`MySQL` `分布式`架构中的`分库`、`分表`：`ShardingSphere` 和 `Mycat` 的`底层`实现与`选型`考量。

MySQL 分布式架构：ShardingSphere 与 Mycat 的深度剖析

大家好！今天我们来深入探讨 MySQL 分布式架构中的分库分表技术，重点分析 ShardingSphere 和 Mycat 这两个主流中间件的底层实现和选型考量。

分库分表：解决单点瓶颈的利器

随着业务的快速发展，单机 MySQL 数据库面临着存储容量、并发性能等方面的挑战。分库分表技术应运而生，它通过将数据分散存储在多个数据库或表中，有效解决了单点瓶颈，提高了系统的可扩展性和可用性。

• 分库 (Database Sharding): 将一个数据库拆分成多个数据库，每个数据库存储一部分数据。
• 分表 (Table Sharding): 将一个表拆分成多个表，每个表存储一部分数据。

分库分表并非银弹，它引入了分布式事务、跨库 Join 等新的挑战。选择合适的分库分表方案和中间件至关重要。

ShardingSphere：数据库中间件的瑞士军刀

ShardingSphere (原名 Sharding-JDBC) 是一个开源的分布式数据库中间件，它提供了数据分片、读写分离、分布式事务、数据加密等功能。ShardingSphere 提供了 JDBC、Proxy 和 Sidecar 三种接入方式，可以灵活地适应不同的应用场景。

ShardingSphere 的核心组件

• SQL 解析引擎: 将 SQL 语句解析成抽象语法树 (AST)，提取分片键和分片策略。
• 路由引擎: 根据分片键和分片策略，将 SQL 语句路由到对应的数据库和表。
• 执行引擎: 将 SQL 语句发送到后端数据库执行，并收集执行结果。
• 结果归并引擎: 将多个后端数据库的执行结果进行归并，返回给客户端。
• 分布式事务引擎: 支持基于 XA、Seata 等协议的分布式事务。

ShardingSphere 的分片策略

ShardingSphere 支持多种分片策略，包括：

• 范围分片 (Range Sharding): 根据数据范围进行分片，例如将订单按照订单金额进行分片。
• 哈希分片 (Hash Sharding): 根据哈希算法进行分片，例如将用户按照用户 ID 的哈希值进行分片。
• 取模分片 (Modulo Sharding): 根据取模运算进行分片，例如将订单按照订单 ID 对数据库数量取模进行分片。
• 复合分片 (Complex Sharding): 结合多种分片策略进行分片。
• Hint 分片 (Hint Sharding): 通过 Hint 强制指定分片规则。

ShardingSphere 代码示例 (基于 Spring Boot + JDBC)

首先，在 pom.xml 文件中引入 ShardingSphere 的依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core</artifactId>
    <version>5.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.3.2</version>
</dependency>

然后，在 application.properties 文件中配置 ShardingSphere 的数据源和分片规则：

spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1

spring.shardingsphere.datasource.ds0.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds0.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/demo_ds0?serverTimezone=UTC&useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=root

spring.shardingsphere.datasource.ds1.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.shardingsphere.datasource.ds1.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/demo_ds1?serverTimezone=UTC&useSSL=false&rewriteBatchedStatements=true
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=root

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.actual-data-nodes=ds${0..1}.t_order_${0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=order_id_inline

spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order_item.actual-data-nodes=ds${0..1}.t_order_item_${0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.standard.sharding-column=order_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.t_order_item.table-strategy.standard.sharding-algorithm-name=order_id_inline

spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.standard.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.standard.sharding-algorithm-name=user_id_inline

spring.shardingsphere.sharding.algorithms.order_id_inline.type=INLINE
spring.shardingsphere.sharding.algorithms.order_id_inline.props.algorithm-expression=t_order_${order_id % 2}

spring.shardingsphere.sharding.algorithms.user_id_inline.type=INLINE
spring.shardingsphere.sharding.algorithms.user_id_inline.props.algorithm-expression=ds${user_id % 2}

spring.shardingsphere.mode.type=MEMORY

在这个配置中，我们定义了两个数据源 ds0 和 ds1，以及两个分片表 t_order 和 t_order_item。t_order 表按照 order_id 进行分表，t_order_item 表也按照 order_id 进行分表，数据库的选择按照 user_id 分库。

最后，编写 DAO 层代码：

@Repository
public class OrderDao {

    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;

    public void insert(Long orderId, Long userId, String status) {
        String sql = "INSERT INTO t_order (order_id, user_id, status) VALUES (?, ?, ?)";
        jdbcTemplate.update(sql, orderId, userId, status);
    }

    public List<Map<String, Object>> selectAll() {
        String sql = "SELECT * FROM t_order";
        return jdbcTemplate.queryForList(sql);
    }
}

