胡弦，视频号2023年度优秀创作者，互联网大厂P8技术专家，Spring Cloud Alibaba微服务架构实战派(上下册)和RocketMQ消息中间件实战派(上下册)的作者，资深架构师，技术负责人，极客时间训练营讲师，四维口袋KVP最具价值技术专家，技术领域专家团成员，2021电子工业出版社年度优秀作者，获得2023电子工业出版技术成长领路人称号，荣获2024年电子工业出版社博文视点20周年荣誉专家称号。
目录
基于Spring Cloud Alibaba和Sharding-JDBC的微服务的分库分表设计，可以从以下几个方面进行归纳。
1.概要设计
1.1 技术选型
（1）Spring Cloud Alibaba：作为微服务框架，它提供了分布式系统的解决方案，包括服务发现、配置管理、分布式事务等功能。
（2）Sharding-JDBC (现更名为ShardingSphere-JDBC)：一个轻量级Java框架，在JDBC层提供数据分片、读写分离、分布式事务和数据库治理等核心功能，是处理分库分表的关键组件。
1.2 分库分表策略设计
1.2.1 垂直分库
（1）将不同业务的数据分散到不同的数据库中，如用户库、订单库、商品库等。
（2）适用于业务耦合度低，数据可以独立存储的场景。
1.2.2 水平分表
（1）将同一个表中的数据按照某种规则（如哈希、范围等）分散到多个表中。
（2）适用于解决单表数据量过大导致的性能瓶颈。
1.2.3 分库分表结合
（1）先进行垂直分库，再对每个库中的表进行水平分表。
（2）适用于业务复杂、数据量巨大的场景，能够进一步提高系统的扩展性和性能。
1.3 技术实现步骤
1.3.1 引入依赖
在项目中引入ShardingSphere-JDBC的依赖。
1.3.2 配置ShardingSphere-JDBC
（1）在项目的配置文件中配置数据源、分片规则、读写分离规则等。
（2）配置逻辑表与真实表的映射关系，以及分片策略（如基于列的分片算法）。
1.3.3 数据迁移与备份
在实施分库分表前，对数据进行迁移和备份，确保数据的完整性和安全性。
1.3.4 代码调整
（1）根据分库分表后的数据访问方式，调整业务代码中的数据库访问逻辑。
（2）确保代码能够正确访问分片后的数据。
1.3.5 测试与验证
（1）对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试等。
（2）验证分库分表后的系统是否满足业务需求，并确保数据的准确性和一致性。
1.3.6 监控与调优
（1）实施系统监控，关注数据库性能、响应时间等关键指标。
（2）根据监控结果进行系统调优，提高系统的稳定性和性能。
1.4 注意事项
（1）在进行分库分表设计时，需要充分考虑业务场景和数据量等因素，选择合适的分库分表策略。
（2）实施分库分表可能会对系统的复杂性和维护成本产生影响，因此需要谨慎评估并做好充分的准备工作。
（3）在实施过程中，需要确保数据的完整性和一致性，避免数据丢失或损坏。
通过以上步骤和注意事项，可以基于Spring Cloud Alibaba和Sharding-JDBC实现微服务的分库分表设计，提高系统的扩展性和性能。
2.Sharding-JDBC核心原理分析
Sharding-JDBC是一个轻量级的Java框架，它在Java的JDBC层提供额外的服务。以下是关于Sharding-JDBC的详细介绍：
2.1 基础概念
（1）定义与定位：Sharding-JDBC被定位为轻量级Java框架，它使用客户端直连数据库，并以jar包的形式提供服务。这个框架无需额外部署和依赖，因此可以被视为增强版的JDBC驱动。它完全兼容JDBC和各种ORM框架，并适用于任何基于JDBC的ORM框架，例如JPA、Hibernate、Mybatis以及Spring JDBC Template，或者直接使用JDBC。
