Apache ShardingSphere 开源架构演进之路 - 从分布式中间件走向数据平台
Apache ShardingSphere技术架构介绍
时间范92
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工6进程数量2
210 * 1024
生 = 4 碰 撞 序 7的 . P S 2 212 * 1000 * 4 0 ) . 6 3
核心功能
Features
1
数据分片
2
分布式事务
3
数据库治理
分布式事务对比
常见的错误认识
ShardingSphere
分库分表中间件 Java开发框架 NewSQL竞品 All in One的一体化产品
重新认识
ShardingSphere
以数据分片为核心的相关解决方案 多&态 ＆ 多接入端 增詈 ＆ 治理 ＆ 连接 微内核 ＆ 开放生态
目录
CONTENTS
1 Sharding-JDBC起航 2 一 脉 相 承 Sharding&Sphere 3 ASF社区转化 ＆开源治理 4 重新认识Sharding&Sphere 5 未来架构 - 云数据库生态圈
Sharding-JDBC Sharding-Proxy
任意
单一
仅Java
任意
禺
低
损耗低
损耗略禺
是
否
无
有
运行端 ＋管理端架构
目录
CONTENTS
1 Sharding-JDBC起航 2 一 脉 相 承 Sharding&Sphere 3 ASF社区转化 ＆开源治理 4 重新认识Sharding&Sphere 5 未来架构 - 云数据库生态圈
第三步
毕业阶段 ➢ 践行Apache Way ➢ 成熟度评估 ➢ 毕业成为TLP
HPC发展演进及集群化、分布式计算结构
峰值＝主频(GHz)*总核心数*4 (4代表每个时钟周期做4次浮点运算) 例如：10个AMD双路12核刀片（CPU6174，主频2.2） 总核心数＝10×2×12＝240 峰值＝2.2×240×4＝2112GFLOPS＝2.1TFLOPS=2.1万亿次。 GPU峰值： 每C2050卡 双精度峰值＝0.515TFLOPS 单精度峰值＝1.03TFOPS 双精度峰值＝0.515* GPGPU卡数目（TFLOPS） 单精度峰值＝1.03* GPGPU卡数目（TFLOPS）
• 多பைடு நூலகம்动力学
– ADAMS
• 计算流体力学
– FLUENT – STAR-CD/HPC – PowerFLOW – CFX – CFD-Fastran
• 计算电磁学
– FEKO – ANSOFT
• 声学分析
– SYSNOISE
高性能计算—石油勘探
油气勘探背景
激发地震波
接收反射波
采集获得地面单炮记录
为什么要做高性能计算？
人类对计算及性能的要求是无止境的 从系统的角度：集成系统资源，以满足不断增长的对性能和功能 的要求 从应用的角度：适当分解应用，以实现更大规模或更细致的计算
问题: 科学和工程问题的数值模拟与仿真 计算密集 数据密集 网络密集 三种混合
高性能集群操作系统
高性能集群性能衡量指标
ATM
Fast Ethernet
SAN
存储器 PCI总线 Myrinet
集群
一个无奈的需求： Goddard 航天中心 的地球与空间科学（
Earth and Space Sciences，ESS）项 目需要一台能够处理 大数据的高性能计算 机，要求其具备 1GFLOPS 的峰值和 10G 的存储能力，而 价格却不能高于用于 高端科学计算的工作 站的价格。
分布式ID篇生成算法详解
分布式之分布式ID篇生成算法详解一、分布式ID概述分布式ID的定义，可什么时候需要它呢？有人会回答分布式系统需要，可真的需要吗？并不一定，不是所有分布式系统都需要，回想以前单体架构时代，ID通常是作为数据的唯一标识，比如用户会有用户ID、订单会有订单ID……，这些ID在对应的业务模块中都是唯一的，通常依靠数据库自增序列来实现。
换到分布式系统里，尽管内部的技术架构天翻地覆，可是外层的业务却始终如一，因此，业务数据并不会随着技术架构的演进而消失。
以用户数据为例，从单体架构转到分布式架构时，需要将用户ID从数据库自增ID换成分布式ID吗？显然不用。
那么，究竟什么情况下需要用到分布式ID呢？最经典的场景是分库分表，还是以用户数据来举例子，之前只有一张用户表，所以设置表ID自增后，每新增一条数据都会自增ID值，从而确保了ID永远不会重复。
此刻用户表被分成了十张，如果再依靠数据库本身的自增机制来分配ID，显然会导致ID重复，这时分布式ID就派上了用场。
除开分库分表外，通常还会用到分布式ID的场景有：•链路ID：分布式链路中，需要通过全局唯一的traceId来串联所有日志；•请求ID：幂等性处理时，需要通过唯一的ID来判断是否为重复请求；•消息标识：MQ需要基于唯一的msgID来区分数据，确保数据不重复或丢失；•短链码：生成短链接时，需要获取一个全局唯一的值作为Code避免重复；•……因此，并非分布式架构就一定要用到分布式ID，只有强制要求全局唯一的场景才会需要。
PS：普通表自增的ID，也是一种另类的分布式ID，只要自增出来的值不会重复即可。
