02_SQL分库分表及Java实现

一、分库分表逻辑

1. 分库分表的目的

• 提高数据库性能：通过分散数据，减少单个数据库的负载。
• 扩展存储能力：随着数据量的增长，可以通过增加数据库或表来扩展存储。
• 提高可用性：通过分库，可以实现数据的冗余备份，提高系统的可用性。

2. 分库分表策略

• 范围分片：根据数据的某个范围值进行分片，如用户ID的范围。
• 哈希分片：通过哈希函数将数据分片到不同的库或表中。
• 一致性哈希分片：在哈希分片的基础上，引入一致性哈希算法，以减少节点增减时的数据迁移量。
• 目录分片：根据数据的某个目录后分类进行分片。

一致性哈希算法和普通哈希算法：

‌对比维度‌	‌普通哈希算法‌	‌一致性哈希算法‌
‌核心目标‌	生成唯一数据指纹、快速定位数据	动态节点环境下的负载均衡
‌节点变化影响‌	全局数据需重新分配	仅局部数据迁移
‌数据分布优化‌	依赖哈希函数设计	通过虚拟节点减少倾斜
‌适用场景‌	单机或静态分布式环境	高动态性分布式系统

3. 分库分表后的挑战

• 数据路由：如何根据分片键快速定位到目标库或表。
• 数据聚合：跨库或跨表查询时，如何高效的进行数据聚合。
• 事务处理：在分布式数据库环境下，如何保证事务的一致性。

上述挑战的具体解决方案：

①数据路由

分库分表架构中，如何根据分片键快速定位到目标库或表：

1. 使用哈希分片或范围分片：根绝数据的特性选择合适的分片策略，以确保数据能够均匀分布到各个或表中。
2. 中间件支持：利用ShardingSphere、MyCAT等中间件提供的数据路由功能。这些中间件可以根据配置的分片策略自动完成数据路由。
3. 缓存路由信息：对呀频繁访问的数据，可以缓存路由信息以减少计算开销。例如，可以使用Redis等缓存系统存储数据路由的映射关系。

②数据聚合

跨库或跨表查询时，如何高效的将分散在不同库或表中的数进行整合：

1. 尽量减少跨分片查询：通过优化业务逻辑，尽量减少需要跨分片的数据操作。例如，可以通过数据冗余或预计算的方式，将常用的聚合数据存储在单个分片或缓存中。
2. 使用分布式查询中间件：如ShardingSphere、Vitess等，它们提供了透明的跨分片查询支持，可以简化跨库或跨表查询的过程。
3. 应用层聚合：对于无法避免的跨分片查询，可以在应用层进行数据聚合。例如，可以使用Java的集合框架或Stream API对查询结果进行合并和处理。

③事务处理

在分布式数据库环境下，如何保障事务的一致性：

1. 尽量减少跨分片事务：优化业务逻辑，将事务限制在单个分片内。
2. 使用分布式事务协议：如两阶段提交（2PC）或三阶段提交（3PC），这些协议可以在分布式环境中保证事务的一致性。但需要注意，这些协议的性能开销较大，适用于对一致性要求较高的场景。
3. 基于最终一致性的事务管理机制：如TCC（try-confirm-cancel）或Saga模式，这些机制可以在保证最终一致性的前提下，提高事务处理的性能。它们适用于对一致性要求不是特别严格的场景，如电商订单处理等。
4. 事务补偿：在事务执行失败后，通过事务补偿机制来恢复数据的一致性。例如，可以记录事务的执行日志，在事务失败时根据日志进行回滚或补偿操作。

‌Apache ShardingSphere分布式事务：

1. 模式

   • XA事务：强一致性，基于两阶段提交协议（2PC）。
   • BASE事务：最终一致性，适用于高吞吐场景。

2. 应用

   通过TransactionTypeHolder设置事务类型，支持跨库事务的线程级隔离。

4. 分布式事务协议：

1.两阶段提交（2PC）协议

核心流程：

1. 准备阶段：
   • 协调者向所有参与者发送Prepare请求，参与者执行事务操作但不提交，并将结果（Yes/No）反馈给协调者。
2. 提交/回滚阶段：
   • 若所有参与者返回Yes，协调者发送commit命令，参与者正式提交事务；
   • 否则发送Rollback命令，参与者回滚事务。

SQL实现案例：

• MySQL XA事务：通过XA START、XA END、XA　PREPARE和XA COMMIT等命令实现跨数据库的2PC事务。
• Oracle分布式事务：支持跨数据库的COMMIT FORCE和ROLLBACK FORCE强制提交/回滚机制。

优缺点：

• 优点：
  • 强一致性保障，适用于对数据一致性要求严格的场景（如金融交易）。
• 缺点：
  • 同步阻塞：参与者需等待协调者指令，事务资源长时间锁定。
  • 单点故障：协调者宕机可能导致事务挂起（需人工介入）。

