ShardingSphere 如何通过重写 JDBC 规范实现分片功能

崔认知

发布于 2025-09-03 19:28:11

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ShardingSphere 是 Apache 基金会下的分布式数据库中间件，其 ShardingSphere-JDBC 模块通过 深度适配 JDBC 标准接口，结合 动态代理、策略引擎和 SPI 扩展机制，实现了完全兼容 JDBC 的分片功能。本文基于 ShardingSphere-JDBC 5.3.0 源码（GitHub 仓库地址：https://github.com/apache/shardingsphere），深入解析其底层实现原理，并提供关键源码示例。

一、JDBC 规范与 ShardingSphere 的兼容性设计

1. JDBC 核心接口的标准化

JDBC 的标准化接口（如 DataSource、Connection、Statement）是 ShardingSphere 实现兼容性的基础。ShardingSphere 通过 接口适配 + 动态代理 的方式，在不修改原有接口定义的前提下，注入分片逻辑。

2. 模块化架构

ShardingSphere-JDBC 的核心模块包括：

Kernel（内核）：负责 SPI 加载、配置管理、上下文维护。
Sharding（分片引擎）：处理 SQL 解析、路由、改写、执行与结果归并。
Transaction（事务引擎）：支持本地事务、XA、TCC 等分布式事务模式。
Adapter（适配器）：提供 JDBC 接口的完整实现，兼容 MySQL、PostgreSQL 等协议。

二、适配器模式的核心实现

1. DataSource 适配器

ShardingSphere 提供了 ShardingSphereDataSource，继承自 AbstractDataSourceAdapter，其核心逻辑如下：

// ShardingSphereDataSource.java
public class ShardingSphereDataSource extends AbstractDataSourceAdapter {
    
    public Connection getConnection() throws SQLException {
        return new ShardingSphereConnection(this);
    }
}

动态代理：ShardingSphereDataSource 通过 Proxy 类生成代理对象，将 JDBC 方法调用转发到分片引擎。
SPI 加载：通过 ServiceLoader 加载分片规则、数据源配置等。

2. Connection 适配器

ShardingSphereConnection 是 Connection 接口的实现类，其核心职责包括：

// ShardingSphereConnection.java
public class ShardingSphereConnection implements Connection {
    private final Map<String, Connection> physicalConnections;

    public PreparedStatement prepareStatement(String sql) throws SQLException {
        // 解析 SQL 并路由到分片节点
        Collection<String> targetDataSources = route(sql);
        List<Connection> connections = getConnections(targetDataSources);
        return new ShardingSpherePreparedStatement(this, sql, connections);
    }
}

连接管理：维护多个真实数据库连接（ShardingSphereConnection 内部持有一个 Map<String, Connection>）。
事务同步：通过 TransactionManager 同步多个分片节点的事务状态。
方法拦截：对 setAutoCommit、setReadOnly 等方法进行拦截，确保多连接一致性。

3. Statement 适配器

ShardingSpherePreparedStatement 是 PreparedStatement 的实现类，其核心逻辑包括：

// ShardingSpherePreparedStatement.java
public class ShardingSpherePreparedStatement implements PreparedStatement {
    
    public ResultSet executeQuery() throws SQLException {
        List<ResultSet> resultSets = new ArrayList<>();
        for (Connection connection : physicalConnections) {
            PreparedStatement stmt = connection.prepareStatement(sql);
            ResultSet rs = stmt.executeQuery();
            resultSets.add(rs);
        }
        return new ShardingSphereResultSet(resultSets);
    }
}

SQL 解析与路由：调用 SQLRouter 解析 SQL 中的分片键（如 user_id），确定目标分片。
分片执行：将 SQL 分发到多个分片节点执行，生成 ShardingSphereResultSet。
结果归并：通过 MergeEngine 合并多个分片的结果集。

4. ResultSet 适配器

ShardingSphereResultSet 是 ResultSet 的实现类，负责合并多个分片的结果集：

// ShardingSphereResultSet.java
publicclass ShardingSphereResultSet implements ResultSet {
    privatefinal List<ResultSet> physicalResultSets;
    privateint currentResultSetIndex = 0;

    public boolean next() throws SQLException {
        while (currentResultSetIndex < physicalResultSets.size()) {
            ResultSet current = physicalResultSets.get(currentResultSetIndex);
            if (current.next()) {
                returntrue;
            }
            currentResultSetIndex++;
        }
        returnfalse;
    }
}

流式归并：按分片顺序逐行读取结果，避免内存溢出。
排序与分页：通过 OrderByMergeEngine 或 PaginationMergeEngine 实现全局排序与分页。

三、分片逻辑的核心组件

1. SQL 解析与路由

ShardingSphere 使用 ANTLR4 解析 SQL 语法树，提取分片键（如 t_order.user_id）。路由规则由 ShardingAlgorithm 实现，支持：

标准分片：基于单分片键的哈希或范围路由。
复合分片：基于多分片键的组合路由。
广播表：全分片节点执行的 SQL。

源码示例：标准分片算法

// StandardShardingAlgorithm.java
publicinterface StandardShardingAlgorithm<T> extends ShardingAlgorithm {
    Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, StandardShardingValue<T> shardingValue);
}

// 哈希分片算法实现
publicclass HashModShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Integer> {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, StandardShardingValue<Integer> shardingValue) {
        int shardCount = availableTargetNames.size();
        int shardIndex = shardingValue.getValue() % shardCount;
        return Collections.singletonList(availableTargetNames.stream().skip(shardIndex).findFirst().orElseThrow());
    }
}

2. 分布式事务

ShardingSphere 支持以下事务模式：

本地事务：适用于单分片场景。
XA 事务：通过 Atomikos 或 Narayana 实现跨分片事务。
TCC 事务：基于两阶段提交的柔性事务，适用于高并发场景。

源码示例：XA 事务管理器

// XATransactionManager.java
public class XATransactionManager implements TransactionManager {
    public void begin() throws SQLException {
        // 启动 XA 事务
        xaResource.start(xid, TM_BEGIN);
    }

    public void commit() throws SQLException {
        // 提交 XA 事务
        xaResource.end(xid, TMSUCCESS);
        xaResource.prepare(xid);
        xaResource.commit(xid, false);
    }
}

3. 弹性伸缩

ShardingSphere 5.x 引入 弹性数据迁移 功能，支持在线扩容/缩容分片节点，无需停机。

四、性能优化与扩展性设计

1. 连接池管理

ShardingSphere 通过 HikariCP 或 Druid 管理物理连接池，减少连接创建开销。ShardingSphereConnection 会复用已有的连接，避免重复建立连接。

源码示例：连接池配置

# config-sharding.yaml
dataSources:
  ds_0:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds_0
    username: root
    password: root
    connectionPool:
      maxPoolSize: 10

2. 结果集合并优化

流式归并：避免一次性加载所有分片结果到内存。
并行归并：通过多线程并行读取分片结果，提升性能。

3. SPI 扩展机制

ShardingSphere 通过 SPI 机制支持自定义分片算法、事务管理器等。例如，开发者可通过以下方式实现自定义分片策略：

// CustomShardingAlgorithm.java
public class CustomShardingAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm {
    @Override
    public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, ShardingValue shardingValue) {
        // 自定义分片逻辑
        return availableTargetNames.stream()
            .filter(name -> name.contains(shardingValue.getValue().toString()))
            .collect(Collectors.toList());
    }
}