数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 作和写操作分别路由至主库与从库。 4.4. 读写分离 41 Apache ShardingSphere dataSourceName] ... [ignore single tables] • 添加资源前请确认已经创建分布式数据库，并执行 use 命令成功选择一个数据库 • 确认增加的资源是可以正常连接的，否则将不能添加成功 • 重复的 dataSourceName 不允许被添加 • 在同一 dataSource 的定义中，simpleSource 和 urlSource 语法不可混用 •

数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 作和写操作分别路由至主库与从库。 读写分离的数据节点中的数据内容是一致的，而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。将水 ${MAIN_CLASS} >> ${STDOUT_FILE} 2>&1 & • 启动插件 通过改造后的 ShardingSphere‐Proxy 的启动脚本启动。 bin/start.sh 正常启动可以在对应的 ShardingSphere‐Proxy 日志查看到 plugin 的启动日志，访问 Proxy 后，可以通过 配置的地址查看到 Metric 和 Tracing 的数据。 4

数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 作和写操作分别路由至主库与从库。 4.5. 读写分离 49 Apache ShardingSphere ${MAIN_CLASS} >> ${STDOUT_FILE} 2>&1 & • 启动插件 通过改造后的 ShardingSphere‐Proxy 的启动脚本启动。 bin/start.sh 正常启动可以在对应的 ShardingSphere‐Proxy 日志查看到 plugin 的启动日志，访问 Proxy 后，可以通过 配置的地址查看到 Metric 和 Tracing 的数据。 4

数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 作和写操作分别路由至主库与从库。 4.5. 读写分离 50 Apache ShardingSphere ${MAIN_CLASS} >> ${STDOUT_FILE} 2>&1 & • 启动插件 通过改造后的 ShardingSphere‐Proxy 的启动脚本启动。 bin/start.sh 正常启动可以在对应的 ShardingSphere‐Proxy 日志查看到 plugin 的启动日志，访问 Proxy 后，可以通过 配置的地址查看到 Metric 和 Tracing 的数据。 4

. . . . . . . . . . . . . 90 10.6 怀疑 ElasticJob 在分布式环境中有问题，但无法重现又不能在线上环境调试，应该怎么做? 90 10.7 控制台界面无法正常显示? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 10.8 为什么控制台界面中的作业状态是分片待调整 Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . 91 10.11 运行 Cloud Scheduler 持续输出日志“Elastic job: IP:PORT has leadership”，不能正常运行 91 10.12 在多网卡的情况下无法获取到合适的 IP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 10.13 zk 作业启动成功后修改作业名称视为新作业，原作业废弃。 • 一旦有服务器波动，或者修改分片项，将会触发重新分片；触发重新分片将会导致运行中的流式处 理的作业在执行完本次作业后不再继续执行，等待分片结束后再恢复正常。 • 开启 monitorExecution 才能实现分布式作业幂等性（即不会在多个作业服务器运行同一个分片）的 功能，但 monitorExecution 对短时间内执行的作业（如秒级触发）性能影响较大，建议关闭并自

selectOne("org.mybatis.example.BlogMapper.selectBlog", 101); } finally { session.close(); } 诚然这种方式能够正常工作，并且对于使用旧版本 MyBatis 的用户来说也比较熟悉，不过现在有了一种更直白的方式。使用对于给定 语句能够合理描述参数和返回值的接口（比如说BlogMapper.class），你现在不但可 false true useGeneratedKeys 允许 JDBC 支持自 动生成主键，需要 驱动兼容。 如果设 置为 true 则这个设 置强制使用自动生 成主键，尽管一些 驱动不能兼容但仍 可正常工作（比如 Derby）。 true | false False autoMappingBehavior 指定 MyBatis 应如 何自动映射列到字 段或属性。 NONE 表示取消自动映 射；PARTIAL 印状态日志并重新尝试获取一个连接 （避免在误配置的情况下一直安静的失败），默认值：20000 毫秒（即 20 秒）。 poolPingQuery – 发送到数据库的侦测查询，用来检验连接是否处在正常工作秩序中并准备接受请求。默认是“NO PING QUERY SET”，这会导致多数数据库驱动失败时带有一个恰当的错误消息。 poolPingEnabled – 是否启用侦测查询。若开启，也必须使用一个可执行的

