ShardingSphere 5.x 核心概念 速览

以下是 ShardingSphere 5.x 核心概念 速览，旨在帮助你深入理解其分布式数据库治理的架构设计：

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一、核心定位

ShardingSphere 5.x 是 分布式数据库生态系统，提供数据分片、分布式事务、读写分离、数据加密、弹性伸缩等能力，包含两大核心组件：

1. ShardingSphere-JDBC：轻量级 Java 框架，在应用层直接操作数据库（无中心化代理）。
2. ShardingSphere-Proxy：透明化数据库代理，通过数据库协议提供服务（支持多语言）。

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二、核心概念详解

1. 逻辑表 (Logic Table)

• 定义：分布式场景下的虚拟表名，映射到多个物理表（如 t_order 逻辑表对应 t_order_0、t_order_1 等物理表）。
• SQL示例：

  SELECT * FROM t_order WHERE user_id = 123; -- 逻辑表名
  

2. 真实表 (Actual Table)

• 定义：物理数据库中真实存在的表（如 t_order_0、t_order_1）。
• 动态生成规则：

  sharding:
    tables:
      t_order:
        actual-data-nodes: db_${0..1}.t_order_${0..1} 
        # 生成 db0.t_order_0, db0.t_order_1, db1.t_order_0, db1.t_order_1
  

3. 分片键 (Sharding Key)

• 作用：用于分片的数据库字段（如 user_id）。
• 关键点：SQL 中必须包含分片键以定位数据位置。

4. 分片算法 (Sharding Algorithm)

• 类型：

  算法类型	描述	配置示例
  精确分片	基于 =, IN 等查询（如取模）	standard: precise-algorithm-class
  范围分片	基于 BETWEEN, >, < 等查询	standard: range-algorithm-class
  复合分片	多字段组合分片（如 user_id + order_date）	complex: algorithm-class
  Hint分片	强制指定路由（通过API干预）	hint: algorithm-class

• 自定义实现：

  public class CustomShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<String> {
      @Override
      public String doSharding(Collection<String> targets, PreciseShardingValue<String> shardingValue) {
          // 根据 shardingValue 计算目标表后缀
          return "t_order_" + shardingValue.getValue().hashCode() % 2;
      }
  }
  

5. 分片策略 (Sharding Strategy)

• 组成：
  • 分片键定义：指定参与分片的列。
  • 分片算法：绑定具体计算逻辑。
• 配置模板：

  sharding:
    tables:
      t_order:
        databaseStrategy:
          standard:
            shardingColumn: user_id
            shardingAlgorithmName: database_hash_mod
        tableStrategy:
          standard:
            shardingColumn: order_id
            shardingAlgorithmName: table_udf_hash
  

6. 绑定表 (Binding Table)

• 场景：解决跨表 JOIN 的性能问题（如 t_order 与 t_order_item 按相同规则分片）。
• 配置：

  sharding:
    bindingTables:
      - t_order, t_order_item  # 绑定后跨表JOIN直接路由，避免笛卡尔积
  

7. 广播表 (Broadcast Table)

• 用途：全局维度表（如 t_country），所有分片数据库存有全量数据。
• SQL同步：更新操作在所有节点执行。
• 配置：

  sharding:
    broadcastTables: t_config, t_country
  

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三、分布式事务

• 支持模式：
  • XA：强一致性（如 Atomikos、Narayana）
  • SAGA：最终一致性（通过补偿机制）
  • BASE：柔性事务（Seata AT模式）
• 配置示例：

  props:
    sharding-transaction-type: BASE  # 使用Seata AT模式
  

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四、读写分离

• 核心组件：
  • 主库：处理写操作
  • 从库：处理读操作（支持负载均衡）
• 配置示例：

  masterSlave:
    name: ms_ds
    masterDataSourceName: master_ds
    slaveDataSourceNames: 
      - slave_ds_0
      - slave_ds_1
    loadBalancerName: round_robin  # 轮询负载均衡
  

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五、可插拔架构

• 扩展点：

  扩展类型	实现示例
  分片算法	自定义 StandardShardingAlgorithm
  分布式主键	Snowflake, UUID, 自定义生成器
  分布式事务	集成 Seata, Narayana
  元数据持久化	支持 ZooKeeper, ETCD, Nacos

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六、DistSQL（分布式SQL）

• 作用：通过 SQL 动态管理 ShardingSphere 配置（无需重启）。
• 常用命令：

  -- 创建分片规则
  CREATE SHARDING TABLE RULE t_order (
    DATANODES("db_${0..1}.t_order_${0..1}"),
    DATABASE_STRATEGY(TYPE="standard", SHARDING_COLUMN=user_id, SHARDING_ALGORITHM=database_mod),
    TABLE_STRATEGY(TYPE="standard", SHARDING_COLUMN=order_id, SHARDING_ALGORITHM=table_mod)
  );
  
  -- 查询运行中规则
  SHOW SHARDING TABLE RULES FROM schema_name;
  

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七、弹性伸缩（Scaling）

• 流程：
  1. 全量数据迁移
  2. 增量数据同步（基于 Binlog）
  3. 一致性校验（使用 CRC32）
  4. 流量切换（自动切至新分片）
• 特点：在线水平扩容，对业务透明。

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八、数据加密

• 流程：
  1. 敏感字段加密存储（如 AES 加密手机号）
  2. 查询时自动解密
• 配置：

  encrypt:
    tables:
      t_user:
        columns:
          phone:
            cipherColumn: phone_cipher  # 密文字段
            encryptorName: aes_encryptor
    encryptors:
      aes_encryptor:
        type: AES
        props:
          aes-key-value: 123456abc
  

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九、系统化架构图

+---------------------+
|    Application      |
+----------+----------+
           |
           |  JDBC/Proxy Protocol
           |
+----------v----------+
| ShardingSphere-Proxy|     +--------------+       +-----------+
| (Orchestration)     <---->| Config Center|<---->| ZooKeeper |
+----------+----------+     +--------------+       +-----------+
           |
           |  SQL Execution
           |
+----------v-------------------+
| ShardingSphere-JDBC (Embed) |
+----------+-------------------+
           |
           |  Database Protocol
           |
+----------v----------+
|   Physical Database | (分片1/分片2/读写分离)
+---------------------+

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最佳实践建议

1. 分片键设计：
   • 选择高基数字段（如用户ID）
   • 避免热点数据（如按时间分片需加盐）
2. 事务选择：
   • 强一致性：金融场景 → XA
   • 高并发：电商订单 → BASE (Seata)
3. 弹性伸缩：
   • 预留分片空间（如初始分片数为未来2倍）
   • 避免频繁扩容（每次迁移有性能损耗）
4. SQL兼容性：
   • 避免分布式JOIN（优先用绑定表）
   • 分页查询需内存归并（深度分页避免LIMIT 100000,10）

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通过掌握以上核心概念，你可以灵活构建高性能、易扩展的分布式数据库架构。建议结合官方文档的https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/user-manual/shardingsphere-jdbc/yaml-config/rules/sharding/进行实践验证。