布 式 事 务 事务能力，是保障数据库完整、安全的关键技术，也是数据库的核心技术之一。ShardingSphere 提供在单机数据库之上的分布式事务能力，可实现跨底层数据源的数据安全。 读 写 分离 读写分离，是应对高压力业务访问的手段之一。ShardingSphere 基于对 SQL 语义理解及底层 数据库拓扑感知能力，提供灵活、安全的读写分离能力，且可实现读访问的负载均衡。 高 联邦查询，是面对复杂数据环境下利用数据的有效手段之一。ShardingSphere 提供跨数据源 的复杂数据查询分析能力，简化并提升数据使用体验。 数 据 加密 数据加密，是保证数据安全的基本手段。ShardingSphere 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 面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。

面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。 不支持目标端表结构和源端不一致； • 不支持迁移过程中源端表结构变更。 8.7 数据加密 8.7.1 背景 安全控制一直是治理的重要环节，数据加密属于安全控制的范畴。无论对互联网公司还是传统行业来说， 数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据加密是指对某些敏感信息通过加密规则进行数据的变形，实 现敏感隐私数据的可靠保护。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、 客户号等个人信息按照相关部门规定，都需要进行数据加密。 • 安全部门规定需将涉及用户敏感信息，例如银行、手机号码等进行加密后存储到数据库，在使用的 时候再进行解密处理。 8.7.2 挑战 在真实业务场景中，相关业务开发团队则往往需要针对公司安全部门需求，自行实行并维护一套加解密 系统。而当加密场景发生改变时，自行维护的加密系统往往又面临着重构或修改风险。此外，对于已经 上线的业务，在不修改业务逻辑和 SQL 的情况下，透明化、安全低风险地实现无缝进行加密改造也相对

面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。 不支持目标端表结构和源端不一致； • 不支持迁移过程中源端表结构变更。 8.7 数据加密 8.7.1 背景 安全控制一直是治理的重要环节，数据加密属于安全控制的范畴。无论对互联网公司还是传统行业来说， 数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据加密是指对某些敏感信息通过加密规则进行数据的变形，实 现敏感隐私数据的可靠保护。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、 客户号等个人信息按照相关部门规定，都需要进行数据加密。 • 安全部门规定需将涉及用户敏感信息，例如银行、手机号码等进行加密后存储到数据库，在使用的 时候再进行解密处理。 8.7.2 挑战 在真实业务场景中，相关业务开发团队则往往需要针对公司安全部门需求，自行实行并维护一套加解密 系统。而当加密场景发生改变时，自行维护的加密系统往往又面临着重构或修改风险。此外，对于已经 上线的业务，在不修改业务逻辑和 SQL 的情况下，透明化、安全低风险地实现无缝进行加密改造也相对

面对数据库替换场景，ShardingSphere 可满足业务无需改造，实现平滑业务迁移。 • 运维低成本 在保留原技术栈不变前提下，对 DBA 学习、管理成本低，交互友好。 • 安全稳定 基于成熟数据库底座之上提供增量能力，兼顾安全性及稳定性。 • 弹性扩展 具备计算、存储平滑在线扩展能力，可满足业务多变的需求。 • 开放生态 通过多层次（内核、功能、生态）插件化能力，为用户提供可定制满足自身特殊需求的独有系统。 不支持目标端表结构和源端不一致； • 不支持迁移过程中源端表结构变更。 8.7 数据加密 8.7.1 背景 安全控制一直是治理的重要环节，数据加密属于安全控制的范畴。无论对互联网公司还是传统行业来说， 数据安全一直是极为重视和敏感的话题。数据加密是指对某些敏感信息通过加密规则进行数据的变形，实 现敏感隐私数据的可靠保护。涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据，如身份证号、手机号、卡号、 客户号等个人信息按照相关部门规定，都需要进行数据加密。 • 安全部门规定需将涉及用户敏感信息，例如银行、手机号码等进行加密后存储到数据库，在使用的 时候再进行解密处理。 8.7.2 挑战 在真实业务场景中，相关业务开发团队则往往需要针对公司安全部门需求，自行实行并维护一套加解密 系统。而当加密场景发生改变时，自行维护的加密系统往往又面临着重构或修改风险。此外，对于已经 上线的业务，在不修改业务逻辑和 SQL 的情况下，透明化、安全低风险地实现无缝进行加密改造也相对

