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數(shù)據(jù)庫架構(gòu)：詳解設(shè)計組成及其功能
成都創(chuàng)新互聯(lián)"三網(wǎng)合一"的企業(yè)建站思路。企業(yè)可建設(shè)擁有電腦版、微信版、手機版的企業(yè)網(wǎng)站。實現(xiàn)跨屏營銷，產(chǎn)品發(fā)布一步更新，電腦網(wǎng)絡(luò)+移動網(wǎng)絡(luò)一網(wǎng)打盡，滿足企業(yè)的營銷需求！成都創(chuàng)新互聯(lián)具備承接各種類型的成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站建設(shè)項目的能力。經(jīng)過十余年的努力的開拓，為不同行業(yè)的企事業(yè)單位提供了優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，并獲得了客戶的一致好評。
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)庫建設(shè)已經(jīng)成為了現(xiàn)代企業(yè)信息化建設(shè)的重要組成部分。而數(shù)據(jù)庫架構(gòu)是數(shù)據(jù)庫建設(shè)中不可或缺的一環(huán)，不僅關(guān)系到數(shù)據(jù)庫的性能、安全、可靠性等方面，還涉及到企業(yè)的核心業(yè)務(wù)流程以及信息資源的管理。本文將從以下幾個方面詳解數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的設(shè)計組成及其功能。
一、數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的基本組成
1. 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS)
數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng) (DBMS) 是數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的基礎(chǔ)組成部分，是指通過軟件或硬件的方式，對大量數(shù)據(jù)進行組織、管理、存儲和檢索的系統(tǒng)。
常見的 DBMS 有 Oracle、MySQL、SQLServer、PostgreSQL 等，它們都可以通過 SQL 語言來操作數(shù)據(jù)庫。
2. 數(shù)據(jù)庫模型
數(shù)據(jù)庫模型是指對數(shù)據(jù)進行建模，描述了數(shù)據(jù)庫中實體、屬性、關(guān)系及其對應的操作。
常見的數(shù)據(jù)庫模型有層次模型、網(wǎng)狀模型、關(guān)系模型、對象模型等，其中關(guān)系模型是應用最廣泛的數(shù)據(jù)庫模型。
3. 數(shù)據(jù)庫實例
數(shù)據(jù)庫實例是指一個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)運行時的內(nèi)存實例，包括了操作系統(tǒng)進程、共享內(nèi)存區(qū)、數(shù)據(jù)緩存區(qū)和臨時文件等。它以數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)為基礎(chǔ)，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)庫的增刪改查等常用操作。
4. 數(shù)據(jù)庫對象
數(shù)據(jù)庫對象是指在數(shù)據(jù)庫中創(chuàng)建的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如表、視圖、存儲過程、觸發(fā)器等。數(shù)據(jù)庫對象的設(shè)計直接影響到數(shù)據(jù)庫的可擴展性、可靠性和性能。
5. 數(shù)據(jù)庫連接
數(shù)據(jù)庫連接是指在應用程序和數(shù)據(jù)庫之間建立的通信鏈路。在數(shù)據(jù)庫架構(gòu)中，數(shù)據(jù)庫連接管理是一項重要的工作，對于提高數(shù)據(jù)庫性能、穩(wěn)定性具有關(guān)鍵作用。
二、數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的功能及實現(xiàn)
