Sharding-Proxy、ShardingSphere 和 Sharding-JDBC区别

在分库分表架构中，客户端解决方案和服务端解决方案的核心区别在于：分库分表的逻辑（如 “数据该路由到哪个分库 / 分表”）是在 “应用程序端” 实现，还是在 “独立的中间服务端” 实现。两者的架构、适用场景和优缺点有显著差异，以下是详细解析：

一、客户端分库分表解决方案

定义：分库分表的逻辑（数据路由、SQL 解析、结果合并等）嵌入在应用程序内部，与应用同进程运行，通过增强数据库驱动（如 JDBC）实现对分库分表的处理。

核心特点：

部署位置：与应用程序在同一个进程中（无独立服务），例如作为 Java 应用的一个 JAR 包依赖。
工作流程：

应用程序 → 客户端分库分表组件（解析 SQL、计算路由） → 直接连接底层分库 / 分表 → 返回结果给应用。
典型代表：Sharding-JDBC、MyCat Client（轻量版）。

优点：

性能损耗低：无网络转发开销（本地方法调用），适合高并发场景。
部署简单：无需额外部署独立服务，随应用一起发布，运维成本低。
响应速度快：减少 “应用→服务端代理→数据库” 的网络链路，延迟更低。

缺点：

对应用有侵入性：需在应用中引入特定依赖（如 Sharding-JDBC 的 JAR 包），并配置分片规则。
语言限制：通常只支持特定语言（如 Sharding-JDBC 仅支持 Java，因依赖 JDBC 规范）。
配置分散：分片规则配置在应用中，若多个应用共用一套分库分表集群，需保证配置一致（否则会出现数据路由错误）。

适用场景：

纯单一语言技术栈（如全 Java 微服务）。
高并发、低延迟需求（如电商订单、支付系统）。
应用团队与数据库团队协同紧密，可统一维护分片规则。

二、服务端分库分表解决方案

定义：分库分表的逻辑由独立部署的 “中间代理服务” 实现，应用程序通过数据库协议（如 MySQL 协议）连接代理，对分库分表无感知（像连接普通数据库一样）。

核心特点：

部署位置：作为独立服务进程部署（可集群化），与应用程序分离。
工作流程：

应用程序 → 服务端代理（解析 SQL、计算路由、转发请求） → 底层分库 / 分表 → 代理合并结果 → 返回给应用。
典型代表：Sharding-Proxy、MyCat、DBProxy。

优点：

应用无侵入：应用无需修改代码，仅需修改数据库连接地址（指向代理服务），适合遗留系统改造。
语言无关：支持所有能连接数据库的语言（Java、Python、Go、PHP 等），适合多语言混合架构。
配置集中管理：分片规则、权限控制等在代理服务中统一配置，避免多应用配置不一致。
便于运维：可在代理层统一实现监控、审计、限流等功能，无需在每个应用中单独开发。

缺点：

性能损耗较高：增加 “应用→代理→数据库” 的网络链路，存在网络延迟和代理服务的计算开销。
部署复杂：需额外维护代理服务的集群（高可用、负载均衡），增加运维成本。
代理成为瓶颈：若代理服务性能不足或出现故障，会影响所有连接它的应用。

适用场景：

多语言混合架构（如 Java 微服务 + Python 数据分析 + Go 后台任务）。
遗留系统分库分表改造（无法修改应用代码）。
需集中管控分库分表规则（如运维团队统一管理）。
对侵入性敏感的场景（如第三方系统接入分库分表集群）。

三、核心区别总结

对比维度	客户端分库分表解决方案	服务端分库分表解决方案
逻辑实现位置	应用程序内部（同进程）	独立代理服务（单独进程）
应用侵入性	有（需引入依赖、配置规则）	无（仅改连接地址）
语言支持	通常只支持特定语言（如 Java）	支持所有语言（基于数据库协议）
性能损耗	低（无网络转发）	中（网络转发 + 代理计算）
部署复杂度	简单（随应用部署）	复杂（需部署代理集群）
典型代表	Sharding-JDBC	Sharding-Proxy、MyCat

四、选择建议

优先选客户端方案：纯 Java 技术栈、高并发低延迟、应用可改造、追求性能。
优先选服务端方案：多语言混合、应用不可改造（遗留系统）、需集中管理、对侵入性敏感。

实际场景中，两者也可混合使用（如 Java 应用用客户端方案，Python 应用用服务端方案连接同一套分库分表集群），灵活满足不同需求。

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Sharding-Proxy 和 Sharding-JDBC 都是 ShardingSphere 生态中用于分库分表的核心组件，但两者的架构设计、接入方式、适用场景有本质区别。以下从核心差异、功能对比、适用场景三个维度详细解析：

一、核心差异（架构层面）

维度	Sharding-JDBC	Sharding-Proxy
定位	客户端分库分表解决方案（JDBC 驱动增强）	服务端分库分表解决方案（独立代理服务器）
接入方式	嵌入应用程序，作为 JDBC 驱动层组件存在	独立部署为代理服务，应用通过数据库协议（如 MySQL 协议）连接
对应用的侵入性	需在应用中引入依赖并配置，有一定侵入性	应用无感知，像连接普通数据库一样使用（仅需修改连接地址）
支持语言	仅支持 Java（基于 JDBC 规范）	支持所有语言（基于数据库协议，如 Java、Python、Go 等）
部署形式	与应用程序同进程部署（无独立进程）	独立进程部署（可集群化）
性能开销	无网络转发开销（本地方法调用），性能损耗极低	存在网络通信开销（应用 → 代理 → 数据库），性能损耗略高

