所以上⾯的这两条赋值语句要做的就是计算并 记录⽂章前 preview_len 个字节所在的索引范围， 其中 start_index 的值总是 0 ， ⽽ end_index 的值则为 preview_len 减⼀。 举个例⼦， 假如⽤户输⼊的预览⻓度为 150 ， 那么 start_index 将被赋值为 0 ， ⽽ end_index 将被赋值为 149 。 最后， 程序会调⽤ GETRANGE 命令， DECRBY 命令从 Redis 1.0.0 开始可 ⽤。 2.19 INCR、DECR：对整数值执⾏加⼀操作和减⼀操作 因为对整数值执⾏加⼀操作或是减⼀操作的场景经常会出现， 所以为了能够更⽅便地执⾏这两个操作， Redis 分 别提供了⽤于执⾏加⼀操作的 INCR 命令以及⽤于执⾏减⼀操作的 DECR 命令。 INCR 命令的作⽤就是将字符串键储存的整数值加上⼀， 它的效果相当于执⾏ INCRBY INCR counter (integer) 102 redis> INCR counter (integer) 103 redis> DECR counter -- 对整数值执⾏减⼀操作 (integer) 102 redis> DECR counter (integer) 101 redis> DECR counter (integer) 100 除了增量和减量被固定为⼀之外，

2020 年 5 月 28 日成为 Apache ShardingSphere 的子项目。欢迎通过邮件列表参与讨论。 1 1 简介 使用 ElasticJob 能够让开发工程师不再担心任务的线性吞吐量提升等非功能需求，使他们能够更加专注 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 document 分片项 ElasticJob 并不直接提供数据处理的功能，而是将分片项分配至各个运行中的作业服务器，开发者需要自 行处理分片项与业务的对应关系。分片项为数字，始于 0 而终于分片总数减 1。 个性化分片参数 个性化参数可以和分片项匹配对应关系，用于将分片项的数字转换为更加可读的业务代码。 例如：按照地区水平拆分数据库，数据库 A 是北京的数据；数据库 B 是上海的数据；数据库 控这些节点的变化来协调分布式作业的分片以及高可用。可在作业运行实例节点写入 TRIGGER 表示该 实例立即执行一次。 sharding 节点 作业分片信息，子节点是分片项序号，从零开始，至分片总数减一。分片项序号的子节点存储详细信息。 每个分片项下的子节点用于控制和记录分片运行状态。节点详细信息说明： 子 节 点 名 临 时 节 点 描述 in‐ stance 否 执行该分片项的作业运行实例主键

请求的并行批处理模式，降低获取 TSO 的延迟 #54960 #8432 @MyonKeminta 在 v8.4.0 之前，TiDB 向 PD 请求TSO 时会将一段时间内的请求汇总起来并以串行的方式进行批处理，以减 少 RPC (Remote Procedure Call) 请求数量，从而降低 PD 负载。对于延迟敏感的场景，这种串行模式的性能 并不理想。 在 v8.4.0 中，TiDB 新增 TSO 请求的 向 PD 发送 TSO RPC 请求时 使用的 模式。这 里的模 式将用 于控制 TSO RPC 请求是 否并行， 调节获 取 TS 时 消耗在 请求攒 批阶段 的时间， 从而在 某些场 景中减 少执行 查询时 等待 TS 阶段的 时间。 2.2.2.2 配置参数 配置文件 或组件 配置项 修改类型 描述 TiDB grpc- �→ keepalive �→ -time 修改 增加最小 样 TiFlash 集群可实现近似线性的扩展能力。TiFlash 节点数量应根据期待的性能和响应时间调 整。 * 当 OLTP 数据吞吐量较高时（例如写入或更新超过千万行/小时），由于网络和物理磁盘的写入 能力有限，内部 TiKV 与 TiFlash 之间的 I/O 会成为主要瓶颈，也容易产生读写热点。此时 TiFlash 节点数与 OLAP 计算量有较复杂非线性关系，需要根据具体系统状态调整节点数量。

