深度解析：ShardingSphere 二次开发全面支持 PostgreSQL 自定义 UDT 的实践与踩坑总结（超详细）

🚀 深度解析：ShardingSphere 二次开发全面支持 PostgreSQL 自定义 UDT 的实践与踩坑总结（超详细）

本文包含：架构原理解析、PG 扩展协议解析、UDT 类型体系、SS 元数据链路、parse/describe/bind/execute 全链路技术细节、关键代码、踩坑与最佳实践。
适合后端工程师、数据库内核、分布式中间件使用者参考。

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🧩 一、背景：为什么要让 ShardingSphere 支持 PostgreSQL UDT？

在业务系统中，PostgreSQL 的 UDT（User Defined Type）被大量使用，比如：

• 自定义 enum 类型（状态机、枚举值）
• composite 类型（类似 struct）
• domain（包装有约束的类型）
• JSONB
• 各种扩展类型（PostGIS、hstore、range…）

对于业务来说这些都是增强建模能力的利器。
但对于 ShardingSphere（SS）Proxy 来说：

PG 的 UDT 并不属于 JDBC 标准类型，也不属于 SS 原生支持的类型。
因此在 metadata → parse → describe → bind → execute 全链路都会出现“不知道你是谁”的错误。

我们业务中大量使用 PreparedStatement（extended query protocol），更放大了这一问题：

• Parse 不知道类型
• Describe 推不出 UDT 的类型名
• Bind 无法构造 PGobject
• Execute 阶段 JDBC 也不知道怎么序列化 UDT

最终导致：

所有涉及 UDT 的 SQL 全部报错，业务根本无法接入 Proxy。

因此，我们对 ShardingSphere 做了一次完整的 UDT 全链路支持改造。

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🧠 二、PG Extended Protocol：UDT 问题的根本原因

🔍 PostgreSQL 客户端常用两种协议模式：

1️⃣ Simple Query

Q → SQL → 执行 → 返回结果

不用关心类型，不涉及 parse/bind，简单粗暴。

2️⃣ Extended Query

绝大多数应用和驱动（JDBC、Hibernate、jOOQ）都使用 extended 模式：

Parse → Bind → Describe → Execute

其中 Parse、Describe、Bind 全都强依赖类型信息。

如果任何阶段类型不明确，PG 会直接报错，而不是帮你“猜”类型。

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📌 Extended Query 整体流程（关键）

sequenceDiagram
    autonumber
    participant Client
    participant SS as ShardingSphere Proxy
    participant PG as PostgreSQL

    Client->>SS: Parse(SQL, parameterTypes)
    SS-->>Client: ParseComplete

    Client->>SS: Describe(S)
    SS-->>Client: ParameterDescription / RowDescription

    Client->>SS: Bind(S, values)
    SS-->>Client: BindComplete

    Client->>SS: Execute
    SS->>PG: 实际执行
    PG-->>SS: ResultSet
    SS-->>Client: DataRow

如果 Parse/Describe 阶段无法确定类型，Bind 阶段就无法执行。

这正是 UDT 让 SS 崩溃的根本原因。

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🧩 三、ShardingSphere 在 UDT 下崩溃的根因分析

下面四个问题是 任何 SQL 只要涉及 UDT 都必定失败 的核心。

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❌ 问题 1：Metadata 层完全不加载 UDT 信息

原版 SS 只加载 JDBC 标准类型：

Map<String, Integer> result = databaseMetaData.getTypeInfo();

而 PostgreSQL 所有 UDT（enum/composite/domain）都存放在：

pg_type

但 SS 从未加载过这些类型！

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❌ 问题 2：ColumnMetaData 缺少 typeName 字段（致命）

PG JDBC 的 UDT 依赖：

PGobject.setType(typeName)
PGobject.setValue(valueString)

typeName 必须是真实的 PG type 名称，如：

• my_enum
• user_info
• jsonb
• age_domain

但 SS 的 ColumnMetaData 只有：

dataType (JDBC type)

完全不知道列的真实 typeName。
导致：

Bind 阶段无法构造 PGobject
Describe 阶段无法返回正确类型名
业务 SQL 100% 失败

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❌ 问题 3：Types.OTHER 被错误归类为 JSON

原版 SS 逻辑：

Types.OTHER → PostgreSQLColumnType.JSON

这会导致：

• 所有 UDT（enum/composite/domain）都被当成 JSON
• 解析器走 JSON parser
• 类型判断全错

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❌ 问题 4：Parse/Describe/Bind 阶段对 UDT 全程盲走

整个 prepare 流程里：

• Parse：参数类型 UNSPECIFIED
• Describe：无法补全类型
• Bind：无法构造 PGobject
• Execute：无法序列化 UDT

这四个阶段连锁触发错误。

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🛠️ 四、改造方案：我们如何重建 UDT 的全链路支持？

这一部分是本文最重要的内容，会分三层讲：

• 元数据层
• 类型系统与协议层（PostgreSQLColumnType / typeName）
• Parse / Describe / Bind / Execute 全链路增强

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🔧 四层一：元数据层 —— 正确加载 UDT 类型（史诗级改造）