（2）支持范围：Sharding-JDBC支持任何第三方的数据库连接池，例如DBCP、C3P0、BoneCP、Druid和HikariCP等。同时，它也支持任意实现JDBC规范的数据库，包括但不限于MySQL、Oracle、SQLServer、PostgreSQL，以及任何遵循SQL92标准的数据库。
2.2 核心实现原理
（1）数据分片与逻辑表：Sharding-JDBC通过数据分片技术实现数据的水平分割和分布式存储。它引入了逻辑表（LogicTable）的概念，代表水平拆分的数据库（表）中，同一类表的总称。同时，实际存在的物理表被称为真实表（ActualTable）。
（2）SQL解析与重写：当应用程序发起数据库操作请求时，Sharding-JDBC会对SQL进行解析，并根据分片规则将SQL重写为多个子查询。
（3）数据库路由：根据分片规则，Sharding-JDBC会计算分片字段的值，以确定数据应存储在哪个数据节点上。
（4）分布式事务处理：Sharding-JDBC还支持分布式事务，通过事务协调器（如XA协议）来实现多个数据节点之间的事务一致性。
2.3 优势与不足
（1）优势：Sharding-JDBC的主要优势在于其轻量级、易集成和强大的分片能力，这使得它成为处理大数据量关系型数据库的理想选择。通过水平拆库和拆表，可以显著提高查询性能。
（2）不足：然而，Sharding-JDBC也存在一些不足之处。例如，它增加了开发的难度，如需要用分布式ID、进行调优以减少路由表的数目，以及编写分库分表的算法等。此外，对于跨表的查询，有时可能会降低性能，并且调试困难。Sharding-JDBC对部分SQL语法的支持也不尽如人意，例如分页查询中的Limit分页效率在靠后的页码时会降低，并消耗更多内存。对于非分片键的查询，系统会扫描所有表，这可能导致性能下降。最后，对于涉及统计相关的操作（如group by），Sharding-JDBC的支持并不十分友好。
总的来说，Sharding-JDBC是一个功能强大的工具，但也需要根据具体的应用场景和需求来权衡其优缺点。
3.Sharding-JDBC对微服务的侵入性分析
Sharding-JDBC对微服务的侵入性分析可以从以下几个方面进行。
3.1 代码层面的侵入
（1）Sharding-JDBC作为一个JDBC驱动代理，需要在项目的配置中明确指定数据源、分片规则等信息。这通常涉及到对现有微服务配置的修改，但并不需要大量改动业务代码。
（2）在某些情况下，为了正确使用Sharding-JDBC进行分库分表，可能需要对SQL语句或数据访问层进行微调，以确保它们与分片规则兼容。这种调整可能包括修改表名、列名或使用特定的SQL函数等。
3.2 架构层面的侵入
（1）引入Sharding-JDBC后，微服务的整体架构会增加一个分片管理层，这一层负责根据配置的分片规则将数据路由到正确的数据库或表。
（2）架构的复杂度会因此有所增加，因为需要考虑到分库分表带来的数据一致性、事务管理、分布式查询等问题。
3.3 运维和部署的侵入
（1）使用Sharding-JDBC后，数据库的运维和部署策略可能需要调整。例如，可能需要管理和维护多个数据库实例或表，而不是单一的数据库。
（2）数据备份、恢复和迁移的策略也需要考虑分片的情况，这可能会增加运维的复杂性。
3.4 性能层面的考虑
（1）虽然Sharding-JDBC旨在提高大数据量下的查询性能，但分片逻辑本身可能会引入额外的性能开销，特别是在跨多个分片进行查询时。
（2）需要仔细评估和实施性能优化策略，以确保分片带来的性能提升能够抵消其引入的额外开销。
3.5 依赖和兼容性的侵入
（1）引入Sharding-JDBC意味着微服务现在依赖于这个特定的分片解决方案。如果需要迁移到另一种分片技术或数据库解决方案，可能会面临一些挑战。
（2）此外，Sharding-JDBC与特定版本的数据库和JDBC驱动的兼容性也需要考虑。在升级或更换这些组件时，可能需要进行额外的测试和验证。
综上所述，Sharding-JDBC对微服务的侵入性主要体现在配置、架构、运维、性能和依赖等方面。虽然它提供了强大的分片功能，但在集成到微服务中时，需要仔细评估和调整以确保最佳实践和性能。
4.ShardingSphere-JDBC架构设计
ShardingSphere-JDBC的架构设计可以归纳为以下几个关键点。
4.1 总体架构
ShardingSphere-JDBC是一个轻量级的Java框架，它在JDBC层提供额外的服务。它使用客户端直连数据库，以jar包的形式提供服务，无需额外部署和依赖。
4.2 核心组件
（1）数据源配置：ShardingSphere-JDBC允许配置多个数据源，这些数据源可以是同构或异构的数据库实例。
（2）分片策略：支持多种分片策略，包括范围分片、列表分片、哈希分片等，以满足不同业务场景的需求。
（3）读写分离：通过将读写请求分离到不同的数据库实例上，提高系统的并发能力和稳定性。
（4）分布式事务管理：支持多种分布式事务解决方案，以保证数据的一致性。
4.3 内部结构
（1）ShardingSphere-JDBC通过ShardingRuleConfiguration等配置对象生成供ShardingDataSource等使用的规则，这些规则决定了数据如何分片、如何进行读写分离等。
（2）ShardingDataSource和MasterSlaveDataSource等内部对象实现了DataSource接口，是JDBC的完整实现方案。
4.4 扩展性与灵活性
（1）ShardingSphere-JDBC提供了灵活多变的配置方式，支持基于YAML、JSON、Spring命名空间或Spring Boot的配置。
（2）提供了丰富的SPI扩展点，允许开发者根据需要定制扩展功能。
4.5 兼容性
（1）ShardingSphere-JDBC完全兼容JDBC和各种ORM框架，如JPA、Hibernate、MyBatis等。
（2）支持任意实现JDBC规范的数据库，包括但不限于MySQL、Oracle、SQLServer和PostgreSQL。
4.6 性能与稳定性
（1）通过数据分片、读写分离等技术手段，ShardingSphere-JDBC旨在提高系统的性能、可用性和可扩展性。
（2）提供了丰富的监控和治理功能，以确保系统的稳定运行。
综上所述，ShardingSphere-JDBC的架构设计旨在提供一个轻量级、灵活且功能强大的分布式数据库解决方案，以满足现代应用对高并发、高可用和高扩展性的需求。
5.Sharding-JDBC高性能和高可用性分析
Sharding-JDBC的高性能和高可用性可以从以下几个方面进行分析。
5.1 高性能分析
（1）轻量级设计：Sharding-JDBC作为一个轻量级的Java框架，无需额外部署服务，直接嵌入到现有应用中。这种设计减少了系统复杂性和资源消耗，有助于提高整体性能。
（2）分片策略：Sharding-JDBC支持多种分片策略，如hash、range等，这些策略可以根据业务需求灵活配置。通过合理的分片策略，可以将数据均匀分布到多个数据库或表中，从而提高查询和更新的效率。
（3）读写分离：Sharding-JDBC支持读写分离功能，这意味着读操作和写操作可以被分发到不同的数据库实例上执行。这种设计可以显著提高系统的吞吐量和响应速度，尤其是在读操作远多于写操作的应用场景中。
（4）性能测试结果：根据ShardingSphere官方发布的性能测试报告，Sharding-JDBC在相同场景下与原生JDBC相比，性能损耗不超过7%。在某些场景下，如采用分库分表后，Sharding-JDBC的吞吐量甚至可以达到原生JDBC的两倍左右。
5.2 高可用性分析