1. 數(shù)據(jù)庫存儲管理
數(shù)據(jù)庫存儲管理是指對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)進行儲存和管理的過程，包括表空間管理、數(shù)據(jù)文件管理、數(shù)據(jù)塊管理、段管理等。通過對存儲管理的優(yōu)化，可以提高數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性，減少數(shù)據(jù)丟失和損壞的風險。
2. 數(shù)據(jù)庫備份與恢復
數(shù)據(jù)庫備份與恢復是指在數(shù)據(jù)庫運行過程中，將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)和日志文件進行備份，以便于在出現(xiàn)災難性故障時進行恢復。通過備份與恢復的方式，可以有效地減少數(shù)據(jù)丟失的風險，保障企業(yè)的核心業(yè)務(wù)不受影響。
3. 數(shù)據(jù)庫安全性管理
數(shù)據(jù)庫安全性管理是指對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行安全保護的過程，包括用戶管理、權(quán)限管理、數(shù)據(jù)加密等。通過有效的安全性管理，可以保障企業(yè)的數(shù)據(jù)安全，避免數(shù)據(jù)泄露、丟失等問題。
4. 數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化
數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化是指通過對數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)、索引、查詢語句等方面的優(yōu)化，提高數(shù)據(jù)庫的響應速度、并發(fā)處理能力等性能指標。通過性能優(yōu)化，可以加速數(shù)據(jù)訪問和數(shù)據(jù)處理，提高企業(yè)的工作效率。
5. 數(shù)據(jù)庫監(jiān)控與調(diào)優(yōu)
數(shù)據(jù)庫監(jiān)控與調(diào)優(yōu)是指對數(shù)據(jù)庫運行時的性能和狀態(tài)進行監(jiān)控和統(tǒng)計，并進行調(diào)優(yōu)操作，提高數(shù)據(jù)庫的性能和可靠性。通過監(jiān)控和調(diào)優(yōu)，可以開發(fā)出更佳的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)方案，提高數(shù)據(jù)庫的整體質(zhì)量。
三、數(shù)據(jù)庫架構(gòu)設(shè)計的注意事項
盡管數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的設(shè)計組成十分重要，但在設(shè)計過程中也有一些需要特別注意的事項，包括：
1. 合理規(guī)劃數(shù)據(jù)模型，避免數(shù)據(jù)冗余，確保數(shù)據(jù)的完整性。
2. 合理安排表空間和磁盤空間，避免空間碎片和存儲性能下降。
3. 合理統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并制定相應的性能優(yōu)化方案。
4. 增強數(shù)據(jù)庫安全性，為企業(yè)數(shù)據(jù)提供更好的保障。
5. 良好的數(shù)據(jù)庫連接管理和數(shù)據(jù)庫監(jiān)控實踐，實時掌握數(shù)據(jù)庫運行情況，及時發(fā)現(xiàn)和解決問題。
數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的設(shè)計組成及其功能是十分重要的，也是優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能和提高數(shù)據(jù)庫安全性的根本。通過合理的架構(gòu)設(shè)計和優(yōu)化方案，可以更大限度地提高數(shù)據(jù)庫的性能、安全性和可靠性，為企業(yè)信息化建設(shè)提供堅實的保障。
