ShardingSphere详解

【QNX+Android虚拟化方案】12 - 设备虚拟化 之 Passthrough透传、Vdev Trap、HAB Socket 原理解析 阅读详情

📕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

🌾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。

优快云

ShardingSphere 知识体系详解

一、核心分片机制

ShardingSphere 作为一款分布式数据库中间件,其核心分片机制是实现数据库水平扩展的关键。以下是对核心分片机制的详细解析:

分片策略

分片策略是决定数据如何分布到不同分片上的规则。ShardingSphere 支持多种分片策略,包括:

  • 精确分片算法:适用于数据分布均匀的场景,如用户ID的分片。该算法通过哈希函数将数据均匀分配到不同的分片上,确保每个分片的数据量大致相等。

  • 范围分片算法:适用于数据有连续性分布的场景,如时间序列数据。该算法根据数据值的范围将数据分配到不同的分片上,例如,可以将时间序列数据按照时间戳的范围分片。

  • 复合分片算法:结合多种分片策略,如根据用户ID范围和地区进行分片。这种策略可以提高分片的灵活性,同时满足不同维度的查询需求。

强制路由策略

强制路由策略用于确保特定数据被路由到指定的分片。这可以通过以下方式进行:

  • 指定分片:直接指定数据应路由到的分片。在 SQL 语句中通过分片键值指定分片信息,ShardingSphere 根据指定信息将数据路由到对应的分片。

  • 默认分片:当没有明确指定分片时,数据将路由到默认分片。在分片配置中设置默认分片,当路由规则无法匹配到特定分片时,数据将路由到默认分片。

分布式事务

ShardingSphere 支持分布式事务,确保跨分片的数据一致性。以下是两种常见的事务模型:

  • XA事务实现:遵循XA协议,支持两阶段提交,保证事务的原子性。ShardingSphere 通过事务管理器协调各个分片的事务,确保事务的一致性。

  • SeGA事务模型:一种简化的分布式事务模型,通过补偿机制来保证事务的一致性。SeGA事务模型通过记录事务日志,在事务失败时自动回滚或补偿。

  • 柔性事务补偿:当事务失败时,通过一系列补偿操作来恢复数据状态。柔性事务补偿可以处理一些复杂的业务场景,提高事务的灵活性。

二、读写分离体系

读写分离是提高数据库性能和扩展性的重要手段。ShardingSphere 的读写分离体系包括以下要素:

负载均衡

负载均衡策略决定读操作如何分配到不同的从库。ShardingSphere 支持以下策略:

  • 权重分配策略:根据从库的负载情况动态分配权重。ShardingSphere 通过监控从库的负载情况,动态调整权重,实现负载均衡。

  • 故障自动剔除:当从库发生故障时,自动将其从负载均衡策略中剔除。ShardingSphere 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剔除。

数据一致性

数据一致性是读写分离必须保证的原则。ShardingSphere 通过以下方式保证数据一致性:

  • 主从延迟检测:监测主从库的延迟,确保数据同步。ShardingSphere 通过定时任务检测主从库的延迟,当延迟超过阈值时,进行数据同步。

  • 强制主库路由:确保更新操作直接路由到主库,以保证数据的一致性。ShardingSphere 通过在 SQL 语句中添加特定路由信息,确保更新操作直接路由到主库。

读写分离+分片组合

ShardingSphere 支持将读写分离与分片机制结合使用,实现更复杂的分布式数据库架构。这种组合可以实现读写分离和分片的双重效果,提高数据库的性能和扩展性。

三、分布式治理

分布式治理是确保分布式系统稳定运行的关键。ShardingSphere 提供以下治理机制:

弹性伸缩

弹性伸缩是指根据系统负载自动调整资源。ShardingSphere 支持以下功能:

  • 在线分片变更:在不影响系统运行的情况下,动态调整分片策略。ShardingSphere 通过分片变更机制,实现分片策略的动态调整。

  • 数据再平衡:在分片变更后,自动重新分配数据,确保负载均衡。ShardingSphere 通过数据再平衡机制,实现数据在分片之间的均匀分配。

集群管控

集群管控是指对分布式系统进行集中管理。ShardingSphere 提供以下功能:

  • 配置中心集成:通过配置中心集中管理配置信息。ShardingSphere 支持多种配置中心,如 Nacos、Consul 等。

  • 分布式锁实现:确保配置变更的原子性。ShardingSphere 通过分布式锁机制,保证配置变更的原子性。

  • 节点状态探活:监控节点状态,确保系统健康。ShardingSphere 通过心跳机制和健康检查,监控节点的状态,确保系统健康。

四、数据迁移方案

数据迁移是数据库升级或重构的重要步骤。ShardingSphere 提供以下数据迁移方案:

全量迁移

全量迁移是指将整个数据集迁移到新的数据库。ShardingSphere 支持以下功能:

