ShardingSphere 架构解析

我是廖志伟

于 2025-07-24 18:10:11 发布

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分类专栏： Java场景面试宝典文章标签： Database Sharding Distributed Systems SQL Splitting

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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的核心分片机制是数据库水平扩展的核心，它通过分片策略来决定数据如何在多个数据库节点之间分配。以下是几种常见的分片策略及其实现细节：

精确分片算法：这种策略根据数据键的值直接映射到分片上。例如，如果数据表的主键是整数类型，可以基于模运算将数据均匀分配到不同的分片上。实现时，需要确保数据键的唯一性和分布均匀性，以避免热点问题。
范围分片算法：这种策略根据数据键的值范围将数据分配到不同的分片上。例如，对于日期类型的字段，可以按照日期范围进行分片。实现时，需要考虑数据插入的顺序和查询的效率。
复合分片算法：这种策略结合多种分片策略，如根据多个键的值组合进行分片。例如，可以同时根据用户ID和订单ID进行分片。实现时，需要设计合理的复合键生成策略，确保分片的一致性和查询的效率。

强制路由策略

强制路由策略通过路由规则确保查询能够直接路由到正确的分片，避免跨分片查询的性能损耗。实现时，需要根据分片键的值和分片策略生成路由信息，并在查询执行时应用这些路由信息。

分布式事务

分布式事务在分片数据库中尤为重要，ShardingSphere支持以下事务模型：

XA事务实现：遵循两阶段提交协议，确保事务的原子性。实现时，需要协调各个分片的事务状态，并在提交或回滚时保持一致性。
Sega事务模型：简化版的事务模型，适用于对事务一致性要求不高的场景。实现时，可以通过本地事务的方式处理，减少跨分片的事务协调开销。
柔性事务补偿：在事务失败时，通过补偿机制恢复数据一致性。实现时，需要设计补偿策略和补偿逻辑，确保在失败情况下能够恢复数据。

二、读写分离体系

负载均衡

读写分离体系通过负载均衡将读请求分发到多个从库，提高系统吞吐量。实现时，可以使用轮询、最少连接数、响应时间等策略进行负载均衡。

权重分配策略

权重分配策略决定了读请求在各个从库之间的分配比例，以实现负载均衡。实现时，可以根据从库的性能、负载情况等因素动态调整权重。

故障自动剔除

当从库发生故障时，系统应自动将其从负载均衡策略中剔除，避免请求发送到不可用的节点。实现时，可以通过心跳检测、故障检测机制等来监控从库的健康状态。

连接池管理

连接池管理负责管理数据库连接的生命周期，提高连接复用率。实现时，可以使用连接池技术，如HikariCP、Druid等，来管理连接的创建、销毁和复用。

数据一致性

在读写分离体系中，数据一致性至关重要。ShardingSphere通过以下机制保证数据一致性：

主从延迟检测：通过监控主从库之间的数据同步延迟，确保数据一致性。实现时，可以使用定时任务或事件监听机制来检测延迟。
强制主库路由：在特定情况下，强制所有写请求路由到主库，确保数据一致性。实现时，可以通过路由规则或Hint机制来实现强制路由。
读写分离+分片组合：结合读写分离和分片策略，实现更高效的数据访问。实现时，需要设计合理的分片键和路由规则，确保数据访问的高效性。

三、分布式治理

弹性伸缩

分布式治理中的弹性伸缩能力允许系统根据负载动态调整资源。实现时，可以使用容器技术，如Kubernetes，来实现自动化的资源伸缩。

在线分片变更

在线分片变更允许在不中断服务的情况下，对分片策略进行调整。实现时，需要设计分片变更的算法和机制，确保数据迁移和系统稳定。

数据再平衡

数据再平衡机制用于在分片节点之间重新分配数据，以优化数据分布。实现时，可以使用数据迁移工具或算法，如MapReduce，来实现数据的迁移和再平衡。

资源隔离策略

资源隔离策略确保不同分片或读写分离节点之间的资源不会被相互干扰。实现时，可以使用资源隔离技术，如虚拟化、容器化等，来隔离资源。

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，确保集群的稳定运行。实现时，可以使用配置中心、分布式锁框架和监控工具来实现集群管控。

四、数据迁移方案

全量迁移

全量迁移是指将整个数据库的数据迁移到新的数据库实例。实现时，可以使用数据迁移工具，如Mydumper、Percona XtraBackup等，来备份数据库，然后使用数据导入工具将数据恢复到新的数据库实例。

一致性校验：确保迁移过程中数据的一致性。实现时，可以使用数据校验工具或算法来比较源数据库和目标数据库的数据一致性。
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。实现时，需要记录迁移进度，并在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，减少迁移时间。实现时，可以使用数据切割工具或算法来将数据切割成小批量。

增量同步

增量同步是指只同步自上次迁移以来发生变化的数据。实现时，可以使用Binlog解析工具来解析数据库的Binlog，获取数据变化信息。

Binlog解析：解析数据库的Binlog，获取数据变化信息。实现时，可以使用开源的Binlog解析工具，如canal、debezium等。
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。实现时，可以使用双写机制，即在源库和目标库同时写入数据，并确保数据的一致性。
灰度切换验证：在迁移完成后，进行灰度切换，验证数据迁移的正确性。实现时，可以使用灰度发布工具或算法来逐步切换流量，并验证数据迁移的正确性。

五、生态扩展组件

ShardingSphere-Proxy

ShardingSphere-Proxy是一个高性能的数据库代理，提供以下功能：

协议适配层：支持多种数据库协议，如MySQL、PostgreSQL等。实现时，需要根据不同的数据库协议设计相应的协议适配层。
流量治理：根据配置的路由策略，对流量进行治理。实现时，需要设计路由规则和流量控制机制。
多租户支持：支持多租户隔离，保证数据安全。实现时，需要设计多租户隔离机制，如租户标识、租户权限管理等。

ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC是一个连接池，提供以下功能：

连接模式优化：优化连接模式，提高连接复用率。实现时，可以使用连接池技术，如HikariCP、Druid等，来管理连接的创建、销毁和复用。
多数据源聚合：支持连接多个数据源，实现数据聚合。实现时，需要设计多数据源连接管理机制，如数据源路由、数据源切换等。
Hint管理器：提供Hint功能，允许用户手动控制查询路由。实现时，需要设计Hint解析和路由机制，允许用户通过Hint来控制查询路由。

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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。

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