ShardingSphere 架构解析

原创 于 2025-07-29 18:29:29 发布 · 937 阅读 · 19 ·
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#Database Sharding # Distributed Systems # Middleware

📕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。

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Java程序员廖志伟

💡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。

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一、核心分片机制

在分布式数据库系统中，分片策略是数据分布的关键，它决定了数据如何在多个存储节点之间分配。ShardingSphere 作为一款高性能、易用的开源分布式数据库中间件，其核心分片机制涉及以下技术实现细节：

1. 分片策略

分片策略是数据分片的基础规则，ShardingSphere 提供了多种分片策略，具体实现如下：

  • 精确分片算法：通过哈希函数将数据根据主键或业务键的值精确映射到分片上。例如，使用 MD5 哈希函数对主键进行哈希，然后根据哈希值对分片进行索引。
  • 范围分片算法：根据主键或业务键的值的范围进行分片。例如，将时间序列数据按照时间范围分片，每个分片存储一段时间内的数据。
  • 复合分片算法：结合多种分片策略，例如，先使用范围分片对时间进行分片，再使用精确分片对用户ID进行分片。
2. 强制路由策略

强制路由策略确保查询和更新操作能够正确地路由到目标分片，ShardingSphere 支持以下实现：

  • 强制路由：通过 SQL 注入的方式强制路由到特定的分片。例如，在 SQL 语句中添加特定的路由标识，如 /*-SHARDING:0-*/，强制数据路由到分片0。
  • 路由规则：根据 SQL 语句中的条件或表达式动态确定路由分片。例如，使用 SQL 解析器分析 SQL 语句，根据条件动态选择分片。
3. 分布式事务

分布式事务在分布式数据库系统中至关重要，ShardingSphere 支持以下分布式事务模型：

  • XA事务实现：基于 XA 协议，提供两阶段提交的事务管理。通过协调器协调不同分片的事务，确保事务的原子性。
  • Seata事务模型：基于 Saga 模型，通过补偿事务来保证事务的最终一致性。在事务失败时，通过执行补偿操作来恢复数据一致性。
  • 柔性事务补偿：在事务失败时，通过补偿操作来恢复数据一致性。例如，如果插入操作失败，则执行删除操作来撤销已插入的数据。

二、读写分离体系

读写分离是提高数据库性能和可用性的常用技术，ShardingSphere 的读写分离体系涉及以下技术实现细节：

1. 负载均衡

负载均衡将请求分配到不同的从库，以平衡负载并提高系统性能，ShardingSphere 支持以下负载均衡策略：

  • 权重分配策略：根据从库的权重分配请求。例如，使用轮询算法结合权重分配，优先将请求发送到权重较高的从库。
  • 故障自动剔除：自动检测并剔除故障的从库。例如，通过心跳机制检测从库的健康状态，当从库故障时自动将其从负载均衡器中剔除。
2. 连接池管理

连接池管理是读写分离体系中的关键部分，ShardingSphere 支持以下连接池管理：

  • 连接池配置：配置连接池的基本参数，如最大连接数、最小空闲连接数等。例如，使用 HikariCP 作为连接池，配置最大连接数、最小空闲连接数等参数。
  • 连接池监控：监控连接池的使用情况，包括连接数、空闲连接数等。例如，使用 Prometheus 和 Grafana 监控连接池的使用情况。
3. 数据一致性

数据一致性是读写分离体系中的核心问题，ShardingSphere 提供以下数据一致性保障：

  • 主从延迟检测：检测主从数据库之间的延迟，并采取措施确保数据一致性。例如，使用 GTID 检测主从数据库之间的延迟，并在延迟超过阈值时采取措施。
  • 强制主库路由：强制所有写操作都路由到主库，以保证数据一致性。例如，在 SQL 语句中添加特定的路由标识，强制所有写操作路由到主库。
  • 读写分离+分片组合：将读写分离与分片策略相结合，提高系统性能和可用性。例如，将读操作路由到从库，写操作路由到主库，并使用分片策略对数据进行合理分配。

三、分布式治理

分布式治理是确保分布式数据库系统稳定、高效运行的关键，ShardingSphere 的分布式治理涉及以下技术实现细节：

1. 弹性伸缩

弹性伸缩可以根据系统负载自动调整资源，以适应不同的业务需求，ShardingSphere 支持以下弹性伸缩策略：

  • 在线分片变更：在不停机的情况下，动态调整分片策略。例如，使用 ShardingSphere 的分片变更功能，在不停机的情况下动态调整分片策略。
  • 数据再平衡：根据分片键的分布情况，自动调整数据分布，以平衡负载。例如，使用 ShardingSphere 的数据再平衡功能，根据分片键的分布情况自动调整数据分布。
2. 资源隔离策略

资源隔离策略可以将不同业务或用户的请求隔离，以保证系统稳定运行，ShardingSphere 支持以下资源隔离策略：

  • 配置中心集成：集成配置中心，实现配置的集中管理和动态更新。例如，使用 Spring Cloud Config 作为配置中心，实现配置的集中管理和动态更新。
  • 分布式锁实现：通过分布式锁，保证同一时间只有一个请求操作特定资源。例如，使用 Redisson 或 ZooKeeper 实现分布式锁。
  • 节点状态探活：定期检测节点状态，确保节点健康。例如，使用 Spring Cloud Netflix Eureka 或 ZooKeeper 进行节点状态探活。