  • 一致性校验:确保迁移过程中的数据一致性。ShardingSphere 通过比对源数据库和目标数据库的数据,确保数据一致性。

  • 断点续传:支持在迁移过程中断后,从上次断点继续迁移。ShardingSphere 通过记录迁移进度,实现断点续传。

  • 存量数据切割:将存量数据切割成小批量进行迁移。ShardingSphere 通过分批迁移,降低迁移过程中的压力。

增量同步

增量同步是指只同步新增或修改的数据。ShardingSphere 支持以下功能:

  • Binlog解析:解析 Binlog 数据,提取增量信息。ShardingSphere 通过解析 Binlog 数据,提取新增或修改的数据。

  • 双写一致性:确保主从库的数据一致性。ShardingSphere 通过双写机制,保证主从库的数据一致性。

  • 灰度切换验证:在迁移过程中,逐步切换到新数据库,确保系统稳定。ShardingSphere 通过灰度切换,逐步切换到新数据库,确保系统稳定。

五、生态扩展组件

ShardingSphere 提供以下生态扩展组件,以增强其功能和适用性:

ShardingSphere-Proxy

ShardingSphere-Proxy 是一个轻量级数据库代理,支持以下功能:

  • 协议适配层:适配多种数据库协议,如 MySQL、PostgreSQL 等。ShardingSphere-Proxy 通过协议适配层,支持多种数据库协议。

  • 流量治理:控制流量,保证系统稳定运行。ShardingSphere-Proxy 通过流量治理机制,保证系统稳定运行。

  • 多租户支持:支持多租户隔离,确保数据安全。ShardingSphere-Proxy 通过多租户机制,实现数据隔离。

ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC 是一个连接池,支持以下功能:

  • 连接模式优化:优化连接池管理,提高性能。ShardingSphere-JDBC 通过连接池优化,提高数据库连接的效率。

  • 多数据源聚合:支持连接多个数据源,实现数据统一管理。ShardingSphere-JDBC 通过连接池,实现多数据源聚合。

  • Hint管理器:通过 SQL 提示,实现特定的数据库行为。ShardingSphere-JDBC 通过 Hint 管理器,实现特定的数据库行为。

总结

ShardingSphere 作为一款高性能、可扩展的分布式数据库中间件,通过其核心分片机制、读写分离体系、分布式治理、数据迁移方案和生态扩展组件,为用户提供了一套完整的分布式数据库解决方案。通过深入理解这些知识点,用户可以构建稳定、高效、可扩展的分布式数据库系统。

优快云

📥博主的人生感悟和目标

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!

- 💂 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

Java程序员廖志伟

📙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~

TI单芯片毫米波雷达1642代码走读(〇)——总纲 前言 近年来,自动驾驶行业发展如火如荼,雷达技术也逐渐从军工封闭圈走向了开放的市场。 毫米波雷达具有全天候探测能力,特别是在雨雪雾天气以及夜间都能可靠工作,并且探测距离相对其他车载传感器非常远,对运动目标非常敏感,价格还低廉,这些特性都使其成为自动驾驶感知层面不可或缺的一环。 现如今的雷达已经不仅仅局限于测距测速测角等传统的功能,雷达技术正在从感知走向认知、从宽带走向超宽带、从二维走向三维四维、从相控阵走向数字阵列、从单通道走向MIMO、从独立工作走向分布式协同、从分立组件走向射频数字一体化。MIMO 阅读详情

相关推荐

SCRFD算法解读及环境安装实践

SCRFD检测算法及环境安装

lishanlu136的博客 1009

ShardingSphere 详解

📕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。

JavaCodePro的博客 1058

UE5 Decal混合进阶:如何用DBuffer实现自定义Normal插值(附完整材质配置流程)

本文深入解析了UE5中利用DBuffer技术实现Decal自定义Normal插值的完整流程。通过详细的材质配置步骤和核心算法说明,帮助开发者突破传统混合模式限制,掌握高级法线控制技巧,特别适合需要精细环境细节的3A级项目开发。

table的专栏 225

ShardingSphere使用详解

先选好分片键:它决定你 80% 的性能上限。业务查询必须尽量带分片键:否则广播扫描就是慢。大分页别用 offset:用游标/时间/主键。JOIN 要么绑定表,要么别做。扩容要提前设计:不然重分片迁移会非常痛。强一致事务别上头:多数场景最终一致更稳。

zhiyuanIT的专栏 1828

Windows Server 2012 R2虚拟机安装全攻略:从镜像选择到网络配置一步到位

本文提供Windows Server 2012 R2虚拟机安装全攻略,涵盖从镜像选择到网络配置的完整流程。详细讲解在Oracle VM VirtualBox中的安装步骤、TCP/IP网络设置、系统优化及常见问题解决方案,帮助用户快速搭建可立即投入使用的服务器环境。特别适合IT初学者和系统管理员学习传统服务器应用的部署与配置。

weixin_28363123的博客 541

保姆级教程:用CST 2023一步步复现一个1-8GHz Vivaldi天线(含参数优化与结果分析)

