📕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)、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、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。

💡在这个美好的时刻,笔者不再啰嗦废话,现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来,我将为大家呈现正文内容。

一、核心分片机制
在分布式数据库系统中,ShardingSphere 的核心分片机制是其架构设计的灵魂,它负责将数据水平切分,实现数据的分布式存储和高效访问。以下是对其核心分片机制的技术实现细节的详细描述:
-
分片策略
- 精确分片算法:基于分片键的精确值进行分片。例如,用户ID作为分片键,当插入数据时,通过哈希函数计算用户ID对应的分片编号,将数据存储到对应的分片中。
- 范围分片算法:基于分片键的值范围进行分片。例如,订单时间作为分片键,通过设定时间范围,将订单数据分配到不同的分片中,便于数据的查询和分析。
- 复合分片算法:结合多个分片键进行分片。例如,结合用户ID和时间范围,将用户在一定时间内的订单数据存储在同一分片中,便于跨维度的数据查询。
-
强制路由策略
- 强制路由:当查询语句未指定分片键时,通过强制路由策略,根据分片键的值将查询语句路由到对应的分片。例如,使用SQL解析器识别分片键,并动态调整查询语句,确保数据访问的正确性。
- 强制全路由:在特定场景下,如数据清理或统计任务,需要将查询语句强制路由到所有分片,以获取全局数据视图。
-
分布式事务
- XA事务实现:通过X/Open XA规范实现分布式事务,支持两阶段提交协议,确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
- Seata事务模型:ShardingSphere自研的Seata事务模型,通过本地事务的方式,结合分布式事务协调器,实现跨分片的事务管理。
-
柔性事务补偿
- 当分布式事务失败时,通过补偿事务机制恢复数据一致性。例如,使用日志记录事务操作,当事务失败时,通过回滚操作恢复数据。
二、读写分离体系
读写分离体系是提升数据库性能和扩展性的关键技术,ShardingSphere通过以下技术实现读写分离:
-
负载均衡
- 权重分配策略:根据读写节点的性能和负载情况,动态调整权重,实现负载均衡。
- 故障自动剔除:当读写节点发生故障时,自动将其从负载均衡策略中剔除,保证系统的稳定性。
-
连接池管理
- 提供连接池管理功能,包括连接池的初始化、连接的获取和释放、连接池的监控和调整等。
-
数据一致性
- 主从延迟检测:通过监控主从数据库的延迟情况,确保数据同步的准确性。
- 强制主库路由:在执行写操作时,强制路由到主库,保证数据的一致性。
-
读写分离+分片组合
- 将读写分离与分片机制相结合,实现更高效的数据访问和扩展。
三、分布式治理
分布式治理是保障分布式系统稳定运行的关键,ShardingSphere通过以下技术实现分布式治理:
-
弹性伸缩
- 支持在线分片变更和数据再平衡,实现数据库的弹性伸缩。
-
资源隔离策略
- 通过资源隔离策略,确保不同分片之间的资源相互独立,避免资源竞争。
-
集群管控
- 支持配置中心集成、分布式锁实现和节点状态探活等功能,实现集群管控。
四、数据迁移方案
数据迁移是数据库迁移过程中的重要环节,ShardingSphere通过以下技术实现数据迁移:
-
全量迁移
- 通过一致性校验和断点续传,确保数据迁移的完整性和一致性。
-
增量同步
- 通过Binlog解析和双写一致性,实现实时数据同步。
-
灰度切换验证
- 在迁移过程中逐步切换数据访问,降低风险。
五、生态扩展组件
ShardingSphere提供了丰富的生态扩展组件,以下是对部分组件的介绍:
-
ShardingSphere-Proxy
- 提供协议适配层、流量治理和多租户支持等功能,实现分布式数据库的透明访问。
-
ShardingSphere-JDBC
- 提供连接模式优化、多数据源聚合和Hint管理器等功能,简化分布式数据库的开发和使用。
总结:
ShardingSphere作为一款高性能、可扩展的分布式数据库中间件,其核心分片机制、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相互关联,共同构成了ShardingSphere的强大能力。通过对这些知识点的学习和应用,可以有效地解决分布式数据库系统中的各种问题,提高系统的性能和稳定性。

博主分享
📥博主的人生感悟和目标

📙经过多年在优快云创作上千篇文章的经验积累,我已经拥有了不错的写作技巧。同时,我还与清华大学出版社签下了四本书籍的合约,并将陆续出版。
- 《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》基础篇的购书链接:https://item.jd.com/14152451.html
- 《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》基础篇繁体字的购书链接:http://product.dangdang.com/11821397208.html
- 《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》进阶篇的购书链接:https://item.jd.com/14616418.html
- 《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》架构篇待上架
- 《解密程序员的思维密码--沟通、演讲、思考的实践》购书链接:https://item.jd.com/15096040.html
面试备战资料
八股文备战
| 场景 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| 时间充裕(25万字) | Java知识点大全(高频面试题) | Java知识点大全 |
| 时间紧急(15万字) | Java高级开发高频面试题 | Java高级开发高频面试题 |
理论知识专题(图文并茂,字数过万)
| 技术栈 | 链接 |
|---|---|
| RocketMQ | RocketMQ详解 |
| Kafka | Kafka详解 |
| RabbitMQ | RabbitMQ详解 |
| MongoDB | MongoDB详解 |
| ElasticSearch | ElasticSearch详解 |
| Zookeeper | Zookeeper详解 |
| Redis | Redis详解 |
| MySQL | MySQL详解 |
| JVM | JVM详解 |
集群部署(图文并茂,字数过万)
| 技术栈 | 部署架构 | 链接 |
|---|---|---|
| MySQL | 使用Docker-Compose部署MySQL一主二从半同步复制高可用MHA集群 | Docker-Compose部署教程 |
| Redis | 三主三从集群(三种方式部署/18个节点的Redis Cluster模式) | 三种部署方式教程 |
| RocketMQ | DLedger高可用集群(9节点) | 部署指南 |
| Nacos+Nginx | 集群+负载均衡(9节点) | Docker部署方案 |
| Kubernetes | 容器编排安装 | 最全安装教程 |
开源项目分享
| 项目名称 | 链接地址 |
|---|---|
| 高并发红包雨项目 | https://gitee.com/java_wxid/red-packet-rain |
| 微服务技术集成demo项目 | https://gitee.com/java_wxid/java_wxid |
管理经验
【公司管理与研发流程优化】针对研发流程、需求管理、沟通协作、文档建设、绩效考核等问题的综合解决方案:https://download.youkuaiyun.com/download/java_wxid/91148718
希望各位读者朋友能够多多支持!
现在时代变了,信息爆炸,酒香也怕巷子深,博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热,所以,赶紧动动你的小手,点波关注❤️,点波赞👍,点波收藏⭐,甚至点波评论✍️,都是对博主最好的支持和鼓励!
- 💂 博客主页: Java程序员廖志伟
- 👉 开源项目:Java程序员廖志伟
- 🌥 哔哩哔哩:Java程序员廖志伟
- 🎏 个人社区:Java程序员廖志伟
- 🔖 个人微信号:
SeniorRD
🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话,非常欢迎您私信我哦~
343

被折叠的 条评论
为什么被折叠?



