ShardingSphere 架构解析

📕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、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。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

  1. 分片策略 分片策略在ShardingSphere中扮演着至关重要的角色,它直接关系到数据如何高效、合理地分布。ShardingSphere支持多种分片策略,包括但不限于:

    • 范式化分片策略:将数据按照一定的逻辑规则(如表结构)分片,每个分片包含表中的一部分数据。
    • 垂直分片策略:将数据表中的列根据业务需求拆分为多个表,实现数据分片。
    • 水平分片策略:按照数据行进行分片,每个分片包含不同范围的数据。
  2. 精确分片算法 精确分片算法适用于数据量不大,且能够明确每个数据行所属分片的情况。其实现细节如下:

    • 哈希算法:通过哈希函数将数据行映射到对应的分片,如MD5、SHA-1等。
    • 索引分片:利用数据表中某个索引列的值来确定数据行所属的分片。
  3. 范围分片算法 范围分片算法适用于数据量较大,且可以根据某个范围进行划分的情况。其实现细节包括:

    • 时间范围分片:根据时间戳字段将数据划分为不同的时间区间。
    • 数值范围分片:根据数值字段的范围将数据划分为不同的区间。
  4. 复合分片算法 复合分片算法结合了精确分片和范围分片的特点,适用于复杂的数据分片需求。其实现细节如下:

    • 联合分片:将多个分片策略组合起来,形成更复杂的分片逻辑。
    • 动态分片:根据业务需求动态调整分片策略和分片算法。
  5. 强制路由策略 强制路由策略在查询时指定数据必须路由到哪个分片,以保证查询效率。其实现细节包括:

    • 路由表达式:根据查询条件动态计算目标分片。
    • 路由缓存:缓存常用路由信息,减少计算开销。
  6. 分布式事务 分布式事务是ShardingSphere解决多分片数据一致性的关键。ShardingSphere支持的分布式事务模型如下:

    • XA事务实现:基于两阶段提交协议,保证分布式事务的原子性。
    • Sega事务模型:通过优化两阶段提交协议,提高分布式事务的性能。
    • 柔性事务补偿:通过补偿机制,在分布式事务失败时自动回滚或补偿操作,保证数据一致性。

二、读写分离体系

  1. 负载均衡 负载均衡通过合理分配请求到不同的数据库节点,提高数据库的并发处理能力。其实现细节如下:

    • 轮询算法:按照轮询顺序将请求分配到各个数据库节点。
    • 最少连接算法:将请求分配到连接数最少的数据库节点。
    • 最快响应算法:将请求分配到响应时间最短的数据库节点。
  2. 权重分配策略 权重分配策略根据数据库节点的性能,合理分配请求的权重,确保负载均衡的公平性。其实现细节包括:

    • CPU、内存、磁盘I/O等资源监控:实时监控数据库节点的性能指标。
    • 动态调整权重:根据性能指标动态调整数据库节点的权重。
  3. 故障自动剔除 故障自动剔除在数据库节点发生故障时,自动将其从负载均衡策略中剔除,防止请求发送到故障节点。其实现细节如下:

    • 心跳机制:通过心跳检测数据库节点的健康状态。
    • 故障检测与自动剔除:当检测到数据库节点故障时,将其从负载均衡策略中剔除。
  4. 连接池管理 连接池管理通过维护一定数量的数据库连接,提高数据库访问效率。其实现细节包括:

    • 连接池配置:配置连接池的最大连接数、最小空闲连接数等参数。
    • 连接池监控:实时监控连接池的使用情况,确保连接池的健康。
  5. 数据一致性 数据一致性是读写分离体系的关键。ShardingSphere通过以下策略保证数据一致性:

    • 主从复制:确保主库和从库的数据一致性。
    • 读写分离+分片组合:通过读写分离和分片组合,实现数据一致性和查询优化。

三、分布式治理

  1. 弹性伸缩 弹性伸缩通过动态调整数据库节点数量,适应业务增长的需求。其实现细节如下:

    • 节点自动添加与移除:根据业务需求自动添加或移除数据库节点。
    • 数据迁移:在添加或移除节点时,将数据迁移到新的节点。
  2. 在线分片变更 在线分片变更允许在不中断服务的情况下,修改数据库的分片策略。其实现细节如下:

