ShardingSphere技术解析

📕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 ShardingSphere的分片策略是核心机制之一,它通过将数据按照特定的规则分配到不同的分片上,实现了数据水平扩展。分片策略的实现通常涉及以下技术细节:

    • 分片键的选择:分片键是决定数据分片的关键,选择合适的分片键能够提高分片效率和查询性能。通常,分片键应具有以下特点:唯一性、可预测性、可扩展性。

    • 分片算法的实现:ShardingSphere支持多种分片算法,如精确分片、范围分片和复合分片。精确分片算法通过哈希函数将分片键映射到分片;范围分片算法通过分片键的值范围将数据分配到分片;复合分片算法则结合多种策略进行分片。

  2. 精确分片算法 精确分片算法适用于数据量较小、分片键值分布均匀的场景。其实现细节如下:

    • 哈希函数的选择:选择合适的哈希函数能够保证分片键均匀分布,如MD5、SHA-1等。

    • 分片数量的确定:根据系统需求和硬件资源,合理确定分片数量,避免分片过多导致性能下降。

  3. 范围分片算法 范围分片算法适用于数据量较大、分片键值有一定规律的场景。其实现细节如下:

    • 分片键值的范围确定:根据数据分布情况,确定分片键值的范围,如日期范围、ID范围等。

    • 分片键值范围与分片映射:将分片键值的范围映射到对应的分片上。

  4. 复合分片算法 复合分片算法适用于数据量较大、分片键值分布复杂的情况。其实现细节如下:

    • 多维度分片键:将分片键拆分成多个维度,如ID、日期、用户类型等。

    • 多维度分片键的映射:将多维度分片键映射到对应的分片上。

  5. 强制路由策略 强制路由策略在特定情况下,即使SQL语句没有指定路由信息,ShardingSphere也会根据预定义的路由规则将SQL语句路由到指定的分片上。其实现细节如下:

    • 路由规则的定义:根据业务需求,定义路由规则,如指定分片、路由表达式等。

    • 路由规则的匹配:在解析SQL语句时,匹配路由规则,确定目标分片。

  6. 分布式事务 分布式事务是ShardingSphere解决跨分片数据一致性的重要机制。其实现细节如下:

    • XA事务实现:基于两阶段提交协议,协调器负责管理事务的提交和回滚。

    • Sega事务模型:基于代理的分布式事务解决方案,通过代理节点封装分布式事务的执行过程。

  7. 柔性事务补偿 柔性事务补偿是指在分布式系统中,当事务无法正常完成时,通过一系列补偿操作来恢复数据一致性的机制。其实现细节如下:

    • 补偿策略的选择:根据业务需求,选择合适的补偿策略,如回滚、重试、补偿SQL等。

    • 补偿操作的实施:在事务失败后,执行补偿操作,恢复数据一致性。

二、读写分离体系

  1. 负载均衡 负载均衡是将请求分发到多个服务器或分片上,以实现负载均衡和资源优化的技术。ShardingSphere支持多种负载均衡策略,如轮询、随机和最小连接数等。其实现细节如下:

    • 负载均衡算法的选择:根据系统需求和硬件资源,选择合适的负载均衡算法。

    • 负载均衡器的实现:实现负载均衡器,负责请求分发和负载监控。

  2. 权重分配策略 权重分配策略是指根据服务器的性能或负载情况,为每个服务器或分片分配不同的权重,以实现更合理的负载均衡。其实现细节如下:

    • 权重计算方法:根据服务器性能或负载情况,计算每个服务器的权重。

    • 权重调整机制:根据系统运行情况,动态调整权重。

  3. 故障自动剔除 故障自动剔除是指当检测到某个服务器或分片出现故障时,自动将其从负载均衡策略中剔除,避免故障节点影响整个系统的稳定性。其实现细节如下:

    • 故障检测机制:通过心跳、健康检查等方式检测服务器或分片状态。

    • 故障处理流程:在检测到故障后,将故障节点从负载均衡策略中剔除。

  4. 连接池管理 连接池管理是指管理数据库连接的生命周期,包括连接的创建、使用和回收。ShardingSphere支持多种连接池管理策略,如HikariCP、Druid等。其实现细节如下:

    • 连接池配置:根据系统需求和硬件资源,配置连接池参数,如最大连接数、最小空闲连接数等。

    • 连接池监控:监控连接池运行状态,如连接数、活跃连接数等。

  5. 数据一致性 数据一致性是保证分布式系统中数据一致性的关键。ShardingSphere通过主从延迟检测、强制主库路由等机制来保证数据一致性。其实现细节如下:

    • 主从延迟检测:定期检测主从数据库之间的延迟情况,当主从延迟超过一定阈值时,自动将读操作路由到从库。

    • 强制主库路由:在某些情况下,即使SQL语句没有指定路由信息,ShardingSphere也会强制将读操作路由到主库,以保证数据的一致性。

  6. 读写分离+分片组合 读写分离+分片组合是指将读写分离和分片机制结合起来,实现高可用、高性能的分布式数据库系统。其实现细节如下:

    • 读写分离策略的选择:根据业务需求,选择合适的读写分离策略,如单主多从、多主多从等。

    • 分片与读写分离的协同:在分片策略中考虑读写分离,实现读写分离与分片的协同工作。

三、分布式治理

  1. 弹性伸缩 弹性伸缩是指根据系统负载情况自动调整资源,以实现系统的高可用性和高性能。ShardingSphere支持在线分片变更和数据再平衡,实现弹性伸缩。其实现细节如下:

    • 负载监控:实时监控系统负载情况,如CPU、内存、磁盘IO等。

    • 资源调整策略:根据负载情况,动态调整资源,如增加或减少分片、调整服务器配置等。

  2. 在线分片变更 在线分片变更是指在不影响系统正常运行的情况下,动态调整分片配置,实现分片的增加、删除和修改。其实现细节如下:

