1.ShardingSphere-Proxy 前端协议问题排查方法及案例
2.SpringBoot手把手分库分表实例
3.shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范
4.给ShardingSphere提了个PR
5.shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
6.ShardingSphere 4.x FAQ

ShardingSphere-Proxy 前端协议问题排查方法及案例

       ShardingSphere-Proxy 是源码 Apache ShardingSphere 的接入端之一，它作为透明化的分析数据库代理，能够被任何使用或兼容 MySQL / PostgreSQL / openGauss 协议的源码客户端访问。相比 ShardingSphere-JDBC，分析ShardingSphere-Proxy 在异构语言的源码支持上更具优势，并为 DBA 提供了数据库集群的分析协同过滤 源码可操作入口。在数据库协议的源码开发过程中，ShardingSphere-Proxy 需要开发者不断去完善，分析以支持不同数据库协议。源码

       本篇文章将介绍在数据库协议开发中常用的分析工具，并以一次 ShardingSphere-Proxy MySQL 协议问题的源码排查过程为例，展示工具的分析使用方法。

       首先，源码Wireshark 是分析一个常用的网络协议分析工具，能够帮助开发者解析多种协议，源码包括 MySQL 和 PostgreSQL 协议。开发者可以通过 Wireshark 来分析网络流量，定位问题所在。如果连接 ShardingSphere-Proxy 的环境可以运行 Wireshark，可以直接使用 Wireshark 进行抓包。若无法使用 Wireshark，则可以使用 tcpdump 等工具进行抓包，然后通过 Wireshark 打开抓包文件进行分析。

       在使用 Wireshark 或 tcpdump 进行抓包时，需要注意一些细节，比如客户端与服务端建立 TCP 连接后，MySQL 服务端会主动向客户端发送 Greeting，开发者可以通过 Wireshark 的解码功能来查看协议内容。同时，开发者可以增加过滤条件，只显示 MySQL 协议数据，以便更专注于分析 MySQL 相关的流量。

       接下来，我们将通过一个具体的案例来介绍如何排查 ShardingSphere-Proxy MySQL 协议问题。在排查过程中，开发者发现使用 MySQL Connector/J 8.0. 作为客户端连接 ShardingSphere-Proxy 5.1.1 执行批量插入操作时遇到报错，更换为 MySQL Connector/J 5.1. 后问题解决。这表明问题可能与协议实现有关。

       在详细排查过程中，开发者首先分析了源码中的逻辑，并结合 MySQL 协议文档，发现在批量插入数据时，客户端发送的数据长度超过了单个 MySQL Packet 的长度上限，导致 Proxy 无法正确处理。通过对代码的调试，开发者发现 Proxy 所使用的 readMediumLE() 方法导致了长度溢出的问题，通过更换为 readUnsignedMediumLE() 方法，成功修复了该问题。

       在修复了长度溢出的问题后，开发者进一步排查发现，ShardingSphere-Proxy 没有对数据包进行聚合，导致多个数据包被 Proxy 分别解析。ag游戏源码安装由于后续数据包 Sequence ID 大于 0，Proxy 内部的断言逻辑引发了报错。为了解决这一问题，开发者决定在数据解码逻辑中对数据包进行聚合，最终成功修复了问题。

       本文通过实际案例展示了 ShardingSphere-Proxy 前端协议问题的排查方法，包括使用 Wireshark 分析网络协议、通过代码分析定位问题、重现问题并修复等步骤。通过这些方法，开发者可以更有效地解决 ShardingSphere-Proxy 在前端协议开发中遇到的问题。

SpringBoot手把手分库分表实例

       ShardingSphere中间件是用于分库分表的强大工具，作为Apache的顶级项目，它在分布式关系型数据库领域有着广泛的应用。其前身sharding-jdbc和sharding-proxy合并后，以sharding-jdbc为核心，成为分库分表的入门首选。SpringBoot与ShardingSphere的结合，为开发者提供了灵活的数据库扩展能力。在本文中，我们将通过详细步骤，展示如何在SpringBoot项目中利用ShardingSphere实现分库分表。

       首先，引入ShardingSphere的依赖。以5.2.0版本为例，需在`pom.xml`文件中添加相应配置，确保SpringBoot版本的兼容性。mvnrepository.com可提供详细的依赖信息，帮助开发者准确获取所需的版本。在SpringBoot版本兼容性方面，测试显示在区间`[1.5..RELEASE,2.0.0.M1)`内，ShardingSphere版本5.2.0与SpringBoot版本2.7.6至2.7.9之间兼容性良好，但较高版本如3.0.0、3.1.3可能存在兼容性问题。

