# ShardingSphere 文档
# 一、核心概念与概述
# 1.1 什么是 ShardingSphere
ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库中间件解决方案，提供了数据分片、分布式事务、数据库治理等功能，致力于简化分布式数据库操作。
- 模块化架构：由 ShardingSphere-JDBC、ShardingSphere-Proxy 和 ShardingSphere-Sidecar 三个产品组成
- 透明化访问：对应用程序屏蔽底层分布式数据库的复杂性
- 增量功能：在不改变现有数据库结构的情况下，逐步引入分布式能力
# 1.2 发展历程与生态
ShardingSphere 起源于 2016 年，最初是一个单纯的数据分片框架，经过多年发展，已成为功能完备的分布式数据库中间件生态系统：
- 2016 年：发布 Sharding-JDBC 1.0
- 2018 年：更名为 ShardingSphere，同时发布 ShardingSphere-Proxy
- 2020 年：进入 Apache 孵化器
- 2022 年：成为 Apache 顶级项目
# 1.3 应用场景
ShardingSphere 适用于以下场景：
- 高并发访问：需要通过读写分离、数据分片提升系统吞吐量
- 海量数据存储：单库存储容量达到瓶颈，需要水平扩展
- 多数据源整合：需要统一管理和操作多个异构数据源
- 分布式事务处理：需要在分布式环境中保证数据一致性
# 二、核心组件与架构
# 2.1 整体架构
ShardingSphere 采用了多层架构设计，包括：
- 接入层：提供 JDBC、MySQL/PostgreSQL 协议、Kubernetes Sidecar 多种接入方式
- 功能层：包含数据分片、分布式事务、数据库治理等核心功能模块
- 基础设施层：提供配置中心、注册中心、分布式锁等公共基础设施
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 用户应用程序 │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────┴─────────────────────────────────────────┐
│ 接入层 │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────────────────┐ │
│ │ ShardingSphere│ │ ShardingSphere│ │ ShardingSphere-Sidecar ││
│ │ -JDBC │ │ -Proxy │ │ ││
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └───────────────────────┘ │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────┴─────────────────────────────────────────┐
│ 功能层 │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────────────────┐ │
│ │ 数据分片 │ │ 分布式事务 │ │ 数据库治理 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └───────────────────────┘ │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────┴─────────────────────────────────────────┐
│ 基础设施层 │
│ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────────────────┐ │
│ │ 配置中心 │ │ 注册中心 │ │ 分布式锁 │ │
│ └──────────────┘ └──────────────┘ └───────────────────────┘ │
└───────────────────────┬─────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────────────┴─────────────────────────────────────────┐
│ 后端数据库集群 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
# 2.2 核心组件介绍
# 2.2.1 ShardingSphere-JDBC
轻量级 Java ORM 框架增强版，以 JDBC 驱动的形式嵌入到应用程序中：
- 零侵入性：对应用程序代码无侵入，只需修改数据源配置
- 高性能：客户端直连数据库，无额外网络开销
- 支持所有基于 JDBC 的 ORM 框架：如 JPA、Hibernate、MyBatis 等
# 2.2.2 ShardingSphere-Proxy
透明化的数据库代理服务，提供 MySQL/PostgreSQL 协议接口：
- 多语言支持：任何支持 MySQL/PostgreSQL 协议的客户端都可使用
- 集中式管理：配置集中管理，应用程序无需感知分片规则
- 完整的数据库功能：支持复杂 SQL、视图、存储过程等
# 2.2.3 ShardingSphere-Sidecar
Kubernetes 环境下的服务网格组件，以 Sidecar 模式部署：
- 云原生设计：与 Kubernetes 深度集成
- 自动扩缩容：配合 Kubernetes 实现自动扩缩容
- 服务网格兼容：可与 Istio 等服务网格组件协同工作
# 三、数据分片功能详解
# 3.1 分片策略
ShardingSphere 提供了多种分片策略，满足不同场景需求：
