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解密ShardingSphere：提升数据库性能的必备利器

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1. 概览

Apache ShardingSphere 是一个开源项目，包含了一系列用于数据处理的综合工具。它提供了分布式数据库解决方案、事务、治理等多种功能。

在这个教程中，我们将快速概述这个生态系统，并提供一个如何开始的指南。

2. 什么是 ShardingSphere？

Apache ShardingSphere 最初被称为 Sharding-JDBC，旨在解决 Java 应用中的数据分片问题。 然而，现在它已经扩展到包括代理、sidecar 在内的一系列工具，不仅仅局限于分片。

在考虑使用 ShardingSphere 时，了解这个项目带给我们的优势是很重要的。这里有一些值得注意的点：

  • 性能：鉴于项目的成熟度，其驱动程序在效率和性能方面接近原生的 JDBC
  • 兼容性：该驱动程序可以连接到任何实现了 JDBC 规范的数据库；此外，代理可用于任何使用 MySQL 和 PostgreSQL 的应用
  • 零业务干扰：无业务影响的故障转移
  • 低运维成本：学习曲线平缓，对当前技术栈的干预最小
  • 安全与稳定：在确保安全和稳定的同时增加额外功能
  • 弹性扩展：仅限扩展
  • 开放生态系统：提供极好的灵活性

3. 使用案例

现在，让我们更深入地了解 ShardingSphere 的功能，并简要描述每个使用案例。

3.1. 分片

分片是将数据库分割成多个称为“分片”的小部分，并分布在多个服务器上的做法。ShardingSphere 简化了这个过程，允许开发者更有效地分布数据，提高应用的性能和可扩展性。

3.2. 分布式事务

在分布式系统中，一个事务可能需要修改多个数据库的数据。ShardingSphere 提供了一种管理这些分布式事务的机制，确保所有数据库中的数据一致性。

3.3. 读写分离

这是一种通过将读写操作指向不同数据库来优化数据库访问的方法。ShardingSphere 可以自动将读操作路由到副本数据库，将写操作路由到主数据库，从而平衡负载并提高系统的整体性能。

3.4. 数据库网关

ShardingSphere 作为数据库网关，将多个数据库的复杂性抽象成统一的数据接口，供应用使用。这使得开发者可以像操作单个实体一样与各种数据库进行交互，简化了数据库管理。

3.5. 流量治理

ShardingSphere 允许对系统中的数据流量进行细粒度控制。它提供了数据分片、读写分离等功能，可以有效地将流量负载分配到各种资源中。

3.6. 数据迁移

ShardingSphere 支持在分片或数据库之间进行数据迁移。在添加或移除数据库节点时，它有助于平滑地重新分布数据，扩展系统。

3.7. 加密

ShardingSphere 支持在数据保存到数据库之前进行自动加密，为数据安全提供了额外的保护层。这在处理用户密码或个人身份信息等敏感数据时尤其有用。

3.8. 数据脱敏

数据脱敏是用修改后的内容（字符或其他数据）隐藏原始数据的过程。ShardingSphere 支持数据脱敏，这对于非生产环境中保护数据隐私至关重要。

3.9. 影子测试

ShardingSphere 中的影子测试功能允许您测试数据库更新、新的 SQL 语句和索引对实际生产环境的影响。这是通过将特定流量路由到与实际数据库并行的影子数据库来实现的。

3.10. 可观测性

ShardingSphere 提供了监控分片数据库健康和性能的机制。它支持查询追踪、延迟跟踪、流量洞察等指标，使开发者能够实时观察和诊断问题。

4. 入门

为了介绍这项技术并开始熟悉它，我们将以使用 Maven 的 Spring Boot 应用为例。

正如提到的，该项目中有多种功能可用。因此，为了简单起见，我们现在只使用分片功能。这样做让我们了解如何配置和整合这个解决方案到我们的示例应用中。

4.1. 依赖

第一步是将最新的项目依赖添加到我们的 pom.xml 中：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.4.0</version>
</dependency>

这使我们能够开始配置数据源以使用 ShardingSphere。

4.2. 数据源配置

现在我们有了所需的依赖，我们必须配置数据源以使用 ShardingSphere JDBC 驱动。在这里，我们需要定义我们想要使用的功能，在这个例子中是分片功能。

我们的 Order 表的数据将基于 order_id 字段的模数分布在两个 MySQL 实例中。为此，我们将创建一个 sharding.yml 文件来保存必要的配置，并将其放在资源文件夹下：

dataSources:
  ds0:
    dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
    jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:13306/ds0?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
    username: test
    password: test
  ds1:
    dataSourceClassName: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
    driverClassName: com.mysql.jdbc.Driver
    jdbcUrl: jdbc:mysql://localhost:13307/ds1?serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
    username: test
    password: test
rules:
  - !SHARDING
    tables:
      order:
        actualDataNodes: ds${0..1}.order
    defaultDatabaseStrategy:
      standard:
        shardingColumn: order_id
        shardingAlgorithmName: database_inline
    defaultTableStrategy:
      none:
    shardingAlgorithms:
      database_inline:
        type: INLINE
        props:
          algorithm-expression: ds${order_id % 2}
props:
  sql-show: false

接下来，我们需要配置 JPA 以使用这些设置。

### 4.3. JPA 配置

现在，我们需要将 JPA/Spring Data 设置连接到我们的 ShardingSphere 数据源。**接下来，让我们调整 _application.yml_，以使用刚才提到的配置：**

```yaml
spring:
  datasource:
    driver-class-name: org.apache.shardingsphere.driver.ShardingSphereDriver
    url: jdbc:shardingsphere:classpath:sharding.yml
  jpa:
    properties:
      hibernate:
        dialect: org.hibernate.dialect.MySQL8Dialect
        ...

在其余方面，我们的应用应遵循默认的 Spring Data JPA 模式，通过定义实体和仓库。例如，在我们的案例中，我们可以考虑以下类别：

@Entity
@Table(name = "`order`")
public class Order {

    @Id
    @Column(name = "order_id")
    private Long orderId;

    @Column(name = "customer_id")
    private Long customerId;

    @Column(name = "total_price")
    private BigDecimal totalPrice;

    @Enumerated(EnumType.STRING)
    @Column(name = "order_status")
    private Status orderStatus;

    @Column(name = "order_date")
    private LocalDate orderDate;

    @Column(name = "delivery_address")
    private String deliveryAddress;

    // ... getter 和 setters
}

这是我们 Order 类的映射，接下来，我们还可以看到其相应的仓库：

public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> { }

正如我们所观察到的，这是标准的 Spring JPA。在这一点上不需要其他代码更改。

5. 连接点

通过最小的改变，ShardingSphere 使我们能够对我们的表应用分片策略。然而，应用程序中不需要重大更改。实际上，只需要在持久层进行配置更改。

得益于 ShardingSphere 与 JDBC 驱动程序的出色整合，我们的应用几乎不需要代码更改就可以利用高级功能。

6. 结论

在这篇文章中，我们介绍了使用 ShardingSphere 的第一步。ShardingSphere 是一个强大的工具，用于在分布式系统中管理和操纵数据库，它提供了广泛的高级功能，但抽象了相当一部分的复杂性。

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