同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。 适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 4.2 集群模式 提供了多个 Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。它能够提 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考虑，当一个数据库实例中的数据达到阈值以上，对于 DBA 的运维压力就会增大。数据 备份和恢复的时间成本都将随着数据量的大小而愈发不可控。一般来讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 o.order_id = 2; 跨库关联查询 当关联查询中的多个表分布在不同的数据库实例上时，由 Federation 执行引擎提供支持。假设 t_order 和 t_order_item 是多数据节点的分片表，并且未配置绑定表规则，t_user 和 t_user_role 是分布 在不同的数据库实例上的单表，那么 Federation 执行引擎能够支持如下常用的关联查询： SELECT

build(inputStream); } // 根据 id查询用户信息 @Test public void testFindUserById() { // 数据库会话实例 SqlSession sqlSession = null; try { // 创建数据库会话实例sqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(); // 查询单个记录，根据用户id查询用户信息 } // 根据用户名称模糊查询用户信息 @Test public void testFindUserByUsername() { // 数据库会话实例 SqlSession sqlSession = null; try { // 创建数据库会话实例sqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(); // 查询单个记录，根据用户id查询用户信息 1.6.7.2.2 测试程序： // 添加用户信息 @Test public void testInsert() { // 数据库会话实例 SqlSession sqlSession = null; try { // 创建数据库会话实例sqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(); // 添加用户信息 User user

SqlSessionFactory 的实例为中心的。SqlSessionFactory 的实例可以通过 SqlSessionFactoryBuilder 获得。而 SqlSessionFactoryBuilder 则可以从 XML 配置文件或一个预先定制的 Configuration 的实 例构建出 SqlSessionFactory 的实例。 从 XML 文件中构建 SqlSessionFactory 的实例非常简单，建 的实例非常简单，建议使用类路径下的资源文件进行配置。但是也可以使用任意的输入流 (InputStream)实例，包括字符串形式的文件路径或者 file:// 的 URL 形式的文件路径来配置。MyBatis 包含一个名叫 Resources 的 工具类，它包含一些实用方法，可使从 classpath 或其他位置加载资源文件更加容易。 String resource = "org/mybatis/example/mybatis-config best online web to pdf conversion service XML 配置文件（configuration XML）中包含了对 MyBatis 系统的核心设置，包含获取数据库连接实例的数据源（DataSource）和 决定事务范围和控制方式的事务管理器（TransactionManager）。XML 配置文件的详细内容后面再探讨，这里先给出一个简单的示 例：

同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。 适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 4.2 集群模式 提供了多个 Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。它能够提 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考虑，当一个数据库实例中的数据达到阈值以上，对于 DBA 的运维压力就会增大。数据 备份和恢复的时间成本都将随着数据量的大小而愈发不可控。一般来讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 o.order_id = 2; 跨库关联查询 当关联查询中的多个表分布在不同的数据库实例上时，由 Federation 执行引擎提供支持。假设 t_order 和 t_order_item 是多数据节点的分片表，并且未配置绑定表规则，t_user 和 t_user_role 是分布 在不同的数据库实例上的单表，那么 Federation 执行引擎能够支持如下常用的关联查询： SELECT

都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考虑，当一个数据库实例中的数据达到阈值以上，对于 DBA 的运维压力就会增大。数据 备份和恢复的时间成本都将随着数据量的大小而愈发不可控。一般来讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 document, v5.0.0 跨库关联查询 当关联查询中的多个表分布在不同的数据库实例上时，由 Federation 执行引擎提供支持。假设 t_order 和 t_order_item 是多数据节点的分片表，并且未配置绑定表规则，t_user 和 t_user_role 是分布 在不同的数据库实例上的单表，那么 Federation 执行引擎能够支持如下常用的关联查询： SELECT 的配置，管理各个 Proxy 实例的状态。 对于可观测性，目标如下： • 支持 OpenTracing/Skywalking 集成，实现调用链的跟踪； 4.5.4 治理 导览 本小节主要介绍 Apache ShardingSphere 分布式治理的相关功能 • 注册中心 • 第三方组件依赖 注册中心 实现动机 • 配置集中化：越来越多的运行时实例，使得散落的配置难于管理，配置不同步导致的问题十分严重。