    • 分片变更策略:根据业务需求,选择合适的分片变更策略,如无缝变更、批处理变更等。

    • 分片变更流程:实现分片变更流程,包括分片创建、删除、修改等操作。

  3. 数据再平衡 数据再平衡是指根据分片键的分布情况,自动调整数据在各个分片上的分布,以实现数据均衡。其实现细节如下:

    • 数据分布监控:实时监控数据分布情况,如分片数据量、分片负载等。

    • 数据再平衡策略:根据数据分布情况,选择合适的再平衡策略,如均匀分配、动态调整等。

  4. 资源隔离策略 资源隔离策略是指将系统资源进行隔离,防止某个分片或服务器的故障影响整个系统。其实现细节如下:

    • 资源隔离机制:实现资源隔离机制,如分片级别的资源隔离、服务器级别的资源隔离等。

    • 资源隔离效果监控:监控资源隔离效果,如隔离后的系统稳定性、性能等。

  5. 集群管控 集群管控是指对整个分布式系统进行集中管理和监控,包括配置中心集成、分布式锁实现和节点状态探活等。其实现细节如下:

    • 配置中心集成:集成配置中心,实现系统配置的集中管理和动态更新。

    • 分布式锁实现:实现分布式锁,保证系统操作的原子性和一致性。

    • 节点状态探活:实现节点状态探活机制,监控节点运行状态,如心跳、健康检查等。

四、数据迁移方案

  1. 全量迁移 全量迁移是指将源数据库中的全部数据迁移到目标数据库。ShardingSphere支持一致性校验、断点续传和存量数据切割等机制,确保全量迁移的顺利进行。其实现细节如下:

    • 数据一致性校验:在迁移过程中,校验数据一致性,确保迁移后的数据与源数据一致。

    • 断点续传:在迁移过程中,记录已迁移的数据,当迁移中断后,从断点继续迁移。

    • 存量数据切割:在迁移过程中,切割存量数据,避免影响源数据库的正常运行。

  2. 增量同步 增量同步是指将源数据库中的新数据同步到目标数据库。ShardingSphere支持Binlog解析、双写一致性和灰度切换验证等机制,确保增量同步的准确性和稳定性。其实现细节如下:

    • Binlog解析:解析源数据库的Binlog,获取新数据信息。

    • 双写一致性:在源数据库和目标数据库之间实现双写一致性,确保数据同步的准确性。

    • 灰度切换验证:在迁移过程中,进行灰度切换验证,确保迁移后的系统稳定运行。

五、生态扩展组件

  1. ShardingSphere-Proxy ShardingSphere-Proxy是一个高性能的数据库代理,支持多种协议适配层,如MySQL、PostgreSQL等。它提供流量治理和多租户支持,方便用户进行分布式数据库的管理。其实现细节如下:

    • 协议适配层:实现多种数据库协议适配层,如MySQL、PostgreSQL等。

    • 流量治理:根据业务需求,实现流量治理策略,如限流、熔断等。

    • 多租户支持:实现多租户支持,满足不同租户的业务需求。

  2. ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-JDBC是一个轻量级的数据库连接池,支持连接模式优化和多数据源聚合。它提供Hint管理器,方便用户进行SQL语句的优化和路由。其实现细节如下:

    • 连接模式优化:根据业务需求,实现连接模式优化,如读写分离、分片路由等。

    • 多数据源聚合:实现多数据源聚合,方便用户进行分布式数据库的管理。

    • Hint管理器:提供Hint管理器,方便用户进行SQL语句的优化和路由。

总结: ShardingSphere作为一款优秀的分布式数据库解决方案,涵盖了核心分片机制、读写分离体系、分布式治理、数据迁移方案和生态扩展组件等多个方面。通过对这些知识点的深入学习,用户可以更好地理解和应用ShardingSphere,构建高性能、高可用的分布式数据库系统。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 在 Windows 10 系统下,如果使用的是 10 年前的 Core i3 处理器(不支持 AVX 指令集),直接通过 pip install tensorflow 命令安装 TensorFlow 2.0 会遇到问题。因为 TensorFlow 2.0 的默认安装版本需要 CPU 支持 AVX 指令集,而老 CPU 不支持,所以安装完成后,在导入 tensorflow 时会报错,通常会提示动态链接库方面的问题。虽然网上有教程说下载安装 64 位的 VC 运行库可以解决,但这种方法可能并不适用于这种情况。 为了在该环境下安装并使用 TensorFlow 2.0,可以按照以下步骤操作: 安装 Anaconda:首先安装 Anaconda,它是一个集成了众多科学计算库的 Python 发行版,方便管理和配置虚拟环境。 从 GitHub 下载适合的 TensorFlow 2.0 版本:在 GitHub 上找到支持老 CPU(不支持 AVX 指令集)的 TensorFlow 2.0 版本。这些版本经过特殊编译,能够兼容不支持 AVX 指令集的 CPU。 配置虚拟环境:通过 Anaconda 配置一个虚拟环境,指定 Python 版本(如 Python 3.6 或 3.7,具体需根据下载的 TensorFlow 2.0 版本要求确定)。在虚拟环境中安装从 GitHub 下载的 TensorFlow 2.0 版本。 验证安装情况:在虚拟环境中,通过 Python 命令导入 tensorflow 模块,检查是否能够正常导入,验证 TensorFlow 2.0 是否安装成功。 更改 pip 安装源:为了提高安装其他支持包的速度,可以更改 pip 的安装源。例如,可以将 pip 的默认安装源更换为国内的
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