📕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。
@TOC
一、核心分片机制
ShardingSphere,作为一款分布式数据库中间件,其核心分片机制是实现数据库分布式架构的关键。以下对ShardingSphere核心分片机制进行详细的技术实现细节补充。
- 分片策略
分片策略是ShardingSphere实现数据库分片的基础,其实现细节如下:
(1)精确分片算法:基于分片键值,利用哈希算法将数据精确划分到对应的分片中。具体实现包括:
- 使用MD5等哈希算法,将分片键值转换为哈希值。
- 根据哈希值,结合分片规则(如取模、取余等)将数据分配到特定分片。
(2)范围分片算法:按照分片键值的范围划分数据,具体实现包括:
- 定义分片键值的范围,如日期范围、数值范围等。
- 根据分片键值的范围,将数据分配到对应的分片。
(3)复合分片算法:结合多种分片算法,实现更复杂的分片策略。具体实现包括:
- 先按范围分片,再按哈希分片。
- 根据业务需求,自定义复合分片策略。
(4)强制路由策略:在特定业务场景下,强制将SQL路由到指定的分片。具体实现包括:
- 通过SQL解析器识别强制路由标记。
- 将符合强制路由条件的SQL路由到指定分片。
- 分布式事务
分布式事务是ShardingSphere实现数据库分片后的重要保障,其实现细节如下:
(1)XA事务实现:通过JTA(Java Transaction API)实现分布式事务,保证事务的ACID特性。具体实现包括:
- 使用JTA协调分布式事务。
- 在分布式事务的各个阶段,确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性。
(2)Sega事务模型:ShardingSphere自研的分布式事务模型,通过代理层和数据库透明地实现分布式事务。具体实现包括:
- 使用代理层对SQL请求进行处理。
- 在代理层内部实现分布式事务的协调和一致性保证。
(3)柔性事务补偿:在分布式事务失败时,通过补偿机制恢复数据的一致性。具体实现包括:
- 定义补偿策略,如回滚、重试等。
- 在事务失败后,根据补偿策略进行数据恢复。
二、读写分离体系
读写分离是ShardingSphere实现高性能分布式数据库的关键技术之一,以下对读写分离体系的技术实现细节进行补充。
- 负载均衡
ShardingSphere通过负载均衡算法,将读请求均匀地分配到多个从库上。具体实现包括:
- 使用轮询、最少连接数等负载均衡算法。
- 根据从库的性能、负载等因素,动态调整读请求的分配权重。
- 权重分配策略
权重分配策略根据从库的性能、负载等因素,动态调整读请求的分配权重。具体实现包括:
- 定义权重计算公式,如从库的响应时间、连接数等。
- 根据权重计算结果,动态调整读请求的分配权重。
- 故障自动剔除
当从库发生故障时,ShardingSphere会自动将其从负载均衡策略中剔除。具体实现包括:
- 监控从库的健康状态。
- 在从库故障时,将其从负载均衡策略中剔除。
- 连接池管理
ShardingSphere采用连接池管理机制,有效减少数据库连接的创建和销毁。具体实现包括:
- 使用连接池管理库(如HikariCP)。
- 对连接池进行配置,如最大连接数、最小空闲连接数等。
- 数据一致性
ShardingSphere通过以下方式保证数据一致性:
(1)主从延迟检测:定期检测主从库的延迟,确保数据同步的及时性。具体实现包括:
- 使用定时任务检测主从库的延迟。
- 根据延迟情况,调整读写分离策略。
(2)强制主库路由:在写操作时,强制将请求路由到主库,保证数据的一致性。具体实现包括:
- 在SQL解析器中识别写操作。
- 将写操作路由到主库。
- 读写分离+分片组合
ShardingSphere支持读写分离与分片组合,实现高可用、高性能的分布式数据库架构。具体实现包括:
- 将分片策略应用于主库和从库。
- 根据业务需求,调整读写分离策略。
三、分布式治理
ShardingSphere提供分布式治理功能,以下对分布式治理的技术实现细节进行补充。
- 弹性伸缩
ShardingSphere支持在线分片变更和数据再平衡,实现数据库资源的弹性伸缩。具体实现包括:
- 监控数据库资源使用情况。
- 根据资源使用情况,调整分片策略。
- 资源隔离策略
ShardingSphere通过资源隔离策略,保证不同租户之间的数据隔离。具体实现包括:
- 定义租户标识。
- 根据租户标识,对数据进行隔离。
- 集群管控
ShardingSphere通过配置中心集成和分布式锁实现,实现对集群的集中管理和控制。具体实现包括:
- 使用配置中心管理集群配置。
- 使用分布式锁保证配置修改的一致性。
- 节点状态探活
ShardingSphere定期探活节点状态,确保集群内节点的正常运行。具体实现包括:
