https://shardingsphere.apache.org/
这是一个非常核心且优秀的问题。在选择 ShardingSphere 和 Mycat 之间，对于游戏这种高性能、高复杂度的场景，目前行业内的主流选择和发展趋势毫无疑问是 ShardingSphere。
我会为你详细对比，并给出最终建议。
核心区别：架构模式
首先要理解它们最根本的区别，这决定了所有特性：
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ShardingSphere（具体指 ShardingSphere-JDBC） : 客户端分片
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它以一个 Jar 包 的形式集成在你的游戏应用进程中。
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分库分表的逻辑（SQL解析、路由、改写、结果归并）都在你的应用端完成。
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它直接和数据库连接，没有代理层。
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Mycat : 服务端分片（代理层）
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它是一个独立的中间件服务，需要单独部署和运维。
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你的游戏应用连接 Mycat，Mycat 再伪装成 MySQL 去连接后端的真实数据库。
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所有分片逻辑都在 Mycat 服务层完成，对应用透明。
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对比维度表
| 特性维度 | ShardingSphere (推荐) | Mycat |
|---|---|---|
| 架构模式 | 客户端分片 | 服务端分片（代理） |
| 性能 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 极高 无网络开销，无单点瓶颈。 | ⭐️⭐️⭐️ 较高 多一次网络跳转，代理层可能成为瓶颈。 |
| 延迟 | 极低，直连数据库。 | 较高，有代理层转发开销。 |
| 扩容性 | 好。应用层无状态，水平扩展容易。数据库扩容需要迁移数据。 | 一般。代理层本身可能需集群化，增加复杂度。 |
| 兼容性 | 兼容所有 MySQL 语法和协议？不，它不强求兼容。它工作在JDBC层，对应用提供增强型JDBC接口。 | ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 极好 对应用完全屏蔽底层，完全模拟MySQL协议，应用像用单库一样用它。 |
| 功能特性 | 生态丰富。不仅是分库分表，还提供数据加密、影子库、读写分离、分布式事务等一站式解决方案。 | 专注分片。核心功能是分库分表和读写分离。 |
| 复杂度 | 对应用侵入性高。需要在应用中配置分片规则，与业务绑定较深。 | 对应用透明。应用无需改动代码，分片规则在代理层配置。 |
| 运维成本 | 低。无需部署额外中间件，但随着应用实例增多，分片规则变更需要滚动发布。 | 高。需要额外部署、监控、维护和高可用 Mycat 集群。 |
| 社区生态 | 极其活跃（Apache 顶级项目，由京东主导，众多大厂贡献）。更新迭代快。 | 活跃度一般。目前主要由社区维护，迭代速度和新特性支持相对较慢。 |
为何更推荐 ShardingSphere for 游戏业务？
结合游戏业务"百万QPS、低延迟、高复杂查询"的特点，ShardingSphere 的优势是决定性的：
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性能与延迟是生命线：
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游戏服务器对延迟极其敏感。ShardingSphere-JDBC 去掉代理层，减少网络跳转，性能损耗极低，能提供近乎直连数据库的性能。这对于高频读写操作至关重要。
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Mycat 的代理层在应对百万QPS时，本身很可能成为新的性能瓶颈，需要你额外去维护一个 Mycat 集群，并担心其网络吞吐和延迟。
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强大的生态和灵活性：
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游戏业务逻辑复杂，查询多样（多表关联、复杂条件查询等）。ShardingSphere 对 SQL 的支持度非常强大，功能更新快，能更好地满足复杂的业务查询需求。
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它提供的分布式事务解决方案（支持 BASE 模式的 Seata）对游戏中的跨分片事务有更好的支持。
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更符合云原生/微服务趋势：
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现代游戏服务器多是微服务架构，本身就需要水平扩展。ShardingSphere 以SDK形式集成，应用实例本身就是无状态的，扩展起来非常自然。
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维护一个独立的 Mycat 代理集群，在K8s等动态环境中，反而增加了部署和管理的复杂度。
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Mycat 的适用场景
Mycat 并非一无是处，它在以下场景依然是很好的选择：
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对遗留系统进行分库分表改造：应用代码难以修改，希望完全透明地引入分库分表。
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技术栈非 Java ：如果你的游戏服务器主要用 C++、Golang 等编写，无法集成 ShardingSphere-JDBC（它是Java的），那么 Mycat 这种基于代理的、语言无关的方案是唯一选择。（注：ShardingSphere 也有 Proxy 模式，但不如 JDBC 模式成熟和高效）。
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团队技术栈偏好：运维团队非常熟悉且习惯于维护数据库中间件代理。
结论与建议
对于绝大多数新建的、追求极致性能的Java技术栈游戏项目，请选择 ShardingSphere (ShardingSphere-JDBC)。
快速实现路径建议：
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起步：先使用 ShardingSphere-JDBC 的核心分库分表功能。
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选择分片键 ：为你的玩家核心表（如
user_info,player_bag）选择一个合理的分片键，通常是user_id。 -
配置规则：在应用的配置文件中（YAML）定义好数据源、分片算法和分片规则。
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开发与测试：像操作单库一样编写代码，但心里要时刻有"分片"的概念，避免跨多分片的复杂查询。
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逐步深化 ：后续再逐步引入 ShardingSphere 的读写分离 、数据加密等功能，形成一个完整的分布式数据解决方案。
最后的重要提醒 ：
无论选择哪个，分库分表都是最后的手段，会带来分布式事务、跨分片查询、全局序列ID、运维复杂度等一系列挑战。务必在做好缓存、读写分离、SQL优化之后，确有必要时再开启。