ShardingSphere核心机制

📕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。

Java程序员廖志伟

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一、核心分片机制

ShardingSphere的核心分片机制是其分布式数据库架构中的关键组成部分,它能够将大规模数据分布存储在不同的数据库实例上,从而提高性能和可扩展性。以下是对相关知识点详细且通俗易懂的描述,并补充其技术实现细节:

分片策略

分片策略是决定数据如何分配到各个分片(或数据库实例)的规则。ShardingSphere支持多种分片策略,包括:

精确分片算法

精确分片算法是指分片键值唯一确定数据所在的分片。适用于分片键值范围不大且变化不频繁的场景。其技术实现通常涉及哈希函数的运用,如MD5或SHA-1,将分片键值转换为固定长度的哈希值,然后根据哈希值映射到具体的分片。

范围分片算法

范围分片算法是指分片键值在一定范围内,数据会被分配到相应的分片。适用于数据按时间、ID等连续值进行分片。技术实现上,可以通过计算分片键值的范围,将其映射到连续的数据库实例上。

复合分片算法

复合分片算法结合了多种分片键进行分片,能够更精确地定位数据。适用于数据量较大且分片键较多的情况。技术实现上,通常需要设计一个多维度分片键的映射规则,将多个分片键组合后的值映射到具体的分片。

强制路由策略

强制路由策略是指当查询语句中不包含分片键时,如何定位数据所在的分片。ShardingSphere支持以下几种强制路由策略:

  • 强制路由:根据分片键的值直接路由到对应的分片。技术实现上,需要在查询解析阶段识别分片键,并据此构建路由规则。
  • 转换路由:将查询语句转换为包含分片键的语句,然后进行路由。技术实现上,需要解析查询语句,插入必要的分片键,并重新执行查询。
分布式事务

在分布式数据库环境下,事务的跨分片处理是至关重要的。ShardingSphere提供了以下分布式事务处理方式:

XA事务实现

XA事务是一种两阶段提交协议,用于确保分布式事务的一致性。ShardingSphere支持XA事务,使得跨多个分片的事务能够正确提交或回滚。技术实现上,需要实现XA接口,并在数据库实例间进行两阶段提交的协调。

Sega事务模型

Seata(ShardingSphere Engine for Transactions)是ShardingSphere的事务协调框架,它实现了分布式事务的自动化管理。技术实现上,Seata通过全局事务管理器来协调各个分片的事务,确保事务的一致性。

柔性事务补偿

在分布式系统中,事务可能因为某些原因失败,此时需要通过补偿机制来确保数据的一致性。技术实现上,通常需要实现一系列补偿操作,以撤销已提交的事务对数据的影响。

二、读写分离体系

读写分离体系是提高数据库性能和可用性的常用技术。以下是读写分离体系的关键知识点,并补充其技术实现细节:

负载均衡

负载均衡将读请求分发到多个从库上,从而提高系统吞吐量。技术实现上,可以使用如Nginx或HAProxy等负载均衡器,根据配置的权重分配策略将请求分发到不同的从库。

权重分配策略

权重分配策略决定了读请求分配到各个从库的权重,例如,根据从库的性能或数据量分配不同的权重。技术实现上,可以通过监控从库的性能指标,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中剔除,避免向不可用的数据库发送读请求。技术实现上,负载均衡器需要具备健康检查机制,能够识别出故障的从库,并从负载均衡池中移除。

连接池管理

连接池管理是读写分离体系中的重要组成部分,它负责管理数据库连接的生命周期,包括连接的创建、使用和回收。技术实现上,可以使用如HikariCP或Druid等连接池管理器,优化连接池的性能。

数据一致性

数据一致性是读写分离体系中的关键要求,以下是一些保证数据一致性的方法:

主从延迟检测

定期检测主从库之间的数据延迟,如果延迟超过阈值,则采取措施。技术实现上,可以通过对比主从库的数据版本号或时间戳来检测延迟。

强制主库路由

对于对数据一致性要求极高的查询,强制将读请求路由到主库。技术实现上,可以在查询解析阶段识别查询类型,并据此构建路由规则。

读写分离+分片组合

将读写分离与分片策略结合,可以在分片的基础上实现读写分离,提高系统性能。技术实现上,需要设计一个既能支持分片又能支持读写分离的架构。

三、分布式治理

分布式治理是指对分布式数据库集群进行管理,以下是一些关键知识点,并补充其技术实现细节:

弹性伸缩

弹性伸缩是指根据系统负载动态调整资源,以下是一些弹性伸缩的方法:

在线分片变更

在运行时动态增加或减少分片,而不影响系统运行。技术实现上,需要设计一个灵活的分片管理机制,能够在不中断服务的情况下进行分片变更。

数据再平衡

当分片数量发生变化时,自动将数据重新分配到各个分片,以平衡负载。技术实现上,可以使用如Consistent Hashing算法来优化数据的重新分配过程。

资源隔离策略

确保每个分片或数据库实例的资源不被其他分片或实例抢占。技术实现上,可以通过资源隔离技术,如虚拟化或容器化,来确保资源的隔离。

集群管控

集群管控是指对分布式数据库集群进行集中管理,以下是一些集群管控的方法:

