ShardingSphere 架构解析

📕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。

🌾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。

一、核心分片机制

ShardingSphere的核心分片机制是构建分布式数据库系统的基石，它通过将数据分散存储到多个数据库或表中，有效解决了大数据量带来的性能瓶颈问题。

分片策略

分片策略是数据分片的核心，它决定了数据如何分布。

• 精确分片算法：基于精确的列值范围进行分片，适用于数据分布均匀的场景。例如，可以使用哈希算法将数据均匀分布到不同的分片中。
• 范围分片算法：基于连续的列值范围进行分片，适用于数据量较大且范围分布较为均匀的场景。例如，可以使用时间戳或ID范围进行分片。
• 复合分片算法：结合多种分片策略进行分片，适用于复杂的数据分布需求。例如，可以结合精确分片和范围分片，实现更灵活的数据分布。

强制路由策略

强制路由策略确保查询操作能够正确路由到对应的数据分片。

• 精确路由：基于精确的分片键值直接路由到对应分片。例如，可以使用哈希函数将分片键值映射到分片ID。
• 范围路由：基于分片键值的范围路由到对应分片。例如，可以使用B树索引实现范围路由。
• 列表路由：基于分片键值的列表路由到对应分片。例如，可以使用哈希表实现列表路由。

分布式事务

分布式事务是保证分布式数据库系统中数据一致性的关键。

• XA事务实现：遵循XA协议，实现分布式事务的两阶段提交。例如，可以使用JTA（Java Transaction API）实现XA事务。
• SeGA事务模型：基于SeGA协议，实现分布式事务的柔性两阶段提交。例如，可以使用两阶段提交协议的变种，如TCC（Try-Confirm-Cancel）模式。
• 柔性事务补偿：在事务失败时，通过补偿操作恢复数据一致性。例如，可以使用日志记录事务操作，在失败时回滚到事务前的状态。

二、读写分离体系

读写分离体系通过将读操作和写操作分离到不同的数据库节点，提高系统整体的读写性能。

负载均衡

负载均衡确保了读操作的均匀分布。

• 权重分配策略：根据数据库节点的性能和负载情况，动态调整权重。例如，可以使用轮询算法、最少连接数算法等。
• 故障自动剔除：当数据库节点出现故障时，自动从负载均衡策略中剔除。例如，可以使用心跳机制检测节点状态。
• 连接池管理：使用连接池管理数据库连接，提高连接利用率。例如，可以使用HikariCP或Druid等连接池管理器。

数据一致性

数据一致性确保了读操作和写操作的数据一致性。

• 主从延迟检测：检测主从数据库之间的延迟，确保数据一致性。例如，可以使用Paxos算法或Raft算法实现主从复制。
• 强制主库路由：强制所有写操作路由到主库，确保数据一致性。例如，可以在应用层实现强制主库路由。
• 读写分离+分片组合：将读写分离与分片策略结合，实现更高效的数据访问。例如，可以采用读写分离的分片策略，将读操作和写操作分别路由到不同的分片。

三、分布式治理

分布式治理旨在提高分布式数据库系统的稳定性和可维护性。

弹性伸缩

弹性伸缩允许系统根据负载情况动态调整资源。

• 在线分片变更：在系统运行时，动态调整分片策略和分片键值。例如，可以使用ShardingSphere的在线分片变更功能。
• 数据再平衡：根据数据分布情况，动态调整数据分布。例如，可以使用ShardingSphere的数据再平衡功能。
• 资源隔离策略：隔离不同分片的数据，确保数据安全性。例如，可以使用数据库隔离级别或数据库锁机制实现资源隔离。

集群管控

集群管控确保了系统的高可用性和一致性。

• 配置中心集成：集中管理系统配置，实现配置的统一管理和动态更新。例如，可以使用Spring Cloud Config或Consul等配置中心。
• 分布式锁实现：保证分布式操作的一致性和顺序性。例如，可以使用Redisson或Zookeeper等分布式锁实现。
• 节点状态探活：检测节点状态，确保节点健康。例如，可以使用Spring Boot Actuator或Prometheus等监控工具实现节点状态探活。

四、数据迁移方案

数据迁移方案确保了数据迁移的可靠性和安全性。

全量迁移

全量迁移将整个数据库的数据迁移到目标数据库。

• 一致性校验：确保数据迁移过程中数据的一致性。例如，可以使用 checksum 或 hash 校验数据一致性。
• 断点续传：在数据迁移过程中，若出现故障，可以从中断点继续迁移。例如，可以使用日志记录迁移进度，实现断点续传。
• 存量数据切割：将存量数据按照分片策略切割成多个部分，分别迁移。例如，可以使用分片键值范围或哈希值进行数据切割。

增量同步

增量同步确保了数据迁移过程中的数据一致性。

• Binlog解析：解析数据库的Binlog，获取数据变更信息。例如，可以使用MySQL的Binlog或PostgreSQL的WAL（Write-Ahead Logging）。
• 双写一致性：在迁移过程中，确保源数据库和目标数据库的数据一致性。例如，可以使用双写机制，将数据同时写入源数据库和目标数据库。
• 灰度切换验证：在数据迁移完成后，进行灰度切换，验证数据迁移结果。例如，可以使用A/B测试或蓝绿部署等灰度切换策略。

五、生态扩展组件

ShardingSphere提供了一系列生态扩展组件，以适应不同的场景和需求。

ShardingSphere-Proxy

ShardingSphere-Proxy是一个高性能的数据库代理，它支持多种数据库协议。

• 协议适配层：支持多种数据库协议，如MySQL、PostgreSQL等。例如，可以使用Netty或Mina等网络框架实现协议适配层。
• 流量治理：对数据库访问流量进行治理，提高系统性能。例如，可以使用限流、熔断等策略实现流量治理。
• 多租户支持：支持多租户环境，满足不同用户的需求。例如，可以使用ShardingSphere的租户标识功能实现多租户支持。

ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC是一个基于JDBC的扩展组件，它提供了丰富的功能。

• 连接模式优化：优化数据库连接模式，提高连接性能。例如，可以使用连接池管理器实现连接复用。
• 多数据源聚合：支持多个数据源的聚合查询。例如，可以使用ShardingSphere的SQL解析器实现多数据源聚合查询。
• Hint管理器：通过Hint管理器，对查询语句进行优化和路由。例如，可以使用ShardingSphere的Hint解析器实现查询语句优化和路由。

📥博主的人生感悟和目标

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

📙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~