1.1、分布式ID的特性理解什么场景下需要分布式ID后，下面我们一起来看一些分布式ID应该需要具备的特性：•唯一性：每个ID必须全局唯一，避免因ID重复导致的数据冲突或错误；•顺序性：在某些场景中，ID需要具备单调递增的顺序性，方便排序与记忆；•业务性：某些场景的ID要具备业务特性，如前缀XX开头、包含时间信息等；•精简性：某些场景下的ID不宜过长，所以对位数/长度有所限制，如16位；所以，当咱们设计一个生成分布式ID的方案时，就必须将这几条考虑在内。
openharmony项目结构
一、OpenHarmony项目简介1. OpenHarmony是华为推出的面向全场景、开放原子的分布式操作系统，致力于构建开放、协作、共享的技术生态。
2. OpenHarmony的开源代码由华为公司贡献，基于Apache 2.0开源协议，旨在为全球开发者提供一个自由使用、修改和分发的操作系统评台。
二、OpenHarmony项目结构分析1. 内核层a. 内核层包括鸿蒙微内核和鸿蒙架构，提供了轻量级、高性能、低功耗的操作系统内核。
b. 鸿蒙微内核采用微内核架构，支持多内核调度和轻量级的全局锁管理，实现高效的资源调度和管理。
2. 核心服务层a. 核心服务层包括通用运行时服务框架、分布式软总线等，提供了设备驱动、内核服务和系统服务的支持。
b. 通用运行时服务框架提供了跨评台的应用框架和运行环境，可实现多设备、多场景的统一开发和部署。
3. 基础组件层a. 基础组件层包括基础设施、应用框架、媒体服务和图形引擎等，提供了多媒体、图形、安全等各类基础功能的支持。
b. 基础设施包括文件系统、网络协议栈、硬件抽象层等，实现了操作系统与硬件设备的无缝集成和互操作。
4. 应用框架层a. 应用框架层包括应用环境、交互框架、数据存储等，提供了多样化的应用支持和开发工具。
b. 应用环境包括应用容器、安全容器和容器引擎等，实现了不同应用的安全隔离和多租户共享。
三、OpenHarmony项目优势与特点1. 开放原子a. OpenHarmony支持多种架构和设备类型，包括物联网、智能设备、汽车、智能家居等，构建了一体化的开放原子评台。
b. 开放原子评台提供了统一的开发接口和标准规范，降低了开发者的学习成本和开发成本，实现了软硬件的无缝集成和互操作。
2. 分布式架构a. OpenHarmony基于鸿蒙微内核和架构，实现了轻量级分布式架构和高效的分布式通信。
b. 分布式架构支持多设备、多场景的协同工作和互联互通，实现了智能硬件的一体化管理和智能服务的统一部署。
sharding-coret模块介绍
sharding-coret模块介绍全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Sharding-core是一个用于数据库分片和数据分割的开源库，它提供了一种简单且高效的机制来管理大量数据并将其分布在多个数据库节点上。
这个模块的出现，很大程度上解决了传统数据库在处理大规模数据时的性能瓶颈问题。
在这篇文章中，我们将详细介绍Sharding-core模块的特点、用途和工作原理。
让我们来看一下Sharding-core模块的特点。
这个模块主要包括了数据的水平切分和垂直切分两种方式。
对于水平切分，Sharding-core会将数据按照某种规则拆分成多个片段，然后分别存储在不同的数据库节点上。
而对于垂直切分，它则是将一个完整的数据表按列进行切割，分别存储在不同的数据库中。
无论是水平切分还是垂直切分，Sharding-core都能帮助用户有效地分散数据，提高系统的扩展性和性能。
Sharding-core模块的用途非常广泛。
它可以被用于各种大规模应用场景，比如电商平台、社交网络、大数据分析等。
对于那些需要处理大量数据且需要高性能的应用来说，Sharding-core是一个不错的选择。
通过将数据分布到多个数据库节点上，可以有效地减轻单点压力，提高系统的整体性能。
让我们来探讨一下Sharding-core模块的工作原理。
在Sharding-core中，数据的分片和分配是通过一种叫做分片键（Sharding Key）的方式来实现的。
用户可以根据自己的业务需求选择一个或多个分片键，然后将数据按照这些键进行分片。
当需要查询数据时，Sharding-core会自动将查询请求路由到相应的数据库节点上，以保证数据的一致性和完整性。
第二篇示例：Sharding-Core模块是一个针对分片数据库的解决方案，旨在解决数据库存储和查询效率的问题。
在大规模的应用场景中，传统的单一数据库往往难以满足高性能和高可靠性的要求，因此分片数据库成为了一个非常流行的解决方案。
Apache-ShardingShpere的云原生之道
目录
1. ShardingShpere的功能简介 2. Kubernetes的开发模式 3. ShardingShpere的云原生之路
ShardingShpere的功能简介
分布式数据库的核心功能
分布式数据库的实现方案
NewSQL的核心理念
SS的核心功能
数据分片
分布式治理
分布式事务
弹性伸缩
数据分片
数据分片 流程
插件化事务管理器
范围扩容
Kubernetes的开发模式
架构
Controller 理念
自定义Controller
Informer
Operator成熟度
设计理念
部署 升级 故障转移 稳定性
ShardingShpere的云原生
部署
部署整个生态
