ShardingSphere核心机制解析

最新推荐文章于 2025-11-23 11:16:58 发布
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#ShardingSphere # Distributed Database # Data Sharding

📕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，ShardingSphere的核心分片机制是实现数据水平扩展的关键。以下是对该机制及其相关知识的详细技术实现细节描述。

分片策略

分片策略是ShardingSphere实现数据分片的基础，它决定了数据如何分布到不同的分片上。以下是常见分片策略的技术实现细节：

  • 精确分片算法：基于哈希算法或范围值直接将数据映射到指定分片。例如，使用用户ID的哈希值来确定其所属分片，确保相同ID的数据始终落在同一个分片上。
  • 范围分片算法：根据数据值的范围将数据分配到分片。例如，使用时间戳范围作为分片依据，将不同时间范围内的数据分别存储在不同的分片上。
  • 复合分片算法：结合多个维度进行分片，例如，根据用户ID和订单时间同时分片，通过复合哈希算法确保数据分布的均匀性和一致性。
强制路由策略

强制路由策略用于在查询时指定数据必须访问的分片，确保数据的一致性和可预测性。其技术实现细节如下：

  • 路由规则定义：通过定义路由规则，将查询语句中的关键字段值与分片策略关联，确定数据应访问的分片。
  • 路由执行：在查询执行前，根据路由规则将查询语句路由到正确的分片。
分布式事务

分布式事务是确保分布式系统中数据一致性的关键。ShardingSphere支持的分布式事务模型技术实现细节如下：

  • XA事务实现：通过JTA（Java Transaction API）和XAResource接口实现两阶段提交协议，确保分布式事务的原子性。
  • SeGA事务模型：ShardingSphere自研的SeGA事务模型，采用柔性事务和补偿机制，通过事务补偿日志和补偿事务实现事务的可用性。
  • 柔性事务补偿：当事务失败时，通过执行补偿事务来恢复数据的一致性，补偿事务通常包括反向操作或重试操作。

二、读写分离体系

读写分离是提高数据库性能和可用性的重要手段。以下是ShardingSphere读写分离体系的技术实现细节。

负载均衡

负载均衡用于将读写请求分发到不同的从库，提高系统的吞吐量。其技术实现细节如下：

  • 请求分发策略：采用轮询、最少连接数、IP哈希等策略将请求分发到不同的从库。
  • 负载监控：实时监控从库的负载情况，动态调整请求分发策略。
权重分配策略

权重分配策略决定了每个从库的负载，通常根据从库的性能和可用性进行分配。其技术实现细节如下：

  • 性能指标收集：收集从库的性能指标，如CPU、内存、磁盘I/O等。
  • 权重计算：根据性能指标计算每个从库的权重，权重高的从库承担更多的负载。
故障自动剔除

当从库发生故障时，自动将其从负载均衡器中剔除，确保系统的稳定性。其技术实现细节如下：

  • 健康检查：定期对从库进行健康检查，检测其是否正常工作。
  • 故障检测：当从库发生故障时，将其从负载均衡器中剔除，并通知相关组件进行故障处理。
连接池管理

连接池管理用于管理数据库连接，提高连接的复用率。其技术实现细节如下：

  • 连接池配置：配置连接池的大小、最大连接数、最小空闲连接数等参数。
  • 连接回收：当连接不再使用时，将其回收至连接池，以供后续请求复用。
数据一致性

数据一致性是读写分离体系中的关键问题，ShardingSphere通过以下方式保证数据一致性：

  • 主从延迟检测：通过监控主从库之间的数据同步情况，检测主从延迟，并在必要时强制主库路由。
  • 强制主库路由：在数据一致性要求较高的情况下，强制所有写操作都路由到主库，确保数据的一致性。

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。以下是ShardingSphere分布式治理的技术实现细节。

弹性伸缩

弹性伸缩允许系统根据负载自动调整资源，包括分片数量、读写分离配置等。其技术实现细节如下：

  • 负载监控：实时监控系统的负载情况，如CPU、内存、磁盘I/O等。
  • 资源调整：根据负载情况动态调整分片数量、读写分离配置等资源。
在线分片变更

在线分片变更允许在不停止服务的情况下，动态调整分片配置。其技术实现细节如下：

  • 分片变更策略：定义分片变更的策略，如分片拆分、合并等。
  • 分片变更执行：根据分片变更策略，动态调整分片配置。
数据再平衡

数据再平衡用于在分片之间重新分配数据，确保数据分布均匀。其技术实现细节如下：

  • 数据分布监控：监控分片之间的数据分布情况。
  • 数据再平衡执行：根据数据分布情况，动态调整数据在分片之间的分配。
资源隔离策略

资源隔离策略用于防止不同分片或不同租户之间的资源冲突。其技术实现细节如下：

  • 资源隔离机制：通过资源隔离机制，如资源池、租户隔离等，确保不同分片或租户之间的资源不会相互影响。
集群管控

集群管控包括配置中心集成、分布式锁实现和节点状态探活等功能，确保集群的稳定运行。其技术实现细节如下：

  • 配置中心集成：将配置中心集成到集群中，实现配置的集中管理和动态更新。
  • 分布式锁实现：通过分布式锁实现集群中的资源同步，确保数据的一致性和可预测性。
  • 节点状态探活：定期探测集群中节点的状态，确保集群的稳定性。

四、数据迁移方案

数据迁移是系统升级或架构调整时必须面对的问题。以下是ShardingSphere数据迁移方案的技术实现细节。

全量迁移

全量迁移是指将所有数据从源库迁移到目标库的过程。其技术实现细节如下：

  • 一致性校验：通过校验源库和目标库的数据一致性，确保迁移后的数据准确无误。
  • 断点续传：在迁移过程中，记录已迁移的数据，以便在发生中断后从上次中断的位置继续迁移。
  • 存量数据切割：将存量数据切割成小批量进行迁移，减少对系统的影响。
增量同步

增量同步是指只同步源库中新增或修改的数据。其技术实现细节如下：

  • Binlog解析：解析源库的Binlog，获取增量数据。
  • 双写一致性：在迁移过程中，确保源库和目标库的数据一致性。
  • 灰度切换验证：在迁移完成后，进行灰度切换，验证系统稳定性。

五、生态扩展组件

ShardingSphere提供了丰富的生态扩展组件，以适应不同的业务需求。以下是ShardingSphere生态扩展组件的技术实现细节。

ShardingSphere-Proxy

ShardingSphere-Proxy是一个高性能的数据库代理，支持多种数据库协议。其技术实现细节如下：

  • 协议适配层：通过解析和转换不同数据库协议的命令，实现数据库协议的适配。
  • 流量治理：根据业务需求，对流量进行治理，如限流、熔断等，确保系统稳定运行。
  • 多租户支持：通过租户标识，实现多租户隔离，确保数据安全。
ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC是一个简单的JDBC驱动，允许开发者以统一的方式访问分片数据库。其技术实现细节如下：

  • 连接模式优化：提供多种连接模式，如单实例模式、集群模式等，以满足不同场景的需求。
  • 多数据源聚合：支持多数据源的聚合查询，提高查询效率。
  • Hint管理器：通过Hint机制，可以控制查询路由到特定的分片或从库，实现更灵活的数据访问。

