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，2024电子工业出版社年度优秀作者。
目录
分库分表的核心架构设计是为了解决单一数据库在数据量过大、并发访问过高时出现的性能瓶颈问题。以下是对分库分表核心架构设计的详细分析。
1.概要设计
1.1 架构设计目标
（1）提升性能：通过分散数据存储和访问压力，提高数据库的查询和写入速度。
（2）可扩展性：允许系统通过增加更多的数据库和表来应对数据量的增长。
（3）高可用性：通过数据冗余和故障转移机制，确保系统的高可用性。
（4）简化管理：通过逻辑上的统一管理，降低物理上分布式数据库的管理复杂度。
1.2 核心组件
1.2.1 分片策略
（1）定义：决定如何将数据分散到多个数据库和表中。
（2）类型：包括垂直分片和水平分片。垂直分片按业务划分，水平分片则按数据行划分。
（3）算法：常用的分片算法有取模、哈希、范围等。
1.2.2 路由引擎
（1）功能：根据分片策略和SQL语句，决定SQL语句应该执行在哪个数据库和表上。
（2）实现：通常在SQL解析后进行路由计算，确保SQL语句能够正确路由到目标数据源。
1.2.3 SQL解析与改写
（1）SQL解析：将SQL语句解析为抽象语法树（AST），以便进行后续处理。
（2）SQL改写：根据路由结果和分片策略，对SQL语句进行改写，使其能够在目标数据源上正确执行。
1.2.4 数据节点管理
（1）定义：管理所有分片后的数据库和表，包括数据的分布、状态、连接等信息。
（2）功能：提供数据的增删改查操作，并确保数据的一致性和完整性。
1.3 架构设计原则
（1）最小化数据迁移：在分片策略设计时，应尽量避免数据迁移，以减少系统维护的复杂度和风险。
（2）均衡负载：确保数据能够均匀分布到各个数据库和表中，避免出现某些节点负载过高的情况。
（3）高可用性：通过数据冗余和故障转移机制，确保在单个数据库或表出现故障时，系统仍然能够正常运行。
（4）简化应用层：分库分表的核心架构设计应尽量简化应用层的工作，使应用层能够像操作单个数据库一样操作分布式数据库。
1.4 实现方式
1.4.1 客户端代理
（1）方式：在客户端和数据库之间添加一个代理层，代理层负责处理分片策略、路由计算、SQL解析与改写等工作。
（2）优点：对应用层透明，无需修改应用层代码。
（3）缺点：代理层可能成为性能瓶颈。
1.4.2 服务端代理
（1）方式：在数据库服务器前添加一个代理层，代理层负责处理分片策略、路由计算、SQL解析与改写等工作。
（2）优点：对应用层透明，且代理层可以部署在多个节点上以实现负载均衡。
（3）缺点：需要额外的硬件资源来部署代理层。
1.4.3 中间件
（1）方式：使用专门的中间件来实现分库分表功能，如ShardingSphere、MyCAT等。
（2）优点：功能强大、灵活度高、可扩展性好。
（3）缺点：需要额外的学习和配置成本。
分库分表的核心架构设计是一个复杂而关键的任务，它涉及到数据分片策略、路由引擎、SQL解析与改写、数据节点管理等多个方面。在设计时应遵循最小化数据迁移、均衡负载、高可用性和简化应用层等原则，并选择适合的实现方式。通过合理的架构设计，可以显著提升数据库的性能、可扩展性和高可用性。
2.分库分表路由引擎核心架构设计
分库分表路由引擎的核心架构设计是分库分表技术中的关键环节，它负责根据分片策略和SQL语句，决定SQL语句应该执行在哪个数据库和表上。以下是对分库分表路由引擎核心架构设计的详细分析。
2.1 架构设计目标
（1）高效路由：确保SQL语句能够快速、准确地路由到目标数据库和表。
（2）灵活性：支持多种分片策略和路由算法，以满足不同业务场景的需求。
（3）可扩展性：能够方便地扩展路由引擎的功能和性能，以应对数据量和并发量的增长。
2.2 核心组件
2.2.1 SQL解析器
（1）功能：将SQL语句解析为抽象语法树（AST），以便后续处理。
（2）实现：通常采用现有的SQL解析库，如Apache Calcite、Druid等。
2.2.2 分片策略管理器
（1）功能：存储和管理分片策略，包括垂直分片和水平分片的规则。
（2）实现：通常使用配置文件或数据库来存储分片策略，并提供接口供路由引擎查询。