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。技术实现上,可以使用如Spring Cloud Config或Consul等配置中心,实现配置的集中管理和动态更新。

分布式锁实现

使用分布式锁来保证分布式环境下的数据一致性。技术实现上,可以使用如Redisson或Zookeeper等分布式锁实现。

节点状态探活

定期检测各个节点的状态,确保集群中所有节点都是活跃的。技术实现上,可以通过心跳机制或状态报告机制来检测节点的状态。

四、数据迁移方案

数据迁移是数据库升级或扩展过程中不可避免的任务。以下是一些数据迁移方案的关键知识点,并补充其技术实现细节:

全量迁移
一致性校验

在数据迁移过程中,对数据进行一致性校验,确保数据完整性和准确性。技术实现上,可以使用如Paxos算法或Raft算法等一致性协议来确保数据的一致性。

断点续传

在数据传输过程中,如果出现中断,可以从中断点继续传输,提高迁移效率。技术实现上,需要记录传输进度,并在中断后从上次中断点继续传输。

存量数据切割

将存量数据切割成小块,逐块进行迁移,降低迁移风险。技术实现上,可以使用如MapReduce或Spark等分布式计算框架来并行处理数据的切割和迁移。

增量同步
Binlog解析

解析数据库的Binlog,实现数据的增量同步。技术实现上,需要解析Binlog中的事件,并将其转换为相应的数据变更操作。

双写一致性

在数据迁移过程中,保持主库和从库的双写一致性。技术实现上,可以使用如两阶段提交协议或分布式事务框架来确保数据的一致性。

灰度切换验证

在迁移过程中,进行灰度切换,验证数据迁移的准确性。技术实现上,可以逐步将流量切换到新库,并监控数据的一致性和系统的稳定性。

五、生态扩展组件

ShardingSphere的生态扩展组件提供了额外的功能和灵活性。以下是几个关键组件的技术实现细节:

ShardingSphere-Proxy
协议适配层

ShardingSphere-Proxy支持多种数据库协议,如MySQL、PostgreSQL等,使得它能够与不同的客户端无缝对接。技术实现上,需要实现各种数据库协议的解析和执行。

流量治理

通过流量治理,实现对数据库访问流量的控制和优化。技术实现上,可以使用如限流、熔断等策略来控制流量。

多租户支持

支持多租户架构,不同租户的数据被隔离存储。技术实现上,需要设计一个多租户的隔离机制,确保不同租户的数据不会相互干扰。

ShardingSphere-JDBC
连接模式优化

优化JDBC连接模式,提高连接池的性能。技术实现上,可以通过连接池的配置和优化来提高性能。

多数据源聚合

支持多数据源聚合,实现跨数据库的操作。技术实现上,需要设计一个能够支持多数据源连接和操作的数据访问层。

Hint管理器

提供Hint管理器,允许用户对数据库执行特定的优化策略。技术实现上,需要实现一个能够解析和执行Hint的机制。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d9ef5828b597 在 Excel 电子表格中,回车换行符常用于分隔文本,使数据呈现多行显示。但在某些场景下,比如数据导入其他系统或进行特定计算时,这些换行符可能会引发问题。因此,批量清除或替换 Excel 中的回车换行符就显得十分关键。 我们可以通过手动操作来替换或清除 Excel 中的回车换行符。具体操作为:打开 Excel 文件,选中包含换行符的单元格或整个工作表,点击顶部的“查找和选择”按钮,在弹出的对话框中选择“替换”选项卡。在“查找内容”栏中,按住 Alt+Enter 键输入回车换行符(在无字符显示处按一次即可),在“替换为”栏中不输入任何内容,表示将回车换行符替换为空,最后点击“全部替换”按钮,Excel 会遍历整个选区,将所有回车换行符替换为空。不过,手动操作效率较低,尤其是当文件较大或需要处理多个文件时,这种方法就不太适用了。 此时,可以借助第三方工具,例如 ReplaceExcelEnterWrap.exe。这是一个专门用于批量处理 Excel 文件中回车换行符的小型应用程序。使用步骤如下:首先,下载并解压缩 ReplaceExcelEnterWrap.exe 压缩包;接着,将包含需要处理的 Excel 文件的文件夹与 ReplaceExcelEnterWrap.exe 放在同一目录下;然后,运行 ReplaceExcelEnterWrap.exe 程序,它会自动搜索该目录下的所有 Excel 文件;程序会询问是否替换回车换行符以及是否清除空格,根据需求选择相应选项;最后,等待程序执行完毕,所有指定操作将在原文件上完成,无需手动保存。 除了 ReplaceExcelEnterWrap.exe,还可以使用其他编程语言(如 Python、VBA 等)编写脚本来实现批量处理。例如,在 Pyt
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