ShardingSphere 架构解析-CSDN博客

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📘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。

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一、核心分片机制

ShardingSphere 作为一款开源的分布式数据库中间件，其核心分片机制是构建高性能、可扩展分布式数据库架构的关键。以下是该机制的技术实现细节：

分片策略

精确分片算法：该算法基于散列函数将数据键值映射到分片上。实现上，可以使用MD5、SHA-1等散列函数，确保数据均匀分布。
范围分片算法：该算法根据数据键值的范围将数据分布到分片上。具体实现时，可以定义分片键的取值范围，并创建相应的分片。
复合分片算法：在实现上，可以先将数据按照范围分片，然后再按照精确分片算法进行二次分片，适用于复杂的数据分布场景。

强制路由策略

默认分片：在实现上，需要定义一个默认分片，并确保所有未指定分片键的查询都路由到该分片。
广播路由：广播路由的实现需要将查询语句发送到所有分片，并收集所有分片返回的结果，最后进行合并处理。

分布式事务

XA事务实现：在实现上，需要使用XA协议，协调各个分片的事务状态，确保事务的一致性。
SeGA事务模型：SeGA事务模型在实现上，需要封装分布式事务的流程，简化事务管理，提高开发效率。

柔性事务补偿

重试策略：在实现上，可以根据事务失败的原因，选择合适的重试次数和重试间隔。
回滚策略：在实现上，需要记录事务执行过程中的关键步骤，当事务失败时，可以回滚到事务执行前的状态。

二、读写分离体系

读写分离体系是提高数据库性能的关键技术，以下是其技术实现细节：

负载均衡

轮询策略：在实现上，按照顺序将请求分配到各个从库。
随机策略：在实现上，使用随机数生成器，将请求随机分配到从库。
最少连接策略：在实现上，根据从库的连接数，将请求分配到连接数最少的从库。

权重分配策略

静态权重分配：在实现上，可以预先定义从库的权重，并按照权重分配请求。
动态权重分配：在实现上，可以根据从库的性能指标，动态调整从库的权重。

故障自动剔除

心跳检测：在实现上，通过定时发送心跳包，检测从库的存活状态。
故障切换：在实现上，当从库出现故障时，将其从负载均衡策略中剔除，并将请求重新分配到健康的从库。

连接池管理

连接池配置：在实现上，可以配置连接池的大小、最大连接数、最小连接数等参数。
连接池监控：在实现上，可以监控连接池的使用情况，如连接数、空闲连接数等。

数据一致性

主从复制：在实现上，使用二进制日志（Binlog）进行主从复制，确保主从库数据一致性。
主从延迟检测：在实现上，通过定时检测主从库的延迟，确保数据一致性。

三、分布式治理

分布式治理是确保系统稳定运行的关键，以下是其技术实现细节：

弹性伸缩

在线分片变更：在实现上，可以动态地调整分片策略，实现分片的在线变更。
数据再平衡：在实现上，当分片数据不均匀时，可以自动进行数据再平衡，确保数据均匀分布。

资源隔离策略

资源隔离：在实现上，可以为每个分片分配独立的资源，如CPU、内存等，防止资源竞争。
资源监控：在实现上，可以监控分片资源的使用情况，确保资源合理分配。

集群管控

配置中心集成：在实现上，可以使用配置中心统一管理配置信息，提高配置管理的效率。
分布式锁实现：在实现上，可以使用分布式锁，保证在分布式环境下对资源的访问是安全的。
节点状态探活：在实现上，可以定时检测节点状态，确保集群中所有节点都是健康的。

四、数据迁移方案

数据迁移是构建分布式数据库架构的重要步骤，以下是其技术实现细节：

全量迁移

一致性校验：在实现上，可以使用校验算法（如CRC32、MD5等）对源库和目标库的数据进行一致性校验。
断点续传：在实现上，记录迁移过程中的断点，并在下次迁移时从断点开始继续迁移。
存量数据切割：在实现上，将存量数据切割成小批次，降低迁移压力。

增量同步

Binlog解析：在实现上，解析源库的Binlog，获取增量数据。
双写一致性：在实现上，确保源库和目标库的数据一致性。
灰度切换验证：在实现上，支持灰度切换，验证数据迁移效果。

五、生态扩展组件

ShardingSphere 生态扩展组件丰富，以下是其技术实现细节：

ShardingSphere-Proxy

协议适配层：在实现上，根据不同数据库协议，封装相应的协议处理逻辑。
流量治理：在实现上，对SQL流量进行治理，如限流、熔断等，提高系统性能。
多租户支持：在实现上，为每个租户分配独立的数据库连接，保证数据隔离。

ShardingSphere-JDBC

连接模式优化：在实现上，根据不同场景，选择合适的连接模式，如连接池模式、直接连接模式等。
多数据源聚合：在实现上，将多个数据源聚合为一个逻辑数据源，实现数据统一管理。
Hint 管理器：在实现上，根据业务需求，动态配置Hint信息，满足特殊场景需求。

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