       接下来，设计数据库和表的拆分。以`t_order`表为例，我们将数据分布到两个数据库`ds0`和`ds1`，每库进一步分为三张表，分别为`t_order_0`、`t_order_1`和`t_order_2`，实现细粒度的分库分表。

       配置文件`application.yml`是关键部分，用于设定ShardingSphere的规则和策略。首先选择对应的ShardingSphere版本，确保配置与版本兼容。引入`shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter`依赖后，可通过Spring Boot Starter了解详细配置。配置涉及模式设置、数据源配置、规则设置等多方面。怎样修改android源码规则配置中，分片表、分库策略、分表策略以及分片算法是核心内容，通过选择合适的策略实现数据的均匀分布和高效管理。对于自定义分库分表策略，ShardingSphere提供了标准、取模、复合等多种算法，以及相应的实现逻辑，满足不同业务场景的需求。

       在业务代码层面，通过插入数据进行验证，确保数据按照指定的分片算法准确地分配到各个库表中。对于未进行分片配置的表，如`t_user`，ShardingSphere会根据默认数据源进行数据存储，通过配置文件中`dataSourceName`属性明确指定，确保数据的正确归档。对于数据源的默认选择，源码分析揭示了基于配置顺序的默认行为，提供了一种灵活的数据分发机制。

       最后，通过广播表的概念，实现不同数据源间的数据同步。在配置文件中增加广播表的配置，如`t_user`，即可确保两个数据库（`ds0`和`ds1`）中的该表保持数据的一致性。这一特性进一步增强了ShardingSphere在多数据库环境下数据一致性管理的能力。

       综上所述，通过ShardingSphere与SpringBoot的结合，开发者能够轻松实现复杂的数据库分库分表策略，不仅提升数据库性能，还能有效管理数据的分布和一致性。在实际应用中，通过细致的配置和策略选择，可进一步优化数据库架构，满足多样化的业务需求。

shardingsphere源码阅读-兼容jdbc规范

       JDBC规范提供一套标准，让不同数据库厂商遵循统一接口操作数据库，从而简化应用程序开发。shardingsphere兼容此规范，通过重写接口实现兼容。

       基于JDBC规范，shardingsphere采用适配器模式重写DataSource、Connection、Statement、ResultSet等关键接口，构建了一套完整的实现方案。适配器模式确保了shardingsphere能够以与JDBC规范一致的方式操作数据库，同时支持分库分表功能。易语言cad 源码

       shardingsphere中，JdbcObject接口代表JDBC规范中的核心接口，包括DataSource、Connection、Statement等。通过包装器接口Wrapper以及其子类WrapperAdapter，shardingsphere实现了适配器模式，重写了这些接口的方法，同时保留了与JDBC规范的兼容性。

       AbstractUnsupportedOperationJdbcObject和AbstractJdbcObjectAdapter作为抽象类，分别用于实现部分和全部接口方法。ShardingIdbcObject继承自AbstractJdbcObjectAdapter，包括ShardingDataSource、ShardingConnection、ShardingStatement等对象，这些对象都采用适配器模式重写JDBC规范接口，确保与JDBC规范无缝衔接。

       以ShardingDataSource为例，其构造过程通过ShardingDataSourceFactory创建ShardingDataSource对象，将数据源、分库分表规则和属性等信息整合，同时初始化运行时上下文和静态代码块加载路由、SQL重写、结果集引擎等组件。ShardingDataSource内部的WrapperAdapter类维护方法调用信息，通过recordMethodInvocation和replayMethodsInvocation方法记录和回放方法调用。

       AbstractDataSourceAdapter作为数据源适配器的抽象类，封装公共属性和方法，减少重复代码。此类中的dataSourceMap和databaseType属性分别保存数据源信息和数据库类型，getRuntimeContext方法用于获取分库分表的运行时上下文。

       综上所述，shardingsphere通过适配器模式重写JDBC规范接口，实现了与JDBC规范的兼容性。不论使用sharding-jdbc还是原生JDBC，操作数据库的方式和流程保持一致，只是在实现细节上支持了分库分表功能，为开发者提供了一种灵活且高效的数据库管理方案。

