微服务、分布式大行其道也是当下，中、高JAVA高级工程师面试的高频词汇，这些知识不了解面试通过率不会太高。你可以不会用，但你不能不知道，就是这么一种现状。技术名词大多晦涩难懂，不要死记硬背理解最重要，当你捅破那层窗户纸，发现其实它也就那么回事。
什么是Sharding-JDBC
在介绍Sharding-JDBC之前，我们需要先说明下Sharding-Sphere。
Sharding-Sphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。
一、Sharding-JDBC
Sharding-JDBC是一个开源的分布式数据库中间件，它无需额外部署和依赖，旧代码迁移成本几乎为零。Sharding-JDBC 作为面向开发的微服务云原生基础类库，完整地实现了分库分表、读写分离和分布式主键功能，并初步实现柔性事务。
它使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，无需额外部署和依赖，可理解为增强版的JDBC驱动，完全兼容JDBC和各种ORM框架。
（1）适用于任何基于Java的ORM框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template或直接使用JDBC。
（2）基于任何第三方的数据库连接池，如：DBCP, C3P0, BoneCP, Druid, HikariCP等。
（3）支持任意实现JDBC规范的数据库。目前支持MySQL，Oracle，SQLServer和PostgreSQL。
二、Sharding-Proxy
Sharding-Proxy定位为透明化的数据库代理端，提供封装了数据库二进制协议的服务端版本，用于完成对异构语言的支持。目前先提供MySQL版本，它可以使用任何兼容MySQL协议的访问客户端(如：MySQL Command Client, MySQL Workbench等)操作数据，对DBA更加友好。
三、常用Client模式和Proxy模式
Client模式属于客户端直连方案。此方案的优势在于轻便、兼容性、性能以及对DBA影响小。
Proxy模式属于中间层方案，在应用程序和MySQL之间搭建一层Proxy。中间层介于应用程序与数据库间，需要做一次转发，而基于JDBC协议并无额外转发，直接由应用程序连接数据库，性能上有些许优势。这里并非说明中间层一定不如客户端直连，除了性能，需要考虑的因素还有很多，中间层更便于实现监控、数据迁移、连接管理等功能。
Client模式：阿里的TDDL、当当网的sharding-jdbc、Cobar-Client
Proxy模式：阿里的cobar、民间组织的MyCAT、MySQL-Proxy、Amoeba for MySQL、Atlas（360）、MaxScale
Atlas（360） ：https://github.com/Qihoo360/Atlas/blob/master/README_ZH.md
面试常问的几个问题
一、为什么要分库分表
关系型数据库以MySQL为例，单机的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶颈。当单表数据量在百万以里时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。一旦数据量朝着千万以上趋势增长，再怎么优化数据库，很多操作性能仍下降严重。为了减少数据库的负担，提升数据库响应速度，缩短查询时间，这时候就需要进行分库分表。
二、如何分库分表
分库分表就是要将大量数据分散到多个数据库中，使每个数据库中数据量小响应速度快，以此来提升数
据库整体性能。核心理念就是对数据进行切分（Sharding），以及切分后如何对数据的快速定位与整合。
针对数据切分类型，大致可以分为：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分两种。
1、垂直分片
• 按照业务拆分的方式称为垂直分片，又称为纵向拆分，它的核心理念是专库专用。在拆分之前，一个数据库由多个数据表构成，每个表对应着不同的业务。而拆分之后，则是按照业务将表进行归类，分布到不同的数据库中，从而将压力分散至不同的数据库。下图展示了根据业务需要，将用户表和订单表垂直分片到不同的数据库的方案。
2、水平切分
• 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。例如：根据主键分片，偶数主键的记录放入0库（或表），奇数主键的记录放入1库（或表）
四、课程大纲
通过以上内容，大家对Sharding-JDBC有了新的了解，如果你实战中想要体验分布式开发新技能，可以参与到我们的新项目实战中！