同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。 适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 4.2 集群模式 提供了多个 Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。它能够提 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考虑，当一个数据库实例中的数据达到阈值以上，对于 DBA 的运维压力就会增大。数据 备份和恢复的时间成本都将随着数据量的大小而愈发不可控。一般来讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 o.order_id = 2; 跨库关联查询 当关联查询中的多个表分布在不同的数据库实例上时，由 Federation 执行引擎提供支持。假设 t_order 和 t_order_item 是多数据节点的分片表，并且未配置绑定表规则，t_user 和 t_user_role 是分布 在不同的数据库实例上的单表，那么 Federation 执行引擎能够支持如下常用的关联查询： SELECT

都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考虑，当一个数据库实例中的数据达到阈值以上，对于 DBA 的运维压力就会增大。数据 备份和恢复的时间成本都将随着数据量的大小而愈发不可控。一般来讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 广播路由 对于不携带分片键的 SQL，则采取广播路由的方式。根据 SQL 类型又可以划分为全库表路由、全库路由、 全实例路由、单播路由和阻断路由这 5 种类型。 全库表路由 全库表路由用于处理对数据库中与其逻辑表相关的所有真实表的操作，主要包括不带分片键的 DQL 和 DML，以及 DDL 等。例如： SELECT 上都执行这个命 令。 全实例路由 全实例路由用于 DCL 操作，授权语句针对的是数据库的实例。无论一个实例中包含多少个 Schema，每 个数据库的实例只执行一次。例如： CREATE USER customer@127.0.0.1 identified BY '123'; 这个命令将在所有的真实数据库实例中执行，以确保 customer 用户可以访问每一个实例。 3.1. 数据分片 29

同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 3.2.4 集群模式 提供了多个 Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。在真实部 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考虑，当一个数据库实例中的数据达到阈值以上，对于 DBA 的运维压力就会增大。数据 备份和恢复的时间成本都将随着数据量的大小而愈发不可控。一般来讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 document, v5.1.1 跨库关联查询 当关联查询中的多个表分布在不同的数据库实例上时，由 Federation 执行引擎提供支持。假设 t_order 和 t_order_item 是多数据节点的分片表，并且未配置绑定表规则，t_user 和 t_user_role 是分布 在不同的数据库实例上的单表，那么 Federation 执行引擎能够支持如下常用的关联查询： SELECT

在多网卡的情况下无法获取到合适的 IP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 10.13 zk 授权升级, 在滚动部署过程中出现实例假死, 回退到历史版本也依然存在假死。 . . . . 92 11 博客 93 iv Apache ShardingSphere ElasticJob document ElasticJob 格式存储。 instances 节点 作业运行实例信息，子节点是当前作业运行实例的主键。作业运行实例主键由作业运行服务器的 IP 地址 和 PID 构成。作业运行实例主键均为临时节点，当作业实例上线时注册，下线时自动清理。注册中心监 控这些节点的变化来协调分布式作业的分片以及高可用。可在作业运行实例节点写入 TRIGGER 表示该 实例立即执行一次。 sharding 节点 作业分片 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 monitorExecution 时有效 failover 是 如果该分片项被失效转移分配给其他作业服务器，则此节点值记录执行此分片的

同步至多个 Apache ShardingSphere 实例，无 法在集群环境中相互感知。通过某一实例更新元数据之后，会导致其他实例由于获取不到最新的元数据 而产生不一致的错误。适用于工程师在本地搭建 Apache ShardingSphere 环境。 3.2.4 集群模式 提供了多个 Apache ShardingSphere 实例之间的元数据共享和分布式场景下状态协调的能力。在真实部 都落在数据库之上。而单一的数据节点，或者简单的主从架构，已经越来越难以承担。数据库的可用性， 已成为整个系统的关键。 从运维成本方面考虑，当一个数据库实例中的数据达到阈值以上，对于 DBA 的运维压力就会增大。数据 备份和恢复的时间成本都将随着数据量的大小而愈发不可控。一般来讲，单一数据库实例的数据的阈值 在 1TB 之内，是比较合理的范围。 在传统的关系型数据库无法满足互联网场景需要的情况下，将数据存储至原生支持分布式的 document, v5.1.0 跨库关联查询 当关联查询中的多个表分布在不同的数据库实例上时，由 Federation 执行引擎提供支持。假设 t_order 和 t_order_item 是多数据节点的分片表，并且未配置绑定表规则，t_user 和 t_user_role 是分布 在不同的数据库实例上的单表，那么 Federation 执行引擎能够支持如下常用的关联查询： SELECT