    • 数据迁移:将数据迁移到新的分片。
    • 分片策略变更:修改分片策略,并更新路由信息。
  3. 数据再平衡 数据再平衡通过重新分配数据,确保各分片的数据量均衡。其实现细节如下:

    • 数据迁移:将数据迁移到新的分片,实现数据再平衡。
    • 分片策略优化:根据业务需求优化分片策略。
  4. 资源隔离策略 资源隔离策略通过限制数据库节点的资源使用,防止单个节点对整个系统的影响。其实现细节如下:

    • 资源监控:实时监控数据库节点的资源使用情况。
    • 资源限制:根据资源使用情况限制数据库节点的资源使用。
  5. 集群管控 集群管控通过集中管理数据库集群,实现配置中心集成、分布式锁实现和节点状态探活等功能。其实现细节如下:

    • 配置中心集成:将数据库集群的配置集中管理。
    • 分布式锁实现:实现分布式锁,保证集群操作的原子性。
    • 节点状态探活:实时监控数据库节点的状态,确保集群的健康。

四、数据迁移方案

  1. 全量迁移 全量迁移将所有数据从源数据库迁移到目标数据库,适用于数据量不大的场景。其实现细节如下:

    • 数据复制:将源数据库中的数据复制到目标数据库。
    • 数据校验:校验源数据库和目标数据库的数据一致性。
  2. 一致性校验 一致性校验在数据迁移过程中,确保源数据库和目标数据库的数据一致性。其实现细节如下:

    • 校验算法:使用哈希算法或校验和算法校验数据一致性。
    • 校验结果处理:根据校验结果处理数据不一致的情况。
  3. 断点续传 断点续传在数据迁移过程中,如果出现中断,可以从上次中断的位置继续迁移。其实现细节如下:

    • 断点记录:记录数据迁移的断点。
    • 断点恢复:根据断点记录恢复数据迁移。
  4. 存量数据切割 存量数据切割在数据迁移过程中,将数据切割成小批次进行迁移,提高迁移效率。其实现细节如下:

    • 数据切割算法:根据数据量、分片等信息切割数据。
    • 数据迁移:将切割后的数据迁移到目标数据库。
  5. 增量同步 增量同步在数据迁移完成后,持续同步源数据库和目标数据库的增量数据。其实现细节如下:

    • Binlog解析:解析数据库的Binlog日志,获取增量数据。
    • 数据同步:将增量数据同步到目标数据库。
  6. Binlog解析 Binlog解析通过解析数据库的Binlog日志,实现增量数据的同步。其实现细节如下:

    • Binlog格式:了解不同数据库的Binlog格式,如MySQL的Binlog格式。
    • Binlog解析算法:解析Binlog日志,获取增量数据。
  7. 双写一致性 双写一致性在数据迁移过程中,确保源数据库和目标数据库的数据一致性。其实现细节如下:

    • 同步机制:确保源数据库和目标数据库的数据同步。
    • 一致性校验:校验源数据库和目标数据库的数据一致性。
  8. 灰度切换验证 灰度切换验证在数据迁移完成后,逐步切换业务到目标数据库,验证数据一致性。其实现细节如下:

    • 灰度策略:制定灰度策略,逐步切换业务到目标数据库。
    • 数据一致性验证:验证数据一致性,确保业务切换成功。

五、生态扩展组件

  1. ShardingSphere-Proxy ShardingSphere-Proxy是一个高性能的数据库代理,提供协议适配层、流量治理和多租户支持等功能。其实现细节如下:

    • 协议适配层:支持多种数据库协议,如MySQL、PostgreSQL等。
    • 流量治理:根据业务需求,对数据库请求进行流量治理。
    • 多租户支持:支持多租户访问,确保数据隔离。
  2. ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-JDBC是一个JDBC驱动,提供连接模式优化、多数据源聚合和Hint管理器等功能。其实现细节如下:

    • 连接模式优化:优化数据库连接,提高连接性能。
    • 多数据源聚合:支持多数据源访问,实现数据整合。
    • Hint管理器:根据业务需求,管理数据库Hint信息。

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