- 定时发送心跳请求。
- 根据心跳响应情况,判断节点状态。
四、数据迁移方案
ShardingSphere提供数据迁移方案,以下对数据迁移方案的技术实现细节进行补充。
- 全量迁移
(1)一致性校验:确保数据迁移过程中数据的一致性。具体实现包括:
- 使用 checksum 算法计算数据块校验和。
- 比较源库和目标库的数据块校验和,确保数据一致性。
(2)断点续传:在迁移过程中,遇到问题时能够从上次断点继续迁移。具体实现包括:
- 记录迁移进度。
- 在遇到问题时,从上次断点继续迁移。
(3)存量数据切割:将存量数据按照分片键值切割成多个部分,实现并行迁移。具体实现包括:
- 根据分片键值范围,将数据切割成多个部分。
- 对每个部分进行并行迁移。
- 增量同步
(1)Binlog解析:解析数据库的Binlog,实现增量数据同步。具体实现包括:
- 使用日志解析库(如canal)解析Binlog。
- 根据Binlog内容,将增量数据同步到目标库。
(2)双写一致性:保证数据迁移过程中,源库和目标库的数据一致性。具体实现包括:
- 使用双写策略,确保源库和目标库的数据同步。
- 在数据同步过程中,监控数据一致性。
(3)灰度切换验证:在数据迁移完成后,进行灰度切换,验证数据迁移效果。具体实现包括:
- 定义灰度切换策略。
- 在灰度切换过程中,监控数据一致性。
五、生态扩展组件
ShardingSphere提供丰富的生态扩展组件,以下对生态扩展组件的技术实现细节进行补充。
- ShardingSphere-Proxy
(1)协议适配层:支持多种数据库协议,如MySQL、Oracle等。具体实现包括:
- 使用协议解析库(如MySQL Connector)解析数据库协议。
- 根据解析结果,生成相应的SQL语句。
(2)流量治理:对SQL请求进行治理,如限流、熔断等。具体实现包括:
- 使用限流、熔断等算法,对SQL请求进行控制。
- 根据请求类型、时间等因素,动态调整流量控制策略。
(3)多租户支持:支持不同租户的数据库隔离。具体实现包括:
- 定义租户标识。
- 根据租户标识,对数据进行隔离。
- ShardingSphere-JDBC
(1)连接模式优化:优化连接模式,提高连接池的利用率。具体实现包括:
- 使用连接池管理库(如HikariCP)。
- 对连接池进行配置,如最大连接数、最小空闲连接数等。
(2)多数据源聚合:支持连接多个数据源,实现跨数据源查询。具体实现包括:
- 使用连接池管理库连接多个数据源。
- 根据查询条件,选择合适的数据源进行查询。
(3)Hint管理器:支持通过Hint指令控制SQL的执行。具体实现包括:
- 解析Hint指令。
- 根据Hint指令,调整SQL执行策略。
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
场景 | 描述 | 链接 |
---|---|---|
时间充裕(25万字) | Java知识点大全(高频面试题) | Java知识点大全 |
时间紧急(15万字) | Java高级开发高频面试题 | Java高级开发高频面试题 |
理论知识专题(图文并茂,字数过万)
技术栈 | 链接 |
---|---|
RocketMQ | RocketMQ详解 |
Kafka | Kafka详解 |
RabbitMQ | RabbitMQ详解 |
MongoDB | MongoDB详解 |
ElasticSearch | ElasticSearch详解 |
Zookeeper | Zookeeper详解 |
Redis | Redis详解 |
MySQL | MySQL详解 |
JVM | JVM详解 |
集群部署(图文并茂,字数过万)
技术栈 | 部署架构 | 链接 |
---|---|---|
MySQL | 使用Docker-Compose部署MySQL一主二从半同步复制高可用MHA集群 | Docker-Compose部署教程 |
Redis | 三主三从集群(三种方式部署/18个节点的Redis Cluster模式) | 三种部署方式教程 |
RocketMQ | DLedger高可用集群(9节点) | 部署指南 |
Nacos+Nginx | 集群+负载均衡(9节点) | Docker部署方案 |
Kubernetes | 容器编排安装 | 最全安装教程 |
开源项目分享
项目名称 | 链接地址 |
---|---|
高并发红包雨项目 | https://gitee.com/java_wxid/red-packet-rain |
微服务技术集成demo项目 | https://gitee.com/java_wxid/java_wxid |
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~