给ShardingSphere提了个PR

       我一直以来都是个程序员，但直到最近，我还没有为开源社区贡献过任何代码。这主要因为我习惯于埋头苦干，解决问题时，只会修改代码，而从没想过要贡献给开源项目。最近，我在使用MyBatis与ShardingSphere时遇到了一个小问题，这促使我决定给开源社区做点贡献。

       问题出在使用了OffsetDateTime这种时间类型时，会触发类型转换异常。通过查看源码，deep walk 算法源码我发现这是由于ShardingSphere在处理某些时间类型时存在遗漏。最终问题指向了时间类型转换的异常处理逻辑。

       在代码中，我发现ShardingSphere在处理时间类型转换时，只判断了几个类型，而忽略了OffsetDateTime。因此，当尝试将时间转换为Timestamp时，就出现了错误。经过分析，我发现代码中确实存在一个处理时间类型的逻辑缺失。

       我意识到问题并不复杂，只需在代码中添加判断逻辑即可解决。我尝试了多种方法，包括引入额外的包，如MyBatis的JSR规范，它为时间类型提供了自定义的TypeHandler。此外，我还可以选择单独处理该类型，但这需要更多的工作。

       最终，我决定向ShardingSphere项目的官方提交PR。由于项目不是我自己的，我首先Fork了项目，然后克隆代码，并执行了提交代码的命令。提交代码后，我将PR提交到了项目页面。然而，提交过程中遇到了一些挑战，比如IDEA提示不要使用星号引用类名，以及格式化错误。我修改了这些问题，并得到了项目维护者的反馈。

       项目维护者对我的代码提出了一些改进建议，比如建议使用java.time.temporal.TemporalAccessor接口来判断时间类型。考虑到时间类型种类繁多，使用接口确实有助于代码的可维护性。虽然这增加了代码的复杂性，但考虑到时间类型的多样性，这样的抽象是有必要的。

       总的来说，虽然过程并不如我预期的那么简单，但我很高兴能为开源社区贡献一点力量。虽然解决的问题看起来微不足道，但对于依赖ShardingSphere的开发者来说，它可能是一个重要的修复。通过这次经历，我深刻体会到开源社区的重要性，以及每个贡献者在推动技术进步中的角色。

shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎

       shardingsphere的核心功能之一是分片，其中SQL解析是关键步骤。它由SQL解析引擎执行，该过程涉及词法和语法解析，将SQL语句分解为不可再分的单词并理解其结构。解析结果包括表、条件、排序、分组等元素，最终形成抽象语法树。在shardingsphere中，SQL解析过程会生成SQLStatement对象，如InsertStatement，它封装了SQL片段及其相关信息，如插入字段的位置。

       SQLParserEngine的初始化和使用始于AbstractRuntimeContext的构造函数。SQLParserEngineFactory负责创建和缓存不同数据库类型的SQL解析引擎，如ANTLR。在SQLParserEngine的parse方法中，会使用ParsingHook进行跟踪，解析前调用start，成功后调用finishSuccess，异常时调用finishFailure。实际解析工作由SQLParserExecutor完成，它将SQL解析为ParseTree，再由ParseTreeVisitor创建SQLStatement。

       SQLParserEngine的入口与分库分表操作紧密相关，shardingsphere通过ShardingStatement类来执行SQL，类似于JDBC的Statement。在prepare方法中，通过SQLParserEngine创建SimpleQueryPrepareEngine，该引擎负责预处理SQL执行的必要信息，如路由和重写结果。具体细节将在后续的SQL路由和重写分析中深入探讨。

ShardingSphere 4.x FAQ

       在ShardingSphere中，如果SQL执行不正确，首先需要开启sql.show配置，它在Sharding-Proxy以及Sharding-JDBC 1.5.0版本之后提供了帮助。此配置默认关闭，开启后，系统会将SQL解析上下文、改写后的SQL以及最终路由至的数据源的详细信息打印至info日志，方便调试。

       遇到源码编译错误时，应了解ShardingSphere使用lombok实现代码简化，具体使用和安装细节可参考lombok官网。sharding-orchestration-reg模块需要先执行mvn install命令，根据protobuf文件生成gRPC相关的java文件。

       在使用Spring命名空间时，若找不到xsd文件，其实Spring命名空间使用规范并未强制要求部署至公网地址。但考虑到部分用户的需求，相关xsd文件也部署至ShardingSphere官网。sharding-jdbc-spring-namespace的jar包中配置了xsd文件的位置，确保jar包内存在该文件即可。