二、功能与特性对比

1. 核心功能（分库分表能力）

两者核心功能一致，均支持：

水平分表、垂直分表、水平分库、垂直分库
多种分片策略（行表达式、哈希、范围、自定义等）
读写分离、分布式事务（XA/BASE）
数据加密、脱敏、SQL 审计

2. 差异化特性

特性	Sharding-JDBC	Sharding-Proxy
配置管理	配置分散在各应用中（需通过注册中心实现集中管理）	配置集中在代理服务，支持动态更新（无需重启应用）
数据库协议支持	依赖 JDBC 驱动，支持所有兼容 JDBC 的数据库	支持 MySQL、PostgreSQL 等主流数据库协议（需适配）
连接池管理	由应用程序自身的连接池（如 HikariCP）管理	代理服务统一管理数据库连接池
监控与运维	需在应用层集成监控（如通过 Micrometer）	可通过代理层统一监控所有接入应用的分库分表行为
版本兼容性	与应用使用的 JDBC 版本强关联	与应用解耦，仅需兼容数据库协议版本

三、适用场景

1. 选择 Sharding-JDBC 的场景

纯 Java 技术栈：如 Spring Boot/Cloud 应用，可直接集成 JDBC 驱动。
高性能要求：无网络转发开销，适合高并发场景（如电商订单系统）。
应用部署轻量化：无需额外部署代理服务，减少运维成本。
灵活的配置更新：可通过应用配置中心（如 Nacos）动态更新分片规则。

2. 选择 Sharding-Proxy 的场景

多语言混合架构：系统包含 Java、Python、Go 等多语言应用（如微服务 + 大数据组件）。
应用无侵入需求：不希望修改应用代码（如遗留系统分库分表改造）。
集中式管理：需要统一管控所有应用的分库分表规则、连接池、权限等（如运维团队统一管理）。
非 Java 应用接入：如 Python 数据分析程序需要访问分库分表后的数据库。

四、总结：核心区别一句话概括

Sharding-JDBC 是「嵌入应用的客户端分库分表组件」，适合 Java 应用，追求高性能，需应用层集成。
Sharding-Proxy 是「独立部署的服务端代理」，适合多语言场景，应用无侵入，需额外维护代理服务。

实际场景中，两者可混合使用（如 Java 应用用 Sharding-JDBC，Python 应用用 Sharding-Proxy 连接同一套分库分表集群），共同构成 ShardingSphere 的分布式数据生态。

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Sharding-Proxy、Sharding-JDBC 是 ShardingSphere 生态中的两个核心组件，而 ShardingSphere 本身是一套完整的分布式数据库中间件解决方案。三者的关系和区别可以概括为：ShardingSphere 是 “生态”，Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 是该生态中实现分库分表的 “具体工具”，但它们的架构和适用场景截然不同。

一、概念定义与关系

1. ShardingSphere（生态 / 平台）

ShardingSphere 是 Apache 开源的分布式数据库中间件生态，旨在解决分布式场景下的数据分片、读写分离、分布式事务、数据安全等问题。它不是一个单一工具，而是包含多个组件的完整解决方案，核心组件包括：

Sharding-JDBC：客户端分库分表组件（嵌入应用）
Sharding-Proxy：服务端分库分表代理（独立部署）
Sharding-Sidecar：基于 Kubernetes 的云原生代理（较少用）
其他辅助组件：如分布式事务组件（Atomikos/XA）、监控工具等

简单说：ShardingSphere 是 “总称”，Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 是其实现分库分表的两种不同方式。

2. Sharding-JDBC（客户端组件）

Sharding-JDBC 是 ShardingSphere 的客户端分库分表解决方案，它以 JDBC 驱动的形式嵌入到应用程序中，直接在应用层实现数据分片逻辑。

本质：对 JDBC 接口的增强（如 DataSource、Connection、Statement 等），应用程序通过它直接操作底层数据库。
特点：与应用同进程运行，无独立服务，性能损耗低。

3. Sharding-Proxy（服务端组件）

Sharding-Proxy 是 ShardingSphere 的服务端分库分表解决方案，它以独立代理服务器的形式部署，应用程序通过数据库协议（如 MySQL 协议）连接代理，由代理完成数据分片逻辑。

本质：一个 “中间代理层”，隔离了应用与底层数据库，应用无需感知分库分表细节。
特点：独立进程运行，需单独部署，支持多语言接入。

二、核心区别对比

维度	ShardingSphere（生态）	Sharding-JDBC（客户端组件）	Sharding-Proxy（服务端组件）
定位	分布式数据库中间件生态（包含多个组件）	客户端分库分表工具（嵌入应用）	服务端分库分表代理（独立部署）
形态	包含多个组件的平台 / 标准	Java 库（JAR 包），需嵌入应用	独立服务（可集群化部署）
接入方式	需选择具体组件（如 JDBC 或 Proxy）	应用引入依赖，配置分片规则，直接调用 JDBC 接口	应用通过数据库连接串连接代理（如 `jdbc:mysql://proxy:3307/db`）
对应用的侵入性	取决于选择的组件	有侵入性（需修改应用依赖和配置）	无侵入性（应用无需修改代码，仅改连接地址）
支持语言	无限制（取决于组件）	仅支持 Java（基于 JDBC 规范）	支持所有语言（基于数据库协议，如 Java、Python、Go 等）
性能损耗	无（本身是生态）	极低（本地方法调用，无网络开销）	略高（应用→代理→数据库，存在网络转发）
适用场景	所有分布式数据库场景	纯 Java 应用、高并发场景（如电商订单）	多语言混合架构、遗留系统改造、需集中管理的场景

三、功能覆盖范围

三者在核心功能上的关系：

ShardingSphere 生态的所有功能（如分片、读写分离、事务），Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 均支持（功能上基本一致）。
差异主要体现在架构设计和接入方式，而非功能本身。

四、如何选择？

纯 Java 技术栈 + 高性能需求：选 Sharding-JDBC（无网络开销，适合高并发）。
多语言混合架构（如 Java + Python）：选 Sharding-Proxy（支持跨语言）。
遗留系统改造（不想改代码）：选 Sharding-Proxy（应用无侵入）。
需要集中管理分片规则：选 Sharding-Proxy（配置集中在代理，方便运维）。

总结

ShardingSphere 是 “生态”，定义了分布式数据库的标准和解决方案。
Sharding-JDBC 和 Sharding-Proxy 是该生态中实现分库分表的 “两种工具”：前者是 “客户端嵌入型”，后者是 “服务端代理型”。
两者互补共存，可根据技术栈、性能需求、运维模式选择，甚至在同一系统中混合使用（如 Java 应用用 JDBC，Python 应用用 Proxy 连接同一套分库分表集群）。

