. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288 7.14 Windows 环 境 下， 运 行 ShardingSphere‐Proxy， 找 不 到 或 无 法 加 载 主 类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 7 Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 ySQL/PostgreSQL M ySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 高 异构语言 仅 Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用 无中心化架构， 适用 于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用； ShardingSphere‐Proxy 提供静态入口以及异构语言的支持，适用于

Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 ySQL/PostgreSQL M ySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 高 异构语言 仅 Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 ShardingSphere‐JDBC 的优势在于对 Java 应用的友好度。 3.1.2 ShardingSphere-Proxy ShardingSphere‐Proxy

Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 ySQL/PostgreSQL M ySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 高 异构语言 仅 Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 ShardingSphere‐JDBC 的优势在于对 Java 应用的友好度。 3.1.2 ShardingSphere-Proxy ShardingSphere‐Proxy

Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 ySQL/PostgreSQL M ySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 高 异构语言 仅 Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 ShardingSphere‐JDBC 的优势在于对 Java 应用的友好度。 3.1.2 ShardingSphere-Proxy ShardingSphere‐Proxy

Kubernetes 的云原生数据库代理，以 Sidecar 的形式代理所有对数据库的访问。通过无中心、零 侵入的方案提供与数据库交互的啮合层，即 Database Mesh，又可称数据库网格。 Database Mesh 的关注重点在于如何将分布式的数据访问应用与数据库有机串联起来，它更加关注的是 交互，是将杂乱无章的应用与数据库之间的交互进行有效地梳理。使用 Database Mesh，访问数据库的 ySQL/PostgreSQL M ySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 高 异构语言 仅 Java 任意 任意 性能 损耗低 损耗略高 损耗低 无中心化 是 否 是 静态入口 无 有 无 1.1.4 混合架构 ShardingSphere‐JDBC 采用无中心化架构，与应用程序共享资源，适用于 Java 开发的高性能的轻量级 OLTP 应用；ShardingSphere‐Proxy 提供静态入 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy 数据库 任意 MySQL/PostgreSQL 连接消耗数 高 低 异构语言 仅 Java 任意 性能 损耗低 损耗略高 无中心化 是 否 静态入口 无 有 ShardingSphere‐JDBC 的优势在于对 Java 应用的友好度。 源码：https://github.com/apache/shardingsphere/tre

. . . . . . . . . . . . . . . . 91 10.10 Windows 环 境 下， 运 行 ShardingSphere‐ElasticJob‐UI， 找 不 到 或 无 法 加 载 主 类 org.apache.shardingsphere.elasticjob.kernel.ui.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . 91 10.11 更加专注 于面向业务编码设计；同时，它也能够解放运维工程师，使他们不必再担心任务的可用性和相关管理需 求，只通过轻松的增加服务节点即可达到自动化运维的目的。 ElasticJob 定位为轻量级无中心化解决方案，使用 jar 的形式提供分布式任务的协调服务。 2 2 功能列表 • 弹性调度 – 支持任务在分布式场景下的分片和高可用 – 能够水平扩展任务的吞吐量和执行效率 – 任务处理能力随资源配备弹性伸缩 相同任务聚合至相同的执行器统一处理 – 动态调配追加资源至新分配的任务 • 作业治理 – 失效转移 – 错过作业重新执行 – 自诊断修复 • 作业依赖 (TODO) – 基于有向无环图（DAG）的作业间依赖 – 基于有向无环图（DAG）的作业分片间依赖 • 作业开放生态 – 可扩展的作业类型统一接口 – 丰富的作业类型库，如数据流、脚本、HTTP、文件、大数据等 – 易于对接业务作业，能够与

5x8， 支持唤应 产品故障的支持 9 无 最高 7x24,， 级别 别应级别 0 10 部署的TiDB 生产集群。 。 可以通过 tiup dm 组件快速部署、升级,扩缩容\配置变更 On-Premise 部署的 DM 数据迁移生产 集群。 *。 完备的离线镜像功能, 企业级客户的无网络环境提供一致的用户体验。 。 支持x86/arm 单架构部署、多架构异构部署。 一 PingCAP.COM 京银行分布式核心系统采用“微服务架构 + 分布式数据库”的建设方案，构建起一套支持高并发、高可用 、可横向扩展的分布式核心系统解决方案。 2018 年起，该分布式核心系统对接网联支付清算平台、银联无卡快捷支付平台、金融服务互联平台、网 贷业务平台等多个核心金融业务场景，实现了将分布式数据库解决方案应用于银行核心类业务场景。 ED [L 上 罗