在这个 DAO 层代码中，我们使用了 JdbcTemplate 来执行 SQL 语句。ShardingSphere 会自动根据分片规则将 SQL 语句路由到对应的数据库和表。

ShardingSphere 的优势与劣势

优势:

• 功能强大: 提供了数据分片、读写分离、分布式事务、数据加密等功能。
• 灵活的部署方式: 支持 JDBC、Proxy 和 Sidecar 三种接入方式。
• 丰富的分片策略: 支持多种分片策略，可以灵活地适应不同的业务场景。
• 社区活跃: 拥有活跃的社区和完善的文档。
• 支持多种数据库: 不仅支持MySQL，也支持PostgreSQL, Oracle, SQL Server等数据库。

劣势:

• 配置复杂: 需要配置数据源、分片规则、路由策略等，配置较为复杂。
• 学习成本高: 需要学习 ShardingSphere 的各种概念和配置，学习成本较高。
• 性能损耗: 引入了 SQL 解析、路由、执行等环节，会带来一定的性能损耗。

Mycat：简单易用的数据库中间件

Mycat 是一个开源的数据库中间件，它主要提供数据分片和读写分离功能。Mycat 通过虚拟一个数据库，将多个后端数据库组织成一个逻辑整体，对外提供统一的访问接口。

Mycat 的核心组件

• SQL 解析器: 解析 SQL 语句，提取分片键和分片规则。
• 路由计算器: 根据分片键和分片规则，计算 SQL 语句需要路由到的后端数据库。
• SQL 拦截器: 对 SQL 语句进行拦截和修改，例如添加分片条件。
• 数据合并器: 将多个后端数据库的执行结果进行合并，返回给客户端。

Mycat 的分片策略

Mycat 支持多种分片策略，包括：

• 枚举分片 (Enum Sharding): 将数据按照枚举值进行分片。
• 范围分片 (Range Sharding): 将数据按照范围进行分片。
• 一致性哈希分片 (Consistent Hash Sharding): 使用一致性哈希算法进行分片。
• 日期分片 (Date Sharding): 按照日期进行分片。
• 自动分片 (Auto Sharding): 根据一定的规则自动进行分片。

Mycat 代码示例 (基于 JDBC)

首先，需要在 Mycat 的配置文件 schema.xml 中配置数据源和分片规则：

<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
    <table name="t_order" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile"/>
</schema>

<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1"/>
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost2" database="db2"/>

<dataHost name="localhost1" maxCon="100" minCon="10" balance="fair" writeType="0">
    <heartbeat>select 1</heartbeat>
    <writeHost host="host1" url="jdbc:mysql://192.168.1.101:3306/db1" user="root" password="password"/>
</dataHost>

<dataHost name="localhost2" maxCon="100" minCon="10" balance="fair" writeType="0">
    <heartbeat>select 1</heartbeat>
    <writeHost host="host2" url="jdbc:mysql://192.168.1.102:3306/db2" user="root" password="password"/>
</dataHost>

<rule name="sharding-by-intfile">
    <columns>order_id</columns>
    <algorithm class="io.mycat.route.function.PartitionByFile">
        <property name="mapFile">partition.txt</property>
        <property name="type">0</property>
    </algorithm>
</rule>

在这个配置中，我们定义了一个名为 TESTDB 的 schema，包含一个名为 t_order 的表，该表的数据存储在 dn1 和 dn2 两个数据节点上。dn1 和 dn2 分别对应于 localhost1 和 localhost2 两个数据主机，这两个数据主机分别连接到 db1 和 db2 数据库。t_order 表按照 order_id 进行分片，分片规则定义在 sharding-by-intfile 中，该规则使用 PartitionByFile 算法，根据 partition.txt 文件中的映射关系进行分片。

partition.txt 文件定义了 order_id 与数据节点之间的映射关系，例如：

1-100=dn1
101-200=dn2

然后，就可以使用 JDBC 连接 Mycat 数据库，执行 SQL 语句：

String url = "jdbc:mysql://localhost:8066/TESTDB";
String user = "root";
String password = "password";

try (Connection connection = DriverManager.getConnection(url, user, password);
     Statement statement = connection.createStatement()) {

    String sql = "SELECT * FROM t_order WHERE order_id = 123";
    ResultSet resultSet = statement.executeQuery(sql);

    while (resultSet.next()) {
        System.out.println(resultSet.getString("order_id"));
    }

} catch (SQLException e) {
    e.printStackTrace();
}

在这个代码中，我们通过 JDBC 连接到 Mycat 数据库，执行 SQL 语句。Mycat 会自动根据分片规则将 SQL 语句路由到对应的后端数据库。

Mycat 的优势与劣势

优势:

• 简单易用: 配置简单，易于上手。
• 性能较高: 路由效率高，性能损耗较小。
• 社区活跃: 拥有活跃的社区和完善的文档。

劣势:

