ShardingSphere核心机制揭秘-CSDN博客

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📕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）、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN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。

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Java程序员廖志伟

💡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。

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一、核心分片机制

分片策略

在ShardingSphere中，分片策略是实现数据分片的核心。它决定了数据如何被分配到不同的分片中。以下是几种常见的分片策略及其实现细节：

精确分片算法：通过将数据键值与分片ID进行精确匹配，将数据分配到对应的分片。例如，使用模运算（MOD）算法，将数据键值对分片ID取模，得到对应分片的索引。
范围分片算法：根据数据键值的范围进行分片。例如，对于时间序列数据，可以根据时间范围将数据分配到不同的分片中。
复合分片算法：结合多个维度进行分片。例如，对于用户数据，可以同时根据用户ID和地区进行分片。

强制路由策略

强制路由策略确保查询请求能够正确路由到对应的分片。以下是几种强制路由策略及其实现细节：

强制路由：根据查询条件直接路由到指定分片。在SQL解析阶段，通过解析查询条件，确定目标分片，并将请求路由到该分片。
强制分片：无论查询条件如何，都强制路由到指定分片。在SQL解析阶段，将查询请求路由到指定的分片，忽略查询条件。

分布式事务

分布式事务在分片数据库中至关重要，ShardingSphere支持以下两种分布式事务模型：

XA事务实现：基于JTA（Java Transaction API）实现分布式事务。通过协调器（Coordinator）和参与者（Participant）进行事务管理，保证事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
Sega事务模型：ShardingSphere特有的分布式事务模型，提供更高效的性能。通过ShardingSphere内部的事务管理机制，实现跨分片的事务协调。

柔性事务补偿

在分布式事务无法完成时，ShardingSphere提供柔性事务补偿机制。通过编写补偿逻辑，在事务失败后恢复数据一致性。以下是补偿机制的技术实现细节：

补偿逻辑编写：根据业务需求，编写相应的补偿逻辑，以恢复数据一致性。
补偿逻辑执行：在事务失败后，自动执行补偿逻辑，恢复数据一致性。

二、读写分离体系

负载均衡

负载均衡用于将读请求均匀分配到多个从库上，提高系统吞吐量。以下是几种常见的负载均衡算法及其实现细节：

轮询算法：按照请求顺序，将请求分配到各个从库。
随机算法：随机选择一个从库，将请求分配到该从库。
最少连接算法：将请求分配到连接数最少的从库。

权重分配策略

权重分配策略决定了读请求在从库之间的分配比例，以实现负载均衡。以下是几种常见的权重分配策略及其实现细节：

线性权重分配：根据从库的性能，分配不同的权重。
最小连接权重分配：根据从库的当前连接数，分配不同的权重。
动态权重分配：根据从库的实时性能，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，保证系统稳定性。以下是故障自动剔除的实现细节：

监控从库状态：实时监控从库的健康状态。
故障检测：当从库发生故障时，将其从负载均衡策略中剔除。

连接池管理

连接池管理用于管理数据库连接，提高连接复用率。以下是连接池管理的实现细节：

连接池配置：配置连接池的参数，如最大连接数、最小空闲连接数等。
连接池维护：定期检查连接池的健康状态，清理无效连接。

数据一致性

数据一致性是读写分离的关键。以下是ShardingSphere保证数据一致性的实现细节：

主从延迟检测：通过定时任务，检测主从库的数据同步情况，确保数据一致性。
强制主库路由：对于写请求，强制路由到主库，保证数据一致性。
读写分离+分片组合：结合分片策略和读写分离，实现数据一致性和性能优化。