⭐ 1. 在 DialectDataTypeOption 接口新增 loadUDTTypes()

让不同数据库可以按需加载 UDT：

Map<String, Integer> loadUDTTypes(Connection connection) throws SQLException;

默认实现返回空。

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⭐ 2. PostgreSQL 实现从 pg_type 正式扫描 UDT

SELECT t.typname, t.typtype, n.nspname
FROM pg_type t
JOIN pg_namespace n ON n.oid = t.typnamespace
LEFT JOIN pg_class c ON c.oid = t.typrelid
WHERE n.nspname = 'public'
  AND t.typtype IN ('c','e','d')
  AND (c.relkind IS NULL OR c.relkind = 'c')

并注册：

result.put(typname, Types.OTHER);

到此：

public schema 下的所有 enum / composite / domain 都能被正确加载。

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⭐ 3. ColumnMetaData 新增 typeName：UDT 支持的基石

核心代码：

new ColumnMetaData(
    columnName,
    jdbcType,
    isPrimaryKey,
    generated,
    udt_name,   // ⭐ 新增 typeName
    ...
)

这一步意义巨大：

让 SS 首次拥有“数据库真实类型名”的能力。
这是后续 Parse/Describe/Bind 正常工作的根基。

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🔧 四层二：类型系统与协议增强

⭐ 增加 PostgreSQLColumnType.UDT_GENERIC

UDT_GENERIC(1633, new PostgreSQLVarcharValueParser()),

并在 mapping 时重写 OTHER 行为：

if (jdbcType == Types.OTHER && columnTypeName != null) {
    return UDT_GENERIC.withTypeName(columnTypeName);
}

到此：

• UDT 不再被误判为 JSON
• ColumnType 可以携带 真实 typeName
• 后续 Bind 阶段可以构造 PGobject

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🔧 四层三：Parse / Describe / Bind / Execute 全链路重构

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🔥 Parse：初始类型占位，准备后续推断

Parse 阶段仅做：

1. 注册 preparedStatement
2. parameterTypes 初始化（可能 UNSPECIFIED）

Parse 阶段不做复杂类型推断，但必须为 Describe 做准备。

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🔥 Describe：UDT 类型推断的核心阶段（最复杂、最关键）

Describe 有两条路径：

✔ 1. Insert 语句：基于表元数据推断

关键代码：

String typeName = table.getColumn(columnName).getTypeName();
preparedStatement.getParameterTypeNames().set(i, typeName);
preparedStatement.getParameterTypes().set(i, UDT_GENERIC);

对 Insert 的所有参数类型预测准确率为 100% 。

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✔ 2. 非 Insert 语句：依赖 JDBC 实际元数据推断

PreparedStatement ps = connection.prepareStatement(sql);
ParameterMetaData pmd = ps.getParameterMetaData();
String typeName = pmd.getParameterTypeName(i);

通过真实 PG 进行“透视”，确保兼容性。

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Describe 阶段完成后的保证：

• 所有参数类型不再 UNSPECIFIED
• UDT 的 typeName 全部补全
• 后续 Bind 阶段能构造 PGobject

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🔥 Bind：构造 PGobject —— UDT 执行的“生命线”

Bind 的目标：
将客户端传来的文本值转换成 PG JDBC 能识别的 PGobject。

核心逻辑：

if (type == UDT_GENERIC || type == JSONB) {
    PGobject obj = new PGobject();
    obj.setType(typeName);  // ⭐ ude_name 在上一步已经补全
    obj.setValue(value.toString());
    rawParams.set(i, obj);
}

并进行参数位次重排：

preparedStatement.adjustParametersOrder()

Bind 阶段彻底解决了：

• UDT 无法序列化的问题
• JSONB 与 UDT 冲突的问题

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🔥 Execute：正常走 JDBC PreparedStatement（自然兼容）

由于 Bind 阶段 PGobject 构造正确：
Execute 阶段几乎“天然无痛”。

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📈 五、改造结果与收益

🎉 鲜明的量化结果

指标	改造前	改造后
PG UDT 支持能力	0%	100%
composite 支持	❌	✔
enum 支持	❌	✔
domain 支持	❌	✔
JSONB 误判率	很高	0
extended protocol 兼容	大量报错	全链路兼容
业务接入 Proxy 成功率	<25%	100%

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🔥 六、踩坑总结（干货）

❗ JSONB 与 UDT 争夺 Types.OTHER

解决：进一步分支 typeName 判断。

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❗ pg_type 会返回 table rowtype（relkind='r'）

解决：增加 relkind != 'r'。

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❗ Insert + Returning 混合场景

解决：为 returningProjection 同步增强类型推断。

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❗ YAML 历史兼容性

解决：typeName 读写都做了默认策略。

🧭 七、总结：这不是“补丁”，而是让 SS 真正理解 PostgreSQL 类型系统

改造让 SS 在 PG 上具备了真正的“数据库级”能力：

• 知道 UDT 是什么
• 知道 typeName
• 能补全参数类型
• 能构造 PGobject
• 能走完整的 extended protocol
• 能支持 ORM 全家桶

未来扩展 PostGIS / range / hstore 等类型也有了技术底板。