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? . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 Spring 依赖注入无缝整合 • 可视化管控端 – 作业管控端 – 作业执行历史数据追踪 – 注册中心管理 3 3 环境要求 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 run‐ ning 是 分片项正在运行的状态仅配置

t_order_3 WHERE good_prority IN (1, 10); 全库路由 全库路由用于处理对数据库的操作，包括用于库设置的 SET 类型的数据库管理命令，以及 TCL 这样的事 务控制语句。在这种情况下，会根据逻辑库的名字遍历所有符合名字匹配的真实库，并在真实库中执行 该命令，例如： SET autocommit=0; 在 t_order 中执行，t_order 有 2 个真实库。则实际会在 order_id IN (1, 2, 3); 虽然 SQL 的执行结果是正确的，但并未达到最优的查询效率。 优化改写 优化改写的目的是在不影响查询正确性的情况下，对性能进行提升的有效手段。它分为单节点优化和流 式归并优化。 单节点优化 路由至单节点的 SQL，则无需优化改写。当获得一次查询的路由结果后，如果是路由至唯一的数据节点， 则无需涉及到结果归并。因此补列和分页信息等改写都没有必要进行。尤其是分页信息的改写，无需将 直接发送至数据源执行；也并非直接将执行请求放入 线程池去并发执行。它更关注平衡数据源连接创建以及内存占用所产生的消耗，以及最大限度地合理利 用并发等问题。执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率。 连接模式 从资源控制的角度看，业务方访问数据库的连接数量应当有所限制。它能够有效地防止某一业务操作过 多的占用资源，从而将数据库连接的资源耗尽，以致于影响其他业务的正常访问。特别是在一个数据库实

力，在拦截访问数据库流量的前提 下，透明化的提供增量功能。增强 包含了流量的重定向（数据分片、 读写分离、影子库）、流量变形 （数据加密）、流量鉴权（SQL 审 计、权限）、流量治理（熔断、限 流）以及流量分析（可观察性、服 务质量分析）等。 可插拔 可插拔是 ShardingSphere 的设计 理念，架构内核是完全面向顶层接 口设计的，内核模块完全不感知具 体功能的存在。它为分库分表、读 VOLUME_RAN GE BOUNDARY_R ANGE AUTO_INTERV AL 读 写 分 离 数 据 加 密 影 子 库 压 测 • 增加开关，灵活控制是否开启在线压测 • 支持表级压测规则控制 • 支持列值匹配、列正则匹配、SQL 注释匹配算法 1. Apache ShardingSphere 5.0.0 架构解析 2. 5.0.0 应用实践 3. Database

隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 Zookeeper/Etcd 等实现配置的同步，状态变更的通知，以及分布式锁来控制排他性操作。 同时，由于治理功能本身可以采用合适的第三方组件作为基础服务，需要我们抽象统一的接口，统一各 种不同的组件的标准调用 API，对接到治理功能模块。 最后对于可管理性和可观测性的要求，我们需要完善通过 UI 查询、操作和控制系统的功能，进一步完善 对于 tracing 和 APM 的支持。 4.5 存放运行时的动态/临时状态数据，比如可用的 ShardingSphere 的实例，需要禁用或熔断的数据源 等。 • 提供熔断数据库访问程序对数据库的访问和禁用从库的访问的编排治理能力。治理模块仍然有大量 未完成的功能（比如流控等）。 4.5. 分布式治理 45 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 注册中心数据结构 在定义的命名空间下，rules 、props 和 metadata

的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 4.2.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere 管控模块的主要设计目标。 4.2.4 核心概念 熔断 阻断 Apache ShardingSphere 和数据库的连接。当某个 隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。

的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 4.2.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere 管控模块的主要设计目标。 4.2.4 核心概念 熔断 阻断 Apache ShardingSphere 和数据库的连接。当某个 隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。

的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 4.2.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere 管控模块的主要设计目标。 4.2. 集群管控 23 Apache ShardingSphere document 隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。

隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中 统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 8.5.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere

隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 3.6 流量治理 3.6.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 3.6. 流量治理 36 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 3.6.2 挑战 管控的挑战， 统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 3.6.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere

隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中 统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 8.5.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere