ShardingSphere核心技术解析

原创于 2025-07-27 18:16:45 发布 · 414 阅读

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#ShardingSphere # Database Sharding # Distributed Systems

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📕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

分片策略

ShardingSphere的分片策略是其核心机制，负责将数据分布到不同的分片上。分片策略的设计需要考虑数据的分布特性、查询模式以及系统的扩展性。

数据分片：数据分片是指将数据均匀分布到多个数据库分片上，每个分片包含数据的一部分。数据分片策略包括：
- 水平分片：基于数据行进行分片，适用于数据量大且查询频繁的场景。
- 垂直分片：基于数据列进行分片，适用于列访问模式差异大的场景。
- 复合分片：结合多个分片键进行分片，如ID和类型共同决定分片。

精确分片算法

精确分片算法是分片策略的具体实现，它通过预定义的键值来直接确定数据应落在哪个分片。

范围分片算法：通过预定义的范围值来确定数据的归属，如根据ID的值域进行分片。这种算法适用于数据量较大且查询范围明确的场景。
复合分片算法：结合多个分片键进行分片，如ID和类型共同决定分片。这种算法适用于数据关联性强的场景。

强制路由策略

强制路由策略用于指定特定的数据路由到特定的分片，即使这些数据本应通过分片策略进行路由。

路由规则：通过路由规则来指定数据路由到特定的分片，如根据用户ID路由到特定的分片。
路由策略：支持多种路由策略，如按ID路由、按时间路由等。

分布式事务

ShardingSphere支持分布式事务，确保跨分片操作的原子性。

XA事务实现：使用两阶段提交协议来保证事务的一致性。在第一阶段，参与者提交本地事务；在第二阶段，协调者协调参与者提交事务。
SeGA事务模型：一种简化的事务模型，适用于非强一致性场景。SeGA事务模型将事务分为两个阶段，第一个阶段是本地提交，第二个阶段是全局提交。
柔性事务补偿：在事务失败后，通过一系列的补偿操作来恢复系统的状态。补偿操作可以是反向操作，也可以是恢复操作。

二、读写分离体系

负载均衡

读写分离是提高数据库性能和可用性的常用策略。负载均衡通过将读请求分发到多个从库，减轻主库的负载。

读写分离模式：支持主从复制、主从切换、读写分离+分片等模式。
负载均衡算法：支持轮询、最少连接、响应时间等负载均衡算法。

权重分配策略

在多个从库中，权重分配策略决定了每个从库的负载。

权重计算：根据从库的性能、负载等因素计算权重。
权重调整：根据从库的实时性能动态调整权重。

数据一致性

为了保证数据的一致性，ShardingSphere提供了以下机制：

主从延迟检测：监控主从数据库之间的延迟，防止数据不一致。
强制主库路由：确保所有的写操作都路由到主库。
读写分离+分片组合：结合分片策略和读写分离，优化性能。

三、分布式治理

弹性伸缩

ShardingSphere支持在线分片变更和数据再平衡，以适应数据量的变化。

在线分片变更：无需停机即可添加或删除分片。
数据再平衡：在添加或删除分片后，重新分配数据以平衡负载。

资源隔离策略

资源隔离策略确保每个分片或应用实例不会相互干扰。

资源隔离技术：采用虚拟化技术，如容器技术、虚拟机技术等实现资源隔离。
资源监控：实时监控分片或应用实例的资源使用情况，确保资源合理分配。

集群管控

集群管控涉及以下几个方面：

配置中心集成：集中管理配置，方便变更和监控。
分布式锁实现：保证在分布式环境中操作的一致性。
节点状态探活：监控节点状态，确保集群的健康。

四、数据迁移方案

全量迁移

全量迁移涉及将所有数据从源数据库迁移到目标数据库。

数据校验：在迁移过程中，对数据进行一致性校验，确保源数据库和目标数据库的数据一致。
数据转换：根据目标数据库的表结构对数据进行转换。
数据切割：将数据切割成多个小批次，便于迁移。

增量同步

增量同步只同步数据变更部分。

Binlog解析：解析数据库的Binlog来获取数据变更。
数据同步：根据Binlog中的数据变更，同步数据到目标数据库。
数据一致性：确保在迁移过程中，源数据库和目标数据库的数据一致性。

五、生态扩展组件

ShardingSphere-Proxy

ShardingSphere-Proxy是一个轻量级的数据库代理，提供协议适配层、流量治理和多租户支持等功能。

协议适配层：支持多种数据库协议，如MySQL、PostgreSQL等。通过协议适配层，可以将ShardingSphere-Proxy与各种数据库无缝对接。
流量治理：控制请求的流量，优化系统性能。通过流量治理，可以防止系统过载，提高系统可用性。
多租户支持：支持多租户同时访问数据库。通过多租户支持，可以实现数据库资源的合理分配，提高资源利用率。

ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC是一个连接池，提供连接模式优化、多数据源聚合和Hint管理器等功能。

连接模式优化：根据应用场景优化连接模式，如单例模式、连接池模式等。通过连接模式优化，可以提高连接池的利用率，降低连接池的维护成本。
多数据源聚合：聚合多个数据源，简化数据库操作。通过多数据源聚合，可以简化数据库操作，提高开发效率。
Hint管理器：管理数据库Hint，如读写分离、分片等。通过Hint管理器，可以灵活地控制数据库的执行行为，提高系统性能。

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