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在 Spring Boot 项目中，分库分表是解决海量数据存储与查询性能问题的核心方案。目前主流的分库分表技术可分为客户端集成方案、服务端代理方案和云原生方案，每种方案有其适配场景和集成方式。以下是 Spring Boot 常用分库分表技术的总结：

一、客户端集成方案（推荐纯 Java 技术栈）

客户端方案的核心是在应用内部嵌入分库分表逻辑，通过增强 JDBC 驱动实现数据路由，与 Spring Boot 集成紧密，性能损耗低。

1. Sharding-JDBC（Apache ShardingSphere）

简介：ShardingSphere 生态的核心组件，轻量级客户端分库分表工具，以 JDBC 驱动形式嵌入应用，无需独立部署。核心功能：

支持水平分表、水平分库、垂直分表、垂直分库
内置多种分片策略（哈希、范围、行表达式、自定义等）
支持读写分离、分布式事务（XA/BASE）、数据加密
兼容 Spring Boot 自动配置，无缝集成

Spring Boot 集成方式：

引入 Starter 依赖：

xml
 
<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>5.3.2</version>
</dependency>

配置分片规则（application.yml）：

yaml
 
 

spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: db0,db1  # 分库名称
      db0:  # 数据库0配置
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/db0
        username: root
        password: root
      db1:  # 数据库1配置（同db0）
    rules:
      sharding:
        tables:
          t_order:  # 订单表分片规则
            actual-data-nodes: db${0..1}.t_order${0..1}  # 实际分表：db0.t_order0, db0.t_order1, db1.t_order0, db1.t_order1
            database-strategy:  # 分库策略（按用户ID哈希）
              standard:
                sharding-column: user_id
                sharding-algorithm-name: order_db_inline
            table-strategy:  # 分表策略（按订单ID哈希）
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: order_table_inline
        sharding-algorithms:
          order_db_inline:  # 分库算法（行表达式）
            type: INLINE
            props:
              algorithm-expression: db${user_id % 2}
          order_table_inline:  # 分表算法
            type: INLINE
            props:
              algorithm-expression: t_order${order_id % 2}

 

优点：

性能优异（无网络开销，本地方法调用），适合高并发场景
与 Spring Boot 无缝集成，配置简单
支持动态调整分片规则（结合配置中心）

缺点：

仅支持 Java 语言（依赖 JDBC 规范）
需在应用中配置分片规则，对应用有一定侵入性

适用场景：纯 Java 技术栈、高并发业务（如电商订单、支付系统）、中小规模分库分表（分库分表数 ≤ 100）。

2. Dynamic Datasource + 自定义分片

简介：基于动态数据源框架（如 dynamic-datasource-spring-boot-starter），手动实现简单分片逻辑，适合规则简单的场景。核心思路：

用动态数据源切换不同分库
在 SQL 执行前拦截并修改表名（如 t_order → t_order_001）

Spring Boot 集成方式：

引入动态数据源依赖：

xml
 
<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.5.2</version>
</dependency>

配置多数据源并自定义分片逻辑：

java
 
运行
 
 
 
 

// 分片工具类（按用户ID路由分库分表）
public class ShardingUtils {
    public static String getDbName(Long userId) {
        return "db" + (userId % 2); // 分2个库
    }
    
    public static String getTableName(String baseTable, Long orderId) {
        return baseTable + "_" + (orderId % 4); // 分4个表
    }
}

// 业务层使用
@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
    
    public void saveOrder(Order order) {
        // 1. 切换分库
        DynamicDataSourceContextHolder.push(ShardingUtils.getDbName(order.getUserId()));
        // 2. 生成分表名
        String tableName = ShardingUtils.getTableName("t_order", order.getOrderId());
        // 3. 执行SQL
        jdbcTemplate.update("insert into " + tableName + "(...) values(...)", ...);
        // 4. 清除数据源上下文
        DynamicDataSourceContextHolder.poll();
    }
}

 

优点：实现简单，灵活度高，适合规则简单的场景（如按单一字段哈希分片）。缺点：需手动处理分片逻辑，不支持复杂 SQL（如跨表联合查询），无分布式事务支持。适用场景：中小规模数据、分片规则简单（如仅水平分表）、快速迭代的业务。

二、服务端代理方案（推荐多语言 / 无侵入场景）

服务端方案通过独立部署的代理服务实现分库分表逻辑，应用只需连接代理（如连接普通数据库），对应用无侵入，支持多语言。

1. Sharding-Proxy（Apache ShardingSphere）

简介：ShardingSphere 生态的服务端代理组件，独立部署为中间件，支持 MySQL、PostgreSQL 等协议，应用通过数据库连接串访问。核心功能：与 Sharding-JDBC 功能一致（分片、读写分离、事务等），但架构不同（服务端代理）。

Spring Boot 集成方式：

部署 Sharding-Proxy 服务（独立进程），配置分片规则（conf/server.yaml 和 conf/config-sharding.yaml）。

Spring Boot 应用直接连接代理，无需引入额外依赖：

yaml
 
spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://sharding-proxy:3307/order_db  # 连接代理地址
    username: root
    password: root

优点：

应用无侵入（仅改连接地址），支持多语言（Java、Python、Go 等）
分片规则集中管理，适合多应用共用一套分库分表集群
便于统一运维（监控、审计、限流）

缺点：

存在网络开销（应用→代理→数据库），性能略低于 Sharding-JDBC
需额外部署代理集群（保证高可用），增加运维成本

适用场景：多语言混合架构、遗留系统改造（无法修改应用代码）、需集中管理的大规模分库分表。

2. MyCat

简介：国内开源的分布式数据库中间件，基于服务端代理模式，支持 MySQL、Oracle 等数据库，功能全面但配置较复杂。核心功能：分库分表、读写分离、全局序列号、分布式事务（弱支持）。

Spring Boot 集成方式：

部署 MyCat 服务，配置 schema.xml（逻辑库表映射）、rule.xml（分片规则）。

应用连接 MyCat 代理（同连接普通 MySQL）：

yaml
 
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://mycat-server:8066/order_schema  # MyCat 逻辑库
    username: root
    password: 123456

优点：支持复杂场景（如跨库 Join、全局表），生态成熟，适合传统企业级应用。缺点：配置复杂，性能损耗高于 Sharding-Proxy，社区活跃度略低。适用场景：传统企业级应用、复杂分库分表规则（如多维度分片）、遗留系统迁移。

三、云原生方案（推荐容器化 / 云环境）

随着云原生普及，基于 Kubernetes 的分库分表方案逐渐兴起，适合容器化部署的微服务架构。

ShardingSphere-Operator（云原生部署）

简介：ShardingSphere 提供的 Kubernetes Operator，可在 K8s 中快速部署和管理 Sharding-JDBC/Proxy 集群，支持动态扩缩容、配置自动更新。核心优势：

与 K8s 生态深度集成（ConfigMap 管理配置、Service 暴露服务）
支持分片集群的自动扩缩容（如新增分库时自动更新规则）
适合大规模、动态变化的云原生场景

适用场景：容器化部署的微服务、大规模分库分表（分库分表数 ≥ 100）、需要动态扩缩容的业务。

四、技术选择建议

场景需求	推荐技术	核心原因
纯 Java 技术栈 + 高并发	Sharding-JDBC	性能优异，与 Spring Boot 无缝集成
多语言混合架构	Sharding-Proxy	应用无侵入，支持跨语言
遗留系统改造（无代码修改）	MyCat / Sharding-Proxy	仅改连接地址，零侵入
分片规则简单（中小数据）	Dynamic Datasource 自定义	实现简单，灵活度高
云原生 / 容器化部署	ShardingSphere-Operator	适配 K8s 生态，支持动态扩缩容

总结

Spring Boot 分库分表技术的选择核心是 “权衡性能、侵入性、运维成本”：

追求性能和 Java 生态适配：优先 Sharding-JDBC
需多语言支持或无侵入：优先 Sharding-Proxy
复杂企业级场景：可考虑 MyCat
云原生环境：首选 ShardingSphere-Operator

实际落地时，建议结合业务数据量（单表 ≥ 1000 万行再考虑分表）、增长速度和团队技术栈综合决策。

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springboot+分库分表架构设计

在 Spring Boot 项目中设计分库分表架构，需结合业务场景（数据量、访问模式）、性能需求和扩展性要求，从数据分片策略、技术选型、核心组件设计、高可用保障等维度系统规划。以下是一套可落地的架构设计方案：

一、架构设计目标

解决海量数据问题：单表数据量超过 1000 万行时，通过分库分表降低单库 / 单表压力。
提升查询性能：减少单库 / 单表的 IO 和锁竞争，优化查询响应速度（目标：90% 查询 < 100ms）。
支持水平扩展：可通过新增数据库节点快速扩容，无需重构核心架构。
保证数据一致性：在分布式场景下，确保分库分表后的事务完整性和数据准确性。
业务无感知：通过中间件封装分库分表逻辑，减少对业务代码的侵入。

二、核心架构选型

1. 分库分表中间件

推荐 Sharding-JDBC（客户端方案），理由：

与 Spring Boot 无缝集成，适配 Java 生态。
无独立服务开销，性能损耗低（本地方法调用）。
支持动态分片规则（结合 Nacos 配置中心实时更新）。
兼容 Spring Data JPA/MyBatis 等 ORM 框架。

备选方案：若存在多语言服务（如 Python 数据分析），可搭配 Sharding-Proxy（服务端代理）作为补充。

2. 数据存储层

主数据库：MySQL 8.0（支持原生分表、CTE 等特性，适配 ShardingSphere）。
从数据库：与主库一致，用于读写分离（减轻主库查询压力）。
存储引擎：InnoDB（支持事务和行级锁，适合高并发写入）。

3. 配套中间件

配置中心：Nacos（存储分片规则、数据源配置，支持动态更新）。
分布式事务：Seata（解决跨库事务问题，支持 AT 模式（自动补偿））。
全局 ID 生成：Snowflake 算法（保证分库分表后 ID 全局唯一）。
监控告警：Prometheus + Grafana（监控分库分表性能、数据源负载）。

三、数据分片策略设计

1. 分片维度选择

根据业务场景选择水平分表、水平分库或垂直分库 / 分表：

分片类型	适用场景	示例
水平分表	单表数据量大，但访问频率低（如历史订单）	`t_order` → `t_order_00`~`t_order_15`
水平分库	单库压力大（高并发读写），需分摊存储 / 计算	按用户 ID 哈希分为 `db_user_0`~`db_user_3`
垂直分库	业务模块耦合低，可按业务拆分（如用户、订单）	订单库 `db_order`、用户库 `db_user`
垂直分表	表字段过多，冷热数据分离（如大字段拆分）	`t_user` → `t_user_base`（基础信息）+ `t_user_ext`（扩展信息）

2. 分片键设计（核心）

分片键的选择直接影响查询效率，需满足：

高频查询字段：确保多数查询能通过分片键路由到单一分库 / 分表（避免全库扫描）。
分布均匀性：避免数据倾斜（如某分表数据量是其他的 10 倍以上）。

示例场景：

订单表（t_order）：
- 分库键：user_id（用户 ID，确保同一用户的订单在同一库，便于查询用户所有订单）。
- 分表键：order_id（订单 ID，按哈希分表，均匀分布数据）。
商品表（t_product）：
- 分表键：category_id（分类 ID，同类商品集中存储，适合分类查询）。

3. 分片算法选择

算法类型	适用场景	示例
哈希分片	分片键为数字 / 字符串，需均匀分布	`user_id % 4` → 分为 4 个库
范围分片	分片键为时间 / 自增 ID，需按区间查询	按月份分表：`t_order_202401`、`t_order_202402`
枚举分片	分片键值有限且固定（如地区、状态）	按地区分库：`db_shanghai`、`db_beijing`
自定义分片	复杂业务规则（如多字段组合分片）	按 `user_id % 2 + order_time` 混合分片