• 功能相对简单: 主要提供数据分片和读写分离功能，功能相对简单。
• 不支持分布式事务: 不支持分布式事务。
• 对 SQL 支持有限: 对某些复杂的 SQL 语句可能不支持。
• 维护困难: 长期不更新，bug修复慢。

ShardingSphere vs. Mycat：选型考量

特性	ShardingSphere	Mycat
功能	数据分片、读写分离、分布式事务、数据加密等	数据分片、读写分离
接入方式	JDBC、Proxy、Sidecar	Proxy
分片策略	范围分片、哈希分片、取模分片、复合分片、Hint 分片	枚举分片、范围分片、一致性哈希分片、日期分片、自动分片
分布式事务	支持 XA、Seata 等协议	不支持
SQL 支持	支持复杂的 SQL 语句	对某些复杂的 SQL 语句可能不支持
配置复杂度	较高	较低
性能	相对较低，性能损耗较大	较高，性能损耗较小
社区活跃度	高	高
易用性	相对复杂	简单易用
维护性	活跃维护	长期不更新，bug修复慢
多数据库支持	支持多种数据库	主要支持MySQL

选型建议:

• 如果需要强大的功能和灵活的部署方式，并且愿意承担较高的配置复杂度和学习成本，可以选择 ShardingSphere。 ShardingSphere 适合于大型的、复杂的分布式系统，需要支持分布式事务、数据加密等高级功能。
• 如果只需要简单的数据分片和读写分离功能，并且希望快速上手，可以选择 Mycat。 Mycat 适合于中小型的、简单的分布式系统，对性能要求较高，但不需要支持分布式事务等高级功能。
• 如果对多数据库支持有要求，可以选择ShardingSphere。

在实际应用中，还需要根据具体的业务场景和技术需求进行综合考虑，选择最适合自己的分库分表中间件。

分布式 ID 生成策略

在分布式系统中，全局唯一 ID 是一个非常重要的概念。分库分表后，自增主键无法保证全局唯一，需要使用分布式 ID 生成策略。常见的分布式 ID 生成策略包括：

• UUID: 通用唯一识别码，由 32 个十六进制数字组成，包含时间戳和 MAC 地址等信息。UUID 的优点是生成简单，不需要依赖任何中心节点。缺点是长度较长，不利于索引和存储。
• Snowflake 算法: Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，由 64 位的 long 型数字组成，包含时间戳、机器 ID、数据中心 ID、序列号等信息。Snowflake 算法的优点是生成速度快，全局唯一，有序递增。缺点是需要依赖中心节点，并且需要解决时钟回拨问题。
• Leaf 算法: 美团开源的分布式 ID 生成算法，有两种实现方式：号段模式和 Snowflake 模式。号段模式预先分配一段 ID 号段，应用程序从号段中获取 ID。Snowflake 模式与 Twitter 的 Snowflake 算法类似。
• 数据库自增 ID: 使用数据库的自增 ID 作为分布式 ID。可以通过设置不同的起始值和步长来避免 ID 冲突。这种方式的优点是简单易用，缺点是性能较低，并且存在单点故障风险。

选择合适的分布式 ID 生成策略需要根据具体的业务场景和性能需求进行综合考虑。

分布式事务

分库分表后，原本的本地事务无法跨多个数据库执行，需要使用分布式事务。常见的分布式事务解决方案包括：

• XA 协议: 基于两阶段提交 (2PC) 协议的分布式事务解决方案。XA 协议的优点是事务的 ACID 特性得到保证，缺点是性能较低，并且存在阻塞问题。
• Seata 协议: 阿里开源的分布式事务解决方案，基于 AT (Auto Transaction) 模式，对业务的侵入性较小，性能较高。Seata 协议的优点是性能较高，对业务的侵入性较小。缺点是事务的 ACID 特性不如 XA 协议。
• TCC 协议: Try-Confirm-Cancel 协议，是一种柔性事务解决方案。TCC 协议的优点是性能较高，事务的隔离性较好。缺点是需要业务系统实现 Try、Confirm、Cancel 三个接口，对业务的侵入性较大。
• 最终一致性: 通过消息队列等方式实现最终一致性。这种方式的优点是性能较高，缺点是事务的一致性不如 XA、Seata、TCC 协议。

选择合适的分布式事务解决方案需要根据具体的业务场景和性能需求进行综合考虑。

总结

今天我们深入探讨了 MySQL 分布式架构中的分库分表技术，重点分析了 ShardingSphere 和 Mycat 这两个主流中间件的底层实现和选型考量。希望通过今天的分享，能够帮助大家更好地理解分库分表技术，并在实际应用中做出正确的选择。

方案选型：权衡利弊，选择最适合的方案

分库分表和分布式事务是复杂的技术领域，需要仔细评估业务需求、技术能力和风险承受能力。在选择 ShardingSphere 或 Mycat 时，需要权衡各自的优缺点，选择最适合自己业务场景的方案。