成都網(wǎng)站建設(shè)公司-創(chuàng)新互聯(lián),建站經(jīng)驗豐富以策略為先導10多年以來專注數(shù)字化網(wǎng)站建設(shè),提供企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計,響應式網(wǎng)站制作,設(shè)計師量身打造品牌風格,熱線:028-86922220數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的幾種架構(gòu)及處理方式
來具體說說數(shù)據(jù)庫集群吧
集群主要分成三大類 （高可用集群， 負載均衡集群，科學計算集群）
高可用集群( HighCluster)
負載均衡集群(Load Balance Cluster)
科學計算集群(High Performance Computing Cluster)
1、高可用集群(HighCluster)
常見的就是2個節(jié)點做成的HA集群，有很多通俗的不科學的名稱，比如”雙機熱備”, “雙機互備”, “雙機”。高可用集群解決的是保障用戶的應用程序持續(xù)對外提侍正供服務(wù)的能力。 (請注意高可用集群既不是用來保護業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的，保護的是用戶的業(yè)務(wù)程序?qū)ν獠婚g斷提供服務(wù)，把因軟件/硬件/人為造成的故障對業(yè)務(wù)的影響降低到最小程度)。
2、負載均衡集群(Load Balance Cluster)
負載均衡系統(tǒng)：集群中所有的節(jié)點都處于活動狀態(tài)，它們分攤系統(tǒng)的工作負載。一般Web服務(wù)器集群、數(shù)據(jù)庫集群和應用服務(wù)器集群都屬于這種類型。
負載均衡集群一般用于相應網(wǎng)絡(luò)請求的網(wǎng)頁服務(wù)器，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。這種集群可以在接到請求時老世悔，檢查接受請求較少，不繁忙的服務(wù)器，并把請求轉(zhuǎn)到這些服務(wù)器上。從檢查其他服務(wù)器狀態(tài)這一點上看，負載均衡和容錯集群很接近，不同之處是數(shù)量上更多。
3、科學計算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能計算(High Perfermance Computing)集群，簡稱HPC集群。這類集群致力于提供單個計算機所不能提供的強大的計算能力。
高性能計算分類：
3.1、高吞吐計算(High-throughput Computing)
有一類高性能計算，可以把它分成若干可以并行的子任務(wù)，而且各個子任務(wù)彼此間沒有什么關(guān)聯(lián)。象在家搜尋外星人（ SETI@HOME _ Search forat Home ）就是這一類型應用。
這一項目是利用Internet上的閑置的計算資源來搜尋外星人。SETI項目的服務(wù)器將一組數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模式發(fā)給Internet上參加SETI的計算節(jié)點，計算節(jié)點在給定的數(shù)據(jù)上用給定的模式進行搜索，然后將搜索的結(jié)果發(fā)給服務(wù)器。服務(wù)器負責將從各個計算節(jié)點返回的數(shù)據(jù)匯集成完整的 數(shù)據(jù)。因為這種類型應用的一個共同特征是在海量數(shù)據(jù)上搜索某些模式，所以把這類計算稱為高吞吐計算。
所謂的Internet計算都屬于這一類。按照 Flynn的分類，高吞吐計算屬于返頌SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范疇。
3.2、分布計算(Distributed Computing)
另一類計算剛好和高吞吐計算相反，它們雖然可以給分成若干并行的子任務(wù)，但是子任務(wù)間聯(lián)系很緊密，需要大量的數(shù)據(jù)交換。按照Flynn的分類，分布式的高性能計算屬于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范疇。
下面說說這幾種集群的應用場景：
高可用集群這里不多作說明。
想Dubbo是比較偏向于負載均衡集群，用過的猿友應該知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一個服務(wù)是可以有多個提供者的，當一個消費者過來，它要消費那個提供者，這里是有負載均衡機制在里面的。
搜索引擎比較偏向于科學計算集群的分布計算。
而到這里，可能不少猿友都知道，集群的一些術(shù)語：集群容錯、負載均衡。