（1）透明化接入：Sharding-JDBC设计为一个标准的JDBC驱动，可以无缝接入任何使用JDBC的Java应用程序。这种透明化的接入方式减少了应用程序的修改量，降低了出错的可能性，从而提高了系统的稳定性。
（2）兼容性：Sharding-JDBC兼容各种主流数据库，并且支持事务管理。这确保了在不同数据库之间迁移或扩展时，系统的可用性和一致性不会受到影响。
（3）故障切换：Sharding-JDBC提供了故障切换功能。当某个数据库节点出现故障时，系统可以自动将请求重定向到其他可用的节点上，从而保证服务的连续性。
（4）分布式事务支持：为了保证数据的一致性，Sharding-JDBC还支持分布式事务管理。这意味着即使在多个数据库节点之间进行数据操作，也能确保事务的原子性、一致性、隔离性和持久性（ACID属性）。
综上所述，Sharding-JDBC通过其高性能和高可用性的设计，为开发者提供了一个强大而灵活的分布式数据库解决方案。无论是在处理大规模数据存储、高并发读写还是数据库扩容等场景下，Sharding-JDBC都能提供出色的性能和稳定性表现。
6.Sharding-JDBC SQL监控设计
Sharding-JDBC SQL监控设计可以从以下几个方面进行归纳。
6.1 监控需求与目标
（1）需求：在分布式数据库环境中，对SQL语句的执行进行细粒度的监控，包括执行时间、执行次数、执行结果以及主库和备库的路由信息等。
（2）目标：确保数据库操作的性能、可靠性和安全性，同时为性能调优和故障排查提供数据支持。
6.2 监控策略与实施
6.2.1 指标采集
（1）利用ShardingSphere提供的metrics功能，自动收集SQL执行的各项指标。
（2）可以通过配置开启或关闭特定指标的收集，以满足不同监控需求。
6.2.2 监控范围
（1）监控所有通过Sharding-JDBC发起的SQL语句，包括DML（如INSERT、UPDATE、DELETE）和DQL（如SELECT）等。
（2）监控SQL语句的执行效率，如执行时间、是否超时等。
6.2.3 数据展示与分析
（1）将收集到的指标数据以可视化方式展示，便于开发者和运维人员快速定位问题。
（2）提供历史数据查询功能，支持对过去一段时间的SQL执行情况进行回溯分析。
6.2.4 报警与通知
（1）设置阈值，当某些关键指标超出预设范围时（如执行时间过长、错误率过高等），触发报警机制。
（2）报警信息可通过邮件、短信或其他方式及时通知相关人员，以便快速响应和处理问题。
6.2.5 集成与兼容性
（1）Sharding-JDBC的监控功能应与现有监控系统（如Prometheus、Grafana等）无缝集成，实现数据的统一展示和管理。
（2）确保监控功能对不同数据库类型和版本的兼容性，以及在不同应用场景下的稳定性。
6.3 技术实现细节
（1）监控指标采集：ShardingSphere-Agent采用Java Agent技术，通过修改目标字节码（即Byte Buddy技术）进行无侵入式的数据采集。这种方式无需修改业务代码，即可实现指标的自动收集。
（2）数据传输与存储：收集到的监控数据可以通过标准协议（如HTTP、JMX等）传输到后端存储系统（如时序数据库、Elasticsearch等），以便进行长期保存和分析。
（3）安全性考虑：在数据传输和存储过程中，需要确保数据的安全性和完整性，防止数据泄露或被篡改。可以采用加密传输、访问控制等安全措施来保障数据安全。
综上所述，Sharding-JDBC SQL监控设计旨在通过细粒度的指标采集、可视化的数据展示与分析、及时的报警与通知机制以及无缝的系统集成与兼容性，为分布式数据库环境提供全面而高效的监控解决方案。
标签：分库,数据库,分表,JDBC,分片,Sharding From： https://blog.csdn.net/huxian1234/article/details/139426287