散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 作和写操作分别路由至主库与从库。 读写分离的数据节点中的数据内容是一致的，而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。将水 证整个集群继续提供稳定服务。 存储节点限流 在读写分离的场景下，当 ShardingSphere 集群内某个负责读流量的存储节点承接超负荷的请求时，通过 限流功能，阻断集群内计算节点到该存储节点的流量，以保证存储节点集群正常响应。 8.5.5 核心概念 熔断 阻断 Apache ShardingSphere 和数据库的连接。当某个 Apache ShardingSphere 节点超过负载后，停止 该节点对数据库 routed_result_total C OUN TER 路由结果总数 (数据源路由结果、表路由结果) jdbc_state GA UGE ShardingSphere‐JDBC 状态信息。0 表示正常状态；1 表示熔断状 态；2 锁定状态 jdbc_meta_data_info GA UGE ShardingSphere‐JDBC 元数据信息 jdbc_stat ement_execute_total

散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 作和写操作分别路由至主库与从库。 读写分离的数据节点中的数据内容是一致的，而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。将水 证整个集群继续提供稳定服务。 存储节点限流 在读写分离的场景下，当 ShardingSphere 集群内某个负责读流量的存储节点承接超负荷的请求时，通过 限流功能，阻断集群内计算节点到该存储节点的流量，以保证存储节点集群正常响应。 8.5.5 核心概念 熔断 阻断 Apache ShardingSphere 和数据库的连接。当某个 Apache ShardingSphere 节点超过负载后，停止 该节点对数据库 uted_result_total C OU NT ER 路由结果总数 (数据源路由结果、表路由结果) jdbc_state G AU GE ShardingSphere‐JDBC 状态信息。0 表示正常状态；1 表示熔断状 态；2 锁定状态 jd bc_meta_data_info G AU GE ShardingSphere‐JDBC 元数据信息 jdbc_statem ent_execute_total

散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 作和写操作分别路由至主库与从库。 读写分离的数据节点中的数据内容是一致的，而水平分片的每个数据节点的数据内容却并不相同。将水 证整个集群继续提供稳定服务。 存储节点限流 在读写分离的场景下，当 ShardingSphere 集群内某个负责读流量的存储节点承接超负荷的请求时，通过 限流功能，阻断集群内计算节点到该存储节点的流量，以保证存储节点集群正常响应。 8.5.5 核心概念 熔断 阻断 Apache ShardingSphere 和数据库的连接。当某个 Apache ShardingSphere 节点超过负载后，停止 该节点对数据库 routed_result_total C OUN TER 路由结果总数 (数据源路由结果、表路由结果) jdbc_state GA UGE ShardingSphere‐JDBC 状态信息。0 表示正常状态；1 表示熔断状 态；2 锁定状态 jdbc_meta_data_info GA UGE ShardingSphere‐JDBC 元数据信息 jdbc_stat ement_execute_total

散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 一个数据库宕机，甚至磁盘物理损坏的情况下仍然不影响系统的正常运行。 3.3. 读写分离 30 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 与将数据根据分片键打散至各个数据节点的水平分片不同，读写分离则是根据 SQL 语义的分析，将读操 证整个集群继续提供稳定服务。 存储节点限流 在读写分离的场景下，当 ShardingSphere 集群内某个负责读流量的存储节点承接超负荷的请求时，通过 限流功能，阻断集群内计算节点到该存储节点的流量，以保证存储节点集群正常响应。 3.6.5 核心概念 熔断 阻断 Apache ShardingSphere 和数据库的连接。当某个 Apache ShardingSphere 节点超过负载后，停止 该节点对数据库 ShardingSphere document, v5.2.0 注意事项 • 添加资源前请确认已经创建分布式数据库，并执行 use 命令成功选择一个数据库； • 确认将要添加或修改的资源是可以正常连接的，否则将不能操作成功； • 不允许重复的 resourceName； • PROPERTIES 用于自定义连接池参数，key 和 value 均为 STRING 类型； • ALTER RESOURCE