-5.1.1-shardingsphere-proxy-bin/bin/stop.sh /root/apache-shardingsphere-5.1.1-shardingsphere-proxy-bin -------------------------------+ 1 row in set (0.01 sec) mysql> preview insert into t1 values (7),(8) --------------------------------------------------+ | ds_shadow | insert into t1 values (7),(8) ,(4) /*foo:bar*/; insert into t1 values (5),(6) /*shadow:true,foo:bar*/; insert into t1 values (7),(8) sec) mysql> select * from shadow_db.t1; +------+ | a | +------+ | 5 | | 6 | | 7 | | 8
概述 简介 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy ShardingSphere-Sidecar(TODO) 混合架构 解决方案 线路规划 ShardingSphere GitHub地址:https://github.com/apache/shardingsphere ShardingSphere 官网:https://shardingsphere.apache.org ShardingSphere 站在数据库的上层视角,关注他们之间的协作多于数据库自身。 连接、增量和可插拔是 Apache ShardingSphere 的核心概念。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。 通过混合使用 ShardingSphere-JDBC 和 ShardingSphere-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
代码案例 总结 ---- ShardingSphere介绍 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 ShardingSphere的功能能帮助我们做什么 数据分片 读写分离 编排治理 分布式事务 2016年初Sharding-JDBC被开源,这个产品是当当的,加入了Apache 后改名为 ShardingSphere useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false username: root useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false username0: root useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&autoReconnect=true&failOverReadOnly=false username1: root
在shardingSphere1.0中,在看到mybatis的列子中,我们可以看到需要配置:mybatisContext.xml和shardingContext.xml。 ? 2.DatabaseShardingStrategy 数据源分片策略 SingleKeyModuloDatabaseShardingAlgorithm 单key模库分片算法 如图所示,图片来自shardingSphere
前言 上一篇我们说了ShardingSphere的读写分离,使用读写分离能够减轻单库的读写操作,从而提升数据库的吞吐量,但是当数据库中表的数据量到达一定数量时,我们可能就会需要进行分片了, 分片又分为垂直分片和水平分片 ShardingSphere数据分片实战 使用ShardingSphere数据分片,我们只需通过简单的配置就能实现,ShardingSphere帮我们屏蔽了底层逻辑,我们也可通过ShardingSphere serverTimezone=UTC&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8 type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource 分片算法 ShardingSphere的分片算法有多种,我们也可以自己实现一套分片算法,通过SPI,分片算法的顶层接口是ShardingAlgorithm,目前实现了多种算法。 关于ShardingSphere的数据分片,我们就说到这里,感谢你的观看,我们下期再见 ShardingSphere数据库读写分离
假设主键ID为bigint类型,长度为8字节,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节,所以就是一个键值指针占用8+6=14字节,一个内部节点中存储的指针个数为 16KB/14B = 16 * 1024B 如从4张表扩容到8张表,那之前id=5的数据存储在t_order_1表中(5%4=1),现在应该放到t_order_5(5%8=5),也就是说历史数据要做迁移。 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy ShardingSphere-Sidecar 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL MySQL/PostgreSQL ShardingSphere-Scaling支持将外围数据迁移至ShardingSphere所管理的数据库,或对 ShardingSphere的数据节点进行扩容或缩容。 8.
target=https%3A%2F%2Fgitee.com%2Fcreyanghang%2Fspring-example%2Ftree%2Fmaster%2Fspring-shardingsphere spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere </groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version name: sharging-jdbc-demo profiles: active: dev 复制 application-dev.yml: # 读写分离配置 spring: shardingsphere 8080/user/insert 图片 在这里插入图片描述 写入主数据源后,查询主数据库中数据是否写入,从数据库数据是否正常同步 2.2、事务测试 为了保证主从库间的事务一致性,避免跨服务的分布式事务,ShardingSphere-JDBC
spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.shardingsphere </groupId> <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId> <version application: name: sharging-jdbc-demo profiles: active: dev application-dev.yml: # 读写分离配置 spring: shardingsphere /127.0.0.1:8080/user/insert 写入主数据源后,查询主数据库中数据是否写入,从数据库数据是否正常同步 2.2、事务测试 为了保证主从库间的事务一致性,避免跨服务的分布式事务,ShardingSphere-JDBC
对源码有兴趣的同学可以阅读 shardingsphere-route.jar 包。
UUID,无序,写入性能差 snowflake·: ShardingSphere提供这个算法, 有序,写入性能好,生成性能无上限。 利用Redis作为发号器: String 类型 key:yyyyMMddHHmmssSSS value: 序号 防止时钟不准,key的有效时间为:30s,生产性能受到redis限制,一般业务够用 ShardingSphere 标准类图,ShardingSphere 改写部分的 略有不同。
server-user容器 1.2、创建server-order容器 2、程序实现 2.1、创建实体类 2.2、创建Mapper 2.3、配置垂直分片 3、测试垂直分片 常见错误 前言 垂直分片介绍 ShardingSphere name server-user \ mysql:8.0.29 step2:登录MySQL服务器: #进入容器: docker exec -it server-user env LANG=C.UTF-8 name server-order \ mysql:8.0.29 step2:登录MySQL服务器: #进入容器: docker exec -it server-order env LANG=C.UTF-8 Order> { } @Mapper public interface UserMapper extends BaseMapper<User> { } 2.3、配置垂直分片 # 垂直分片 spring: shardingsphere 常见错误 ShardingSphere-JDBC远程连接的方式默认的密码加密规则是:mysql_native_password 因此需要在服务器端修改服务器的密码加密规则,如下: ALTER USER
