新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 4.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 CacheOption 可配置属性： 名称 数 据 类型 说明 默认值 initialCa‐ pacity int 本地缓存初始容量 语法树本地缓存默认值 128，SQL 语句 缓存默认值 2000 maximum‐ Size long 本地缓存最大容量 语法树本地缓存默认值 1024，SQL 语句 缓存默认值 65535 c oncurren‐ cyLevel int 本地缓存并发级别，最多允许线程 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 concurrencyLevel: # 本地缓存并发级别，最多允许线程并发更新的个数 parseTreeCache: # 解析树本地缓存配置项 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 concurrencyLevel: # 本

新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 4.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 CacheOption 可配置属性： 名称 数 据 类型 说明 默认值 initialCapac‐ ity int 本地缓存初始容量 语法树本地缓存默认值 128，sql 语句缓 存默认值 2000 maximum‐ Size long 本地缓存最大容量 语法树本地缓存默认值 1024，sql 语句 缓存默认值 65535 c oncurren‐ cyLevel int 本地缓存并发级别，最多允许线程 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 concurrencyLevel: # 本地缓存并发级别，最多允许线程并发更新的个数 parseTreeCache: # 解析树本地缓存配置项 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 concurrencyLevel: # 本

提供一套完整的、透明化、安全的、 低改造成本的数据加密解决方案。 影 子 库 在全链路压测场景下，ShardingSphere 通过影子库功能支持在复杂压测场景下数据隔离，压 测获得测试结果可准确反应系统真实容量和性能水平。 1.1.3 产品优势 • 极致性能 驱动程序端历经长年打磨，效率接近原生 JDBC，性能极致。 • 生态兼容 代理端支持任何通过 MySQL/PostgreSQL 协议的应用访问，驱动程序端可对接任意实现 新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 3.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 parseTreeCache: # 解析树本地缓存配置项 4.1. ShardingSphere-JDBC 67 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 操作步骤 1.

新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 sqlStatementCache: # SQL 语句本地缓存配置项 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 parseTreeCache: # 解析树本地缓存配置项 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 操作步骤 1. 设置本地缓存配置 2. 设置解析配置 3. 使用解析引擎解析 SQL allowedMaxSqlLength: 512 # 允许缓存的 SQL 长度限制 routeCache: initialCapacity: 65536 # 缓存初始容量 maximumSize: 262144 # 缓存最大容量 softValues: true # 是否软引用缓存值 9.1. ShardingSphere-JDBC 75 Apache ShardingSphere document

新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 4.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 sqlStatementCache: # SQL 语句本地缓存配置项 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 parseTreeCache: # 解析树本地缓存配置项 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 5.1.3 JDBC 驱动 简介 ShardingSphere‐JDBC 提供了 JDBC 语句本地缓存初始容量 spring.shardingsphere.rules.sql-parser.sql-statement-cache.maximum-size= # SQL 语句 本地缓存最大容量 spring.shardingsphere.rules.sql-parser.parse-tree-cache.initial-capacity= # 解析树本 地缓存初始容量 spring

新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 sqlStatementCache: # SQL 语句本地缓存配置项 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 parseTreeCache: # 解析树本地缓存配置项 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 操作步骤 1. 设置本地缓存配置 2. 设置解析配置 3. 使用解析引擎解析 SQL allowedMaxSqlLength: 512 # 允许缓存的 SQL 长度限制 routeCache: initialCapacity: 65536 # 缓存初始容量 maximumSize: 262144 # 缓存最大容量 softValues: true # 是否软引用缓存值 相关参考 • 核心特性：数据分片 单表 背景信息 单表规则用于指定哪些单表需要被 ShardingSphere

新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 sqlStatementCache: # SQL 语句本地缓存配置项 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 parseTreeCache: # 解析树本地缓存配置项 initialCapacity: # 本地缓存初始容量 maximumSize: # 本地缓存最大容量 操作步骤 1. 设置本地缓存配置 2. 设置解析配置 3. 使用解析引擎解析 SQL allowedMaxSqlLength: 512 # 允许缓存的 SQL 长度限制 routeCache: initialCapacity: 65536 # 缓存初始容量 maximumSize: 262144 # 缓存最大容量 softValues: true # 是否软引用缓存值 相关参考 • 核心特性：数据分片 单表 背景信息 单表规则用于指定哪些单表需要被 ShardingSphere

生 产环境类似的压测环境，成本太高，并且往往无法模拟线上环境的体量以及复杂度。这种场景下，业内 通常选择全链路压测的方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够较为准确地反应系统 真实容量水平和性能。 3.7.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作，需要各个中间件、微服务之间相应的调整与配合，以应对不同流 量以及压测标识的透传，通常应该有一整套压测平台与测试计划。其中，在数据库层面，为了保证生产 sharding‐count int 分片数量 基于分片容量的范围分片算法 类型：VOLUME_RANGE 可配置属性： 属性名称 数据类型 说明 range‐lower long 范围下界，超过边界的数据会报错 range‐upper long 范围上界，超过边界的数据会报错 sharding‐volume long 分片容量 基于分片边界的范围分片算法 类型：BOUNDARY_RANGE 基于固定时间范围的分片算法 MutableIntervalShardingAlgorithm 基于可变时间范围的分片算法 VolumeBasedRangeShardingAlgorithm 基于分片容量的范围分片算法 BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm 基于分片边界的范围分片算法 ClassBasedShardingAlgorithm 基于自定义类的分片算法

套与生产环境类似的 压测环境，成本太高，并且往往无法模拟线上环境的体量以及复杂度。这种场景下，业内通常选择全链 路压测的方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够较为准确地反应系统真实容量水平 和性能。 4.8.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用不同测试计划。在数据库层面需要做好数据隔离，为 sharding‐count int 分片数量 基于分片容量的范围分片算法 类型：VOLUME_RANGE 可配置属性： 属性名称 数据类型 说明 range‐lower long 范围下界，超过边界的数据会报错 range‐upper long 范围上界，超过边界的数据会报错 sharding‐volume long 分片容量 基于分片边界的范围分片算法 类型：BOUNDARY_RANGE 已知实现类 详细说明 BoundaryBasedRangeShardingAlgorithm 基于分片边界的范围分片算法 VolumeBasedRangeShardingAlgorithm 基于分片容量的范围分片算法 ComplexInlineShardingAlgorithm 基于行表达式的复合分片算法 AutoIntervalShardingAlgorithm 基于可变时间范围的分片算法

// ... } } 流式处理 可通过属性配置 streaming.process 开启或关闭流式处理。 如果开启流式处理，则作业只有在 fetchData 方法的返回值为 null 或集合容量为空时，才停止抓取，否 则作业将一直运行下去；如果关闭流式处理，则作业只会在每次作业执行过程中执行一次 fetchData 和 processData 方法，随即完成本次作业。 如果采用流式作业处理方式，建议