轻量级mysql分库分表(sharding)中间件,丰富的sharding算法支持(2类4种分片算法),能够方便DBA实现库的水平扩容和降低数据迁移成本。shark站在巨人的肩膀上(springjdbc、druid),采用与应用集成架构,放弃通用性,只为换取更好的执行性能与降低分布式环境下外围系统的宕机风险。
- 动态数据源的无缝切换;
- master/slave一主一从读写分离;
- sql独立配置,与逻辑代码解耦;
- 单线程读重试(取决于的数据库连接池是否支持);
- 友好支持mysql数据库;
- 非proxy架构,与应用集成,应用直连数据库,降低外围系统依赖所带来的宕机风险;
- 使用简单,侵入性低,站在巨人的肩膀上,依赖于springjdbc、druid;
- 基于淘宝druid的sqlparser完成sql解析任务,解析性能高效、稳定;
- 分库分表路由算法支持2类4种分片模式,库内分片/一库一片;
- 提供自动生成全局唯一的sequenceid的API支持;
- 支持基于zookeeper、redis3.x cluster作为集中式资源配置中心;
- 提供自动生成配置文件的支持,降低配置出错率;
- 提供内置验证页面,方便开发、测试以及运维对执行后的sql进行验证;
- 专注于sharding领域,无需兼容通用性,因此核心代码量少、易读易维护;
- 库内分片类型:
- 片名连续的库内分片算法;
- 非片名连续的库内分片算法;
- 一库一片类型:
- 片名连续的一库一片算法;
- 非片名连续的一库一片算法;
- 不支持强一致性的分布式事务,建议在业务层采用依赖MQ、异步操作等方式实现事物,保证事物的最终一致性;
- 不建议、不支持多表查询,所有多表查询sql,务必全部打散为单条sql逐条执行;
- sql语句的第一个参数务必是路由条件;
- 不支持sql语句中出现数据库别名;
- 路由条件必须是整数类型;
- 项目主页:https://github.com/gaoxianglong/shark
- wiki:https://github.com/gaoxianglong/shark/wiki
- issues:https://github.com/gaoxianglong/shark/issues
- : QQ Group:150445731
- blog:http://gao-xianglong.iteye.com
- email:gao_xianglong@sharksharding.com