ShardingSphere架构解析-优快云博客

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📘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。

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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分片技术的核心，其设计旨在将数据分布到多个数据库节点上，以提升系统的性能和可扩展性。分片策略的制定直接影响着数据分布的效率和系统的整体性能。

精确分片算法

精确分片算法是数据分片的基础，它确保每个数据项都能被唯一地映射到对应的分片上。在ShardingSphere中，精确分片算法主要分为以下两种：

范围分片算法：这种算法基于数据的某个属性（如时间戳、ID等）的值，将数据按照一定范围分配到不同的分片上。例如，可以将用户的ID按照一定的范围分配到不同的分片，每个分片负责存储特定ID范围的用户数据。
复合分片算法：复合分片算法结合多个维度进行数据分片，提高了分片策略的灵活性。例如，可以结合用户ID和时间范围进行分片，这样既可以根据ID范围访问数据，也可以根据时间范围进行数据查询。

强制路由策略

强制路由策略是确保查询或更新操作能够路由到正确分片的关键机制。在ShardingSphere中，强制路由策略可以通过以下方式实现：

根据SQL语句中的条件进行路由：系统会根据SQL语句中涉及的字段和值，动态确定目标分片。
通过Hint指定路由：用户可以通过在SQL语句中添加Hint，强制指定查询或更新操作应该路由到哪个分片。

分布式事务

在分片数据库中，分布式事务的实现对于保证数据的一致性至关重要。ShardingSphere提供了多种分布式事务解决方案：

XA事务实现：基于XA协议，支持两阶段提交，适用于跨多个分片的事务。通过协调器来管理事务，确保所有分片上的操作要么全部成功，要么全部失败。
SeGA事务模型：ShardingSphere自研的事务模型，通过分布式锁和补偿机制来保证事务的ACID特性。SeGA事务模型将事务分解为多个局部事务，并通过分布式锁来保证这些事务的原子性。
柔性事务补偿：在事务失败时，通过补偿机制恢复数据到事务开始前的状态。这种模式适用于无法保证完全原子性但要求最终一致性的事务。

二、读写分离体系

负载均衡

读写分离体系通过将读操作分发到多个从库，写操作仍然在主库上执行，从而实现负载均衡。在ShardingSphere中，负载均衡可以通过以下方式实现：

轮询算法：按照一定的顺序轮流将读操作分发到各个从库。
最少连接数算法：将读操作分发到连接数最少的从库，减少等待时间。

权重分配策略

根据从库的性能和负载情况，动态调整读写操作的权重分配。在ShardingSphere中，权重分配可以通过以下方式实现：

基于性能的权重分配：根据从库的性能指标（如响应时间、吞吐量等）动态调整权重。
基于负载的权重分配：根据从库的当前负载情况动态调整权重。

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，避免数据不一致。在ShardingSphere中，故障自动剔除可以通过以下方式实现：

心跳检测：定期检测从库的心跳，如果从库无响应，则将其标记为故障。
自动重试：在从库故障后，自动重试操作到其他从库。

连接池管理

管理数据库连接的生命周期，包括连接的创建、复用和释放。在ShardingSphere中，连接池管理可以通过以下方式实现：

连接池复用：复用已建立的数据库连接，减少连接创建和销毁的开销。
连接池监控：监控连接池的状态，如连接数、使用率等。

数据一致性

确保在读写分离的情况下，数据的一致性。在ShardingSphere中，数据一致性可以通过以下方式实现：

主从复制：通过主从复制机制，确保从库的数据与主库的数据保持一致。
延迟检测：监控主从数据库的延迟，当延迟超过阈值时，采取相应措施。

读写分离+分片组合

将读写分离与分片策略结合，实现更复杂的数据分布和负载均衡。在ShardingSphere中，读写分离与分片组合可以通过以下方式实现：

分片路由策略：根据分片策略和读写分离策略，动态确定查询或更新操作的目标分片和从库。
读写分离路由策略：根据读写分离策略，动态确定查询或更新操作的目标从库。

三、分布式治理

弹性伸缩

根据业务需求，动态调整分片数量和读写分离的从库数量。在ShardingSphere中，弹性伸缩可以通过以下方式实现：

自动扩缩容：根据系统负载和性能指标，自动增加或减少分片数量和从库数量。
手动扩缩容：用户可以手动调整分片数量和从库数量。

在线分片变更

在不影响业务的情况下，动态增加或删除分片。在ShardingSphere中，在线分片变更可以通过以下方式实现：

分片迁移：将数据从旧分片迁移到新分片，确保数据的一致性。
分片拆分：将一个大分片拆分为多个小分片，提高系统的可扩展性。

数据再平衡

在分片变更后，重新分配数据，确保数据均匀分布。在ShardingSphere中，数据再平衡可以通过以下方式实现：

数据迁移：将数据从旧分片迁移到新分片，确保数据均匀分布。
数据拆分：将一个大分片拆分为多个小分片，提高系统的可扩展性。

资源隔离策略

为不同的业务或用户隔离资源，防止资源争抢。在ShardingSphere中，资源隔离策略可以通过以下方式实现：

租户隔离：为不同的租户分配独立的资源，如独立的分片、从库等。
权限控制：限制不同租户对资源的访问权限。

集群管控

集中管理集群中的所有节点，包括配置管理、状态监控等。在ShardingSphere中，集群管控可以通过以下方式实现：

配置中心：集中管理集群配置，实现配置的集中管理和动态更新。
监控中心：实时监控集群状态，包括分片状态、连接状态等。

配置中心集成

集成配置中心，实现配置的集中管理和动态更新。在ShardingSphere中，配置中心集成可以通过以下方式实现：

配置文件：将配置信息存储在配置文件中，通过配置中心进行管理。
API接口：通过API接口获取和更新配置信息。

分布式锁实现

在分布式环境下，实现锁的同步，确保数据的一致性。在ShardingSphere中，分布式锁实现可以通过以下方式实现：

基于Zookeeper的分布式锁：利用Zookeeper的原子操作实现分布式锁。
基于Redis的分布式锁：利用Redis的SETNX命令实现分布式锁。

节点状态探活

定期检查节点状态，确保集群的稳定性。在ShardingSphere中，节点状态探活可以通过以下方式实现：

心跳检测：定期发送心跳信号，检查节点状态。
故障检测：当节点无响应时，将其标记为故障。

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