当该值 为 ON 时， TiDB 在 获取 Region 信 息时会 将请求 均匀地 发送到 所有 PD 节点上， 因此 PD follower 也可以 处理 Region 信 息请求， 从而减 轻 PD leader 的 CPU 压 力。 2.2.2.3 配置文件参数 45 配置文件 配置项 修改类型 描述 TiDB tls- �→ version �→ 修改 默认值为 空，TiDB 样 TiFlash 集群可实现近似线性的扩展能力。TiFlash 节点数量应根据期待的性能和响应时间调 整。 * 当 OLTP 数据吞吐量较高时（例如写入或更新超过千万行/小时），由于网络和物理磁盘的写入 能力有限，内部 TiKV 与 TiFlash 之间的 I/O 会成为主要瓶颈，也容易产生读写热点。此时 TiFlash 节点数与 OLAP 计算量有较复杂非线性关系，需要根据具体系统状态调整节点数量。 DUPLICATE KEY UPDATE `a` = values(`a`); 批量更新时如果有 3 处或 3 处以上更新，则 SQL 语句会改写为 multiple-queries 的形式并发送，这样可以有效减 少客户端到服务器的请求开销，但副作用是会产生较大的 SQL 语句，例如这样： UPDATE `t` SET `a` = 10 WHERE `id` = 1; UPDATE `t` SET `a`

请求的并行批处理模式，降低获取 TSO 的延迟 #54960 #8432 @MyonKeminta 在 v8.4.0 之前，TiDB 向 PD 请求TSO 时会将一段时间内的请求汇总起来并以串行的方式进行批处理，以减 少 RPC (Remote Procedure Call) 请求数量，从而降低 PD 负载。对于延迟敏感的场景，这种串行模式的性能 并不理想。 在 v8.4.0 中，TiDB 新增 TSO 请求的 向 PD 发送 TSO RPC 请求时 使用的 模式。这 里的模 式将用 于控制 TSO RPC 请求是 否并行， 调节获 取 TS 时 消耗在 请求攒 批阶段 的时间， 从而在 某些场 景中减 少执行 查询时 等待 TS 阶段的 时间。 2.2.2.2 配置参数 配置文件 或组件 配置项 修改类型 描述 TiDB grpc- �→ keepalive �→ -time 修改 增加最小 样 TiFlash 集群可实现近似线性的扩展能力。TiFlash 节点数量应根据期待的性能和响应时间调 整。 * 当 OLTP 数据吞吐量较高时（例如写入或更新超过千万行/小时），由于网络和物理磁盘的写入 能力有限，内部 TiKV 与 TiFlash 之间的 I/O 会成为主要瓶颈，也容易产生读写热点。此时 TiFlash 节点数与 OLAP 计算量有较复杂非线性关系，需要根据具体系统状态调整节点数量。

计划在后续版本重新设计执行计划绑定的自动演进，相关的变量和行为会发生变化。 2.2.4 改进提升 • TiDB – DDL 创建表语句 CREATE TABLE 执行性能加速 10 倍，并且可线性扩展 #50052 @GMHDBJD – 支持同时提交 16 个 IMPORT INTO ... FROM FILE 任务，方便批量导入数据到目标表，极大地提升 了数据文件导入的效率和性能 #49008 样 TiFlash 集群可实现近似线性的扩展能力。TiFlash 节点数量应根据期待的性能和响应时间调 整。 * 当 OLTP 数据吞吐量较高时（例如写入或更新超过千万行/小时），由于网络和物理磁盘的写入 能力有限，内部 TiKV 与 TiFlash 之间的 I/O 会成为主要瓶颈，也容易产生读写热点。此时 TiFlash 节点数与 OLAP 计算量有较复杂非线性关系，需要根据具体系统状态调整节点数量。 DUPLICATE KEY UPDATE `a` = values(`a`); 批量更新时如果有 3 处或 3 处以上更新，则 SQL 语句会改写为 multiple-queries 的形式并发送，这样可以有效减 少客户端到服务器的请求开销，但副作用是会产生较大的 SQL 语句，例如这样： UPDATE `t` SET `a` = 10 WHERE `id` = 1; UPDATE `t` SET `a`

样 TiFlash 集群可实现近似线性的扩展能力。TiFlash 节点数量应根据期待的性能和响应时间调 整。 * 当 OLTP 数据吞吐量较高时（例如写入或更新超过千万行/小时），由于网络和物理磁盘的写入 能力有限，内部 TiKV 与 TiFlash 之间的 I/O 会成为主要瓶颈，也容易产生读写热点。此时 TiFlash 节点数与 OLAP 计算量有较复杂非线性关系，需要根据具体系统状态调整节点数量。 DUPLICATE KEY UPDATE `a` = values(`a`); 批量更新时如果有 3 处或 3 处以上更新，则 SQL 语句会改写为 multiple-queries 的形式并发送，这样可以有效减 少客户端到服务器的请求开销，但副作用是会产生较大的 SQL 语句，例如这样： UPDATE `t` SET `a` = 10 WHERE `id` = 1; UPDATE `t` SET `a` systemctl status firewalld.service 458 5.2.5 检测及安装 NTP 服务 TiDB 是一套分布式数据库系统，需要节点间保证时间的同步，从而确保 ACID 模型的事务线性一致性。目前解 决授时的普遍方案是采用 NTP 服务，可以通过互联网中的 pool.ntp.org 授时服务来保证节点的时间同步，也 可以使用离线环境自己搭建的 NTP 服务来解决授时。 采用如下步骤检查是否安装