管控界面 接入端 Sharding-JDBC Sharding- Proxy Sharding- Sidecar Apache ShardingSphere 云原生 无中心 零侵入 互联网应用架构发展 单体式架构 分布式微服务 云原生架构 系统解耦 可用性提升 资源按需伸缩 自劢化部署&管理 互联网数据库需求发展 RDBMS NoSQL range, tag, time  Java类：com.jd.XXXStrategy 执行过程透明化 分布式事务 分布式事务 两（三）阶段事务 柔性事务 业务改造 无 实现补偿接口 回滚 支持 支持 一致性 强一致 最终一致 隔离性 原生支持 实现资源锁定接口 并发性能 严重衰退 略微衰退 适合场景 短事务 并发较低 长事务 管控界面 接入端 Sharding-JDBC Sharding- Proxy Sharding- Sidecar Apache ShardingSphere 云原生 无中心 零侵入 ShardingSphere云架构演化 单体式架构 分布式微服务 云原生架构 Sharding- JDBC Sharding- Proxy Sharding-

Technologies LLC 及其许可方（如果存在）事先书面授权，不得以任何方式任何形 式复制本文档的任何部分。 本文档按“现状”提供，对于所有明示或暗示的条款、陈述和保证，包括任何适销性、针对 特定用途的适用性或无侵害知识产权的暗示保证，均不提供任何担保，除非此类免责声明的 范围在法律上视为无效。Veritas Technologies LLC 不对任何与性能或使用本文档相关的伴随 或后果性损害负责。本文档所含信息如有更改，恕不另行通知。 默认值 必需参数 描述 参数 此参数无默认值。 备份 配置 SQLite 数据库路径。 SQLITE_DB_PATH 此参数无默认值。 备份、还原、查询和删 除。 指定用于 nbsqlite 操作的 NetBackup 主服务器。 MASTER_SERVER_NAME 此参数无默认值。 备份 指定 DataStore 策略名称。 POLICY_NAME 此参数无默认值。 备份 标识在创建 DataStore 以千字节、兆字节或十 亿字节（分别为 KB、MB 或 GB）为单位指定 LVM 快照的 快照大小。 SNAPSHOT_SIZE 此参数无默认值。 通过指定备份映像名称 删除和还原备份文件。 表示备份映像名称。此参数可 配置使用备份映像名称指定的 备份文件。 DB_BACKUP_ID 此参数无默认值。 还原 指定要将备份还原到的目标目 录。 SQLITE_TARGET_DIRECTORY 如果未设置此值，则默认为

X86 集群在整体上提供的计算能力已大幅高 于传统 SMP 主机，并且成本很低，横向的扩展性还可带来系统良好 的成长性。 问 题 来 了， 在 X86 集 群 上 实 现 自 动 的 并 行 计 算， 无 论 是 后 来 的 MapReduce 计算框架还是 MPP（海量并行处理）计算框架，最终还 是需要软件来实现，Greenplum 正是在这一背景下产生的，借助于分 布式计算思想，Greenplum 在 Interconnect 的指挥协调下，数十个甚至数千个 Sub Postgresql 数 据库实例同时开展并行计算。而且，这些 Postgresql 之间采用 share- nothing 无共享架构，从而更将这种并行计算能力发挥到极致，除此之 外，MPP 采用两阶段提交和全局事务管理机制来保证集群上分布式事 务的一致性，Greenplum 像 Postgresql 一样满足关系型数据库的包括 Big Date2.indd 8 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 9 Greenplum 建立在 Share-nothing 无共享架构上，让每一颗 CPU 和 每一块磁盘 IO 都运转起来，无共享架构将这种并行处理发挥到极致。 相比一些其它传统数据仓库的 Sharedisk 架构，后者最大瓶颈就是在 IO 吞吐上，在大规模数据处理时，IO 无法及时 feed