2.2.3 路由计算器
（1）功能：根据分片策略和SQL语句的解析结果，计算SQL语句应该路由到哪些数据库和表。
（2）实现：根据分片策略的类型（如取模、哈希、范围等），实现相应的路由算法。
2.2.4 SQL改写器
（1）功能：根据路由计算结果，对SQL语句进行改写，使其能够在目标数据库和表上正确执行。
（2）实现：通常需要对SQL语句的表名、条件、排序分页信息等进行重写。
2.3 架构设计原则
（1）无中心化：路由引擎应该是一个无中心化的组件，每个数据库节点都可以独立进行路由计算，以避免单点故障和性能瓶颈。
（2）透明化：路由引擎应该对应用层透明，应用层无需关心数据的物理存储位置，只需要像操作单个数据库一样操作分布式数据库。
（3）一致性：在分布式场景下，需要保证数据的一致性。路由引擎需要配合分布式事务等机制，确保跨库操作的数据一致性。
2.4 实现方式
2.4.1 基于规则的路由
（1）方式：预先定义好分片策略和路由规则，路由引擎根据这些规则进行路由计算。
（2）优点：实现简单、易于理解。
（3）缺点：灵活性较差，难以应对复杂业务需求的变化。
2.4.2 基于智能算法的路由
（1）方式：采用机器学习等智能算法，根据历史数据和实时监控信息，动态调整路由策略。
（2）优点：灵活性高、能够应对复杂业务需求的变化。
（3）缺点：实现复杂、需要大量的历史数据和实时监控信息支持。
2.5 服务端代理的实现
在服务端代理的实现方式中，路由引擎通常作为代理层的一部分，负责处理来自客户端的SQL请求。代理层接收到SQL请求后，首先通过SQL解析器将SQL语句解析为AST，然后调用分片策略管理器获取分片策略，接着使用路由计算器计算路由结果，并通过SQL改写器对SQL语句进行改写。最后，代理层将改写后的SQL语句发送到目标数据库和表上执行，并将结果返回给客户端。
分库分表路由引擎的核心架构设计是分库分表技术中的关键环节，它负责将SQL语句路由到目标数据库和表上。路由引擎的设计需要遵循高效路由、灵活性、可扩展性等原则，并采用适当的实现方式以满足不同业务场景的需求。在服务端代理的实现方式中，路由引擎通常作为代理层的一部分，与SQL解析器、分片策略管理器、SQL改写器等组件共同协作，完成SQL请求的路由和处理。
3.分库分表无中心化架构设计
分库分表无中心化架构设计是一种分布式数据库架构模式，旨在避免单点故障，提高系统的可扩展性和可用性。在无中心化架构中，每个数据库节点都是平等的，没有中心节点负责协调和管理整个系统。以下是对分库分表无中心化架构设计的详细分析。
3.1 架构设计目标
（1）去中心化：消除中心节点的存在，避免单点故障和性能瓶颈。
（2）高可用性：通过数据冗余和故障转移机制，确保系统的高可用性。
（3）可扩展性：支持动态增加或减少数据库节点，以应对数据量和并发量的增长。
（4）数据一致性：在分布式场景下，确保数据的一致性。
3.2 核心组件
3.2.1 数据节点
（1）每个数据节点都是一个独立的数据库实例，负责存储一部分数据。
（2）数据节点之间通过网络进行通信和数据同步。
3.2.2 分片策略
（1）定义如何将数据分散到多个数据节点上。
（2）分片策略可以是基于哈希、范围、一致性哈希等算法。
3.2.3 路由引擎
（1）负责根据分片策略和SQL语句，决定SQL语句应该执行在哪个数据节点上。
（2）路由引擎通常嵌入在每个应用节点中，或者作为一个独立的服务提供。
3.2.4 数据同步机制
（1）确保数据节点之间的数据一致性。
（2）常用的数据同步机制包括基于日志的复制、基于快照的复制等。
3.3 架构设计特点
3.3.1 去中心化
（1）没有中心节点负责协调和管理整个系统，每个数据节点都是平等的。
（2）路由和数据同步等操作都在数据节点之间直接进行，无需经过中心节点。
3.3.2 分布式协调
（1）使用分布式协调服务（如Zookeeper、Consul等）来管理数据节点的状态和信息。
（2）分布式协调服务可以确保数据节点之间的数据同步和故障转移等操作的正确性和一致性。
3.3.3 智能路由
（1）路由引擎能够根据分片策略和SQL语句的解析结果，智能地选择执行SQL语句的数据节点。