我們以Dubbo為例：
集群容錯（bbo.io/UserGuide-zh.htm#UserGuide-zh-%E9%9B%86%E7%BE%A4%E5%AE%B9%E9%94%99）
Dubbo提供了這些容錯策略：
集群容錯模式：
可以自行擴展集群容錯策略，參見：集群擴展
Failover Cluster
失敗自動切換，當出現(xiàn)失敗，重試其它服務(wù)器。(缺省)
通常用于讀操作，但重試會帶來更長延遲。
可通過retries=”2″來設(shè)置重試次數(shù)(不含之一次)。
Failfast Cluster
快速失敗，只發(fā)起一次調(diào)用，失敗立即報錯。
通常用于非冪等性的寫操作，比如新增記錄。
Failsafe Cluster
失敗安全，出現(xiàn)異常時，直接忽略。
通常用于寫入審計日志等操作。
Failback Cluster
失敗自動恢復，后臺記錄失敗請求，定時重發(fā)。
通常用于消息通知操作。
Forking Cluster
并行調(diào)用多個服務(wù)器，只要一個成功即返回。
通常用于實時性要求較高的讀操作，但需要浪費更多服務(wù)資源。
可通過forks=”2″來設(shè)置更大并行數(shù)。
Broadcast Cluster
廣播調(diào)用所有提供者，逐個調(diào)用，任意一臺報錯則報錯。(2.1.0開始支持)
通常用于通知所有提供者更新緩存或日志等本地資源信息。
負載均衡（bbo.io/UserGuide-zh.htm#UserGuide-zh-%E8%B4%9F%E8%BD%BD%E5%9D%87%E8%A1%A1）
Dubbo提供了這些負載均衡策略：
Random LoadBalance
隨機，按權(quán)重設(shè)置隨機概率。
在一個截面上碰撞的概率高，但調(diào)用量越大分布越均勻，而且按概率使用權(quán)重后也比較均勻，有利于動態(tài)調(diào)整提供者權(quán)重。
RoundRobin LoadBalance
輪循，按公約后的權(quán)重設(shè)置輪循比率。
存在慢的提供者累積請求問題，比如：第二臺機器很慢，但沒掛，當請求調(diào)到第二臺時就卡在那，久而久之，所有請求都卡在調(diào)到第二臺上。
LeastActive LoadBalance
最少活躍調(diào)用數(shù)，相同活躍數(shù)的隨機，活躍數(shù)指調(diào)用前后計數(shù)差。
使慢的提供者收到更少請求，因為越慢的提供者的調(diào)用前后計數(shù)差會越大。
LoadBalance
一致性Hash，相同參數(shù)的請求總是發(fā)到同一提供者。
當某一臺提供者掛時，原本發(fā)往該提供者的請求，基于虛擬節(jié)點，平攤到其它提供者，不會引起劇烈變動。
算法參見：en..org/wiki/Consistent_hashing。
缺省只對之一個參數(shù)Hash，如果要修改，請配置
缺省用160份虛擬節(jié)點，如果要修改，請配置
數(shù)據(jù)庫架構(gòu)選型與落地，看這篇就夠了
隨著時間和業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量增長是不可控的，庫和表中的數(shù)據(jù)會越來越大，隨之帶來的是更高的
磁盤
、
IO
、
系統(tǒng)開銷
，甚至
性能
上的瓶頸，而單臺服務(wù)器的
資源終究是有限
的。
因此在面對業(yè)務(wù)擴張過程中，應用程序?qū)?shù)據(jù)庫系統(tǒng)的
健壯性
，
安全性
，
擴展性
提出了更高的要求。
以下，我從數(shù)據(jù)庫架構(gòu)、選型與落地來讓大家入門。
數(shù)據(jù)庫會面臨什么樣的挑戰(zhàn)呢？
業(yè)務(wù)剛開始我們只用單機數(shù)據(jù)庫就夠了，但隨著業(yè)務(wù)增長，數(shù)據(jù)規(guī)模和用戶規(guī)模上升，這個時候數(shù)據(jù)庫會面臨IO瓶頸、存儲瓶頸、可用性、安全性問題。
為了解決上述的各種問題，數(shù)據(jù)庫衍生了出不同的架構(gòu)來解決不同的場景需求。
將數(shù)據(jù)庫的寫操作和讀操作分離，主庫接收寫請求，使用多個從庫副本負責讀請求，從庫和主庫同步更新數(shù)據(jù)保持數(shù)據(jù)一致性，從庫可以水平擴展，用于面對讀請求的增加。
這個模式也就是常說的讀寫分離，針對的是小規(guī)模數(shù)據(jù)，而且存在大量讀操作的場景。
因為主從的數(shù)據(jù)是相同的，一旦主庫宕機的時候，從庫可以
切換為主庫提供寫入
