shardingSphere(1):概述

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前言

数据库的瓶颈主要从IO和CPU角度出发考虑,如果磁盘的读取IO达到瓶颈,每次查询都会产生大量的IO,可以采用分库和垂直分表技术。如果是网络IO,请求数据太多,网络带宽不够,采用分库。

如果是CPU瓶颈,要么是sql问题,要么是单表数据量太大,查询时扫描行太多,sql效率低。

一、分库分表介绍

关系型数据库的数据量在不断增多后,数据库的性能就会产生问题,因此,需要进行分库分表。分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题,将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成,将数据大表拆分成若干数据表组成,使得单一数据库、单一数据表的数据量变小,从而达到提升数据库性能的目的。

1.1 垂直拆分

1.1.1 垂直分表

可以把一个宽表的字段按访问频次、是否是大字段的原则拆分为多个表,这样既能业务清晰,还能提升部分性能。拆分后,尽量从业务角度联查,否则性能方面将得不偿失。例如,下面这张可以这样分成两个表。

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1.1.2 垂直分库

可以把多个表按业务耦合松紧归类,分别存放在不同的库,这些库可以分布在不同服务器,从而使访问压力被多服务器负载,大大提升性能,同时能提高整体架构的业务清晰度,不同的业务库可根据自身情况定制优化方案。但是它需要解决跨库带来的所有复杂问题。比如一个订单库,一个商品库。

1.2 水平拆分

1.2.1 水平分库

可以把一个表的数据(按行)分到多个不同的库,每个库只有这个表的部分数据,这些库可以分布在不同服务器,从而使访问压力被多服务器负载,大大提升性能。但需要解决跨库和数据路由问题。

1.2.2 水平分表

可以把一个表的数据分到多个同一个数据库的多张表中,每个表只有这个表的部分数据,这样做能小幅提升性能。

具体方法就是以字段为依据,按照一定策略(hash,range等),将一个库中的数据拆分到多个库中。结果是:每个库的数据都不一样;每个库的数据没有交集;所有库的并集是全量数据。

二、sharding JDBC 概述

2.1 概述

官网:shardingsphere.apache.org/index_zh.ht… 下载地址:shardingsphere.apache.org/document/cu… 快速入门:shardingsphere.apache.org/document/cu…

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以下来自官网的原话: Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈,它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款既能够独立部署,又支持混合部署配合使用的产品组成。 它们均提供标准化的数据水平扩展、分布式事务和分布式治理等功能,可适用于如 Java 同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。

Apache ShardingSphere 旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力,而并非实现一个全新的关系型数据库。 关系型数据库当今依然占有巨大市场份额,是企业核心系统的基石,未来也难于撼动,我们更加注重在原有基础上提供增量,而非颠覆。

Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于可插拔架构,项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式进行扩展。 目前,数据分片、读写分离、数据加密、影子库压测等功能,以及 MySQL、PostgreSQL、SQLServer、Oracle 等 SQL 与协议的支持,均通过插件的方式织入项目。 开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。Apache ShardingSphere 目前已提供数十个 SPI 作为系统的扩展点,仍在不断增加中。

ShardingSphere 已于2020年4月16日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。

总结:

1、Apache ShardingSphere 旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力,而并非实现一个全新的关系型数据库。

2、是一套开源的分布式数据库中间件解决方案。

3、目前有三个产品:主要使用jdbc和proxy

2.2 认识shardingjdbc

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定位为轻量级 Java 框架,在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。 它使用客户端直连数据库,以 jar 包形式提供服务,无需额外部署和依赖,可理解为增强版的 JDBC 驱动,完全兼容 JDBC 和各种 ORM 框架。

适用于任何基于 JDBC 的 ORM 框架,如:JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使用 JDBC。

支持任何第三方的数据库连接池,如:DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP 等。 支持任意实现 JDBC 规范的数据库,目前支持 MySQL,Oracle,SQLServer,PostgreSQL 以及任何遵循 SQL92 标准的数据库。

2.3 认识shardingjdbc功能架构图

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2.4 认识Sharding-Proxy

img 定位为透明化的数据库代理端,提供封装了数据库二进制协议的服务端版本,用于完成对异构语言的支持。 目前提供 MySQL 和 PostgreSQL 版本,它可以使用任何兼容 MySQL/PostgreSQL 协议的访问客户端(如:MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat 等)操作数据,对 DBA 更加友好。

  • 向应用程序完全透明,可直接当做 MySQL/PostgreSQL 使用。
  • 适用于任何兼容 MySQL/PostgreSQL 协议的的客户端。

2.5、三个组件的比较

Sharding-JdbcSharding-ProxySharding-Sidecar
数据库任意MYSQLMYSQL
连接消耗数
异构语言仅Java任意任意
性能损耗低损耗高损耗低
中心化
静态入口

2.6、ShardingJdbc混合架构

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ShardingSphere-JDBC 采用无中心化架构,适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP(连接事务处理) 应用;ShardingSphere-Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持,适用于 OLAP(连接数据分析) 应用以及对分片数据库进行管理和运维的场景。

Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。 通过混合使用 ShardingSphere-JDBC 和 ShardingSphere-Proxy,并采用同一注册中心统一配置分片策略,能够灵活的搭建适用于各种场景的应用系统,使得架构师更加自由地调整适合与当前业务的最佳系统架构。

2.7 、ShardingShpere的功能清单

  • 功能列表

    • 数据分片
    • 分库 & 分表
    • 读写分离
    • 分片策略定制化
    • 无中心化分布式主键
  • 分布式事务

    • 标准化事务接口
    • XA 强一致事务
    • 柔性事务
    • 数据库治理
  • 分布式治理

    • 弹性伸缩
    • 可视化链路追踪
    • 数据加密

2.8、 ShardingSphere数据分片内核剖析

ShardingSphere 的 3 个产品的数据分片主要流程是完全一致的。 核心由 SQL 解析 => 执行器优化 => SQL 路由 => SQL 改写 => SQL 执行 => 结果归并的流程组成。

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SQL 解析

分为词法解析和语法解析。 先通过词法解析器将 SQL 拆分为一个个不可再分的单词。再使用语法解析器对 SQL 进行理解,并最终提炼出解析上下文。 解析上下文包括表、选择项、排序项、分组项、聚合函数、分页信息、查询条件以及可能需要修改的占位符的标记。

执行器优化

合并和优化分片条件,如 OR 等。

SQL 路由

根据解析上下文匹配用户配置的分片策略,并生成路由路径。目前支持分片路由和广播路由。

SQL 改写

将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。

SQL 执行

通过多线程执行器异步执行。

结果归并

将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰者模式的追加归并这几种方式。