Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析

发布时间：2021-10-09 11:44:59 作者：柒染
来源：亿速云阅读：366

# Sharding-JDBC的架构以及源码的示例分析

## 目录
1. [Sharding-JDBC概述](#1-sharding-jdbc概述)
2. [核心架构设计](#2-核心架构设计)
   - 2.1 [分层架构](#21-分层架构)
   - 2.2 [核心组件](#22-核心组件)
3. [关键源码解析](#3-关键源码解析)
   - 3.1 [SQL解析过程](#31-sql解析过程)
   - 3.2 [路由引擎实现](#32-路由引擎实现)
   - 3.3 [执行引擎原理](#33-执行引擎原理)
4. [分布式事务实现](#4-分布式事务实现)
5. [扩展机制分析](#5-扩展机制分析)
6. [最佳实践建议](#6-最佳实践建议)
7. [总结与展望](#7-总结与展望)

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## 1. Sharding-JDBC概述

Sharding-JDBC是Apache ShardingSphere的核心模块之一，定位为轻量级Java框架，提供分库分表、读写分离等能力。与同类中间件相比，其最大特点是采用**无中心化架构**，直接嵌入应用进程，无需额外部署代理服务。

```java
// 典型配置示例
DataSource dataSource = ShardingSphereDataSourceFactory.createDataSource(
    createDataSourceMap(), 
    Collections.singleton(createShardingRuleConfiguration()),
    new Properties()
);

主要特性包括： - 透明化SQL解析与改写 - 精细化路由控制（精确/范围/广播路由） - 分布式主键生成（Snowflake等算法） - 柔性事务支持（SAGA/XA）

2. 核心架构设计

2.1 分层架构

Sharding-JDBC采用经典的三层架构：

层级	核心职责	关键接口
接入层	暴露标准JDBC接口	`ShardingDataSource`
核心层	SQL解析/路由/执行/归并	`ShardingConnection`
基础层	数据源代理与连接管理	`ShardingStatement`

2.2 核心组件

@startuml
component "SQL解析器" as parser
component "路由引擎" as router
component "改写引擎" as rewriter
component "执行引擎" as executor
component "归并引擎" as merger

parser -> router : 解析上下文
router -> rewriter : 路由结果
rewriter -> executor : 改写SQL
executor -> merger : 多结果集
@enduml

关键组件协作流程： 1. SQL解析：通过ANTLR生成语法树 2. 路由决策：根据分片键计算数据节点 3. SQL改写：优化LIMIT等子句 4. 执行调度：多线程执行真实SQL 5. 结果归并：内存聚合/流式归并

3. 关键源码解析

3.1 SQL解析过程

核心类SQLParserEngine实现SQL到抽象语法树(AST)的转换：

// 解析入口代码片段
public SQLStatement parse(String sql, boolean useCache) {
    CacheOption cacheOption = useCache ? getCacheOption() : CacheOption.NO_CACHE;
    // 从缓存获取或新建解析器
    SQLParserExecutor parserExecutor = new SQLParserExecutor(databaseType, sql);
    return parserExecutor.parse(cacheOption);
}

解析阶段关键点： - 词法分析：LexerEngine处理SQL关键字 - 语法分析：ParserRuleContext构建语法树 - 语义分析：SQLStatement提取表/条件信息

3.2 路由引擎实现

ShardingRouter完成分片计算：

// 分片路由核心逻辑
RoutingResult route(ShardingRule shardingRule, SQLStatementContext sqlStatementContext) {
    RoutingEngine engine = RoutingEngineFactory.newInstance(
        shardingRule, 
        shardingSphereMetaData,
        sqlStatementContext,
        shardingConditions);
    return engine.route();
}

路由策略对比：

策略类型	实现类	适用场景
标准路由	`StandardRoutingEngine`	单分片键精确匹配
复合路由	`ComplexRoutingEngine`	多分片键组合条件
全库表路由	`DatabaseBroadcastRoutingEngine`	DDL语句广播执行

3.3 执行引擎原理

ShardingExecuteEngine采用分组执行模型：

// 执行调度伪代码
public List<QueryResult> executeQuery(
    ExecutionGroup<JDBCExecutionUnit> executionGroups) {
    
    ExecuteCallback<QueryResult> callback = createExecuteCallback();
    return executeEngine.execute(executionGroups, callback);
}

执行模式对比： - 内存限制模式：严格按分组顺序执行 - 连接限制模式：允许并行但限制连接数 - 全并行模式：最大化并发执行

4. 分布式事务实现

Sharding-JDBC支持三种事务模型：

LOCAL事务：单库ACID事务

XA事务：两阶段提交协议


// XA事务配置示例
ShardingTransactionManagerConfiguration xaConfig = 
   new XATransactionManagerConfiguration("Atomikos");

SAGA事务：长事务补偿模式
- 正向SQL立即执行
- 逆向补偿SQL记录在事务日志

事务协调器ShardingTransactionManager通过SPI加载具体实现。

5. 扩展机制分析

5.1 分片算法扩展

实现StandardShardingAlgorithm接口：

public class CustomShardingAlgorithm implements PreciseShardingAlgorithm<String> {
    @Override
    public String doSharding(
        Collection<String> availableTargetNames, 
        PreciseShardingValue<String> shardingValue) {
        // 自定义分片逻辑
    }
}

5.2 自定义归并

扩展ResultMerger接口实现特殊聚合逻辑。

6. 最佳实践建议

分片键设计：
- 避免热点数据（如时间戳直接分片）
- 优先选择高基数字段

性能调优：

# 连接池配置建议
spring.shardingsphere.datasource.maxPoolSize=50
spring.shardingsphere.props.max.connections.size.per.query=5

监控指标：
- 慢SQL日志阈值设置
- 分布式事务成功率监控

7. 总结与展望

Sharding-JDBC通过精巧的架构设计，在保持JDBC兼容性的同时提供了强大的分片能力。未来发展趋势包括： - 云原生适配（Kubernetes Operator） - 多模数据支持（文档/图数据库） - 智能弹性扩缩容

源码分析建议：从ShardingSphereDataSource入口类开始跟踪执行链路，重点关注ShardingConnection和ShardingStatement的实现细节。 “`