4. 全局 ID 生成策略

分库分表后需避免 ID 冲突，推荐 Snowflake 算法：

结构：1 位符号位 + 41 位时间戳 + 10 位机器 ID + 12 位序列号（支持单节点每秒生成 4096 个 ID）。
集成方式：通过 ShardingSphere 内置 SNOWFLAKE 算法，或接入分布式 ID 服务（如 Leaf）。

yaml
 
 

# Sharding-JDBC 全局 ID 配置
spring:
  shardingsphere:
    rules:
      sharding:
        key-generators:
          snowflake:
            type: SNOWFLAKE
            props:
              worker-id: 1  # 机器 ID（集群部署需唯一）

 

四、核心架构组件设计

1. 数据源管理层

通过 Sharding-JDBC 管理多数据源，动态路由分库 / 分表：

yaml
 
 

# application.yml 数据源配置（Nacos 中管理）
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: db0,db1,db2,db3  # 4 个分库
      db0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://db0:3306/db_order_0
        username: ${DB_USERNAME}
        password: ${DB_PASSWORD}
      # db1/db2/db3 配置同上（略）
    rules:
      sharding:
        tables:
          t_order:  # 订单表分片规则
            actual-data-nodes: db${0..3}.t_order${0..7}  # 4 库 × 8 表 = 32 个分表
            database-strategy:  # 分库策略（user_id 哈希）
              standard:
                sharding-column: user_id
                sharding-algorithm-name: order_db_inline
            table-strategy:  # 分表策略（order_id 哈希）
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: order_table_inline
            key-generate-strategy:  # 全局 ID 生成
              column: order_id
              key-generator-name: snowflake
        sharding-algorithms:
          order_db_inline:
            type: INLINE
            props:
              algorithm-expression: db${user_id % 4}  # 4 个分库
          order_table_inline:
            type: INLINE
            props:
              algorithm-expression: t_order${order_id % 8}  # 每个库 8 个分表

 

2. 业务接入层

通过 Spring Boot 整合 MyBatis/MyBatis-Plus，业务代码无需感知分库分表逻辑：

java
 
运行
 
 
 
 

// 实体类（与逻辑表名一致）
@Data
@TableName("t_order")  // 逻辑表名，Sharding-JDBC 自动路由到分表
public class Order {
    private Long orderId;  // 全局 ID（Snowflake 生成）
    private Long userId;   // 分库键
    private BigDecimal amount;
    private LocalDateTime createTime;
}

// Mapper 层（正常编写 SQL，无需关心分表）
public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> {
    // 按 user_id 查询（自动路由到对应分库）
    List<Order> selectByUserId(@Param("userId") Long userId);
    
    // 按 order_id 查询（自动路由到对应分表）
    Order selectByOrderId(@Param("orderId") Long orderId);
}

// 服务层（正常调用，Sharding-JDBC 自动处理路由）
@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderMapper orderMapper;
    
    public void createOrder(Order order) {
        orderMapper.insert(order);  // 自动路由到 db${user_id%4}.t_order${order_id%8}
    }
    
    public List<Order> getOrdersByUserId(Long userId) {
        return orderMapper.selectByUserId(userId);  // 仅查询用户所在分库的分表
    }
}

 

3. 分布式事务处理

跨库操作时（如创建订单同时扣减库存），通过 Seata 保证事务一致性：

引入 Seata 依赖：

xml
 
<dependency>
    <groupId>io.seata</groupId>
    <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.6.1</version>
</dependency>

配置 Seata（注册到 Nacos）：

yaml
 
 

seata:
  tx-service-group: my_test_tx_group  # 事务分组
  service:
    vgroup-mapping:
      my_test_tx_group: default
    grouplist:
      default: seata-server:8091
  registry:
    type: nacos
    nacos:
      server-addr: nacos:8848
      group: SEATA_GROUP

 

业务层添加 @GlobalTransactional 注解：

java
 
运行
 
 
 
 

@Service
public class OrderTransactionService {
    @Autowired
    private OrderService orderService;
    @Autowired
    private InventoryService inventoryService;  // 库存服务（可能在另一分库）
    
    @GlobalTransactional  // 分布式事务注解
    public void createOrderWithInventory(Order order, Long productId, Integer quantity) {
        // 1. 创建订单（分库 A）
        orderService.createOrder(order);
        // 2. 扣减库存（分库 B）
        inventoryService.deduct(productId, quantity);
        // 若步骤 2 失败，步骤 1 会自动回滚
    }
}

 

4. 读写分离设计

通过 Sharding-JDBC 配置主从复制，将查询请求路由到从库：

yaml
 
 

spring:
  shardingsphere:
    rules:
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          order-db-group:  # 主从分组
            type: Static
            props:
              write-data-source-name: db0  # 主库（写入）
              read-data-source-names: db0-slave1,db0-slave2  # 从库（读取）
              load-balancer-name: round_robin  # 负载均衡策略（轮询）
        load-balancers:
          round_robin:
            type: ROUND_ROBIN  # 轮询策略

 

五、部署与高可用设计

1. 部署架构

应用层：Spring Boot 应用集群（多实例部署，通过 Nginx 负载均衡）。
数据层：
- 主库：一主多从（主库写入，从库同步数据并承担查询）。
- 分库集群：按分片规则部署多个数据库节点（如 4 个分库，每个分库 1 主 2 从）。
中间件：
- Sharding-JDBC：嵌入应用内部（无独立部署）。
- Seata/ Nacos：集群部署（保证高可用）。

2. 扩容策略

当数据量增长超过当前分片容量时，通过翻倍扩容避免数据迁移复杂度：

例：从 4 个分库扩容到 8 个分库，新分片规则为 user_id % 8，原分库数据按 user_id % 4 迁移到新分库（如原 db0 数据迁移到新 db0 和 db4）。
扩容过程：通过 ShardingSphere 动态更新分片规则（无需停服），配合双写工具同步新旧分片数据。

