ShardingSphere 架构解析

📕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)、《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。

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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、分片策略、分片算法

核心分片机制

ShardingSphere的核心分片机制旨在通过分布式数据库架构,实现数据的水平扩展。这一机制通过将数据表水平切分到多个数据库实例中,每个实例称为一个分片,从而提高系统的高可用性和负载能力。分片键是连接逻辑表与物理表的关键,通过它可以将业务数据均匀分配到不同的分片上。

在技术实现上,ShardingSphere会创建一个抽象的分片器(ShardingSphere Sharding),它负责根据分片键值将SQL语句路由到正确的分片上。分片器内部可能采用哈希、范围、列表等算法,以决定数据如何分布。例如,使用哈希算法时,分片键会被转换为一个哈希值,然后根据哈希值确定数据所属的分片。

分片策略

分片策略决定了数据如何被分配到不同的分片上。ShardingSphere提供了多种策略,包括:

  • 精确分片算法:直接根据分片键的值进行映射,适用于分片键值域较小且分布均匀的场景。
  • 范围分片算法:根据分片键的值范围进行分片,适用于数据量较大且分片键值域分布较广的场景。
  • 复合分片算法:结合多个分片键的值进行分片,适用于复杂的数据分布需求。

分片策略的实现依赖于分片规则(ShardingSphere Sharding Rule),它定义了如何根据分片键值来选择分片。

分片算法

ShardingSphere支持以下几种分片算法:

  • 精确分片算法:适用于分片键值域较小的情况,如使用整型或字符串作为分片键。
  • 范围分片算法:适用于分片键值域较大,且数据分布不均匀的场景,如日期范围。
  • 复合分片算法:结合多个分片键进行分片,如使用用户ID和地区代码进行复合分片。

分片算法通常通过自定义实现,以适应特定的数据分布和业务需求。

强制路由策略

强制路由策略允许用户指定特定的分片来执行SQL查询,即使在业务上不需要。这种策略在数据恢复和故障转移时非常有用。在ShardingSphere中,通过强制路由规则(ShardingSphere Rule)来实现。

二、分布式事务、XA事务实现、Sega事务模型、柔性事务补偿

分布式事务

分布式事务是确保跨多个数据库节点的事务原子性的关键。ShardingSphere支持多种分布式事务模型:

  • XA事务实现:基于两阶段提交协议,确保事务的原子性。它要求所有数据库节点都支持XA协议。
  • Sega事务模型:基于本地事务,通过补偿事务(Compensating Transaction)来确保最终一致性。
  • 柔性事务补偿:在本地事务失败时,通过执行一系列补偿操作来恢复数据状态。
XA事务实现

XA事务实现依赖于数据库的XA接口,它涉及到资源的注册、事务的提交和回滚。在ShardingSphere中,通过集成数据库的XA实现来支持分布式事务。

Sega事务模型

Sega事务模型使用两阶段提交协议,但仅在第一阶段提交本地事务。如果在第二阶段检测到失败,则通过执行补偿事务来撤销本地事务的更改。

柔性事务补偿

柔性事务补偿在本地事务失败时,通过一系列的补偿操作来恢复数据。这些补偿操作通常是反向操作,以抵消本地事务的影响。

三、读写分离体系、负载均衡、权重分配策略、故障自动剔除、连接池管理、数据一致性、主从延迟检测、强制主库路由、读写分离+分片组合

读写分离体系

读写分离通过将读操作和写操作分配到不同的数据库节点上,从而提高系统性能。ShardingSphere的读写分离体系包括:

  • 负载均衡:根据节点性能和负载情况动态分配读写请求。
  • 权重分配策略:根据节点权重调整读写请求的分配比例。
  • 故障自动剔除:当检测到数据库节点故障时,自动将其从读写列表中移除。

读写分离的实现依赖于读写分离规则(ShardingSphere ReadwriteSplitting Rule)和读写分离执行器(ShardingSphere ReadwriteSplitting Executor)。

连接池管理

连接池是ShardingSphere管理数据库连接的核心组件。它负责连接的创建、管理和释放,以确保数据库连接的高效使用。

  • 数据一致性:通过连接池确保读操作的一致性,例如,使用读写分离时保持数据的一致性。
  • 主从延迟检测:检测主从数据库之间的延迟,并在必要时切换主从关系。
  • 强制主库路由:在执行写操作时,强制路由到主库。

连接池的实现通常依赖于第三方连接池组件,如HikariCP或Druid。

读写分离+分片组合

ShardingSphere支持将读写分离与分片机制相结合,以实现更复杂的数据分片和读写分离策略。这种组合可以实现负载均衡、数据分片和读写分离的协同工作。

四、分布式治理、弹性伸缩、在线分片变更、数据再平衡、资源隔离策略、集群管控、配置中心集成、分布式锁实现、节点状态探活

分布式治理

分布式治理涉及对分布式系统的监控、管理和优化。ShardingSphere的分布式治理能力包括:

  • 弹性伸缩:根据系统负载动态调整分片数量和节点配置。
  • 在线分片变更:在不影响系统运行的情况下动态调整分片规则。
  • 数据再平衡:在分片数量变化时,重新分配数据到各个分片。

