Sharding-Sphere

概述

ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。

ShardingSphere定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利用关系型数据库的计算和存储能力，而并非实现一个全新的关系型数据库。它与NoSQL和NewSQL是并存而非互斥的关系。NoSQL和NewSQL作为新技术探索的前沿，放眼未来，拥抱变化，是非常值得推荐的。反之，也可以用另一种思路看待问题，放眼未来，关注不变的东西，进而抓住事物本质。关系型数据库当今依然占有巨大市场，是各个公司核心业务的基石，未来也难于撼动，我们目前阶段更加关注在原有基础上的增量，而非颠覆。

ShardingSphere目前已经进入Apache孵化器，欢迎通过shardingsphere的dev邮件列表与我们讨论。

目前所有的可用发布都是进入Apache孵化器之前的发布版本，Apache官方发布将从4.0.0版本开始。

Sharding-JDBC

定位为轻量级Java框架，在Java的JDBC层提供的额外服务。它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，完全兼容JDBC和各种ORM框架。

适用于任何基于Java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。
支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。

Sharding-Proxy

定位为透明化的数据库代理端，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持。目前先提供MySQL和PostgreSQL版本，它可以使用任何兼容MySQL和PostgreSQL协议的访问客户端(如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat等)操作数据，对DBA更加友好。

向应用程序完全透明，可直接当做MySQL或PostgreSQL使用。
适用于任何兼容MySQL或PostgreSQL协议的的客户端。

Sharding-Sidecar（TBD）

定位为Kubernetes或Mesos的云原生数据库代理，以DaemonSet的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零侵入的方案提供与数据库交互的的啮合层，即Database Mesh，又可称数据库网格。

Database Mesh的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互有效的梳理。使用Database Mesh，访问数据库的应用和数据库终将形成一个巨大的网格体系，应用和数据库只需在网格体系中对号入座即可，它们都是被啮合层所治理的对象。

	Sharding-JDBC	Sharding-Proxy	Sharding-Sidecar
数据库	任意	MySQL/PostgreSQL	MySQL/PostgreSQL
连接消耗数	高	低	高
异构语言	仅Java	任意	任意
性能	损耗低	损耗略高	损耗低
无中心化	是	否	是
静态入口	无	有	无

混合架构

Sharding-JDBC采用无中心化架构，适用于Java开发的高性能的轻量级OLTP应用；Sharding-Proxy提供静态入口以及异构语言的支持，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Sharding-JDBC和Sharding-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的调整适合与当前业务的最佳系统架构。

功能列表

数据分片

分库 & 分表
读写分离
分片策略定制化
无中心化分布式主键

分布式事务

标准化事务接口
XA强一致事务
柔性事务

数据库治理

配置动态化
编排 & 治理
数据脱敏
可视化链路追踪
弹性伸缩(规划中)

Roadmap

kingdeehit-sharding-sphere

概述

1. kingdeehit-autoconfigure：作为子工程引入到工程项目

2. kingdeehit-base：作为提供远程读取和添加动态数据源服务

引入步骤

1. 部署读取动态数据源服务kingdeehit-base，初始化脚本，把需要分片的应用数据源都配置在里面，包括分库分表规则

-- ----------------------------
-- Table structure for sharding_data_source
-- ----------------------------
DROP TABLE IF EXISTS `sharding_data_source`;
CREATE TABLE `sharding_data_source`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
  `rule_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '环境前缀',
  `database_type` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '0：Mysql  1：SQLServer',
  `url` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '连接地址',
  `user_name` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '数据源 用户名',
  `password` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '数据源密码',
  `driver_class` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '驱动全类名',
  `master_slave_type` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '主(master)  从(slave)',
  `sharding_column` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '分库的列',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 10 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

DROP TABLE IF EXISTS `sharding_data_source_detail`;
CREATE TABLE `sharding_data_source_detail`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',
  `data_source_id` int(11) NULL DEFAULT NULL COMMENT '数据源id',
  `logical_table` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '逻辑表名',
  `sharding_column` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '分表列',
  `actual_table` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL COMMENT '物理表名',
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 10 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;

-- ----------------------------
-- Records of sharding_data_source
-- ----------------------------
INSERT INTO `sharding_data_source` VALUES (1, '99', '1', 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sharing?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8', 'root', 'root@123', 'com.mysql.jdbc.Driver', 'master', 'order_id');
INSERT INTO `sharding_data_source` VALUES (3, '98', '1', 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sharing_slave?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8', 'root', 'root@123', 'com.mysql.jdbc.Driver', 'master', 'order_id');
INSERT INTO `sharding_data_source` VALUES (4, 'default', '1', 'jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/sharing_default?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=true&serverTimezone=GMT%2B8', 'root', 'root@123', 'com.mysql.jdbc.Driver', 'master', 'order_id');

INSERT INTO `sharding_data_source_detail` VALUES (1, 1, 'coupon_seed', 'order_id', 'coupon_seed');

2. kingdeehit-autoconfigure通过自定义starter的方式引用到工程项目pom.xml

<dependency> 
           <groupId>com.kingdeehit.cloud</groupId>
           <artifactId>autoconfigure-spring-boot-starter</artifactId>
           <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
</dependency>

3. 配置kafka消息广播，application.properties/application.yml增加配置项和引入application-autoconfigure.properties

# kafka
kafka.consumerServers=127.0.0.1:9092
kafka.consumerEnableAutoCommit=true
kafka.consumerSessionTimeout=6000
kafka.consumerAutoCommitInterval=100
kafka.consumerAutoOffsetReset=earliest
kafka.consumerGroupId=topic_autoconfigure_1

kafka.producerServers=127.0.0.1:9092
kafka.producerRetries=0
kafka.producerBatchSize=4096
kafka.producerLinger=1
kafka.producerBufferMemory=40960

4. 启动类DynamicApplication添加扫描jar包的全路径

@SpringBootApplication(scanBasePackages={"com.yhyr.mybatis.dynamic","com.kingdeehit.cloud"})
public class DynamicApplication {

	public static void main(String[] args) {
		SpringApplication.run(DynamicApplication.class, args);
	}

}

5. 更新动态数据源的广播消息，通过调用KafkaProducer发起，其他应用通过订阅的方式拉取队列消息

生产者：

kafkaProducer.sendMessage(KafkaConstants.MY_TOPIC, "Dynamic");

消费者：

@KafkaListener(topics = {KafkaConstants.MY_TOPIC})
    public void receiveMessage(String message){
    	long start = System.currentTimeMillis();
    	log.info("KafkaConsumer开始， message：{}", message);
    	try {
    		//收到广播消息后通知执行方法
    		DynamicDataSource dynamicDataSource = DynamicDataSource.getInstance();
			dynamicDataSource.reloadDynamicDataSource();
    		
		} catch (Exception e) {
			log.info("KafkaConsumer发生异常，{}", e);
			e.printStackTrace();
		}
    	// 计算完成任务消耗时间
		double cost = (System.currentTimeMillis() - start) / 1000.000;
    	log.info("KafkaConsumer结束， 耗时：{}", cost + "秒");
    }

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