# 3.1.1 精确分片策略
根据分片键的精确值进行分片，适用于如按用户 ID 分片的场景：
// 精确分片策略配置示例
props.put("sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.sharding-column", "user_id");
props.put("sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.database-strategy.standard.precise-algorithm-class-name", "com.example.PreciseModuloDatabaseShardingAlgorithm");
# 3.1.2 范围分片策略
根据分片键的范围进行分片，适用于如按时间范围分片的场景：
// 范围分片策略配置示例
props.put("sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.complex.sharding-columns", "order_id,create_time");
props.put("sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order.table-strategy.complex.algorithm-class-name", "com.example.ComplexShardingAlgorithm");
# 3.1.3 复合分片策略
结合多个分片键进行分片，适用于复杂业务场景：
// 复合分片策略配置示例
props.put("sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.complex.sharding-columns", "order_id,user_id");
props.put("sharding.jdbc.config.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.complex.algorithm-class-name", "com.example.MultiKeyShardingAlgorithm");
# 3.2 分片算法
ShardingSphere 内置了多种分片算法，并支持自定义分片算法：
- 取模分片算法：基于分片键的哈希值对分片数量取模
- 哈希分片算法：基于分片键的哈希值进行分片
- 范围分片算法：基于分片键的值范围进行分片
- 时间分片算法：基于时间字段进行分片
- 自动递增分片算法：基于分片键的递增特性进行分片
# 3.3 分片键设计
合理的分片键设计是实现高效数据分片的关键：
- 唯一性：分片键应该能够唯一标识一条记录
- 均匀分布：确保数据能够均匀分布到各个分片
- 查询友好：尽量与业务查询条件匹配，减少跨分片查询
- 不可变性：分片键值应尽量保持不变，避免数据迁移
# 四、分布式事务
# 4.1 事务类型
ShardingSphere 支持多种分布式事务解决方案：
# 4.1.1 XA 事务
基于 XA 协议的两阶段提交事务，保证强一致性：
- 优点：保证数据强一致性
- 缺点：性能较低，存在长事务阻塞风险
- 适用场景：对数据一致性要求极高的业务场景
# 4.1.2 AT 事务
基于 TCC (Try-Confirm-Cancel) 思想的改进型事务，保证最终一致性：
- 优点：性能较好，无阻塞
- 缺点：需要应用层配合，有代码侵入性
- 适用场景：对性能要求较高，可接受最终一致性的场景
# 4.1.3 BASE 事务
基于 SAGA 模式的柔性事务，保证最终一致性：
- 优点：完全异步，性能最高
- 缺点：实现复杂度高，一致性最弱
- 适用场景：对性能要求极高，业务流程明确的场景
# 4.2 事务隔离级别
ShardingSphere 支持多种事务隔离级别：
- 读未提交（READ_UNCOMMITTED）
- 读已提交（READ_COMMITTED）
- 可重复读（REPEATABLE_READ）
- 串行化（SERIALIZABLE）
# 4.3 事务管理配置
以下是配置 XA 事务的示例：
// 配置 XA 事务
props.put("sharding.jdbc.config.sharding.props.sql.show", "true");
props.put("sharding.jdbc.config.sharding.props.max.connections.size.per.query", "1");
props.put("sharding.jdbc.config.sharding.transaction.type", "XA");
# 五、数据库治理功能
# 5.1 配置中心
ShardingSphere 支持多种配置中心，实现配置的集中管理和动态更新：
- ZooKeeper：分布式协调服务，提供高可用的配置存储
- Nacos：阿里巴巴开源的配置中心和服务发现平台
- Etcd：云原生时代的配置存储和服务发现系统
- Apollo：携程开源的分布式配置中心
# 5.2 注册中心
通过注册中心实现实例的自动发现和管理：
- 服务注册：自动注册数据库实例信息
- 健康检查：定期检查实例健康状态
- 动态扩缩容：支持实例的动态添加和移除
# 5.3 分布式锁
提供分布式锁机制，保证分布式环境下的数据一致性：
- 基于 ZooKeeper 的分布式锁
- 基于 Redis 的分布式锁
- 基于数据库的分布式锁
# 六、基本使用指南
# 6.1 ShardingSphere-JDBC 快速开始
# 6.1.1 引入依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
<artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
<version>5.1.1</version>
</dependency>
