁移方案

数据迁移方案是ShardingSphere实现数据库迁移的关键。以下是几种常见的数据迁移方案及其实现细节:

全量迁移
  • 一致性校验:确保源数据库和目标数据库之间的数据一致性。
  • 断点续传:在数据迁移过程中,遇到网络故障或异常时,能够从上次断点继续迁移数据。
  • 存量数据切割:将源数据库中的数据按照分片键值切割成多个部分,方便数据迁移。
增量同步
  • Binlog解析:解析源数据库的Binlog,获取数据库变更信息。
  • 双写一致性:确保源数据库和目标数据库之间的数据一致性。
  • 灰度切换验证:在数据迁移过程中,对部分数据进行验证,确保迁移数据的准确性。

五、生态扩展组件

生态扩展组件是ShardingSphere实现更多功能的关键。以下是几种常见的生态扩展组件及其实现细节:

ShardingSphere-Proxy
  • 协议适配层:支持多种数据库协议,如MySQL、PostgreSQL等,实现跨数据库的连接和访问。
  • 流量治理:通过合理分配数据库连接和请求,提高系统性能和可用性。
  • 多租户支持:实现多个租户共享同一数据库集群,提高资源利用率。
ShardingSphere-JDBC
  • 连接模式优化:通过优化数据库连接池的配置,提高系统性能。
  • 多数据源聚合:支持连接多个数据库实例,实现跨数据库的数据访问。
  • Hint管理器:提供对数据库查询语句的优化建议,提高查询性能。

总结:

ShardingSphere是一款高性能、可扩展的分布式数据库中间件,通过核心分片机制、读写分离体系、分布式治理、数据迁移方案和生态扩展组件等知识点,实现了数据库分片、负载均衡、数据一致性、弹性伸缩、数据迁移等功能。这些知识点相互关联,共同构成了ShardingSphere的强大能力,为用户提供了高效、可靠的分布式数据库解决方案。

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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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