5 Docker 镜像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 拉取官方 Docker 镜像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 手动构建 Docker 镜像（可选） . . Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 执行引擎 ShardingSphere 采用一套自动化的执行引擎，负责将路由和改写完成之后的真实 SQL 安全且高效发送到 底层数据源执行。它不是简单地将 SQL 通过 JDBC 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 5 弹性伸缩 3.5.1 背景 Apache ShardingSphere 提供了数据分片的能力，可以将数据分散到不同的数据库节点上，提升整体处 理能力。但对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一 直以来都是一个迫切的需求；同时，对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说，随着业务规 模的快速变化，也可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。

5 Docker 镜像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201 拉取官方 Docker 镜像 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201 手动构建 Docker 镜像（可选） . . 方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 用系统，使得架构师更加自由地调整适合与当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 1.2 解决方案 解决方案/功能 分布式数据库 数据安全 • 数据库网关 * • 全链路压测 * 数据分片 数据加密 异构数据库支持 影子库 读写分离 行级权限（TODO） SQL 方 言 转 换 （TODO） 可观测性 分布式事务 SQL

方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 1.2 解决方案 解决方案/功能 分布式数据库 数据安全 • 数据库网关 * • 全链路压测 * 数据分片 数据加密 异构数据库支持 影子库 读写分离 行级权限（TODO） SQL 方 言 转 换 （TODO） 可观测性 分布式事务 SQL 4.6.5 使用规范 支持项 • MySQL MGR 单主模式。 不支持项 • MySQL MGR 多主模式。 4.7 弹性伸缩 4.7.1 背景 对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是 一个迫切的需求；对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说，随着业务规模的快速变化，也 可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。

方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 1.2 解决方案 解决方案/功能 分布式数据库 数据安全 • 数据库网关 * • 全链路压测 * 数据分片 数据加密 异构数据库支持 影子库 读写分离 行级权限（TODO） SQL 方 言 转 换 （TODO） 可观测性 分布式事务 SQL 4.6.5 使用规范 支持项 • MySQL MGR 单主模式。 不支持项 • MySQL MGR 多主模式。 4.7 弹性伸缩 4.7.1 背景 对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是 一个迫切的需求；对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说，随着业务规模的快速变化，也 可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。

方言以及数据库存储的灵活适配，快速的连接应用与多模式的异构 数据库； • 增量：获取数据库的访问流量，并提供流量重定向（数据分片、读写分离、影子库）、流量变形（数 据加密、数据脱敏）、流量鉴权（安全、审计、权限）、流量治理（熔断、限流）以及流量分析（服 务质量分析、可观察性）等透明化增量功能； • 可插拔：项目采用微内核 + 三层可插拔模型，使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 1.2 解决方案 解决方案/功能 分布式数据库 数据安全 • 数据库网关 * • 全链路压测 * 数据分片 数据加密 异构数据库支持 影子库 读写分离 行级权限（TODO） SQL 方 言 转 换 （TODO） 可观测性 分布式事务 SQL 4.6.5 使用规范 支持项 • MySQL MGR 单主模式. 不支持项 • MySQL MGR 多主模式. 4.7 弹性伸缩 4.7.1 背景 对于使用单数据库运行的系统来说，如何安全简单地将数据迁移至水平分片的数据库上，一直以来都是 一个迫切的需求；对于已经使用了 Apache ShardingSphere 的用户来说，随着业务规模的快速变化，也 可能需要对现有的分片集群进行弹性扩容或缩容。

ElasticJob 解决分布式调度问题。 作业配置 实现作业逻辑 作业逻辑实现与 ElasticJob 的其他使用方式并没有较大的区别，只需将当前作业注册为 Spring 容器中的 bean。 线程安全问题 Bean 默认是单例的，如果该作业实现会在同一个进程内被创建出多个 JobBootstrap 的实例，可以考 虑设置 Scope 为 prototype。 @Component public ShardingSphere ElasticJob document 这样我们就可以在 shardingsphere‐elasticjob‐ui 中使用 casdoor 了！更多功能详见Casdoor 功能列表 • 登录安全控制 • 注册中心、事件追踪数据源管理 • 快捷修改作业设置 • 作业和服务器维度状态查看 • 操作作业禁用:raw‐latex: 启用、停止和删除等生命周期 • 事件追踪查询 6.3. Boot Starter（3.0.0‐alpha 提供） 7.5. 线路规划 81 8 下载 8.1 最新版本 ElasticJob 的发布版包括源码包及其对应的二进制包。由于下载内容分布在镜像服务器上，所以下载后应 该进行 GPG 或 SHA‐512 校验，以此来保证内容没有被篡改。 8.1.1 ElasticJob - 版本: 3.0.4 ( 发布日期: Oct 18, 2023 )