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）、《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。

📙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。

💡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。

一、核心分片机制

在分布式数据库系统中，ShardingSphere 的核心分片机制是确保数据水平扩展和分布式处理的关键。以下是该机制的技术实现细节：

1. 分片策略： a. 精确分片算法：基于哈希算法，如 MD5，将分片键的值计算出一个哈希值，然后根据该哈希值确定数据所在的分片。 b. 范围分片算法：为分片键设置一个预定义的范围，如年份、月份等，数据根据这个范围分配到相应的分片中。 c. 复合分片算法：结合精确分片和范围分片，例如，精确分片作为第一级分片，范围分片作为第二级分片，实现多层次的数据分配。

2. 强制路由策略： a. 强制路由：通过解析查询语句，提取分片键的值，根据分片键的值确定目标分片。 b. 强制全路由：在查询语句前添加特定的语法或注释，强制将查询语句发送到所有分片，以便执行全库扫描或数据统计等操作。

3. 分布式事务： a. XA事务实现：利用 XA 协议实现跨分片事务，通过两阶段提交保证事务的原子性。 b. Sega事务模型：ShardingSphere 提供的 Sega 事务模型，简化分布式事务的开发，支持多分片事务。 c. 柔性事务补偿：在分布式事务失败时，通过补偿机制（如回滚操作）恢复数据一致性。

二、读写分离体系

ShardingSphere 的读写分离体系通过以下技术实现细节，提高数据库的并发处理能力和数据安全性：

1. 负载均衡： a. 轮询算法：按顺序将请求分配到各个从库。 b. 加权轮询算法：根据从库性能动态调整权重，实现更合理的请求分配。

2. 权重分配策略： a. 基于性能的权重分配：根据从库的响应时间、吞吐量等性能指标动态调整权重。 b. 基于流量的权重分配：根据从库的请求量动态调整权重。

3. 故障自动剔除： a. 健康检查：定期检查从库的健康状态。 b. 故障自动切换：当从库发生故障时，自动将其从负载均衡器中剔除，并将请求转发到健康的从库。

4. 连接池管理： a. 连接池配置：配置连接池参数，如最大连接数、最小空闲连接数等。 b. 连接池监控：监控连接池的使用情况，包括连接数、请求处理时间等。

5. 数据一致性： a. 主从延迟检测：通过定时任务检查主从库数据同步延迟，确保数据一致性。 b. 强制主库路由：在查询语句中添加特定语法或注释，强制将查询路由到主库，以保证数据一致性。

三、分布式治理

ShardingSphere 分布式治理通过以下技术实现细节，提高数据库集群的稳定性和可扩展性：

1. 弹性伸缩： a. 根据业务需求动态调整分片数量：通过自动化的扩缩容机制，实现分片数量的动态调整。 b. 动态调整读写分离节点：根据从库性能和请求量，动态调整读写分离节点的数量和配置。

2. 在线分片变更： a. 基于ShardingSphere的在线分片变更功能，可以在不影响业务的情况下，在线增加或删除分片。 b. 使用影子分片技术，在变更分片时，先在影子分片上进行操作，待变更完成后，再将主分片的数据同步到影子分片。

3. 数据再平衡： a. 在分片变更后，自动进行数据再平衡，保证数据均匀分布。 b. 通过分析数据访问模式，优化数据分布策略，提高数据访问效率。

4. 资源隔离策略： a. 根据业务需求，为不同业务分配不同的资源，如CPU、内存等。 b. 通过资源隔离，确保不同业务之间的资源互不影响。

5. 集群管控： a. 集成配置中心：实现配置的集中管理和动态更新。 b. 分布式锁：保证分布式环境下资源的一致性。 c. 节点状态探活：定期检查集群中各个节点的状态，确保集群稳定运行。

四、数据迁移方案

ShardingSphere 的数据迁移方案通过以下技术实现细节，实现高效、稳定的数据迁移：

1. 全量迁移： a. 一致性校验：通过校验源库和目标库的数据，确保数据迁移的一致性。 b. 断点续传：在数据迁移过程中，记录迁移进度，遇到故障时，从断点继续迁移。 c. 存量数据切割：将存量数据切割成多个小文件，提高迁移效率。

2. 增量同步： a. Binlog解析：解析 Binlog，获取增量数据。 b. 双写一致性：在迁移过程中，保证源库和目标库的数据一致性。 c. 灰度切换验证：在迁移完成后，进行灰度切换验证，确保业务正常运行。

五、生态扩展组件

ShardingSphere 生态扩展组件通过以下技术实现细节，提高数据库的易用性和可定制性：

1. ShardingSphere-Proxy： a. 协议适配层：通过封装各种数据库协议，实现与不同数据库的兼容性。 b. 流量治理：通过限流、熔断等机制，保证系统在高并发场景下的稳定性。 c. 多租户支持：通过租户隔离机制，实现不同业务之间的数据隔离。

2. ShardingSphere-JDBC： a. 连接模式优化：通过连接池、连接复用等技术，提高数据库连接性能。 b. 多数据源聚合：通过代理层，实现多数据源的聚合查询。 c. Hint 管理器：通过Hint，实现对数据库操作的细粒度控制。

博主分享

📥博主的人生感悟和目标

📙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。

• 《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》基础篇的购书链接：https://item.jd.com/14152451.html
• 《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》基础篇繁体字的购书链接：http://product.dangdang.com/11821397208.html
• 《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》进阶篇的购书链接：https://item.jd.com/14616418.html
• 《Java项目实战—深入理解大型互联网企业通用技术》架构篇待上架
• 《解密程序员的思维密码--沟通、演讲、思考的实践》购书链接：https://item.jd.com/15096040.html

面试备战资料

八股文备战

理论知识专题（图文并茂，字数过万）

集群部署（图文并茂，字数过万）

开源项目分享

管理经验

【公司管理与研发流程优化】针对研发流程、需求管理、沟通协作、文档建设、绩效考核等问题的综合解决方案：https://download.csdn.net/download/java_wxid/91148718

希望各位读者朋友能够多多支持！

现在时代变了，信息爆炸，酒香也怕巷子深，博主真的需要大家的帮助才能在这片海洋中继续发光发热，所以，赶紧动动你的小手，点波关注❤️，点波赞👍，点波收藏⭐，甚至点波评论✍️，都是对博主最好的支持和鼓励！

• 💂 博客主页： Java程序员廖志伟
• 👉 开源项目：Java程序员廖志伟
• 🌥 哔哩哔哩：Java程序员廖志伟
• 🎏 个人社区：Java程序员廖志伟
• 🔖 个人微信号： SeniorRD

🔔如果您需要转载或者搬运这篇文章的话，非常欢迎您私信我哦~