       对于Cloud not resolve placeholder异常，使用行表达式标识符建议使用$->{ ...}，避免与Spring本身的属性文件占位符冲突。

       在使用inline表达式时，注意Java的整数相除结果为整数，而inline表达式中的Groovy语法则返回浮点数。若需要获得除法整数结果，请使用A.intdiv(B)。

       若只有部分数据库分库分表，确实需要将不分库分表的表配置在分片规则中。ShardingSphere会将多个数据源合并为一个逻辑数据源，不配置分片规则会导致无法准确判断应路由至哪个数据源。这时，可以采用配置default-data-source的方式，或单独管理不参与分库分表的数据源。

       除了支持自带的分布式自增主键，ShardingSphere也能支持原生的自增主键。但需注意，原生自增主键不能同时作为分片键使用。由于ShardingSphere不知晓数据库表结构，原生自增主键不在原始SQL中，无法将其解析为分片字段。若自增主键非分片键，则无需关注；若作为分片键，ShardingSphere无法解析其分片值，可能导致SQL路由至多张表。

       指定泛型为Long的SingleKeyTableShardingAlgorithm遇到ClassCastException问题，确保数据库表中字段与分片算法中的字段类型一致。例如，数据库中字段为int类型时，分片类型应为Integer，而非Long。

       在SQLSever和PostgreSQL中，聚合列未加别名可能会抛出异常。这是因为这些数据库会自动为聚合列改名，ShardingSphere在结果归并时可能找不到相应的列。正确的SQL写法应包含别名。

       在Oracle数据库使用Timestamp类型的OrderBy语句时，可能会抛出异常。解决方式是配置启动参数oracle.jdbc.J2EECompliant=true，或在项目初始化时设置System.getProperties().setProperty(“oracle.jdbc.J2EECompliant”, “true”);

       使用Proxool配置多个数据源时，需要为每个数据源设置alias，以避免每次都从一个数据源获取连接。具体实现方法请参考Proxool官网。

       ShardingSphere采用snowflake算法作为默认的分布式自增主键策略，这确保了分布式环境下生成的自增序列递增但不连续，且尾数多为偶数。在3.1.0版本中，尾数为偶数的问题已被解决。

       在Windows环境下通过Git克隆ShardingSphere源码时，可能会遇到文件名过长的问题。为了解决，可执行特定命令启用Git对长文件名的支持，或通过注册表或组策略解除操作系统文件名长度限制。

       若在运行Sharding-Proxy时找不到或无法加载主类org.apache.shardingshpere.shardingproxy.Bootstrap，可能是因为解压工具将文件名截断。解决方法是执行特定命令。

       若实现了ShardingKeyGenerator接口但配置了Type却未生效，需要确保在META-INF/services中创建对应文件指定SPI实现类，或在配置中正确指定类型。ShardingSphere的扩展功能需要通过SPI注入才能生效。

       当JPA与数据脱敏一起使用时，由于数据脱敏的DDL尚未完成，导致JPA实体类无法同时满足DDL和DML。解决方案需根据具体需求进行调整。

       在配置了某个数据连接池的spring-boot-starter（如druid）和sharding-jdbc-spring-boot-starter后，系统启动报错可能是因为两者间的兼容性问题。应检查配置文件和依赖版本，确保兼容性。

       在使用sharing-proxy时，动态在sharding-ui上添加新的logic schema，可通过sharding-ui的API实现，具体操作请参考sharding-ui文档。

       在使用sharing-proxy时，使用合适的工具连接proxy通常取决于具体需求和环境，常见的连接工具包括JDBC客户端、命令行工具等，需根据实际场景选择。

千锋JavaShardingSphere-Proxy数据库代理入门使用

       在处理分库分表等策略后，数据分散到多个数据库实例中，给管理带来了一定挑战。ShardingSphere-Proxy作为一种解决方案，提供了方便的数据库代理管理服务。

       Sharding-Proxy简介

       Sharding-Proxy是一个作为数据库代理的分布式中间件，它以透明的方式工作，允许开发者直接与其交互，而分片策略则在Proxy中进行配置。它支持MySQL和PostgreSQL，兼容OpenGauss等，且能被兼容其协议的客户端如MySQL Command Client、MySQL Workbench等无缝连接，对DBA的操作更加友好。