四、数据迁移方案

数据迁移是数据库系统升级或迁移过程中不可避免的问题，ShardingSphere 提供以下数据迁移方案：

1. 全量迁移

全量迁移是将数据从源数据库复制到目标数据库的过程，ShardingSphere 支持以下全量迁移方案：

  • 一致性校验：确保源数据库和目标数据库的数据一致性。例如，使用 checksum 或 hash 校验数据一致性。
  • 断点续传：在传输过程中，如果出现故障，可以从断点继续传输。例如，使用 rsync 或 Xcp 实现断点续传。
  • 存量数据切割：将存量数据切割成小批量，以便于迁移。例如，使用 ShardingSphere 的数据分片功能，将存量数据切割成小批量进行迁移。
2. 增量同步

增量同步是指实时同步源数据库的增量数据到目标数据库，ShardingSphere 支持以下增量同步方案：

  • Binlog解析：解析 Binlog 数据，获取增量数据。例如，使用 MySQL Binlog 解析器解析 Binlog 数据。
  • 双写一致性：保证源数据库和目标数据库的写操作一致性。例如，使用 ShardingSphere 的双写一致性功能，确保源数据库和目标数据库的写操作一致。
  • 灰度切换验证：在切换过程中，验证数据一致性，确保系统稳定运行。例如，在切换过程中进行数据一致性校验，确保系统稳定运行。

五、生态扩展组件

ShardingSphere 提供了丰富的生态扩展组件，以满足不同场景的需求，以下为相关组件的技术实现细节：

1. ShardingSphere-Proxy

ShardingSphere-Proxy 是 ShardingSphere 的代理组件，具有以下特点：

  • 协议适配层：支持多种数据库协议，如 MySQL、PostgreSQL 等。例如，使用 Netty 作为协议适配层，支持多种数据库协议。
  • 流量治理：根据业务需求，对流量进行治理和优化。例如，使用限流、熔断等策略进行流量治理。
  • 多租户支持：支持多租户模式，为不同租户提供隔离的数据库服务。例如，使用租户标识区分不同租户的请求。
2. ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC 是 ShardingSphere 的 JDBC 组件，具有以下特点：

  • 连接模式优化：优化连接模式，提高性能。例如，使用连接池管理连接，减少连接创建和销毁的开销。
  • 多数据源聚合：支持连接多个数据源，实现数据聚合。例如，使用 ShardingSphere-JDBC 连接多个数据源，实现数据聚合。
  • Hint管理器：通过 SQL Hint 优化查询，提高性能。例如，使用 SQL Hint 控制分片策略、读写分离等。

总结：

ShardingSphere 作为一款高性能、易用的分布式数据库中间件，具有以下特点：

  • 核心分片机制：提供多种分片策略，实现数据的合理分配。
  • 读写分离体系：实现负载均衡、数据一致性，提高系统性能。
  • 分布式治理：提供弹性伸缩、资源隔离等策略，保证系统稳定运行。
  • 数据迁移方案：支持全量迁移和增量同步，简化数据迁移过程。
  • 生态扩展组件：提供丰富的扩展组件，满足不同场景的需求。

通过以上技术实现细节的补充，可以更好地理解和应用 ShardingSphere，构建高性能、可扩展的分布式数据库系统。

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ShardingSphere 架构图
03-28
<think>好的，用户需要查找ShardingSphere的架构图。首先，我应该确认用户的需求是什么。ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件，它的架构图可能包括核心组件和它们之间的交互。用户可能想了解整体架构，或者某个特定模块的结构。 接下来，我需要回忆ShardingSphere的官方文档内容。记得官方文档中有详细的架构说明，通常分为ShardingSphere-JDBC和ShardingSphere-Proxy两部分。可能需要分别介绍这两个产品的架构层次，比如连接层、核心层、功能模块等。 然后，考虑用户可能需要架构图的来源。官方GitHub仓库、官方网站或者文档页面应该是最可靠的来源。另外，一些技术博客或会议演讲也可能包含架构图，但需要确保引用的正确性。 用户可能对架构图中的各个组件不太了解，所以除了提供架构图的获取方式外，可能还需要简要解释各个部分的作用，比如ShardingSphere-JDBC作为轻量级Java框架如何工作，ShardingSphere-Proxy的数据库代理功能等。 还需要检查是否有相关的引用标识需要添加，比如引用官方文档或GitHub仓库。根据系统指令，在回答末尾添加引用，例如[^1]或[^2]。 另外，用户的问题可能隐含更深层次的需求，比如他们可能在设计系统架构时需要参考ShardingSphere的结构，或者遇到配置问题需要理解组件之间的关系。因此，在回答中提供获取架构图的具体步骤和解释架构的各个部分，可以帮助用户更好地应用这些信息。 最后，生成相关的问题，例如询问核心组件、JDBC与Proxy的区别，以及部署方式，这样用户可以进一步探索他们感兴趣的部分。</think>### ShardingSphere架构图说明 ShardingSphere的架构图可从以下途径获取： 1. **官方文档**：访问[ShardingSphere官网](https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/overview/)的「架构」章节，包含分层架构图与组件交互示意图[^1] 2. **GitHub仓库**：在[Apache ShardingSphere GitHub](https://github.com/apache/shardingsphere)的`docs`目录中，可找到`shardingsphere-architecture.png`等资源文件[^2] 3. **技术白皮书**：官方发布的《分布式数据库中间件技术白皮书》包含完整架构演进图 典型架构分层说明（以ShardingSphere-Proxy为例）： $$ \begin{array}{|c|c|} \hline \text{接入层} & \text{MySQL/PgSQL等协议支持} \\ \hline \text{核心层} & \text{SQL解析/路由/改写/执行引擎} \\ \hline \text{存储层} & \text{异构数据库接入适配} \\ \hline \end{array} $$
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