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ShardingSphere 全面学习路径

ShardingSphere 全面学习路径

学习目录

第一部分:基础概念与核心架构

  1. ShardingSphere 概述与生态体系
  2. 核心架构与设计理念
  3. 适用场景与优势分析

第二部分:核心功能模块

  1. 数据分片 (Sharding)
  2. 读写分离
  3. 分布式事务
  4. 数据脱敏
  5. 分布式治理

第三部分:部署与配置

  1. 环境准备与依赖管理
  2. 多种部署模式比较
  3. 配置详解与最佳实践

第四部分:高级特性

  1. 弹性伸缩
  2. 影子库压测
  3. 多租户方案
  4. 分布式主键
  5. SQL 兼容性处理

第五部分:运维与监控

  1. 运维管理接口
  2. 监控指标与告警
  3. 性能调优

第六部分:源码解析

  1. 核心流程源码分析
  2. 插件扩展机制
  3. SPI 扩展点开发

第七部分:实战项目

  1. 电商平台分库分表实战
  2. 金融系统多租户实战
  3. 物联网大数据架构实战

详细学习内容

第一部分:基础概念与核心架构

1. ShardingSphere 概述与生态体系
  • Apache ShardingSphere 项目背景与发展历程
  • 核心组成:ShardingSphere-JDBC、ShardingSphere-Proxy、ShardingSphere-Sidecar
  • 生态系统与周边工具集成
2. 核心架构与设计理念
  • 微内核 + 可插拔架构
  • 分布式数据库中间层设计
  • SQL 解析引擎工作原理
  • 路由引擎实现机制
  • 改写引擎与执行引擎
3. 适用场景与优势分析
  • 何时需要 ShardingSphere
  • 与传统分库分表方案的比较
  • 与 NewSQL 数据库的对比
  • 性能与一致性权衡

第二部分:核心功能模块

1. 数据分片 (Sharding)
  • 分片策略:标准分片、复合分片、Hint 分片
  • 分片算法:精确分片、范围分片、复合分片
  • 绑定表与广播表
  • 多分片键场景处理
2. 读写分离
  • 主从架构配置
  • 负载均衡策略
  • 读一致性保证
  • 与分片结合的场景
3. 分布式事务
  • XA 事务实现
  • Seata 柔性事务集成
  • BASE 事务支持
  • 本地事务与分布式事务协调
4. 数据脱敏
  • 敏感数据识别
  • 加解密算法配置
  • 脱敏策略与查询改写
5. 分布式治理
  • 配置中心集成
  • 注册中心实现
  • 元数据中心管理
  • 集群状态管理

第三部分:部署与配置

1. 环境准备与依赖管理
  • JDK 版本要求
  • 数据库驱动兼容性
  • Spring Boot/Cloud 集成
2. 多种部署模式比较
  • JDBC 直连模式
  • Proxy 代理模式
  • Sidecar 模式
  • 混合部署模式
3. 配置详解与最佳实践
  • YAML/Properties 配置详解
  • 分片规则精细配置
  • 数据源管理策略
  • 性能相关参数调优

第四部分:高级特性

1. 弹性伸缩
  • 扩容缩容方案
  • 数据迁移策略
  • 一致性哈希分片
2. 影子库压测
  • 压测流量识别
  • 影子表配置
  • 影子库路由规则
3. 多租户方案
  • 按租户分库
  • 按租户分表
  • 混合模式实现
4. 分布式主键
  • Snowflake 算法
  • UUID 生成
  • 自定义主键生成器
5. SQL 兼容性处理
  • 方言适配原理
  • 复杂 SQL 支持
  • 自定义 SQL 改写

第五部分:运维与监控

1. 运维管理接口
  • 配置动态修改
  • 规则热更新
  • 流量禁用
2. 监控指标与告警
  • Prometheus 指标暴露
  • 慢 SQL 日志
  • 链路追踪集成
3. 性能调优
  • 连接池配置
  • 并发执行策略
  • 缓存机制优化

第六部分:源码解析

1. 核心流程源码分析
  • SQL 解析流程
  • 路由引擎实现
  • 执行引擎优化
2. 插件扩展机制
  • 自定义分片算法
  • 分布式事务扩展
  • 数据脱敏扩展
3. SPI 扩展点开发
  • 扩展点接口设计
  • 自定义实现类
  • 插件打包部署

第七部分:实战项目

1. 电商平台分库分表实战
  • 订单表水平分片
  • 用户表垂直拆分
  • 商品库读写分离
2. 金融系统多租户实战
  • 租户数据隔离
  • 敏感数据加密
  • 分布式事务保证
3. 物联网大数据架构实战
  • 时序数据分片
  • 冷热数据分离
  • 大数据量迁移
http://www.xdnf.cn/news/14336.html

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