Apache ShardingSphere

2天前更新 1 00

开源的 ​分布式数据库中间件生态圈

所在地:
美国
收录时间:
2025-04-01
Apache ShardingSphereApache ShardingSphere

Apache ShardingSphere 简介

Apache ShardingSphere 是一款开源的 分布式数据库中间件生态圈,由 Apache 软件基金会 孵化并毕业,旨在为关系型和非关系型数据库提供 分库分表、读写分离、分布式事务、数据加密 等能力。其核心设计理念是 **”Database Plus”,通过可插拔架构扩展数据库功能,适用于 高并发、大数据量、多云混合部署** 等复杂场景。


核心特性

  1. 分库分表(Sharding)
    • 支持 水平分片(按行) 和 垂直分片(按表)
    • 提供 精确分片、范围分片、复合分片 等策略
    • 自动路由 SQL 到目标数据库(如 user_id % 3 分片)
  2. 读写分离
    • 自动将写操作路由到主库,读操作路由到从库
    • 支持 权重负载均衡 和 故障转移
  3. 分布式事务
    • 集成 XA、Seata、BASE 事务模型
    • 保证跨库操作的 ACID 或最终一致性
  4. 数据加密
    • 透明化字段级加密(如手机号、身份证号)
    • 支持 AES、MD5、RSA 等算法
  5. 弹性伸缩
    • 在线扩容缩容,数据自动再平衡
    • 支持 Kubernetes 云原生部署
  6. 多数据库兼容
    • 适配 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、MongoDB 等
  7. 可观测性
    • 提供 SQL 审计、性能监控、链路追踪(集成 Prometheus/SkyWalking)

核心组件

组件功能说明
ShardingSphere-JDBC轻量级 Java 驱动,透明化分库分表(无需代理)
ShardingSphere-Proxy数据库代理服务,支持多语言访问(如 Python、Go)
ShardingSphere-SidecarKubernetes Sidecar 模式(开发中)
ShardingSphere-Scaling数据迁移工具(全量+增量同步)

典型应用场景

  1. 电商订单系统
    • 按用户 ID 分库分表,解决单表数据量过大问题
  2. 金融交易流水
    • 跨库事务保证资金操作一致性
  3. 多租户 SaaS 平台
    • 租户数据隔离(分库) + 敏感字段加密
  4. 物联网(IoT)数据分析
    • 海量设备数据分片存储 + 实时查询
  5. 混合云数据库治理
    • 统一管理本地和云数据库(如 AWS RDS + 自建 MySQL)

快速入门示例

1. ShardingSphere-JDBC 配置(Spring Boot)

# application.yml
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0: # 主库
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://db0:3306/db?useSSL=false
        username: root
        password: 123456
      ds1: # 从库
        jdbc-url: jdbc:mysql://db1:3306/db?useSSL=false
    sharding:
      tables:
        t_order: # 订单表分片规则
          actual-data-nodes: ds$->{0..1}.t_order_$->{0..15} # 2库×16表
          table-strategy:
            standard:
              sharding-column: order_id
              precise-algorithm-class-name: com.example.ModuloShardingAlgorithm

2. 分布式事务(Seata 集成)

@ShardingTransactionType(TransactionType.BASE) // 声明 BASE 事务
@Transactional // Spring 事务注解
public void placeOrder(Order order) {
    orderRepository.insert(order);
    inventoryRepository.deduct(order.getItemId());
}

性能优化建议

  1. 分片键设计
    • 选择 高基数、低频率变更 的字段(如 user_id
    • 避免跨分片 JOIN,优先冗余字段
  2. SQL 规范
    • 查询条件必须包含分片键(否则全库表扫描)
    • 禁用 SELECT *,只查询必要字段
  3. 连接池配置
    • 使用 HikariCP 或 Druid,设置合理 maxPoolSize
  4. 监控与调优
    • 监控 Slow SQL 和 Connection Wait Time
    • 调整 spring.shardingsphere.props.max.connections.size.per.query=5

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