. . . . . . 80 中间件加密服务优势 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 加密算法解析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84 3.6.6 使用规范 . . . . . . . 207 Spring 命名空间配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228 内置算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246 属性配置 . . . . 是其中的重要挑战之一。他们需要知道数据需要从哪个具体的数据库的分表中获取。 另一个挑战则是，能够正确的运行在单节点数据库中的 SQL，在分片之后的数据库中并不一定能够正确 运行。例如，分表导致表名称的修改，或者分页、排序、聚合分组等操作的不正确处理。 跨库事务也是分布式的数据库集群要面对的棘手事情。合理采用分表，可以在降低单表数据量的情况下， 尽量使用本地事务，善于使用同库不同表可有效避免分布式事务带来的麻烦。在不能避免跨库事务的场

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 默认影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 列影子算法 DML 语句支持度列表 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 Spring 命名空间配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 内置算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152 属性配置 . . . .

. 57 影子库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 4.9.5 使用规范 . . 114 配置项说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 5.1.6 内置算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 简介 . . . . . . . 114 分片算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 分布式序列算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 负载均衡算法 . . . . .

. 58 影子库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.9.5 使用规范 . . 115 配置项说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 5.1.6 内置算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 简介 . . . . . . . 115 分片算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 分布式序列算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 负载均衡算法 . . . . .

. 59 影子库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.9.5 使用规范 . . v 配置项说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 5.1.7 内置算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 简介 . . . . . . . 119 分片算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 分布式序列算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122 负载均衡算法 . . . . .

影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 3.9.7 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 基于 Hint 的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 iv 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 规则配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 算法配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 JDBC 驱动 . .

影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 8.9.7 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于 Hint 的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 8.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 规则配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 算法配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 JDBC 驱动 . .

影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 8.9.7 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于 Hint 的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 8.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 规则配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 算法配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 JDBC 驱动 . .

影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 8.9.7 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于 Hint 的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 8.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 规则配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 算法配置 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 JDBC 驱动 . .

务。如分片过程中主服务器下线，则先选举主服务器，再分片。 • 通过上一项说明可知，为了维持作业运行时的稳定性，运行过程中只会标记分片状态，不会重新分 片。分片仅可能发生在下次任务触发前。 • 每次分片都会按服务器 IP 排序，保证分片结果不会产生较大波动。 • 实现失效转移功能，在某台服务器执行完毕后主动抓取未分配的分片，并且在某台服务器下线后主 动寻找可用的服务器执行任务。 5.2. 弹性调度 10 Apache 方式允许开发者扩展策略；与此同时，ElasticJob 也提供了大量的内置策略以便于开 发者使用。 使用方式 内置策略通过 type 进行配置。本章节根据功能区分并罗列 ElasticJob 全部的内置算法，供开发者参考。 作业分片策略 平均分片策略 类型：AVG_ALLOCATION 根据分片项平均分片。 如果作业服务器数量与分片总数无法整除，多余的分片将会顺序的分配至每一个作业服务器。