分布式治理的实现依赖于监控组件、配置管理系统和自动化的资源管理策略。

资源隔离策略

资源隔离策略确保每个分片使用的系统资源(如CPU、内存等)不受其他分片的影响。这通常通过虚拟化技术或资源池来实现。

集群管控

集群管控涉及对整个集群的监控和管理,包括节点状态、资源使用情况等。ShardingSphere通过集成集群管理工具(如Zookeeper)来实现集群管控。

配置中心集成

配置中心集成将ShardingSphere的配置信息集中管理,以便于配置的修改和更新。这通常通过配置中心(如Spring Cloud Config)来实现。

分布式锁实现

分布式锁用于保证分布式系统中对共享资源的访问一致性。ShardingSphere可以通过集成分布式锁框架(如Redisson)来实现分布式锁。

节点状态探活

节点状态探活是指定期检查各个数据库节点的状态,确保其正常运行。这通常通过心跳机制或状态报告来实现。

五、数据迁移方案、全量迁移、一致性校验、断点续传、存量数据切割、增量同步、Binlog解析、双写一致性、灰度切换验证

数据迁移方案

数据迁移方案是将数据从源数据库迁移到目标数据库的过程。ShardingSphere支持以下数据迁移方案:

  • 全量迁移:将源数据库中的所有数据迁移到目标数据库。
  • 一致性校验:在迁移过程中确保数据的一致性。
  • 断点续传:在迁移过程中,如果发生中断,可以从上次中断的位置继续迁移。

全量迁移可以通过批量操作或复制技术来实现,而增量同步通常依赖于Binlog解析。

增量同步

增量同步是指将源数据库中的新数据同步到目标数据库。这通常通过监听Binlog事件来实现。

Binlog解析

Binlog解析是指解析MySQL的Binlog文件,以便进行增量同步。ShardingSphere可以通过集成Binlog解析工具(如Canal)来实现。

双写一致性

双写一致性是指同时将数据写入主库和从库,确保数据的一致性。这通常通过同步复制或半同步复制来实现。

灰度切换验证

灰度切换验证是指在将新版本系统上线之前,对部分用户进行验证,以确保系统稳定运行。这通常通过A/B测试或蓝绿部署来实现。

六、生态扩展组件、ShardingSphere-Proxy、协议适配层、流量治理、多租户支持、ShardingSphere-JDBC、连接模式优化、多数据源聚合、Hint管理器

生态扩展组件

ShardingSphere提供了丰富的生态扩展组件,包括:

  • ShardingSphere-Proxy:一个轻量级的数据库代理,提供SQL解析、路由、分片等功能。
  • 协议适配层:支持多种数据库协议,如MySQL、PostgreSQL等。
流量治理

流量治理是指对数据库访问流量进行监控、管理和优化。ShardingSphere可以通过集成流量管理工具(如Nginx)来实现流量治理。

多租户支持

多租户支持是指支持多个租户共享同一个数据库实例。ShardingSphere可以通过集成租户管理组件(如Spring Cloud Gateway)来实现多租户支持。

ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC是一个JDBC驱动,提供对ShardingSphere分片机制的直接支持。它允许应用程序无缝地使用ShardingSphere的特性。

连接模式优化

连接模式优化是指优化数据库连接的创建、管理和释放过程。ShardingSphere可以通过集成连接池优化工具(如HikariCP)来实现。

多数据源聚合

多数据源聚合是指将多个数据源的数据聚合在一起,提供统一的访问接口。ShardingSphere可以通过集成数据源管理组件(如AbstractRoutingDataSource)来实现。

Hint管理器

Hint管理器用于管理数据库查询语句中的Hint信息,如分片键、读写分离等。ShardingSphere可以通过集成Hint管理器组件来实现。

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数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
本文旨在阐述如何借助C++编程语言构建人工神经网络的基础框架。我们将采用面向对象的设计思想,系统性地定义网络中的基本单元——如模拟生物神经元的计算节点、调节信号传递强度的连接参数以及决定节点输出特性的非线性变换函数。这种模块化的代码组织方式有助于明确各组件间的数据流动与协同工作机制。 随后,我们将详细探讨神经网络训练过程的核心算法实现,重点以误差反向传播方法为例。通过精确的数学推导与高效的代码编写,使网络能够依据输入数据自动调整内部参数,从而在迭代学习中持续优化其性能,提升对特定任务的处理能力。 为具体展示神经网络的实用价值,本文将以手写数字识别作为实践范例。该案例将演示如何训练一个网络模型,使其能够准确分类0至9的手写数字图像。完整的C++实现过程将逐步呈现,包括数据预处理、模型构建、训练循环及性能评估等关键环节。通过亲手编码实现这一应用,读者可更直观地领会神经网络的工作原理及其解决实际问题的潜力。 综上所述,本文通过理论结合实践的方式,引导读者从零起步掌握使用C++实现神经网络的关键技术。这一过程不仅有助于理解神经网络的基本算法与训练机制,也为后续在人工智能领域开展更深入的研究与应用奠定了扎实的基础。作为智能计算领域的核心方法之一,神经网络技术具有广泛的应用前景,期望本文的内容能为相关学习与实践提供有益的参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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