# 6.1.2 配置分片规则
// 创建数据源集合
Map<String, DataSource> dataSourceMap = new HashMap<>();
// 配置第一个数据源
BasicDataSource dataSource1 = new BasicDataSource();
dataSource1.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
dataSource1.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds0");
dataSource1.setUsername("root");
dataSource1.setPassword("password");
dataSourceMap.put("ds0", dataSource1);
// 配置第二个数据源
BasicDataSource dataSource2 = new BasicDataSource();
dataSource2.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
dataSource2.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/ds1");
dataSource2.setUsername("root");
dataSource2.setPassword("password");
dataSourceMap.put("ds1", dataSource2);
// 配置分片规则
ShardingRuleConfiguration shardingRuleConfig = new ShardingRuleConfiguration();
// 配置表分片规则
TableRuleConfiguration orderTableRuleConfig = new TableRuleConfiguration("t_order", "ds${0..1}.t_order${0..1}");
// 配置分库策略
orderTableRuleConfig.setDatabaseShardingStrategy(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_id", new PreciseModuloDatabaseShardingAlgorithm()));
// 配置分表策略
orderTableRuleConfig.setTableShardingStrategy(new StandardShardingStrategyConfiguration("order_id", new PreciseModuloTableShardingAlgorithm()));
shardingRuleConfig.getTables().add(orderTableRuleConfig);
// 创建 ShardingSphere 数据源
DataSource dataSource = ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(dataSourceMap, Collections.singleton(shardingRuleConfig), new Properties());
# 6.1.3 使用数据源
// 获取数据库连接
Connection conn = dataSource.getConnection();
// 创建 SQL 语句
PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO t_order (order_id, user_id, status) VALUES (?, ?, ?)");
pstmt.setLong(1, 1001);
pstmt.setLong(2, 100);
pstmt.setString(3, "SUCCESS");
pstmt.executeUpdate();
// 关闭连接
pstmt.close();
conn.close();
# 6.2 ShardingSphere-Proxy 快速开始
# 6.2.1 下载安装
从 Apache 官网下载 ShardingSphere-Proxy 发行包，并解压到本地目录。
# 6.2.2 配置分片规则
编辑 conf/server.yaml 配置认证信息：
rules:
- !AUTHORITY
users:
- root@%:root
- sharding@:sharding
provider:
type: ALL_PERMITTED
props:
max-connections-size-per-query: 1
acceptor-size: 16 # The default value is cpu core count
executor-size: 16 # Infinite by default
proxy-frontend-flush-threshold: 128 # The default value is 128
proxy-opentracing-enabled: false
proxy-hint-enabled: false
query-with-cipher-column: false
sql-show: false
编辑 conf/config-sharding.yaml 配置分片规则：
dataSources:
ds_0:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: password
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
ds_1:
url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1?serverTimezone=UTC&useSSL=false
