📕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。
🌾阅读前，快速浏览目录和章节概览可帮助了解文章结构、内容和作者的重点。了解自己希望从中获得什么样的知识或经验是非常重要的。建议在阅读时做笔记、思考问题、自我提问，以加深理解和吸收知识。阅读结束后，反思和总结所学内容，并尝试应用到现实中，有助于深化理解和应用知识。与朋友或同事分享所读内容，讨论细节并获得反馈，也有助于加深对知识的理解和吸收。💡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
-
分片策略 在ShardingSphere中，分片策略是实现数据分片的核心。为了实现高效的分片，ShardingSphere采用了以下策略：
-
精确分片算法：基于数据库表的主键或者业务键，直接定位到具体的分片。例如，可以使用模运算来实现精确分片，即根据主键值对分片数量取模，得到对应的分片ID。
-
范围分片算法：根据数据范围值将数据分配到特定的分片。例如，可以使用B-Tree索引来实现范围分片，通过查询范围值确定分片。
-
复合分片算法：结合多种分片策略，实现更复杂的数据分布。例如，可以结合精确分片和范围分片，先根据业务键进行精确分片，再根据数据范围进行范围分片。
-
-
强制路由策略 强制路由策略确保查询语句能够正确路由到对应的分片。ShardingSphere通过以下方式实现强制路由：
-
SQL解析：在解析SQL语句时，识别出分片键，并根据分片策略确定分片。
-
路由计算：根据分片键和分片策略，计算出目标分片的ID。
-
路由执行：将计算出的分片ID作为参数传递给数据库执行。
-
-
分布式事务 ShardingSphere支持分布式事务，确保跨分片操作的一致性。以下是分布式事务的实现方式：
-
XA事务实现：通过XA协议协调分布式事务，保证原子性。ShardingSphere在数据库连接池层面集成XA事务管理器，实现分布式事务。
-
Sega事务模型：ShardingSphere特有的分布式事务模型，简化了事务处理过程。Seata作为Seata事务协调器，提供分布式事务支持。
-
柔性事务补偿：在分布式事务失败时，通过补偿机制恢复数据一致性。ShardingSphere支持幂等操作和补偿性操作，实现分布式事务的补偿。
-
二、读写分离体系
-
负载均衡 负载均衡通过合理分配读写请求，确保数据库性能稳定。ShardingSphere支持以下负载均衡策略：
-
轮询：按照请求顺序分配读写请求。
-
权重分配：根据数据库负载情况，动态调整读写请求的权重。
-
最少连接数：将请求分配到连接数最少的数据库实例。
-
-
数据一致性 在读写分离体系中，保证数据一致性至关重要。ShardingSphere通过以下方式实现数据一致性：
-
主从延迟检测：实时监控主从数据库的延迟，避免读操作读取到过期的数据。通过心跳机制和主从同步状态，检测主从数据库的延迟。
-
强制主库路由：确保写操作总是路由到主库，保证数据一致性。通过在SQL解析阶段识别写操作，强制路由到主库。
-
读写分离+分片组合：将读写分离与分片机制结合，实现高效的数据读写。通过分片策略和读写分离策略，实现数据的高效读写。
-
三、分布式治理
-
弹性伸缩 通过在线分片变更和数据再平衡，实现数据库的弹性伸缩，满足业务增长需求。ShardingSphere支持以下弹性伸缩策略：
-
在线分片变更：在不影响业务的情况下，对分片进行新增、删除或修改。
-
数据再平衡：根据业务负载情况，动态调整分片数据分布。
-
-
资源隔离策略 针对不同的业务场景，实现资源隔离，确保系统性能稳定。ShardingSphere支持以下资源隔离策略：
-
分库分表：将业务数据分散到不同的数据库和表中，实现资源隔离。
-
资源池：将数据库连接、线程等资源进行池化管理，提高资源利用率。
-
-
集群管控 集成配置中心、分布式锁和节点状态探活，实现集群统一管理和高效协作。ShardingSphere支持以下集群管控策略：
-
配置中心：集中管理ShardingSphere的配置信息，实现配置的集中管理和动态更新。
-
分布式锁：保证分布式环境中对共享资源的访问互斥。
-
节点状态探活：实时监控集群中各个节点的状态，确保集群的高可用性。
-
四、数据迁移方案
-
全量迁移 通过一致性校验、断点续传和存量数据切割，实现全量数据的迁移。以下是全量迁移的步骤：
-
一致性校验：在迁移前后，对源数据和目标数据进行一致性校验，确保数据的一致性。
-
断点续传：在迁移过程中，如果出现异常，可以从断点处继续迁移，避免重复迁移。
-
存量数据切割：在迁移完成后，将源数据中的存量数据切割到目标数据库中。
-
-
增量同步 通过Binlog解析和双写一致性，实现增量数据的同步。以下是增量同步的步骤：
-
Binlog解析：解析源数据库的Binlog，提取增量数据。
-
双写一致性：在目标数据库中，同时写入源数据库的变更和增量数据，确保数据的一致性。
-
-
灰度切换验证 在数据迁移过程中，通过灰度切换验证，确保数据迁移的安全性。以下是灰度切换验证的步骤：
-
灰度切换：将部分业务流量切换到目标数据库，进行验证。
-
数据比对：比对源数据库和目标数据库的数据，确保数据的一致性。
-
业务验证：验证业务流程是否正常，确保数据迁移的安全性。
-
五、生态扩展组件
-
ShardingSphere-Proxy ShardingSphere-Proxy作为协议适配层，支持多种数据库协议，实现流量治理和多租户支持。以下是ShardingSphere-Proxy的关键功能：
-
协议适配：支持MySQL、PostgreSQL等常见数据库协议。
-
流量治理：实现读写分离、分片路由、数据迁移等功能。
-
多租户支持：支持多个租户共享同一数据库集群。
-
-
ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-JDBC通过连接模式优化、多数据源聚合和Hint管理器，提供更便捷的数据库访问方式。以下是ShardingSphere-JDBC的关键功能：
-
连接模式优化：支持读写分离、分片路由、数据迁移等功能。
-
多数据源聚合：支持连接多个数据源，实现数据聚合查询。
-
Hint管理器：通过Hint指令，实现对SQL语句的优化和干预。
-
📥博主的人生感悟和目标
- 💂 博客主页： Java程序员廖志伟希望各位读者大大多多支持用心写文章的博主，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！
- 👉 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
📙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。这些书籍包括了基础篇、进阶篇、架构篇的📌《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》📌，以及📚《解密程序员的思维密码--沟通、演讲、思考的实践》📚。具体出版计划会根据实际情况进行调整，希望各位读者朋友能够多多支持！
🔔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~
扫一扫
342
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