本文提供了一份详细的CST 2023教程,指导读者如何从零开始设计并优化1-8GHz Vivaldi天线。内容涵盖工程设置、参数化建模、仿真加速技巧以及性能优化策略,特别适合需要实现宽带天线设计的工程师和研究人员。通过实战案例,帮助用户掌握Vivaldi天线的核心设计要点和CST高级功能应用。

weixin_30800987的博客 619

ShardingSphere 分片附录详解

ShardingSphere 分片核心功能指南 本指南系统化总结了ShardingSphere分片功能的核心内容,包含以下要点: 分片算法表达式语法:详细说明了行表达式语法、时间函数扩展和复合表达式用法,提供Groovy语法示例。 分片配置项全集:列出分片规则配置结构,包括分库/表策略、算法参数表和分布式序列配置,附带YAML示例和参数说明表。 Hint强制路由:介绍SQL Hint语法和Java API两种实现方式,展示如何指定分片值。 弹性伸缩操作:提供DistSQL扩容语法和迁移状态监控命令,包含数据

csdn_tom_168的博客 982

分析攻击流量样本

利用wireshark分析.pcap攻击样本的攻击流程,利用漏洞等。

一段旅途 6845

Apache ShardingSphere数据脱敏全解决方案详解(上)

ApacheShardingSphere数据脱敏全解决方案详解(上)作者介绍潘娟,京东数科高级DBA,主要负责京东数科数据库中间件开发、数据库运维自动化平台开发、生产数据...

ShardingSphere官微 5016

【ACP】2025-最新-疑难题解析- 练习一汇总

他们对您的方案比较满意,作为一个特别看重用户体验的创业公司,他们有一个比较担心的问题:在后端云服务器 ECS 实例相对空闲时,可能会触发减少 ECS 实例的伸缩活动,这时候运行在即将移出伸缩组的 ECS 实例上的应用会被终止,那么发起这些应用的用户的体验会变差。:在使用阿里云的负载均衡 SLB 实例时,做了如下健康检查的配置:响应超时时间为 5 秒,健康检查间隔为 2 秒,不健康阈值为 3,健康阈值为 3,即对于确认一个后端服务器 ECS 实例是健康的,需要连续三次得到正常响应。以下说法哪一项是正确的?

jundao1997的专栏 327

静态代码审计插件 snyk 使用教程

静态代码审计插件 snyk 使用教程

SHELLCODE_8BIT的博客 2005

ShardingSphere-JDBC 详解

Apache ShardingSphere-JDBC 是轻量级 Java 框架,提供分库分表、读写分离、数据加密等分布式数据库增强功能。核心能力包括:灵活的分片算法(支持标准、范围及复合分片)、读写分离负载均衡、多种分布式事务方案(XA/SeAT/Saga)、透明化数据加密和影子库压测支持。其工作流程涵盖SQL解析、路由优化、改写执行和结果归并。作为嵌入式JDBC扩展,它具有无中心化、低侵入等优势,适用于大数据量、高并发及快速增长的Java应用场景。相比ShardingSphere-Proxy,JDBC方案

csdn_tom_168的博客 1000

Android 11多窗口+分屏+APP窗口嵌套TaskView实现原理一

然而随着版本的迭代升级,google对分屏的定制差异化也越来越大,Androd 11的分屏用的是split-screen-primary和split-screen-secondary的方式,在systemui中去实现的,其定制化的灵活度不是很高,很多业务都是放到sustemui或者fw去实现,但是随着版本的升高,后面出现了TaskView来替代了老版本的分屏方式,但是Task的核心原理其实和之前的方式是一样的,TaskView来实现分屏。

qq_18420641的博客 2615

Apache ShardingSphere 数据脱敏 YAML 配置详解

Apache ShardingSphere 数据脱敏 YAML 配置详解 【免费下载链接】shardingsphere Distributed SQL transaction & query engine for data sharding, scaling, encryption, and more - on any ...

gitblog_00173的博客 376

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack

IMSL CNL 7.0.0 (x86-64)Crack intel的算法库破解文件,这是C++版本的破解文件

Apache ShardingSphere SQL Hint 功能详解

Apache ShardingSphere SQL Hint 功能详解 【免费下载链接】shardingsphere Distributed SQL transaction & query engine for data sharding, scaling, encryption, and more - on any d...

gitblog_01083的博客 337

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

ShardingSphere-JDBC 分片算法详解与实战指南

ShardingSphere-JDBC 分片算法详解与实战指南 【免费下载链接】shardingsphere 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/shard/shardingsphere ...

gitblog_00702的博客 926

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

Spring Boot集成ShardingSphere详解

Apache ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案,由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar(规划中)三款相互独立但可混合部署的产品组成。ShardingSphere旨在充分利用关系型数据库的计算和存储能力,在分布式场景下提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能。:作为JDBC驱动的增强版,在客户端完成数据库分库分表相关的路由和操作,以jar包形式提供服务,无需额外部署和依赖。

德乐懿的博客 6090
上一篇: 并发编程核心知识
下一篇: ShardingSphere技术解析
Java开发廖志伟
博客等级 码龄2年 3491粉丝 1534原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值