三、分布式治理

弹性伸缩

弹性伸缩允许系统根据负载自动调整资源，提高系统可用性。以下是弹性伸缩的实现细节：

监控系统负载：实时监控系统的CPU、内存、磁盘等资源使用情况。
调整资源：根据系统负载，动态调整资源，如增加或减少分片、调整连接池大小等。

在线分片变更

在线分片变更允许在不影响业务的情况下，对分片进行动态调整。以下是在线分片变更的实现细节：

分片变更策略：制定分片变更策略，如分片迁移、分片合并等。
分片变更执行：根据变更策略，动态调整分片，确保业务连续性。

数据再平衡

数据再平衡用于在分片之间重新分配数据，以优化性能。以下是数据再平衡的实现细节：

数据迁移策略：制定数据迁移策略，如分片内迁移、分片间迁移等。
数据迁移执行：根据迁移策略，动态迁移数据，优化分片性能。

资源隔离策略

资源隔离策略用于隔离不同业务或租户的资源，保证系统稳定性。以下是资源隔离策略的实现细节：

资源分配策略：根据业务需求，分配不同的资源。
资源监控：实时监控资源使用情况，确保资源隔离。

集群管控

集群管控包括配置中心集成、分布式锁实现和节点状态探活等，用于确保集群内各节点协同工作。以下是集群管控的实现细节：

配置中心集成：将配置中心集成到ShardingSphere，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，保证集群内节点协同工作。
节点状态探活：定期检测节点状态，确保集群内节点健康。

四、数据迁移方案

全量迁移

全量迁移用于将数据从源库迁移到目标库。以下是全量迁移的实现细节：

数据导出：从源库导出全量数据。
数据导入：将导出的数据导入到目标库。

一致性校验

一致性校验用于确保迁移过程中数据的一致性。以下是一致性校验的实现细节：

数据比对：比对源库和目标库的数据，确保数据一致性。
异常处理：在数据比对过程中，发现异常数据，进行异常处理。

断点续传

断点续传允许在迁移过程中发生中断后，从上次中断点继续迁移。以下是断点续传的实现细节：

断点记录：记录迁移过程中的断点信息。
断点恢复：在迁移中断后，从上次断点继续迁移。

存量数据切割

存量数据切割用于将大量数据切割成小块，提高迁移效率。以下是存量数据切割的实现细节：

数据切割策略：制定数据切割策略，如按时间、按ID等。
数据切割执行：根据切割策略，将数据切割成小块。

增量同步

增量同步用于同步源库和目标库之间的增量数据。以下是增量同步的实现细节：

Binlog解析：解析源库的Binlog，获取增量数据。
数据同步：将增量数据同步到目标库。

Binlog解析

Binlog解析用于解析源库的Binlog，实现增量数据同步。以下是Binlog解析的实现细节：

Binlog格式识别：识别源库的Binlog格式。
Binlog解析：解析Binlog，获取增量数据。

双写一致性

双写一致性确保在迁移过程中，源库和目标库的数据保持一致。以下是双写一致性的实现细节：

双写机制：在迁移过程中，同时写入源库和目标库。
一致性校验：在迁移过程中，定期校验源库和目标库的数据一致性。

灰度切换验证

灰度切换验证用于在迁移过程中，逐步切换业务到目标库，降低风险。以下是灰度切换验证的实现细节：

灰度策略：制定灰度策略，如按用户、按IP等。
灰度切换：逐步将业务切换到目标库。

五、生态扩展组件

ShardingSphere-Proxy

ShardingSphere-Proxy提供以下功能：

协议适配层：支持多种数据库协议，如MySQL、PostgreSQL等。通过协议适配层，将客户端请求转换为ShardingSphere内部处理。
流量治理：实现请求路由、限流等功能。通过流量治理，优化请求处理流程。
多租户支持：支持多租户隔离，保证数据安全。通过多租户支持，实现数据隔离和权限控制。

ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC提供以下功能：

连接模式优化：优化连接模式，提高性能。通过连接模式优化，减少连接开销。
多数据源聚合：支持连接多个数据源，实现数据聚合。通过多数据源聚合，实现数据统一管理。
Hint管理器：提供Hint功能，用于控制SQL路由。通过Hint管理器，控制SQL路由策略。

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Java程序员廖志伟

📙经过多年在CSDN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。

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