（2）路由引擎还可以根据数据节点的负载情况，进行负载均衡和故障转移等操作。
3.3.4 数据一致性保证
（1）通过分布式事务、数据同步机制等手段，确保数据节点之间的数据一致性。
（2）在出现故障或数据不一致的情况时，能够自动进行修复和恢复。
3.4 实现方式
3.4.1 客户端代理
（1）在客户端和数据库之间添加一个代理层，代理层负责处理分片策略、路由计算、数据同步等操作。
（2）客户端通过代理层与数据库进行交互，无需关心数据的物理存储位置。
3.4.2 服务端代理
（1）在数据库服务器前添加一个代理层，代理层负责处理分片策略、路由计算、数据同步等操作。
（2）客户端直接与代理层进行交互，代理层负责将SQL语句路由到正确的数据节点上执行。
3.4.3 中间件
（1）使用专门的中间件来实现分库分表无中心化架构，如ShardingSphere、MyCAT等。
（2）中间件通常提供丰富的功能和配置选项，可以满足不同业务场景的需求。
分库分表无中心化架构设计是一种分布式数据库架构模式，旨在提高系统的可扩展性、可用性和数据一致性。通过去中心化、分布式协调、智能路由和数据一致性保证等手段，该架构能够有效地应对数据量和并发量的增长，同时保持系统的稳定性和性能。在实际应用中，可以根据具体业务场景和需求选择合适的实现方式，如客户端代理、服务端代理或中间件等。
4.分库分表可扩展性架构设计
分库分表可扩展性架构设计旨在解决随着数据量和并发量增加而导致的性能瓶颈问题，提高系统的可扩展性、可用性和数据一致性。以下是对分库分表可扩展性架构设计的详细分析。
4.1 架构设计目标
（1）可扩展性：系统能够方便地扩展数据库和表的数量，以应对数据量和并发量的增长。
（2）高可用性：通过数据冗余和故障转移机制，确保系统的高可用性。
（3）数据一致性：在分布式场景下，确保数据的一致性。
（4）负载均衡：实现数据的分布和并行处理，提高系统性能。
4.2 核心组件
4.2.1 分片策略
（1）定义：决定如何将数据分散到多个数据库和表中。
（2）类型：包括垂直分片和水平分片。垂直分片按业务划分，水平分片则按数据行划分。
（3）算法：常用的分片算法有哈希分片、范围分片、一致性哈希等。
4.2.2 路由引擎
（1）功能：根据分片策略和SQL语句，决定SQL语句应该执行在哪个数据库和表上。
（2）特点：通常嵌入在应用层或作为独立服务，实现智能路由和负载均衡。
4.2.3 数据节点
（1）定义：存储数据的物理实体，可以是单个数据库实例或数据库集群。
（2）扩展性：支持动态增加或减少数据节点，以应对数据量和并发量的变化。
4.2.4 分布式协调服务
（1）功能：管理数据节点的状态和信息，确保数据同步和故障转移的正确性和一致性。
（2）常用工具：如Zookeeper、Consul等。
4.3 架构设计原则
（1）数据均衡：确保数据能够均匀分布到各个数据节点上，避免出现某些节点负载过高的情况。
（2）无中心化：避免单点故障，提高系统的可扩展性和可用性。
（3）数据一致性：在分布式场景下，确保数据的一致性，可以采用分布式事务、最终一致性等机制。
（4）透明化：对应用层透明，应用层无需关心数据的物理存储位置，只需要像操作单个数据库一样操作分布式数据库。
4.4 实现方式
4.4.1 客户端代理
（1）方式：在客户端和数据库之间添加一个代理层，代理层负责处理分片策略、路由计算、数据同步等操作。
（2）优点：对应用层透明，无需修改应用层代码。
（3）缺点：代理层可能成为性能瓶颈。
4.4.2 服务端代理
（1）方式：在数据库服务器前添加一个代理层，代理层负责处理分片策略、路由计算、数据同步等操作。
（2）优点：对应用层透明，且代理层可以部署在多个节点上以实现负载均衡。
（3）缺点：需要额外的硬件资源来部署代理层。
4.4.3 中间件
（1）方式：使用专门的中间件来实现分库分表功能，如ShardingSphere、MyCAT等。
（2）优点：功能强大、灵活度高、可扩展性好。
（3）缺点：需要额外的学习和配置成本。
4.5 动态扩容缩容
（1）评估需求：根据数据量和并发量的增长情况，评估系统的扩容需求。
（2）增加数据节点：在分布式协调服务的帮助下，动态增加数据库和表的数量。