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本项目是一个以经典51系列单片机——STC89C52为核心，设计实现的一款高性价比数字频率计。它集成了信号输入处理、频率测量及直观显示的功能，专为电子爱好者、学生及工程师设计，旨在提供一种简单高效的频率测量解决方案。 系统组成 核心控制器：STC89C52单片机，负责整体的运算和控制。 信号输入：兼容多种波形（如正弦波、三角波、方波）的输入接口。 整形电路：采用74HC14施密特触发器，确保输入信号的稳定性和精确性。 分频电路：利用74HC390双十进制计数器/分频器，帮助进行频率的准确测量。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，清晰展示当前测量的频率值（单位：Hz）。 电源：支持标准电源输入，保证系统的稳定运行。 功能特点 宽频率测量范围：1Hz至12MHz，覆盖了从低频到高频的广泛需求。 高灵敏度：能够识别并测量幅度小至1Vpp的信号，适合各类微弱信号的频率测试。 直观显示：通过LCD1602液晶屏实时显示频率值，最多显示8位数字，便于读取。 扩展性设计：基础版本提供了丰富的可能性，用户可根据需要添加更多功能，如数据记录、报警提示等。 资源包含 原理图：详细的电路连接示意图，帮助快速理解系统架构。 PCB设计文件：用于制作电路板。 单片机程序源码：用C语言编写，适用于Keil等开发环境。 使用说明：指导如何搭建系统，以及基本的操作方法。 设计报告：分析设计思路，性能评估和技术细节。
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Image14更新CTP了8寸屏Buildroot【linux-6.1】_20251126_1550.7z 【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受 小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。
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基于混合规划求解机组组合（yalmip+Cplex实现）内容概要：本文介绍了基于混合规划方法求解电力系统机组组合问题的技术方案，结合YALMIP建模语言与Cplex求解器实现高效优化求解。文档重点阐述了如何构建机组组合的数学模型，包括启停成本、出力约束、爬坡速率、最小运行/停机时间等关键因素，并通过YALMIP进行符号化建模，调用Cplex进行精确求解。该方法适用于处理大规模、高维度的电力系统优化问题，具有良好的可扩展性和实用性。文中还展示了完整的Matlab代码实现流程，便于科研与工程应用复现。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和优化理论背景的研究生、科研人员及从事电力调度、能源管理等相关领域的工程师。; 使用场景及目标：①掌握YALMIP在电力系统优化中的建模技巧；②学习如何利用Cplex求解器解决混合整数线性规划（MILP）问题；③应用于机组组合、经济调度、微电网优化等实际电力系统决策问题的研究与仿真。; 阅读建议：建议读者结合提供的代码资源进行实践操作，深入理解YALMIP建模语法与Cplex求解机制，同时可参考文档中提及的其他优化案例进行横向对比学习，以提升综合建模能力。
基于STM32单片机的疲劳驾驶酒精检测安全驾驶系统
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本项目提供了一个基于STM32单片机的疲劳驾驶酒精检测安全驾驶系统的完整资源包。该系统旨在通过实时监测驾驶员的疲劳状态和酒精浓度，提高驾驶安全性，预防交通事故的发生。 资源内容 本资源包包含了以下内容： 源代码：完整的STM32单片机源代码，包括疲劳检测和酒精检测的算法实现。 原理图：系统的电路设计原理图，详细展示了各个模块的连接方式。 全套资料：包括硬件设计文档、软件开发文档、测试报告等，帮助用户全面了解和使用该系统。 使用说明 硬件准备：根据原理图搭建硬件电路，确保各个模块正确连接。 软件开发：使用提供的源代码进行编译和烧录，确保系统正常运行。 系统测试：按照测试报告中的步骤进行系统测试，验证疲劳检测和酒精检测功能的准确性。 适用对象 本资源适用于以下人群： 电子工程专业的学生和研究人员 嵌入式系统开发者 对智能驾驶系统感兴趣的爱好者 注意事项 请确保在安全的环境下进行硬件搭建和软件调试。 使用过程中如遇到问题，请参考提供的文档
基于STM32单片机火焰烟雾检测自动灭火报警系统
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本资源文件提供了一套完整的基于STM32单片机的火焰烟雾检测自动灭火报警系统的仿真和程序源码。该系统通过火焰传感器和烟雾传感器实时监测环境中的火焰强度和烟雾浓度，当检测到超过预设阈值时，系统会自动触发报警并启动灭火装置。 功能特点 实时监测：通过火焰传感器和烟雾传感器实时采集环境中的火焰强度和烟雾浓度。 阈值设置：用户可以通过按键设置火焰强度和烟雾浓度的报警阈值。 自动报警与灭火：当火焰强度或烟雾浓度超过设置的阈值时，系统会自动触发蜂鸣器报警，并启动电机进行灭火。 数据显示：使用LCD1602显示屏实时显示采集的火焰强度、烟雾浓度以及设置的阈值。 仿真与程序 仿真软件：使用Proteus进行系统仿真，确保硬件设计的正确性和功能的可靠性。 编程环境：程序代码采用Keil5编写，代码中包含详细的中文注释，便于理解和学习。 使用说明 下载与解压：下载资源文件后，请先解压到桌面或其他路径较浅的目录中。 打开程序：使用Keil5打开解压后的程序文件，确保文件路径正确。 仿真运行：在Proteus中打开仿真文件，运行仿真以验证系统功能。