，所以這個架構(gòu)也可以提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的
安全性
和
可用性
；
優(yōu)點：
缺點：
在數(shù)據(jù)庫遇到
IO瓶頸
過程中，如果IO集中在某一塊的業(yè)務(wù)中，這個時候可以考慮的就是垂直分庫，將熱點業(yè)務(wù)拆分出去，避免由
熱點業(yè)務(wù)
的
密集IO請求
影響了其他正常業(yè)務(wù)，所以垂直分庫也叫
業(yè)務(wù)分庫
。
優(yōu)點：
缺點：
在數(shù)據(jù)庫遇到存儲瓶頸的時候，由于數(shù)據(jù)量過大造成索引性能下降。
這個時候可以考慮將數(shù)據(jù)做水平拆分，針對數(shù)據(jù)量巨大的單張表，按照某種規(guī)則，切分到多張表里面去。
但是這些表還是在同一個庫中，所以庫級別的數(shù)據(jù)庫操作還是有IO瓶頸（單個服務(wù)器的IO有上限）。
所以水平分表主要還是針對
數(shù)據(jù)量較大
，整體業(yè)務(wù)
請求量較低
的場景。
優(yōu)點：
缺點：
四、分庫分表
在數(shù)據(jù)庫遇到存儲瓶頸和IO瓶頸的時候，數(shù)據(jù)量過大造成索引性能下降，加上同一時間需要處理大規(guī)模的業(yè)務(wù)請求，這個時候單庫的IO上限會限制處理效率。
所以需要將單張表的數(shù)據(jù)切分到多個服務(wù)器上去，每個服務(wù)器具有相應的庫與表，只是表中數(shù)據(jù)不同。
分庫分表能夠有效地緩解單機和單庫的
性能瓶頸和壓力
，突破IO、連接數(shù)、硬件資源等的瓶頸。
優(yōu)點：
缺點：
注：分庫還是分表核心關(guān)鍵是有沒有IO瓶頸
。
分片方式都有什么呢？
RANGE（范圍分片）
將業(yè)務(wù)表中的某個
關(guān)鍵字段排序
后，按照順序從0到10000一個表，10001到20230一個表。最常見的就是
按照時間切分
（月表、年表）。
比如將6個月前，甚至一年前的數(shù)據(jù)切出去放到另外的一張表，因為隨著時間流逝，這些表的數(shù)據(jù)被查詢的概率變小，銀行的交易記錄多數(shù)是采用這種方式。
優(yōu)點：
缺點：
HASH（哈希分片）
將訂單作為主表，然后將其相關(guān)的業(yè)務(wù)表作為附表，取用戶id然后
hash取模
，分配到不同的數(shù)據(jù)表或者數(shù)據(jù)庫上。
優(yōu)點：
缺點：
講到這里，我們已經(jīng)知道數(shù)據(jù)庫有哪些架構(gòu)，解決的是哪些問題，因此，
我們在日常設(shè)計中需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點，數(shù)據(jù)的傾向性，數(shù)據(jù)的安全性等來選擇不同的架構(gòu)
。
那么，我們應該如何選擇數(shù)據(jù)庫架構(gòu)呢？
雖然把上面的架構(gòu)全部組合在一起可以形成一個強大的高可用，高負載的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，但是架構(gòu)選擇合適才是最重要的。
混合架構(gòu)雖然能夠解決所有的場景的問題，但是也會面臨更多的挑戰(zhàn)，你以為的完美架構(gòu)，背后其實有著更多的坑。
1、對事務(wù)支持
分庫分表后（無論是垂直還是水平拆分），就成了分布式事務(wù)了，如果依賴數(shù)據(jù)庫本身的分布式事務(wù)管理功能去執(zhí)行事務(wù)，將付出高昂的性能代價（XA事務(wù)）；如果由應用程序去協(xié)助控制，形成程序邏輯上的事務(wù)，又會造成編程方面的負擔（TCC、SAGA）。
2、多庫結(jié)果并
（group by，order by）
由于數(shù)據(jù)分布于不同的數(shù)據(jù)庫中，無法直接對其做分頁、分組、排序等操作，一般應對這種多庫結(jié)果并的查詢業(yè)務(wù)都需要采用數(shù)據(jù)清洗、同步等其他手段處理（TIDB、KUDU等）。
3、數(shù)據(jù)延遲
主從架構(gòu)下的多副本機制和水平分庫后的聚合庫都會存在主數(shù)據(jù)和副本數(shù)據(jù)之間的延遲問題。
4、跨庫join
分庫分表后表之間的關(guān)聯(lián)操作將受到限制，我們無法join位于不同分庫的表（垂直），也無法join分表粒度不同的表（水平）， 結(jié)果原本一次查詢就能夠完成的業(yè)務(wù)，可能需要多次查詢才能完成。
5、分片擴容
