什么是中间件？

IT 系统从单体应用逐渐向分布式架构演变，高并发、高可用、高性能、分布式等话题变得异常火热，中间件也在这一时期如雨后春笋般涌现出来，那到底什么是中间件呢？存在哪些类型的中间件呢？同一类型的中间件，我们该怎么选择？

为什么需要中间件？

先来说说什么是中间件，我认为中间件是游离于业务需求之外，专门为了处理项目中涉及高可用、高性能、高并发等技术需求而引入的一个个技术组件。它的一个重要作用就是能够实现业务代码与技术功能之间解耦合。

这么说是不是还有点抽象？在这里定义里，我提到了业务需求和技术需求，关于这两个词我需要再解释一下。

业务需求，笼统地说就是特定用户的特定诉求。以我们快递行业为例：人与人之间需要跨城市传递物品，逢年过节我们需要给远方的亲人寄礼物，这就是所谓的业务需求。

技术需求，就是随着业务的不断扩展，形成规模效应后带来的使用上的需求。例如上面提到的寄件服务，原先只需要服务 1 万个客户，用户体验非常好，但现在需要服务几个亿的用户，用户在使用的过程中就会出现卡顿、系统异常等问题，因此产生可用性、稳定性方面的技术诉求。

为了解决各式各样的业务和技术诉求，代码量会越来越多。如果我们任凭业务代码与技术类代码没有秩序地纠缠在一起，系统会变得越来越不可维护，运营成本也会成指数级增加，故障频发，最终直接导致项目建设失败。

怎么解决这个问题呢？计算机领域有一个非常经典的分层架构思想，还有这样一句话“计算机领域任何一个问题都可以通过分层来解决，如果不行，那就再增加一层。”要想让系统做得越来越好，我们通常会基于分层的架构思想引入一个中间层，专门来解决可用性、稳定性、高性能方面的技术类诉求，这个中间层就是中间件，这也正是“中间件”这个词的来源。

中间件生态漫谈

明白了中间件的内涵，我们再来看看市面上有哪些中间件。我在开篇词中已经提到过了，中间件的种类繁多，我整理了一版分布式架构体系中常见的中间件，你可以先打开图片仔细看一看。

特别是对互联网主流分布式架构体系的研读，我发现微服务中间件、消息中间件、定时调度的使用频率极高，在解决分布式架构相关问题中是排头兵，具有无可比拟的普适性。这三者的设计理念和案例能对分布式、高可用和高并发等理念实现全覆盖。

• 微服务
  具体而言，作为软件架构从单体应用向分布式演进出现的第一个新名词，微服务涉及分布式领域中服务注册、服务动态发现、RPC 调用、负载均衡、服务聚合等核心技术，而 Dubbo 在微服务领域是当仁不让的王者。所以在微服务这一部分，我们会以 Dubbo 为例进行实战演练。

• 消息中间件
  随着微服务的蓬勃发展，系统的复杂度越来越高，加上互联网秒杀、双十一、618 等各种大促活动层出不穷，我们急切需要对系统解耦和应对突发流量的解决办法，这时候消息中间件应运而生了，它同样成为我们架构设计工作中最常用的工具包。常用的消息中间件包括 RocketMQ、Kafka，它们在适用性上有所不同，如何保障消息中间件的稳定性是一大挑战。

• 定时调度
  而定时调度呢？我们既可以认为它是个技术需求，也可以认为它是一个业务类需求，通过研读 ElasticJob、XXL-Job 等定时调度框架，可以很好地提升我们对业务需求的架构设计能力。

数据库中间件

数据库中间件应该是我们接触得最早也是最为常见的中间件，在引入数据库中间件之前，由于单体应用向分布式架构演进的过程中单表日数据急速增长，单个数据库的节点很容易成为系统瓶颈，无法提供稳定的服务。因此，为了解决可用性问题，在技术架构领域通常有如下两种解决方案：

• 读写分离
• 分库分表

我们先分别解析下这两个方案。最后再来看一看，引入数据库中间件给技术带来的简化。

读写分离

这是我在没有接触中间件之前，在一个项目中使用过的方案：

这个方案的实现要点有三个。

第一，在编写业务接口时，要通过在接口上添加注解来指示运行时应该使用的数据源。例如，@SlaveofDB 表示使用 Slave 数据库，@MasterOfDB 表示使用主库。