ShardingSphere-Scaling目前不是一个独立的产品,而是以ShardingSphere-Proxy中的一个配置项提供相应功能。 -5.1.1-shardingsphere-proxy-bin/lib/ # 重启Proxy /root/apache-shardingsphere-5.1.1-shardingsphere-proxy-bin 本例中两个迁移表的分片规则从单片datanodes改为四个数据源的8个分片,会触发迁移。 10,5,2,20),(11,6,3,30),(12,6,4,40),(13,7,1,10),(14,7,2,20),(15,8,3,30),(16,8,4,40); ShardingSphere-Proxy /ral/#%E5%BC%B9%E6%80%A7%E4%BC%B8%E7%BC%A9
10,100),(2, 1, 10,100),(3, 1, 10,100),(4, 1, 10,100), (5, 1, 10,100),(6, 1, 10,100),(7, 1, 10,100),(8, 1 | select * from t_order_0 UNION ALL select * from t_order_4 UNION ALL select * from t_order_8 '2022-07-01 01:01:01',1,10,100),(8,'2022-08-01 01:01:01',1,10,100),(9,'2022-09-01 01:01:01',1,10,100) '2022-07-01 01:01:01',1,10,100),(8,'2022-08-01 01:01:01',1,10,100),(9,'2022-09-01 01:01:01',1,10,100) values (8, '2022-08-01 01:01:01', 1, 10, 100) | | resource_1
数据分片 参考: ---- 从业务角度考虑,分为直连、单路由、主从、分库分表四个基本应用场景,对 ShardingSphere-Proxy 和 MySQL 进行性能对比。 ShardingSphere官方文档中说明支持Sysbench和BenchmarkSQL 5.0,但是BenchmarkSQL 5.0本身不支持MySQL数据库(需要自行修改源码重新编译),因此别无选择只能使用 innodb_flush_log_at_trx_commit=0; set global slave_parallel_type = LOGICAL_CLOCK; set global slave_parallel_workers = 8; sbtest3 | sysbench_ds | | sbtest6 | sysbench_ds | | sbtest5 | sysbench_ds | | sbtest8 在以前做的tpcc-mysql对比测试中(“5.6.6 消费延迟监控”),Greenplum与MySQL的QPS相差2.75倍,虽然也有差距,但总不像ShardingSphere这般夸张。
于是,我将 Apache ShardingSphere 产品介绍与开发入门通篇阅读了一遍。 那么,本周将围绕 “Apache ShardingSphere” 进行展开。 1. ShardingSphere 提供了数据分片、读写分离、编排治理、分布式事务的能力,然后完美的解决了上述的问题。 2. Apache ShardingSphere 简介 它从2016年开源,到2020年4月16日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。 Apache ShardingSphere 架构 ShardingSphere 由 JDBC、Proxy 和 Sidecar(规划中)这 3 款相互独立,却又能够混合部署配合使用的产品组成。 ShardingSphere-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;ShardingSphere-Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持,适用于 OLAP
Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于可插拔架构,项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式进行扩展。 Apache ShardingSphere 目前已提供数十个 SPI 作为系统的扩展点,仍在不断增加中。 ShardingSphere 已于2020年4月16日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。 characterEncoding=utf-8 username: root password: root ds1: type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource characterEncoding=utf-8 username: root password: root # 分片规则 sharding:
注意:ShardingSphere 5.1.1 的数据加密模块需要使用JDK 8,用JDK 17报错: Exception in thread "ShardingSphere-Command-16" java.lang.NoClassDefFoundError pwd_cipher | +----+------------------+------------+ | 1 | Hlws5Mb18XIeYZvs | NULL | | 2 | fRV$wtz5FMV8bwH9 --+ | id | pwd | +----+------------------+ | 1 | Hlws5Mb18XIeYZvs | | 2 | fRV$wtz5FMV8bwH9 +--------------------------+ | 1 | Hlws5Mb18XIeYZvs | NULL | | 2 | fRV$wtz5FMV8bwH9 | NULL | 2xPXaMMndGl7I8CfQRVVwjLWHCA31RdEiQCtSK1KgqQ= | | 3 | %g&a5gEhP^KN3zZU
为了满足多主写强一致性,组复制比简单的异步复制性能衰减严重,量化对比结果参见“8. 主从、半同步、组复制性能对比测试”。出于这个原因,本篇不做动态读写分离的演示。 99,10,100),(100,10,100),(199,10,100),(200,10,100),(299,10,100),(300,10,100),(399,10,100); Query OK, 8 | 100.00 | NULL | | 7 | 300 | 10 | 100.00 | NULL | | 8 | 100.00 | NULL | | 7 | 300 | 10 | 100.00 | NULL | | 8 : /root/apache-shardingsphere-5.1.1-shardingsphere-proxy-bin/bin/stop.sh /root/apache-shardingsphere-
官方地址:http://shardingsphere.apache.org 本文目标 本文将以springboot进行集成演示,以订单表为例,演示shardingsphere分库分表的基本原理及配置。 status` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '订单状态', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; spring.shardingsphere.datasource.db0.driver-class-name = com.mysql.cj.jdbc.Driver spring.shardingsphere.datasource.db0 characterEncoding=utf8&useSSL=false spring.shardingsphere.datasource.db0.username = root spring.shardingsphere.datasource.db0 characterEncoding=utf8&useSSL=false spring.shardingsphere.datasource.db1.username = root spring.shardingsphere.datasource.db1
封面为好友拍摄的照片,想查看更多微信公众号搜索:JavaBoy王皓或csdn博客搜索:TenaciousD 前言 上文我们介绍Sharding-JDBC 分库分表(ShardingSphere 数据分片 mysql-connector-java</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.shardingsphere <version>3.1.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>io.shardingsphere useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true sharding.jdbc.datasource.master.username useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&allowMultiQueries=true sharding.jdbc.datasource.slave.username