54页-数据分类分级和重要数据标准解读（信通院）.pdf
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基于STM32的农业环境监控系统20250513（带仿真视频）（proteus8.15）
11-26
题目：基于STM32的农业环境监测系统 主控：STM32F103C8T6 显示：0.96寸OLED屏 电源电路（5V降压3.3V） 温湿度传感器DHT11 土壤湿度传感器（滑动变阻器模拟） 光照强度传感器（光敏电阻） 补光灯 水泵（继电器+电机） WIFI模块（虚拟终端+串口调试工具） 按键（三个） 功能： 1.显示屏（界面一）显示环境温度，环境湿度，土壤湿度，光照强度 （界面二）显示温度阈值，湿度阈值，土壤阈值，光强阈值 2.温度超过阈值或湿度低于阈值，表示环境异常，进行声光报警提示 3.当土壤湿度低于预设的阈值时，水泵自动开启，控制灌溉系统开始浇水。 4.光照强度低于阈值，自动开启补光灯 5.按键修改阈值大小 6.WIFI模块远程读取消息和远程设置阈值
ShardingSphere分表机制
03-30
### ShardingSphere 分表原理及实现方式 #### 一、分表的核心概念 ShardingSphere 的分表机制主要依赖于数据水平拆分的思想，即将逻辑上的大表按照某种规则划分为多个物理子表。这种设计可以有效缓解单表存储压力，提升查询性能和系统的可扩展性[^1]。 分表的关键在于如何定义分片规则（Sharding Rule），这决定了数据分布的方式以及后续的路由行为。常见的分片算法包括基于哈希取模、范围划分或者自定义函数等方式。通过配置分片键（Sharding Key）及其对应策略，ShardingSphere 能够动态计算每条记录应存入的具体物理表[^2]。 --- #### 二、分表的实现过程 以下是 ShardingSphere 实现分表的主要技术细节： 1. **分片规则配置** 用户可以通过 YAML 文件或其他形式指定分片规则，其中包括分片键的选择、分片算法的定义以及目标数据节点的信息。例如，在实际应用中可能设置如下规则： ```yaml rules: sharding: tables: order: actualDataNodes: ds_${0..1}.order_${0..3} # 定义真实的物理表名模式 tableStrategy: standard: shardingColumn: user_id # 使用 user_id 作为分片键 shardingAlgorithmName: mod_algorithm # 应用名为 mod_algorithm 的分片算法 ``` 上述配置表示订单表 `order` 将依据用户的 ID 值分配到不同的物理表上，具体的映射关系由所选算法决定。 2. **SQL 解析与改写** 当接收到客户端提交的一条标准 SQL 查询语句时，ShardingSphere 需要对其进行语法分析并提取出涉及的操作对象（如表名）、条件表达式等内容。接着根据预设好的分片规则重新构建适用于各个真实分区的目标 SQL[^3]。 如果原始请求为全量扫描，则可能会生成多份独立指令分别作用于不同片段；而对于带有过滤条件的情况则尽可能缩小检索范围从而提高效率[^4]。 3. **结果集合并** 执行完毕之后来自各处的数据会被收集起来统一返回给调用方之前还需要经历一次融合处理阶段——即把来自于不同底层实例的结果组装成单一视图呈现出来。 --- #### 三、注意事项 尽管 ShardingSphere 提供了一套强大灵活的解决方案来应对大规模场景下的复杂需求，但在实践过程中仍需注意一些潜在问题： - 数据倾斜现象可能导致某些热点区域负载过高； - 跨库事务管理增加了额外开销且存在一致性风险； - 版本迭代期间可能存在兼容性隐患等问题都需要提前规划好相应对策加以规避。 ```python from shardingpy.api.config import load_config_from_yaml from shardingpy.routing.router import RouterFactory config_path = 'path/to/sharding-config.yaml' sharding_config = load_config_from_yaml(config_path) router = RouterFactory.new_instance(sharding_config) sql_statement = "SELECT * FROM order WHERE user_id=1" routing_result = router.route(sql_statement, parameters=None) print(routing_result.actual_sqls()) ``` 上述代码展示了如何加载配置文件并通过路由器获取最终执行计划的过程。 ---
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