第二，当用户发起请求时，要先经过一个拦截器获取用户请求的具体接口，然后使用反射机制获取该方法上的注解。举个例子，如果存在 @SlaveofDB，则往线程上下文环境中存储一个名为 dbType 的变量，赋值为 slave，表示走从库；如果存在 @MasterOfDB，则存储为 master，表示走主库。

第三，在 Dao 层采用 Spring 提供的路由选择机制，继承自 AbastractRoutingDataSource。应用程序启动时自动注入两个数据源 (master-slave)，采用 key-value 键值对的方式存储。在真正需要获取链接时，根据上下文环境中存储的数据库类型，从内部持有的 dataSourceMap 中获取对应的数据源，从而实现数据库层面的读写分离。

总结一下，读写分离的思路就是通过降低写入节点的负载，将耗时的查询类请求转发到从节点，从而有效提升写入的性能。

但是，当业务量不断增加，单个数据库节点已无法再满足业务需求时，我们就要对数据进行切片，分库分表的技术思想就应运而生了。

分库分表

分库分表是负载均衡在数据库领域的应用，主要的原理你可以参考下面这张图。

简单说明一下。分库分表主要是通过引入多个写入节点来缓解数据压力的。因此，在接受写入请求后，负载均衡算法会将数据路由到其中一个节点上，多个节点共同分担数据写入请求，降低单个节点的压力，提升扩展性，解决单节点的性能瓶颈。

不过，要实现数据库层面的分库分表还是存在一定技术难度的。因为分库分表和读写分离一样，最终要解决的都是如何选择数据源的问题。所以在分库分表方案中，首先我们要有两个算法。

• 一个分库字段和分库算法，即在进行数据查询、数据写入时，根据分库字段的值算出要路由到哪个数据库实例上；
• 一个分表字段和分表算法，即在进行数据查询、数据写入时，根据分表字段的值算出要路由到哪个表上。

不管是上面的分库、还是分表都需要解决一个非常关键的问题：SQL 解析。你可以看下面这张图。

如果订单库的分库字段设置为 order_no，要想正确执行这条 SQL 语句，我们首先要解析这条 SQL 语句，提取 order_no 的字段值，再根据分库算法 (负载均衡算法) 计算应该发送到哪一个具体的库上执行。

SQL 语句语法非常复杂，要实现一套高性能的 SQL 解析引擎绝非易事，如果按照上面我提供的解决方案，将会带来几个明显的弊端。

• 技术需求会污染业务代码，维护成本高

在业务控制器中需要使用注解来声明读写分离按相关的规则进行，随着业务控制的不断增加、或者读写分离规则的变化，我们需要对系统所有注解进行修改，但业务逻辑其实并没有改变。这就造成两者之间相互影响，后期维护成本较高。

• 技术实现难度大，极大增加开发成本

由于 SQL 语句的格式太复杂、太灵活，如果不是数据库专业人才，很难全面掌握 SQL 语法。在这样的情况下，你写出的 SQL 解析引擎很难覆盖所有的场景，容易出现遗漏最终导致故障的发生；这也给产品的性能带来极大挑战。

那怎么办呢？其实，我们完全可以使用业界大神的开源作品来解决问题，这就要说到数据库中间件了。

引进数据库中间件

技术类诉求往往是相通的，极具普适性，为了解决上面的通病，根据分层的架构理念，我们通常会引入一个中间层，专门解决数据库方面的技术类需求

MyCat 和 ShardingJDBC/ShardingSphere 是目前市面最主流的两个数据库中间件，二者各有优势。

MyCat 服务端代理模式

先来看下 MyCat 代理数据库。它的工作模式可以用下面这张图概括：

面对应用程序，MyCat 会伪装成一个数据库服务器 (例如 MySQL 服务端)。它会根据各个数据库的通信协议，从二进制请求中根据协议进行解码，然后提取 SQL，并根据配置的分库分表、读写分离规则计算出需要发送到哪个物理数据库。

随后，面对真实的数据库资源，MyCat 会伪装成一个数据库客户端。它会根据通信协议将 SQL 语句封装成二进制流，发送请求到真实的物理资源，真实的物理数据库收到请求后解析请求并进行对应的处理，再将结果层层返回到应用程序。