0 开始，在新的分布式并行执行框架下，多个 TiDB 节点可以并行执行同一项 DDL 任务，从而更好地 利用 TiDB 集群的资源，大幅提升 DDL 的性能。此外，你还可以通过增加 TiDB 节点来线性提升 DDL 的性 能。需要注意的是，该特性是实验性特性，目前仅支持 ADD INDEX 操作。 如果要使用分布式并行执行框架，只需将tidb_enable_dist_task 的值设置为 ON： 样 TiFlash 集群可实现近似线性的扩展能力。TiFlash 节点数量应根据期待的性能和响应时间调 整。 * 当 OLTP 数据吞吐量较高时（例如写入或更新超过千万行/小时），由于网络和物理磁盘的写入 能力有限，内部 TiKV 与 TiFlash 之间的 I/O 会成为主要瓶颈，也容易产生读写热点。此时 TiFlash 节点数与 OLAP 计算量有较复杂非线性关系，需要根据具体系统状态调整节点数量。 DUPLICATE KEY UPDATE `a` = values(`a`); 批量更新时如果有 3 处或 3 处以上更新，则 SQL 语句会改写为 multiple-queries 的形式并发送，这样可以有效减 少客户端到服务器的请求开销，但副作用是会产生较大的 SQL 语句，例如这样： UPDATE `t` SET `a` = 10 WHERE `id` = 1; UPDATE `t` SET `a`

节点并行执行同一个 IMPORT INTO 35 任务，从而更好地利用 TiDB 集群的资源，大幅提升 DDL 和 IMPORT INTO 任务的性能。此外，你还可以通 过增加 TiDB 节点来线性提升 DDL 和 IMPORT INTO 任务的性能。 如果要使用分布式并行执行框架，只需将tidb_enable_dist_task 的值设置为 ON： SET GLOBAL tidb_enable_dist_task 并减少内存分配 #47219 @hawkingrei – 优化 ANALYZE 流程：引入tidb_build_sampling_stats_concurrency 精细化控制 ANALYZE 并发度，减 少资源消耗。同时优化 ANALYZE 的内存使用，通过复用部分中间结果，减少内存分配，避免频繁 GC #47275 @hawkingrei – 改进 Placement Policy 的使用：增 样 TiFlash 集群可实现近似线性的扩展能力。TiFlash 节点数量应根据期待的性能和响应时间调 整。 * 当 OLTP 数据吞吐量较高时（例如写入或更新超过千万行/小时），由于网络和物理磁盘的写入 能力有限，内部 TiKV 与 TiFlash 之间的 I/O 会成为主要瓶颈，也容易产生读写热点。此时 TiFlash 节点数与 OLAP 计算量有较复杂非线性关系，需要根据具体系统状态调整节点数量。

样 TiFlash 集群可实现近似线性的扩展能力。TiFlash 节点数量应根据期待的性能和响应时间调 整。 * 当 OLTP 数据吞吐量较高时（例如写入或更新超过千万行/小时），由于网络和物理磁盘的写入 能力有限，内部 TiKV 与 TiFlash 之间的 I/O 会成为主要瓶颈，也容易产生读写热点。此时 TiFlash 节点数与 OLAP 计算量有较复杂非线性关系，需要根据具体系统状态调整节点数量。 DUPLICATE KEY UPDATE `a` = values(`a`); 批量更新时如果有 3 处或 3 处以上更新，则 SQL 语句会改写为 multiple-queries 的形式并发送，这样可以有效减 少客户端到服务器的请求开销，但副作用是会产生较大的 SQL 语句，例如这样： UPDATE `t` SET `a` = 10 WHERE `id` = 1; UPDATE `t` SET `a` systemctl status firewalld.service 462 5.2.5 检测及安装 NTP 服务 TiDB 是一套分布式数据库系统，需要节点间保证时间的同步，从而确保 ACID 模型的事务线性一致性。目前解 决授时的普遍方案是采用 NTP 服务，可以通过互联网中的 pool.ntp.org 授时服务来保证节点的时间同步，也 可以使用离线环境自己搭建的 NTP 服务来解决授时。 采用如下步骤检查是否安装