（3）数据迁移：采用数据迁移工具或中间件提供的数据迁移功能，将部分数据从旧的数据节点迁移到新的数据节点上。
（4）更新路由策略：在数据迁移完成后，更新路由策略，确保新的SQL语句能够路由到正确的数据节点上。
分库分表可扩展性架构设计通过分片策略、路由引擎、数据节点和分布式协调服务等核心组件，实现了数据的分布和并行处理，提高了系统的可扩展性、可用性和数据一致性。在实际应用中，可以根据具体业务场景和需求选择合适的实现方式，并考虑动态扩容缩容的需求。
5.ShardingSphere分库分表的高性能架构设计
Apache ShardingSphere是一套开源的分布式数据库解决方案，旨在提供数据库分片、分布式事务、读写分离、数据治理等多种数据服务，通过其强大的功能帮助开发者解决数据库性能瓶颈，实现高性能、高可用、高扩展性的数据库系统。以下是ShardingSphere在分库分表方面的高性能架构设计要点。
5.1 数据分片
ShardingSphere支持垂直分片和水平分片两种策略，以应对不同业务场景的需求。
5.1.1 垂直分片
（1）定义：按照业务维度或表结构将表拆分到不同的数据库中。
（2）优点：降低单数据库服务的压力，增加系统可用性，使业务更加清晰，各系统间解耦合。
（3）缺点：依然存在单库、单表数据过大的问题，需要结合水平分片来解决。
5.1.2 水平分片
（1）定义：将数据库或表中的数据按照某种规则（如哈希、范围等）拆分到多个数据库或多个表中。
（2）优点：解决单库大数据量和高并发瓶颈问题，提高数据库的读写性能。
（3）缺点：可能带来分布式事务一致性、跨节点关联查询等复杂问题。
5.2 读写分离
ShardingSphere支持自动化的读写分离功能，通过一主多从的配置方式，将读操作和写操作分别路由至主库与从库，有效减轻数据库的读写压力，提高系统的并发处理能力。使用多主多从的方式，还能提升系统的吞吐量和可用性，确保在任何一个数据库宕机或磁盘物理损坏的情况下，系统仍能正常运行。
5.3 分布式事务
ShardingSphere通过支持XA事务、BASE事务等方式，确保跨数据库的事务一致性。这对于分库分表场景下的数据一致性至关重要。
5.4 动态扩容缩容
ShardingSphere支持通过配置简单的规则实现数据库的动态扩容缩容，提高了系统的扩展性和容错能力。这意味着系统可以根据业务需求动态调整数据库规模，而无需进行复杂的手动操作。
5.5 高性能组件
5.5.1 Sharding-JDBC
（1）定位：轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供额外服务。
（2）特点：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，完全兼容JDBC和各种ORM框架。
5.5.2 Sharding-Proxy
（1）定位：独立的代理层，类似于MySQLProxy或PgBouncer。
（2）特点：客户端直接连接到Sharding-Proxy，而不是直接连接数据库。Sharding-Proxy会根据配置规则对SQL进行解析、重写、路由，并将结果返回给客户端。支持多种数据库协议和异构语言的应用程序。
5.6 透明化设计
ShardingSphere尽量透明化分库分表所带来的影响，让使用方尽量像使用一个数据库一样使用水平分片之后的数据库集群。这大大降低了使用分库分表技术的门槛和成本。
5.7 灵活的配置和扩展性
ShardingSphere以模块化的方式设计，用户可以根据不同的应用场景选择适合的模块来部署。同时，ShardingSphere还支持丰富的分片算法和策略，用户可以根据业务需求进行灵活配置和扩展。
综上所述，ShardingSphere通过数据分片、读写分离、分布式事务、动态扩容缩容、高性能组件、透明化设计以及灵活的配置和扩展性等方面的设计，实现了分库分表场景下的高性能架构。这些设计要点共同构成了ShardingSphere在分布式数据库领域中的核心竞争力。
标签：架构设计,分库,数据库,分片,SQL,分表,数据,路由 From： https://blog.csdn.net/huxian1234/article/details/144506635