       与Sharding-JDBC的区别

       Sharding-Proxy与Sharding-JDBC的主要区别在于，Proxy提供了一个代理层，开发人员可以直接连接到Proxy进行操作，而无需关心底层的分片逻辑，Sharding-JDBC则更侧重于数据访问层的配置和管理。

       应用实践

       数据分片SQL：对于t_order表，通过Proxy进行分片，分为t_order_0和t_order_1两个表。

       安装与配置：从Apache下载二进制包，需Java JRE 8及以上环境，解压并配置服务账户、权限以及分片信息（参照conf/server.yaml和conf/conf-*.yaml）。

       启动与测试：通过启动脚本启动Proxy，然后进行DBA运维和应用测试，开发人员只需配置连接Proxy的数据库。

       总结

       通过学习ShardingSphere-Proxy，可以更好地理解和管理分布式数据库。理解Proxy的定位——作为开发运维的辅助工具，以及它与Sharding-JDBC的异同，包括各自的优缺点和工作原理，是深入掌握这两种工具的关键。然后，结合源码阅读，将更便于运用它们。

提名 Apache ShardingSphere Committer，说说方法

       在最近的几日里，我收到了一份来自 Apache ShardingSphere Vote 的邮件，提名我成为 Committer。这份认可让我激动不已，感谢 ShardingSphere 团队为我提供的帮助和支持。借此机会，我决定撰写这篇记录，分享自己在贡献 ShardingSphere 这一项目过程中的心路历程，希望能为那些对开源有兴趣的朋友们提供一些启示，让他们也能像我一样，成为 Apache 项目的贡献者。

       与 ShardingSphere 相识始于 年，在集团内部推广使用该项目的同时，我也开始尝试结合业务进行个性化功能的定制。在这一过程中，我遇到了一些问题并积极寻找解决方案，这一使用与定制的经历促使我对 ShardingSphere 的设计理念和源码有了更深的理解。这段经历成为我进行代码贡献的重要基础。

       对于那些未曾参与过 Apache 开源项目的朋友们，PR（Pull Request）可能是一个令人感到有些陌生的概念。我曾经有过同样的困惑，以为只有技术专家才能对 Apache 项目产生贡献，但事实上，任何人都可以从简单的测试用例或文档修复做起。这种从理论到实践的转变，帮助我快速熟悉了贡献流程，为后续的代码贡献打下了坚实的基础。成为 Apache Committer 的第一步，是勇敢地迈出那一步，从想象变为行动。

       如果你也想参与开源项目，ShardingSphere 是一个很好的选择。通过添加 ShardingSphere 社区经理的微信，你将有机会加入官方交流群，获取 Issue 任务列表并根据个人兴趣参与。参与 ShardingSphere 开发，不仅可以让你深入研究分布式系统、数据库管理等技术领域，还能让你在实践中不断提升自己的技术能力。

       提名成为 Committer 后，我获得了 Apache 专属的邮箱，例如我的 ID 为 machen，对应的邮箱是 maken@apache.org。拥有这样一枚顶级开源组织认可的邮箱，不仅象征着你对开源社区的贡献，也有可能为你的职业发展带来积极的影响。通过官方邮箱查询页面，你将了解到邮箱地址的唯一性与官方认证。

       Jetbrains 为所有 Apache 贡献者提供了免费的全品类许可证，只需通过官方邮箱在 Jetbrains 官网申请即可。这不仅是对你的贡献的认可，也体现了项目对于开发工具的支持与重视。官方邮件中的那句感谢，让我感到自己的努力被肯定，也感受到了开源社区的温暖。

       作为 Committer，你将拥有对 ShardingSphere 仓库的写入权限，这不仅意味着你能够直接提交和合并 PR，还标志着你在项目中拥有更高的责任与影响力。在 Apache ShardingSphere 这一项目中，你将有机会参与核心功能的开发与优化，为分布式数据库生态带来更多的创新与改进。

       Apache ShardingSphere 是一款专注于构建分布式数据库生态的开源项目，其核心采用可插拔架构，提供数据分片、访问路由、数据安全等增强功能，旨在最大化利用数据库原生计算能力的同时，进一步提供全局扩展和计算能力。如果你对 Apache ShardingSphere 有任何疑问或建议，欢迎通过 GitHub issue 列表提出，或参与中文社区的讨论。让我们共同为构建更强大的数据库生态贡献自己的力量。

       GitHub issue：github.com/apache/shard...

       贡献指南：shardingsphere.apache.org...

       中文社区：community.sphere-ex.com...