六、监控与运维

性能监控：
- 接入 Prometheus 采集 Sharding-JDBC 指标（如分库查询耗时、路由成功率）。
- Grafana 配置看板，监控分库 / 分表的 QPS、延迟、连接数。
日志追踪：
- 集成 SkyWalking 跟踪分布式 SQL 执行链路（从应用到分库分表的完整路径）。
- 记录分片路由日志（shardingsphere.sql 日志级别设为 INFO）。
配置管理：
- 所有分片规则、数据源配置存储在 Nacos，支持动态更新（无需重启应用）。
- 配置变更需通过审批流程，避免误操作导致数据路由错误。

七、注意事项与优化

避免跨库查询：设计时尽量通过分片键确保查询落在单一分库 / 分表，跨库 Join 需谨慎使用（可通过全局表、广播表优化）。
索引优化：分表后索引仅对当前分表有效，需保证分片键和查询字段均有索引。
历史数据归档：对超过保留期的数据（如 1 年前的订单），迁移到冷存储（如阿里云 OSS + 表格存储）。
压测验证：上线前通过 JMeter 模拟高并发场景，验证分库分表后的性能瓶颈（如单分表 QPS 是否满足需求）。

总结

Spring Boot + 分库分表架构的核心是 “以业务为中心的分片策略 + 低侵入的中间件集成 + 可扩展的部署设计”。通过 Sharding-JDBC 实现客户端分片，结合 Nacos 动态配置、Seata 分布式事务，可构建一套高性能、高可用的海量数据处理方案。实际落地时需根据数据量增长速度、查询模式持续优化分片规则，避免过度设计。

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

下面我将详细介绍 Spring Boot 集成 ShardingSphere 的代码配置，包括分库分表、读写分离、全局 ID 生成等核心功能的实现。

我们将使用 ShardingSphere-JDBC 5.x 版本，这是目前的稳定版本，提供了丰富的功能和良好的 Spring Boot 集成支持。

Spring Boot 集成 ShardingSphere 详细配置

创建时间：14:55

配置说明

以上配置实现了一个完整的 Spring Boot + ShardingSphere 分库分表方案，主要包含以下核心功能：

数据源配置：
- 配置了 2 个主库（master0, master1）和 2 个从库（slave0, slave1）
- 使用 HikariCP 连接池管理数据库连接
读写分离：
- 配置了两个主从分组（order-db-group-0, order-db-group-1）
- 写操作路由到主库，读操作路由到从库
- 支持轮询和权重两种负载均衡策略
分库分表：
- 按 userId 进行分库（2 个库）
- 按 orderId 进行分表（每个库 4 个表）
- 实际数据节点为：order-db-group-0.t_order_0 到 order-db-group-1.t_order_3
全局 ID 生成：
- 使用雪花算法（Snowflake）生成全局唯一的 orderId
- 避免了分库分表环境下的 ID 冲突问题

代码结构说明

实体类（Order.java）：
- 使用逻辑表名 t_order
- 主键字段使用 MyBatis-Plus 的 @TableId 注解
数据访问层（OrderMapper.java）：
- 继承 MyBatis-Plus 的 BaseMapper 接口
- 定义了按 userId 和 orderId 查询的方法
- SQL 语句中使用逻辑表名，ShardingSphere 会自动路由到实际分表
服务层（OrderService.java）：
- 业务代码完全不需要关心分库分表逻辑
- 正常使用 MyBatis-Plus 提供的 CRUD 方法
- 支持事务管理
控制器层（OrderController.java）：
- 提供 RESTful API 接口
- 接收前端请求并调用服务层处理

动态配置（可选）

如果需要动态调整分片规则，可以集成 Nacos 配置中心：

添加 Nacos 配置依赖（已在 pom.xml 中包含）
创建 bootstrap.yml 配置文件指定 Nacos 地址
将 ShardingSphere 配置迁移到 Nacos 配置中心
配置变更时，ShardingSphere 会自动感知并更新规则

注意事项

SQL 限制：
- 避免使用复杂的跨库 JOIN 操作
- 分页查询需要注意使用分片键，否则可能导致结果不准确
- 不支持某些聚合函数的跨库计算
事务管理：
- 单库事务可以直接使用 Spring 的 @Transactional 注解
- 跨库事务需要集成 Seata 等分布式事务框架
性能优化：
- 合理设计分片键，避免数据倾斜
- 为分片键和查询频繁的字段建立索引
- 生产环境关闭 SQL 日志输出（sql-show: false）
监控与运维：
- 集成 ShardingSphere 的监控功能
- 定期检查各分库分表的数据分布情况
- 制定数据归档和清理策略

通过以上配置，你可以在 Spring Boot 项目中快速实现分库分表功能，有效解决海量数据存储和查询性能问题。

package com.example.shardingspheredemo.entity;

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
import lombok.Data;

import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;

/**
 * 订单实体类
 * 注意：表名是逻辑表名，实际分表由ShardingSphere管理
 */
@Data
@TableName("t_order")  // 逻辑表名
public class Order {
    
    /**
     * 订单ID，使用ShardingSphere的雪花算法生成
     */
    @TableId(type = IdType.AUTO)  // 这里AUTO是假象，实际由ShardingSphere的key-generator生成
    private Long orderId;
    
    /**
     * 用户ID，用于分库
     */
    private Long userId;
    
    /**
     * 订单金额
     */
    private BigDecimal amount;
    
    /**
     * 订单状态
     */
    private Integer status;
    
    /**
     * 创建时间
     */
    private LocalDateTime createTime;
    
    /**
     * 更新时间
     */
    private LocalDateTime updateTime;
}

package com.example.shardingspheredemo.controller;

import com.example.shardingspheredemo.entity.Order;
import com.example.shardingspheredemo.service.OrderService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.List;

/**
 * 订单控制器
 */
@RestController
@RequestMapping("/orders")
public class OrderController {
    
    @Autowired
    private OrderService orderService;
    
    /**
     * 创建订单
     */
    @PostMapping
    public Long createOrder(@RequestParam Long userId) {
        return orderService.createOrder(userId);
    }
    
    /**
     * 批量创建订单
     */
    @PostMapping("/batch")
    public String batchCreateOrders(@RequestParam Long userId, @RequestParam int count) {
        orderService.batchCreateOrders(userId, count);
        return "Successfully created " + count + " orders";
    }
    
