ShardingSphere 5.x 系列【4】产品介绍

有道无术,术尚可求,有术无道,止于术。

本系列Spring Boot 版本 3.1.0

本系列ShardingSphere 版本 5.4.0

源码地址:https://gitee.com/pearl-organization/study-sharding-sphere-demo

文章目录

    • 1. 简介
    • 2. 核心特性
      • 2.1 数据分片
      • 2.2 读写分离
      • 2.3 分布式事务
      • 2.4 数据迁移
      • 2.5 数据加密
      • 2.6 联邦查询
      • 2.7 影子库
    • 3. 设计哲学
      • 3.1 连接
      • 3.2 增强
      • 3.3 可插拔
    • 4. 部署架构
      • 4.1 独立部署
        • 4.1.1 ShardingSphere-JDBC
        • 4.1.1 ShardingSphere-Proxy
      • 4.2 混合部署架构
    • 5. 运行模式
      • 5.1 单机模式
      • 5.2 集群模式
    • 6. 线路规划

1. 简介

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GitHub地址

Apache ShardingSphere产品定位为Database Plus, 可以将任意数据库转换为分布式数据库,并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。于 2020416 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。

旨在构建异构数据库上层的标准和生态,关注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力,而并非实现一个全新的数据库。 站在数据库的上层视角,关注它们之间的协作多于数据库自身。

产品优势:

  • 极致性能:驱动程序端历经长年打磨,效率接近原生 JDBC,性能极致。
  • 生态兼容:代理端支持任何通过MySQL/PostgreSQL协议的应用访问,驱动程序端可对接任意实现 JDBC 规范的数据库。
  • 业务零侵入:面对数据库替换场景,ShardingSphere 可满足业务无需改造,实现平滑业务迁移。
  • 运维低成本:在保留原技术栈不变前提下,对 DBA 学习、管理成本低,交互友好。
  • 安全稳定:基于成熟数据库底座之上提供增量能力,兼顾安全性及稳定性。
  • 弹性扩展:具备计算、存储平滑在线扩展能力,可满足业务多变的需求。
  • 开放生态:通过多层次(内核、功能、生态)插件化能力,为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。

ShardingSphere包含了两个产品:

  • ShardingSphere-JDBC:定位为轻量级 Java 框架,在 JavaJDBC 层提供的额外服务
  • ShardingSphere-Proxy:定位为透明化的数据库代理端,通过实现数据库二进制协议,对异构语言提供支持

这两个产品既能够独立部署,又支持混合部署配合使用的产品组成。 均提供标准化的基于数据库作为存储节点的增量功能,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。

支持项ShardingSphere-JDBCShardingSphere-Proxy
数据库任意MySQL/PostgreSQL
连接消耗数
异构语言仅 Java任意
性能损耗低损耗略高
无中心化
静态入口

2. 核心特性

2.1 数据分片

数据分片,是应对海量数据存储与计算的有效手段。ShardingSphere 基于底层数据库提供分布式数据库解决方案,可以水平扩展计算和存储,支持水平、垂直跨数据源分发数据,从而提升数据库集群性能和可扩展性。

2.2 读写分离

读写分离,是应对高压力业务访问的手段。基于对 SQL 语义理解及对底层数据库拓扑感知能力,ShardingSphere 提供灵活的读写流量拆分和读流量负载均衡。

2.3 分布式事务

事务能力,是保障数据库完整、安全的关键技术,也是数据库的核心技术。ShardingSphere 基于 XA BASE 的混合事务引擎,提供在独立数据库上的分布式事务功能,保证跨数据源的数据安全。

2.4 数据迁移

数据迁移,是打通数据生态的关键能力。ShardingSphere 提供跨数据源的数据迁移能力,并可支持重分片扩展。

2.5 数据加密

数据加密,是保证数据安全的基本手段。ShardingSphere 提供完整、透明、安全、低成本的数据加密解决方案。

2.6 联邦查询

联邦查询,是面对复杂数据环境下利用数据的有效手段。ShardingSphere 提供跨数据源的复杂查询分析能力,实现跨源的数据关联与聚合。

2.7 影子库

在全链路压测场景下,ShardingSphere 支持不同工作负载下的数据隔离,避免测试数据污染生产环境。

3. 设计哲学

ShardingSphere 采用 Database Plus 设计哲学,该理念致力于构建数据库上层的标准和生态,在生态中补充数据库所缺失的能力。连接、增强和可插拔ShardingSphere 的核心设计理念。
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3.1 连接