1. 数据库Pod 2. 分布式事务组件，SeataManager 3. 注册中心。第三方或基于APIServer 4. APM 5. Sharding-scale
更新 升级
Sidecar与Proxy
Controller
注册中心 CRD
shardingsphere 原理
shardingsphere 原理
ShardingSphere 是一个开源的分布式数据库中间件解决方案。
它基于分布式数据库技术，旨在简化分布式数据库架构的开发和维护工作，使用户可以根据业务需要自行选择分片策略。
分布式数据库有三个组件组成：分片、路由和管理。
其中，分片是将大容量数据集拆分成小块被称为分片，以减轻单台服务器的负载压力；路由用于将业务请求转发至正确的分片；管理则是对分布式数据库进行注册、任务管理、故障排查等。
ShardingSphere 针对上述三个组件开发了三个子系统：Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar，每个子系统都负责其对应的功能：
1. Sharding-JDBC 主要用于配置JDBC 连接和实现分片策略；
2. Sharding-Proxy 是一个数据库代理，用于将客户端的请求路由到正确的应用服务器，并实现读写分离；
3. Sharding-Sidecar 是一个容器管理层，负责管理和维护分片，分片注册、拆分、数据同步等管理任务。
此外，ShardingSphere 还提供了以上三个子系统的统一入口——ShardingSphere Console，用于管理和监控分布式数据库。
ApacheShardingSphere简介
ApacheShardingSphere简介1.简单介绍(摘⾃官⽹) Apache 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。
它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、云原⽣等各种多样化的应⽤场景。
Apache 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。
它通过关注不变，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。
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。
⽬前，数据分⽚、读写分离、多数据副本、数据加密、影⼦库压测等功能，以及 MySQL、PostgreSQL、SQLServer、Oracle 等 SQL 与协议的⽀持，均通过插件的⽅式织⼊项⽬。
开发者能够像使⽤积⽊⼀样定制属于⾃⼰的独特系统。
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。
1.1 ShardingSphere-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。
语⾔⽅法12550M536cyJ64IlQL1⾳浪怎么提现25092009.10.22 19-15-58适⽤于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使⽤ JDBC。
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ApacheShardingSphere数据平台
演进之路
-
数据平台
DB
DB
DB
DB
Manage
Integrate
Gather
数据库集群
数据分片
分布式事务
分布式治理
弹性扩展
接入端
架构
架构数据库
•计算
•存储
ShardingSphere
•SQL解析&改写&路
由
•分布式事务
拓展
•高可用
•数据脱敏
•可观察性
•弹性伸缩
•……
数据库
u充分利用数据库的存储能力
u在保证查询结果正确的前提下，充分利用数据库的计算能力。
例如：SELECT AVG(score)FROM student;
AVG score=avg-+avg/+avg0
AVG score=
SUM(score) COUNT(score)
架构数据库
•计算
•存储
ShardingSphere
•SQL解析&改写&路
由
•分布式事务
拓展
•高可用
•数据脱敏
•可观察性
•弹性伸缩
•……
SELECT AVG(price)FROM bill WHERE user_id =
1
解析
处理
user_id =
1
改写
SELECT SUM(price)/COUNT(price)FROM bill_0
WHERE user_id =1
ROOT
SELECT ITEMS avg(price)FROM TABLE bill WHERE CONDITIONS
user_id =1
规则
方案优点缺点
第一代解析引擎Druid SQL
Parser 支持多数据库
解析效率较高
新旧版本不兼容
SQL解析引擎无法
自主可控
第二代解析引擎自研的”半理解”
方式解析器支持常见的关系型
数据库
解析效率最高
无法实现
100%SQL兼容
维护成本高
第三代解析引擎ANTLR语言解析
器自定义解析规则
实现100%SQL兼
容
穿透缓存的情况下
解析效率略低
SQL路由。