2.三阶段提交（3PC）协议

核心流程：

1. CanCommit阶段：协调者预检查参与者是否具备执行事务的条件（如资源可用性）。
2. PreCommit阶段：
   • 若所有参与者反馈Yes，协调者发送PreCommit命令，参与者锁定资源并反馈就绪；
   • 任一参与者反馈No则中止事务。
3. DoCommit阶段：
   • 协调者发送最终Commit命令，参与者提交事务。
   • 若超时未收到指令，参与者自动提交（基于预设策略）。

SQL应用场景：

• 主要用于优化高可用场景（如微服务架构），通过超时自动提交减少阻塞风险。

优缺点：

• 优点：
  • 降低阻塞时间，参与者超时可自主决策。
  • 容错性增强，协调者故障时事务可继续推进。
• 缺点：
  • 实现复杂度高，需额外维护预提交状态；
  • 网络分区时仍可能出现数据不一致。

3.其他协议及混合方案

1. TCC（Try-Confirm-Cancel）：
   • Try阶段：预留资源（如冻结账户余额）；
   • Confirm/Cancel阶段：根据Try结果提交或回滚。
   • 使用场景：高并发系统（如电商订单），需业务层实现补偿逻辑。
2. 基于消息的最终一致性：
   • 通过消息队列（如RocketMQ事务消息）实现异步提交，保证最终一致性。
   • 使用场景：非强一致性要求的业务（如物流状态更新）。

二、Java分库分表实现

在Java中实现分库分表，可以采用多种方案和框架，其中ShardingSphere是一个广受欢迎的开源分布式数据库中间件，提供了完整的分库分表解决方案。以下是一个使用ShardingSphere实现分库分表的基本示例：

一、导入ShardingSphere依赖

首先，需要在项目的依赖管理工具（如Maven）中添加ShardingSphere相关依赖包。例如：

<dependency><groupId>org.apache.shardingsphere</groupId><artifactId>sharding-jdbc-spring-boot-starter</artifactId><version>5.0.0</version>
</dependency>

二、配置数据源

在application.properties或application.yml文件中配置数据源信息。例如：

spring.shardingsphere.datasource.names=ds0,ds1
spring.shardingsphere.datasource.ds0.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/database0
spring.shardingsphere.datasource.ds0.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds0.password=123456
spring.shardingsphere.datasource.ds1.jdbc-url=jdbc:mysql://localhost:3306/database1
spring.shardingsphere.datasource.ds1.username=root
spring.shardingsphere.datasource.ds1.password=123456

三、配置分片规则

根据需要的分库分表情况，配置分片规则。例如：

spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.default-database-strategy.inline.algorithm-expression=ds$->{user_id % 2}
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes=ds$->{0..1}.user_$->{0..1}
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column=user_id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.algorithm-expression=user_$->{user_id % 2}

上述示例中，使用了两个数据库database0和database1分别作为分片的库，每个库中有两个表user_0和user_1。使用user_id字段进行分片，根据user_id的奇偶性将数据分散到不同的库和表中。

四、使用ShardingJdbcTemplate进行数据库操作

在代码中使用ShardingJdbcTemplate进行数据库操作。例如：

javaCopy Code@Autowired
private ShardingJdbcTemplate shardingJdbcTemplate;// 使用shardingJdbcTemplate进行数据库操作

这是一个基本的示例，展示了如何使用ShardingSphere在Spring Boot项目中实现分库分表。实际上，根据具体的业务需求和场景，可能需要更复杂的配置和调整。建议参考ShardingSphere的官方文档以获取更详细的信息和指南。

另外，除了ShardingSphere，还有如MyBatis Sharding、TDDL等其他分库分表中间件或框架可供选择。在选择时，应综合考虑项目复杂度、性能需求以及开发团队的熟悉程度等因素。

	ShardingSphere	MyBatis Sharding	TDDL
‌简介‌	一套开源的分布式数据库中间件，提供了完整的分库分表解决方案	一个基于MyBatis的分库分表中间件，通过拦截SQL语句并重写为分片后的SQL实现自动分库分表	淘宝开源的一款分库分表中间件，提供了跨库事务、分库分表路由等功能
‌分片规则配置‌	支持灵活的分片规则配置，可根据需要定制	通过拦截SQL语句并实现分片逻辑	支持多种数据库的分片规则，提供了简单的配置方式
‌功能特性‌	提供数据分片、弹性伸缩、加密等能力；支持XA和BASE的混合事务引擎；提供跨数据源的复杂查询分析能力等	基于MyBatis，易于集成到现有项目中；通过拦截和重写SQL实现分片	支持数据库主备和动态切换；带权重的读写分离；单线程读重试等特性
‌兼容性与扩展性‌	兼容所有符合SQL-92标准语法的数据库	作为MyBatis的插件，兼容MyBatis的特性	基于JDBC规范，容易扩展支持实现JDBC规范的数据源
‌社区与支持‌	Apache基金会项目，社区活跃，获得广泛支持	-	淘宝内部广泛使用，具有稳定性和可靠性