打造数据库上层标准,通过对数据库协议、SQL 方言以及数据库存储的灵活适配,快速构建多模异构数据库上层的标准,同时通过内置 DistSQL 为应用提供标准化的连接方式。

3.2 增强

数据库计算增强引擎,在原生数据库基础能力之上,提供分布式及流量增强方面的能力。前者可突破底层数据库在计算与存储上的瓶颈,后者通过对流量的变形、重定向、治理、鉴权及分析能力提供更为丰富的数据应用增强能力。

3.3 可插拔

构建数据库功能生态,可插拔架构划分为 3 层:

  • L1 内核层
  • L2 功能层
  • L3 生态层
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L1 内核层是数据库基本能力的抽象,其所有组件均必须存在,但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。 主要包括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。

L2 功能层用于提供增量能力,其所有组件均是可选的,可以包含零至多个组件。 组件之间完全隔离,互无感知,多组件可通过叠加的方式相互配合使用。 主要包括数据分片、读写分离、数据加密、影子库等。 用户自定义功能可完全面向ShardingSphere 定义的顶层接口进行定制化扩展,而无需改动内核代码。

L3 生态层用于对接和融入现有数据库生态,包括数据库协议、SQL 解析器和存储适配器,分别对应于 ShardingSphere 以数据库协议提供服务的方式、SQL 方言操作数据的方式以及对接存储节点的数据库类型。

4. 部署架构

4.1 独立部署

4.1.1 ShardingSphere-JDBC

ShardingSphere-JDBC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。

特点:

  • 适用于任何基于 JDBCORM 框架,比如JPAHibernateMybatisSpring JDBC Template 、直接使用 JDBC
  • 支持任何第三方的数据库连接池,比如DBCPC3P0BoneCPHikariCP
  • 支持任意实现 JDBC 规范的数据库,目前支持MySQLPostgreSQLOracleSQLServer 以及任何可使用 JDBC 访问的数据库。

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4.1.1 ShardingSphere-Proxy

ShardingSphere-Proxy 定位为透明化的数据库代理端,通过实现数据库二进制协议,对异构语言提供支持。 目前提供 MySQLPostgreSQL 协议,透明化数据库操作,对 DBA 更加友好。

特点:

  • 向应用程序完全透明,可直接当做 MySQL/PostgreSQL 使用;
  • 兼容 MariaDB 等基于 MySQL 协议的数据库,以及openGauss等基于 PostgreSQL 协议的数据库;
  • 适用于任何兼容MySQL/PostgreSQL协议的的客户端,如:MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat 等。

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4.2 混合部署架构

ShardingSphere-JDBC 采用无中心化架构,与应用程序共享资源,适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用。

ShardingSphere-Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持,独立于应用程序部署,适用于 OLAP 应用以及对分片数据库进行管理和运维的场景。

ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。 通过混合使用 ShardingSphere-JDBCShardingSphere-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于当前业务的最佳系统架构。

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5. 运行模式

Apache ShardingSphere 提供了两种运行模式,分别是单机模式和集群模式。

5.1 单机模式

能够将数据源和规则等元数据信息持久化,但无法将元数据同步至多个 Apache ShardingSphere 实例,无法在集群环境中相互感知。 通过某一实例更新元数据之后,会导致其他实例由于获取不到最新的元数据而产生不一致的错误。
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适用于在本地搭建的测试环境。

5.2 集群模式

提供了多个Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。 它能够提供计算能力水平扩展和高可用等分布式系统必备的能力,集群环境需要通过独立部署的注册中心来存储元数据和协调节点状态。
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在生产环境建议使用集群模式。

6. 线路规划

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