这种架构的优势是它对业务代码无任何侵入性，应用程序只需要修改项目中数据库的连接配置就可以了，而且使用简单，易于推广。同时它也有劣势：

• 存在性能损耗

数据库中间件需要对应用程序发送过来的请求进行解码并计算路由，随后它还要再次对请求进行编码并转发到真实的数据库，这就增加了性能开销。

• 高度中心化，数据库中间件容易成为性能瓶颈

数据库中间件需要处理所有的数据库请求，返回结果都需要在数据库中进行聚合，虽然减少了后端数据库的压力，但中间件本身很容易成为系统的瓶颈，扩展能力受到一定制约

• 代理层实现复杂，普适性差

数据库中间件本身的实现比较复杂，需要适配市面上各主流数据库，例如 MySQL、Oracle 等，通用性大打折扣。

ShardingJDBC 客户端代理模式

下面我们再来看下 ShardingJDBC 客户端代理数据库。ShardingJDBC 的工作模式如下图所示：

ShardingJDBC 主要实现的是 JDBC 协议。实现 JDBC 协议，其实主要是面向 java.sql.Datasource、Connection、ResultSet 等对象编程。它通常以客户端 Jar 包的方式嵌入到业务系统中，ShardingjJDBC 根据分库分表的配置信息，初始化一个 ShardingJdbcDatasource 对象，随后解析 SQL 语句来提取分库、分表字段值，再根据配置的路由规则选择正确的后端真实数据库，最后，ShardingJDBC 用各种类型数据库的驱动包将 SQL 发送到真实的物理数据库上。

我们同样来分析一下这个方案的优缺点。

主要的优势有如下几点：

• 无性能损耗

ShardingJDBC 使用的是基于客户端的代理模式，不需要对 SQL 进行编码解码等操作，只要根据 SQL 语句进行路由选择就可以了，没有太多性能损耗。

• 无单点故障，扩展性强

ShardingJDBC 以 Jar 包的形式存在于项目中，其分布式特性随着应用的增加而增加，扩展性极强。

• 基于JDBC协议，可无缝支持各主流数据库

JDBC 协议是应用程序与关系型数据库交互的业界通用标准，市面上所有关系型数据库都天然支持 JDBC，故不存在兼容性问题。

当然缺点也很明显，对于分库分表，它没有一个统一的视图，运维类成本较高。举个例子，如果订单表被分成了 1024 个表，这时候如果你想根据订单编号去查询数据，必须人为计算出这条数据存在于哪个库的哪个表中，然后再去对应的库上执行 SQL 语句。

为了解决 ShardingJDBC 存在的问题，官方提供了 ShardingSphere，其工作机制基于代理模式，与 MyCat 的设计理念一致，作为数据库的代理层，提供统一的数据聚合层，可以有效弥补 ShardingJDBC 在运维层面的缺陷，因此项目通常采用 ShardingDBC 的编程方式，然后再搭建一套 ShardingSphere 供数据查询。

在没有 ShardingSphere 之前，使用 MyCat 也有一定优势。MyCat 对业务代码无侵入性，接入成本也比较低。但 ShardingSphere 弥补了 ShardingJDBC 对运维的不友好，而且它的性能损耗低、扩展性强、支持各类主流数据库，可以说相比 MyCat 已经占有明显的优势了。

所以如果要在实践生产中选择数据库中间件，我更加推荐 ShardingJDBC。

除了上面的原因，从资源利用率和社区活跃度的角度讲，首先，MyCat 的“前身”是阿里开源的 Cobar，是数据库中间件的开山鼻祖，技术架构稍显古老，而 ShardingJDBC 在设计之初就可以规避 MyCat 的固有缺陷，摒弃服务端代理模式。代理模式需要额外的机器搭建 MyCat 进程，引入了新的进程，势必需要增加硬件资源的投入。

其次，ShardingJDBC 目前已经是 Apache 的顶级项目，它的社区活跃度也是 MyCat 无法比拟的。一个开源项目社区越活跃，寻求帮助后问题得到解决的概率就会越大，越多人使用，系统中存在的 Bug 也更容易被发现、被修复，这就使得中间件本身的稳定性更有保障。

总结

通过刚才的学习，我们知道了中间件的概念，它是为了解决系统中的技术需求，将技术需求与业务需求进行解耦，让我们专注于业务代码开发的一个个技术组件。中间件的存在，就是为了解决高并发、高可用性、高性能等各领域的技术难题。

在项目中，合理引用中间件能极大提升我们系统的稳定性、可用性，但同时也会提升系统维护的复杂度，对我们的技术能力提出了更高的要求，我们必须要熟练掌握项目中引用的各种中间件，深入理解其工作原理、实现细节，提高对中间件的驾驭能力，否则一旦运用不当，很可能给系统带来灾难性的故障。