    /**
     * 根据用户ID查询订单
     */
    @GetMapping("/user/{userId}")
    public List<Order> getOrdersByUserId(@PathVariable Long userId) {
        return orderService.getOrdersByUserId(userId);
    }
    
    /**
     * 根据订单ID查询订单
     */
    @GetMapping("/{orderId}")
    public Order getOrderByOrderId(@PathVariable Long orderId) {
        return orderService.getOrderByOrderId(orderId);
    }
}

package com.example.shardingspheredemo.mapper;

import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import com.example.shardingspheredemo.entity.Order;
import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Param;

import java.util.List;

/**
 * 订单Mapper接口
 * 注意：SQL中使用的是逻辑表名t_order，ShardingSphere会自动路由到实际分表
 */
@Mapper
public interface OrderMapper extends BaseMapper<Order> {
    
    /**
     * 根据用户ID查询订单列表
     * 会被路由到该用户ID对应的分库
     */
    List<Order> selectByUserId(@Param("userId") Long userId);
    
    /**
     * 根据订单ID查询订单
     * 会被路由到该订单ID对应的分库分表
     */
    Order selectByOrderId(@Param("orderId") Long orderId);
    
    /**
     * 批量插入订单
     */
    int batchInsert(@Param("orders") List<Order> orders);
}

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">

<!-- 注意：这里使用的是逻辑表名t_order -->
<mapper namespace="com.example.shardingspheredemo.mapper.OrderMapper">

    <!-- 根据用户ID查询订单 -->
    <select id="selectByUserId" resultType="com.example.shardingspheredemo.entity.Order">
        SELECT * FROM t_order WHERE user_id = #{userId} ORDER BY create_time DESC
    </select>
    
    <!-- 根据订单ID查询订单 -->
    <select id="selectByOrderId" resultType="com.example.shardingspheredemo.entity.Order">
        SELECT * FROM t_order WHERE order_id = #{orderId}
    </select>
    
    <!-- 批量插入订单 -->
    <insert id="batchInsert">
        INSERT INTO t_order (user_id, amount, status, create_time, update_time)
        VALUES
        <foreach collection="orders" item="order" separator=",">
            (#{order.userId}, #{order.amount}, #{order.status}, #{order.createTime}, #{order.updateTime})
        </foreach>
    </insert>
</mapper>

package com.example.shardingspheredemo.service;

import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.example.shardingspheredemo.entity.Order;
import com.example.shardingspheredemo.mapper.OrderMapper;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDateTime;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 订单服务实现类
 * 业务代码中无需关心分库分表逻辑，ShardingSphere会自动处理
 */
@Service
public class OrderService extends ServiceImpl<OrderMapper, Order> {
    
    /**
     * 创建订单
     */
    @Transactional
    public Long createOrder(Long userId) {
        Order order = new Order();
        order.setUserId(userId);
        order.setAmount(new BigDecimal("99.99"));
        order.setStatus(1);  // 1-待支付
        order.setCreateTime(LocalDateTime.now());
        order.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
        
        // 插入订单，ShardingSphere会根据userId和orderId自动路由到相应的分库分表
        baseMapper.insert(order);
        
        return order.getOrderId();
    }
    
    /**
     * 批量创建订单
     */
    @Transactional
    public void batchCreateOrders(Long userId, int count) {
        List<Order> orders = new ArrayList<>(count);
        
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            Order order = new Order();
            order.setUserId(userId);
            order.setAmount(new BigDecimal((i + 1) * 10));
            order.setStatus(1);
            order.setCreateTime(LocalDateTime.now());
            order.setUpdateTime(LocalDateTime.now());
            orders.add(order);
        }
        
        // 批量插入，ShardingSphere会自动分发到相应的分库分表
        baseMapper.batchInsert(orders);
    }
    
    /**
     * 根据用户ID查询订单
     */
    public List<Order> getOrdersByUserId(Long userId) {
        // 查询会被路由到该userId对应的分库
        return baseMapper.selectByUserId(userId);
    }
    
    /**
     * 根据订单ID查询订单
     */
    public Order getOrderByOrderId(Long orderId) {
        // 查询会被路由到该orderId对应的分库分表
        return baseMapper.selectByOrderId(orderId);
    }
}

package com.example.shardingspheredemo;

import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.transaction.annotation.EnableTransactionManagement;

/**
 * 应用启动类
 */
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.example.shardingspheredemo.mapper")  // 扫描Mapper接口
@EnableTransactionManagement  // 启用事务管理
public class ShardingsphereDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ShardingsphereDemoApplication.class, args);
    }
}

spring:
  profiles:
    active: sharding  # 激活分片配置
    
  # ShardingSphere 配置
  shardingsphere:
    # 数据源配置
    datasource:
      # 数据源名称列表，多个用逗号分隔
      names: master0,master1,slave0,slave1
      
      # 主库0配置
      master0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/order_db_0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: root
        hikari:
          maximum-pool-size: 10
          minimum-idle: 5
          idle-timeout: 300000
          connection-timeout: 20000
      
      # 主库1配置
      master1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/order_db_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: root
        hikari:
          maximum-pool-size: 10
          minimum-idle: 5
      
      # 从库0配置（主库0的从库）
      slave0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3307/order_db_0?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: root
      
      # 从库1配置（主库1的从库）
      slave1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3307/order_db_1?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
        username: root
        password: root
    
    # 规则配置
    rules:
      # 读写分离规则
      readwrite-splitting:
        data-sources:
          # 主从数据源组合名称
          order-db-group-0:
            type: Static
            props:
              write-data-source-name: master0  # 写数据源
              read-data-source-names: slave0   # 读数据源，多个用逗号分隔
              load-balancer-name: round_robin  # 负载均衡策略名称
          
          order-db-group-1:
            type: Static
            props:
              write-data-source-name: master1
              read-data-source-names: slave1
              load-balancer-name: round_robin
      