水平分片之后，一旦需要做擴容時。需要將對應的數(shù)據(jù)做一次遷移，成本代價都極高的。
6、ID生成
分庫分表后由于數(shù)據(jù)庫獨立，原有的基于數(shù)據(jù)庫自增ID將無法再使用，這個時候需要采用其他外部的ID生成方案。
一、應用層依賴類（JDBC）
這類分庫分表中間件的特點就是和應用強耦合，需要應用顯示依賴相應的jar包（以Java為例），比如知名的TDDL、當當開源的
sharding-jdbc
、蘑菇街的TSharding等。
此類中間件的基本思路就是重新實現(xiàn)JDBC的API，通過重新實現(xiàn)
DataSource
、
PrepareStatement
等操作數(shù)據(jù)庫的接口，讓應用層在
基本
不改變業(yè)務(wù)代碼的情況下透明地實現(xiàn)分庫分表的能力。
中間件給上層應用提供熟悉的JDBC API，內(nèi)部通過
sql解析
、
sql重寫
、
sql路由
等一系列的準備工作獲取真正可執(zhí)行的sql，然后底層再按照傳統(tǒng)的方法（比如數(shù)據(jù)庫連接池）獲取物理連接來執(zhí)行sql，最后把數(shù)據(jù)
結(jié)果合并
處理成ResultSet返回給應用層。
優(yōu)點
缺點
二、中間層代理類（Proxy）
這類分庫分表中間件的核心原理是在應用和數(shù)據(jù)庫的連接之間搭起一個
代理層
，上層應用以
標準的MySQL協(xié)議
來連接代理層，然后代理層負責
轉(zhuǎn)發(fā)請求
到底層的MySQL物理實例，這種方式對應用只有一個要求，就是只要用MySQL協(xié)議來通信即可。
所以用MySQL Navicat這種純的客戶端都可以直接連接你的分布式數(shù)據(jù)庫，自然也天然
支持所有的編程語言
。
在技術(shù)實現(xiàn)上除了和應用層依賴類中間件基本相似外，代理類的分庫分表產(chǎn)品必須實現(xiàn)標準的MySQL協(xié)議，某種意義上講數(shù)據(jù)庫代理層轉(zhuǎn)發(fā)的就是MySQL協(xié)議請求，就像Nginx轉(zhuǎn)發(fā)的是Http協(xié)議請求。
比較有代表性的產(chǎn)品有開創(chuàng)性質(zhì)的Amoeba、阿里開源的Cobar、社區(qū)發(fā)展比較好的
Mycat
（基于Cobar開發(fā)）等。
優(yōu)點
缺點
JDBC方案
：無中心化架構(gòu)，兼容市面上大多數(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，適用于開發(fā)高性能的輕量級 OLTP 應用（面向前臺）。
Proxy方案
：提供靜態(tài)入口以及異構(gòu)語言的支持，適用于 OLAP 應用（面向后臺）以及對分片數(shù)據(jù)庫進行管理和運維的場景。
混合方案
：在大型復雜系統(tǒng)中存在面向C端用戶的前臺應用，也有面向企業(yè)分析的后臺應用，這個時候就可以采用混合模式。
JDBC 采用無中心化架構(gòu)，適用于 Java 開發(fā)的高性能的輕量級 OLTP 應用；Proxy 提供靜態(tài)入口以及異構(gòu)語言的支持，適用于 OLAP 應用以及對分片數(shù)據(jù)庫進行管理和運維的場景。
ShardingSphere是一套開源的分布式數(shù)據(jù)庫中間件解決方案組成的生態(tài)圈，它由
Sharding-JDBC
、
Sharding-Proxy
和
Sharding-Sidecar
（計劃中）這3款相互獨立的產(chǎn)品組成，他們均提供標準化的數(shù)據(jù)分片、分布式事務(wù)和數(shù)據(jù)庫治理功能，可適用于如Java同構(gòu)、異構(gòu)語言、容器、云原生等各種多樣化的應用場景。
ShardingSphere提供的核心功能：
Sharding-Proxy
定位為透明化的
數(shù)據(jù)庫代理端
，提供封裝了
數(shù)據(jù)庫二進制協(xié)議的服務(wù)端版本
，用于完成對
異構(gòu)語言的支持
。
目前已提供MySQL版本，它可以使用
任何兼容MySQL協(xié)議的訪問客戶端
(如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat等)操作數(shù)據(jù)，對DBA更加友好。
向
應用程序完全透明
，可直接當做MySQL使用。
適用于任何兼容MySQL協(xié)議的客戶端。
Sharding-JDBC
定位為
輕量級Java框架
