Apache ShardingSphere 分片路由缓存机制详解

Apache ShardingSphere 分片路由缓存机制详解

shardingsphere Distributed SQL transaction & query engine for data sharding, scaling, encryption, and more - on any database. shardingsphere 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shardingsphere

什么是分片路由缓存

Apache ShardingSphere 的分片路由缓存是一种实验性功能,它通过缓存逻辑SQL、分片键参数值与路由结果的映射关系,以资源换效率的方式降低路由逻辑的CPU消耗。该功能需要与数据分片规则配合使用。

适用场景分析

分片路由缓存并非适用于所有情况,我们建议在以下条件全部满足时才启用:

  1. 纯OLTP场景:系统主要处理高并发的简单事务型操作
  2. CPU已达瓶颈:运行ShardingSphere的机器CPU使用率已接近上限
  3. 路由逻辑消耗大:通过性能分析发现大部分CPU时间消耗在路由计算上
  4. SQL已充分优化:所有SQL都能被优化为路由到单一数据节点

如果不符合上述条件,启用缓存可能不会显著提升SQL执行速度,反而会增加内存压力。

核心配置参数

ShardingCacheConfiguration 类

| 参数名 | 数据类型 | 说明 | 默认值 | |--------|----------|------|--------| | allowedMaxSqlLength | int | 允许缓存的SQL最大长度 | 无 | | routeCache | ShardingCacheOptionsConfiguration | 路由缓存详细配置 | 无 |

ShardingCacheOptionsConfiguration 类

| 参数名 | 数据类型 | 说明 | 默认值 | |--------|----------|------|--------| | softValues | boolean | 是否使用软引用缓存值 | 无 | | initialCapacity | int | 缓存初始容量 | 无 | | maximumSize | int | 缓存最大容量 | 无 |

配置示例解析

以下是一个完整的配置示例,展示了如何在分片规则中启用路由缓存:

public class ShardingDatabasesAndTablesConfigurationPrecise {
    
    public DataSource getDataSource() throws SQLException {
        return ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(
            createDataSourceMap(), 
            Arrays.asList(createShardingRuleConfiguration(), createBroadcastRuleConfiguration()),
            new Properties()
        );
    }
    
    private ShardingRuleConfiguration createShardingRuleConfiguration() {
        ShardingRuleConfiguration result = new ShardingRuleConfiguration();
        // 添加表规则配置
        result.getTables().add(getOrderTableRuleConfiguration());
        result.getTables().add(getOrderItemTableRuleConfiguration());
        
        // 设置分片缓存配置
        result.setShardingCache(new ShardingCacheConfiguration(
            512,  // 允许缓存的SQL最大长度
            new ShardingCacheConfiguration.RouteCacheConfiguration(
                65536,   // 初始容量
                262144,  // 最大容量
                true     // 使用软引用
            )
        ));
        return result;
    }
    
    // 其他配置方法...
}

技术实现原理

  1. 缓存键生成:系统会将逻辑SQL与分片键参数值组合生成唯一缓存键
  2. 缓存存储:使用高性能的本地缓存存储路由结果
  3. 缓存失效:当分片规则发生变化时,相关缓存会自动失效
  4. 内存管理:通过软引用机制防止内存溢出

性能调优建议

  1. 监控缓存命中率:高命中率才能体现缓存价值
  2. 合理设置缓存大小:根据实际SQL数量和内存情况调整
  3. 避免长SQL缓存:设置合适的allowedMaxSqlLength
  4. 配合连接池使用:与HikariCP等高性能连接池搭配效果更佳

注意事项

  1. 该功能目前仍处于实验阶段,生产环境使用需谨慎
  2. 对于复杂SQL或频繁变更的分片规则,缓存效果可能不佳
  3. 启用缓存会增加内存消耗,需监控JVM内存使用情况
  4. 分布式环境下,各节点的缓存是独立的

通过合理配置分片路由缓存,可以在高并发OLTP场景下显著降低系统延迟,提升整体吞吐量。但务必在实际环境中充分测试验证效果。

shardingsphere Distributed SQL transaction & query engine for data sharding, scaling, encryption, and more - on any database. shardingsphere 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sh/shardingsphere

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

贺妤娅

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值