        # 负载均衡策略配置
        load-balancers:
          round_robin:
            type: ROUND_ROBIN  # 轮询策略
          weight:
            type: WEIGHT       # 权重策略（示例）
            props:
              slave0: 1
              slave1: 2
    
      # 分片规则配置
      sharding:
        # 表分片规则
        tables:
          # 订单表分片配置
          t_order:
            # 实际数据节点：数据库.表
            actual-data-nodes: order-db-group-${0..1}.t_order_${0..3}
            
            # 数据库分片策略
            database-strategy:
              standard:
                sharding-column: user_id  # 分片列
                sharding-algorithm-name: order_db_inline  # 分片算法名称
            
            # 表分片策略
            table-strategy:
              standard:
                sharding-column: order_id  # 分片列
                sharding-algorithm-name: order_table_inline  # 分片算法名称
            
            # 主键生成策略
            key-generate-strategy:
              column: order_id  # 主键列
              key-generator-name: snowflake  # 主键生成器名称
        
          # 订单item表分片配置
          t_order_item:
            actual-data-nodes: order-db-group-${0..1}.t_order_item_${0..3}
            database-strategy:
              standard:
                sharding-column: user_id
                sharding-algorithm-name: order_db_inline
            table-strategy:
              standard:
                sharding-column: order_id
                sharding-algorithm-name: order_table_inline
            key-generate-strategy:
              column: order_item_id
              key-generator-name: snowflake
        
        # 分片算法配置
        sharding-algorithms:
          # 数据库分片算法
          order_db_inline:
            type: INLINE  # 行表达式分片算法
            props:
              algorithm-expression: order-db-group-${user_id % 2}  # 分片表达式，分2个库
            
          # 表分片算法
          order_table_inline:
            type: INLINE
            props:
              algorithm-expression: t_order_${order_id % 4}  # 分片表达式，每个库分4个表
        
        # 主键生成器配置
        key-generators:
          snowflake:
            type: SNOWFLAKE  # 雪花算法
            props:
              worker-id: 1  # 工作节点ID，集群部署时需唯一
              max-tolerate-time-difference-milliseconds: 300000  # 最大容忍时间差
    
    # 属性配置
    props:
      # 展示SQL，开发环境开启，生产环境关闭
      sql-show: true
      # 执行引擎类型
      executor-size: 10
      # 检查表元数据一致性
      check-table-metadata-enabled: false
      # 数据库类型
      database-type: MySQL

# MyBatis-Plus 配置
mybatis-plus:
  mapper-locations: classpath*:mapper/**/*.xml
  type-aliases-package: com.example.shardingspheredemo.entity
  configuration:
    map-underscore-to-camel-case: true
    log-impl: org.apache.ibatis.logging.stdout.StdOutImpl  # 日志输出

# 日志配置
logging:
  level:
    org.apache.shardingsphere: INFO
    com.example.shardingspheredemo: DEBUG
    com.zaxxer.hikari: WARN
    root: INFO

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.7.5</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    
    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-demo</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>shardingsphere-demo</name>
    <description>Demo project for Spring Boot + ShardingSphere</description>
    
    <properties>
        <java.version>11</java.version>
        <shardingsphere.version>5.3.2</shardingsphere.version>
    </properties>
    
    <dependencies>
        <!-- Spring Boot 核心依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        
        <!-- ShardingSphere 核心依赖 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
            <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>${shardingsphere.version}</version>
        </dependency>
        
        <!-- 数据库驱动 -->
        <dependency>
            <groupId>com.mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
        
        <!-- ORM 框架 - MyBatis-Plus -->
        <dependency>
            <groupId>com.baomidou</groupId>
            <artifactId>mybatis-plus-boot-starter</artifactId>
            <version>3.5.3.1</version>
        </dependency>
        
        <!-- 连接池 -->
        <dependency>
            <groupId>com.zaxxer</groupId>
            <artifactId>HikariCP</artifactId>
        </dependency>
        
        <!-- 分布式事务 (可选) -->
        <dependency>
            <groupId>io.seata</groupId>
            <artifactId>seata-spring-boot-starter</artifactId>
            <version>1.6.1</version>
        </dependency>
        
        <!-- 配置中心 (可选，用于动态配置) -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
            <version>2021.0.5.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

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posted @ 2025-09-29 15:02 hanease 阅读(114) 评论(0) 收藏举报

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hanease

Sharding-Proxy、ShardingSphere 和 Sharding-JDBC区别

一、客户端分库分表解决方案

核心特点：

优点：

缺点：

适用场景：

二、服务端分库分表解决方案

核心特点：

优点：

缺点：

适用场景：

三、核心区别总结

四、选择建议

一、核心差异（架构层面）

二、功能与特性对比

1. 核心功能（分库分表能力）

2. 差异化特性

三、适用场景

1. 选择 Sharding-JDBC 的场景

2. 选择 Sharding-Proxy 的场景

四、总结：核心区别一句话概括

一、概念定义与关系

1. ShardingSphere（生态 / 平台）

2. Sharding-JDBC（客户端组件）

3. Sharding-Proxy（服务端组件）

二、核心区别对比

三、功能覆盖范围

四、如何选择？

总结

一、客户端集成方案（推荐纯 Java 技术栈）

1. Sharding-JDBC（Apache ShardingSphere）

2. Dynamic Datasource + 自定义分片

二、服务端代理方案（推荐多语言 / 无侵入场景）

1. Sharding-Proxy（Apache ShardingSphere）

2. MyCat

三、云原生方案（推荐容器化 / 云环境）

ShardingSphere-Operator（云原生部署）

四、技术选择建议

总结

一、架构设计目标

二、核心架构选型

1. 分库分表中间件

2. 数据存储层

3. 配套中间件

三、数据分片策略设计

1. 分片维度选择

2. 分片键设计（核心）

3. 分片算法选择

4. 全局 ID 生成策略

四、核心架构组件设计

1. 数据源管理层

2. 业务接入层

3. 分布式事务处理

4. 读写分离设计

五、部署与高可用设计

1. 部署架构

2. 扩容策略

六、监控与运维

七、注意事项与优化

总结

配置说明

代码结构说明

动态配置（可选）

注意事项

公告