，在Java的JDBC層提供的額外服務(wù)。 它使用客戶端直連數(shù)據(jù)庫，以jar包形式提供服務(wù)，無需額外部署和依賴，可理解為
增強版的JDBC驅(qū)動，完全兼容JDBC和各種ORM框架
。
以電商SaaS系統(tǒng)為例，前臺應用采用Sharding-JDBC，根據(jù)業(yè)務(wù)場景的差異主要分為三種方案。
分庫（用戶）
問題解析：頭部企業(yè)日活高并發(fā)高，單獨分庫避免干擾其他企業(yè)用戶，用戶數(shù)據(jù)的增長緩慢可以不分表。
拆分維度：企業(yè)ID分庫
拆分策略：頭部企業(yè)單獨庫、非頭部企業(yè)一個庫
分庫分表（訂單）
問題解析：訂單數(shù)據(jù)增長速度較快，在分庫之余需要分表。
拆分維度：企業(yè)ID分庫、用戶ID分表
拆分策略：頭部企業(yè)單獨庫、非頭部企業(yè)一個庫，分庫之后用戶ID取模拆分表
單庫分表（附件）
問題解析：附件數(shù)據(jù)特點是并發(fā)量不大，只需要解決數(shù)據(jù)增長問題，所以單庫IO足以支撐的情況下分表即可。
拆分維度：用戶ID分表
拆分策略：用戶ID取模分表
問題一：分布式事務(wù)
分布式事務(wù)過于復雜也是分布式系統(tǒng)最難處理的問題，由于篇幅有限，后續(xù)會開篇專講這一塊內(nèi)容。
問題二：分布式ID
問題三：跨片查詢
舉個例子，以用戶id分片之后，需要根據(jù)企業(yè)id查詢企業(yè)所有用戶信息。
sharding針對跨片查詢也是能夠支持的，本質(zhì)上sharding的跨片查詢是采用同時查詢多個分片的數(shù)據(jù)，然后聚合結(jié)果返回，這個方式對資源耗費比較大，特別是對數(shù)據(jù)庫連接資源的消耗。
假設(shè)分4個數(shù)據(jù)庫，8個表，則sharding會同時發(fā)出32個SQL去查詢。一下子消耗掉了32個連接；
特別是針對單庫分表的情況要注意，假設(shè)單庫分64個表，則要消耗64個連接。如果我們部署了2個節(jié)點，這個時候兩個節(jié)點同時查詢的話，就會遇到數(shù)據(jù)庫連接數(shù)上限問題（mysql默認100連接數(shù)）
問題四：分片擴容
隨著數(shù)據(jù)增長，每個片區(qū)的數(shù)據(jù)也會達到瓶頸，這個時候需要將原有的分片數(shù)量進行增加。由于增加了片區(qū)，原先的hash規(guī)則也跟著變化，造成了需要將舊數(shù)據(jù)做遷移。
假設(shè)原先1個億的數(shù)據(jù)，hash分64個表，現(xiàn)在增長到50億的數(shù)據(jù)，需要擴容到128個表，一旦擴容就需要將這50億的數(shù)據(jù)做一次遷移，遷移成本是無法想象的。
問題五：一致性哈希
首先，求出每個
服務(wù)器的hash值
，將其配置到一個
0~2^n 的圓環(huán)上
（n通常取32）
其次，用同樣的方法求出待
存儲對象的主鍵 hash值
，也將其配置到這個圓環(huán)上。
然后，從數(shù)據(jù)映射到的位置開始順時針查找，將數(shù)據(jù)分布到找到的之一個服務(wù)器節(jié)點上。
一致性hash的優(yōu)點在于加入和刪除節(jié)點時只會影響到在哈希環(huán)中相鄰的節(jié)點，而對其他節(jié)點沒有影響。
所以使用一致性哈希在集群擴容過程中可以減少數(shù)據(jù)的遷移。
好了，這次分享到這里，我們?nèi)粘５膶嵺`可能只會用到其中一種方案，但它不是數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的全貌，打開技術(shù)視野，才能更好地把存儲工具利用起來。
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本文作者：Jensen
7年Java老兵，小米主題設(shè)計師，手機輸入法設(shè)計師，ProcessOn特邀講師。
曾涉獵航空、電信、IoT、垂直電商產(chǎn)品研發(fā)，現(xiàn)就職于某知名電商企業(yè)。
技術(shù)公眾號
【架構(gòu)師修行錄】
號主，專注于分享日常架構(gòu)、技術(shù)、職場干貨，Java Goals：架構(gòu)師。
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新聞名稱：數(shù)據(jù)庫架構(gòu)：詳解設(shè)計組成及其功能。(如何描述數(shù)據(jù)庫的架構(gòu))
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