username: root
password: password
connectionTimeoutMilliseconds: 30000
idleTimeoutMilliseconds: 60000
maxLifetimeMilliseconds: 1800000
maxPoolSize: 50
rules:
- !SHARDING
tables:
t_order:
actualDataNodes: ds_${0..1}.t_order_${0..1}
tableStrategy:
standard:
shardingColumn: order_id
shardingAlgorithmName: t_order_inline
databaseStrategy:
standard:
shardingColumn: user_id
shardingAlgorithmName: database_inline
shardingAlgorithms:
database_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: ds_${user_id % 2}
t_order_inline:
type: INLINE
props:
algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
# 6.2.3 启动服务
执行以下命令启动 ShardingSphere-Proxy：
# Linux/Unix
bin/start.sh
# Windows
bin/start.bat
# 6.2.4 客户端连接
使用任何 MySQL 客户端连接 ShardingSphere-Proxy：
mysql -h localhost -P 3307 -u root -p
# 七、高级特性
# 7.1 读写分离
ShardingSphere 支持数据库读写分离，提高系统整体吞吐量：
- 一主多从：支持一个主库多个从库的架构
- 多主多从：支持多个主库多个从库的架构
- 动态切换：支持根据 SQL 类型自动切换读写库
- 负载均衡：支持多种从库负载均衡策略
# 7.2 数据脱敏
提供数据脱敏功能，保护敏感数据安全：
- 多种加密算法：支持 AES、RSA、MD5 等多种加密算法
- 列级加密：支持对指定列进行加密存储和解密查询
- 透明加密：应用程序无需关心加密逻辑，对业务代码无侵入
# 7.3 影子库
支持影子库功能，实现线上灰度测试：
- SQL 拦截：根据规则拦截特定 SQL 路由到影子库
- 影子表：支持影子表与生产表的映射关系
- 动态规则：支持动态调整影子库路由规则
# 7.4 高可用
提供完善的高可用机制，确保系统稳定运行：
- 故障检测：自动检测数据库实例故障
- 自动切换：支持主库故障自动切换到备库
- 优雅降级：支持部分分片不可用时的优雅降级
# 八、最佳实践
# 8.1 分片设计最佳实践
合理选择分片键：选择查询频率高、分布均匀的字段作为分片键
分片数量规划：
- 分片数量不宜过多，建议控制在 200 以内
- 考虑未来 3-5 年的数据增长，预留扩展空间
- 结合硬件资源和性能需求进行调整
避免跨分片查询：
- 设计业务逻辑时尽量基于分片键进行查询
- 必须跨分片查询时，优化 SQL 语句减少数据传输
热点数据处理：
- 对热点数据进行单独分片或缓存
- 使用一致性哈希等算法分散热点数据
# 8.2 性能优化
连接池优化：
- 合理设置连接池大小
- 使用连接池预热
- 配置合适的连接超时和空闲超时时间
SQL 优化：
- 避免使用复杂 SQL 和子查询
- 合理使用索引
- 避免全表扫描
缓存策略：
- 引入本地缓存和分布式缓存
- 对热点数据进行缓存
- 合理设置缓存过期时间
# 8.3 部署架构建议
小型应用：单实例部署 ShardingSphere-JDBC
中型应用：集群部署 ShardingSphere-JDBC + 配置中心
大型应用：ShardingSphere-Proxy 集群 + ShardingSphere-JDBC 混合部署
# 九、常见问题与解决方案
# 9.1 数据不一致问题
问题现象：分片后，不同分片间数据出现不一致。
解决方案：
- 使用分布式事务保证数据一致性
- 合理设计分片键，避免分布式事务
- 引入最终一致性机制，如消息队列补偿
# 9.2 跨分片查询性能问题
问题现象：执行跨分片查询时，响应时间过长。
解决方案：
- 优化 SQL 语句，减少返回数据量
- 引入读写分离，分散查询压力
- 调整分片策略，尽量避免跨分片查询
- 使用二级缓存缓存查询结果
# 9.3 热点分片问题
问题现象：部分分片数据量过大或访问频率过高，成为性能瓶颈。
解决方案：
- 重新设计分片策略，采用复合分片键
- 对热点数据进行单独分片或缓存
- 考虑数据迁移，手动调整数据分布
# 9.4 扩容问题
问题现象：随着数据量增长，需要增加分片数量。
解决方案：
- 采用预分片策略，提前规划足够的分片数量
- 使用在线数据迁移工具，如 ShardingSphere-Scaling
- 考虑使用一致性哈希分片算法，减少数据迁移量
# 十、总结与展望
ShardingSphere 作为开源的分布式数据库中间件解决方案，为开发者提供了完整的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，帮助企业轻松应对高并发、海量数据存储的挑战。
未来，ShardingSphere 将继续朝着以下方向发展：
- 云原生深度整合：进一步增强与 Kubernetes、Istio 等云原生组件的集成
- 多模态数据处理：支持结构化数据和非结构化数据的混合分片
- 智能化运维：引入 AI 技术，实现自动调优和故障自愈
- 全球化部署支持：提供跨区域、跨数据中心的部署和数据同步能力
通过持续的技术创新和社区贡献，ShardingSphere 将为分布式数据库领域提供更加完善的解决方案。