可演化性：业务逻辑与底层 API 解耦，当业务发生改变时，底层 API 不用改变 ## 分布式账务系统 ## 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石 ## 存算分离 ● 事务层与账户层分离 ● 独立水平扩展 ## 读写分离 CQRS Event Sourcing ● 针对读场景，写场景分别优化 ## API 解耦 ● 稳定的底层 API ● 灵活的顶层 API ## 层级账号

|功能|提供基础功能|提供基础设施和最佳实践| |驱动方式|配置文件|标准 DistSQL| |耦合|耦合较大，存在功能依赖|相互隔离，互无感知| |组合方式|固定的组合方式：以数据分片为基础，叠加读写分离和数据加密等功能|自由的组合方式：数据分片、读写分离和数据加密等功能自由组合使用| ## 产品架构 应用端 ShardingSphere-JDBC JAVA/轻量/高性能 代理端 ShardingSphere-Proxy bf401b4b57/p9_3.jpg) ## 增量 增量是 ShardingSphere 的主要能力，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、读写分离等每一个功能插件赋予单独部署和协同配合的能力。 ## 内核架构 ![Image](/uploads/documents/e/2/e/1/e2e1a91cfa0a98cdbdc4fabf401b4b57/p10_2

cn （国内CDN） 2020.gorm.cn GORM 五分钟快速入门 SQL 是怎么生成的（Locking，Optimizer Hints，Batch Upsert） 插件是怎么工作的（读写分离，Open Tracing，压测平台） 最佳实践 & FAQ GORM五分钟快速入门-初始化 import "gorm.io/gorm" import "gorm After(“gorm:after_create”).Register(“opentracing:after”, after) // … 插件是怎么工作的 - GORM Callbacks - 多数据库/读写分离 DB, err := gorm.Open(mysql.Open(“db1_dsn”), &gorm.Config{}) 注册 GORM Callbacks DB.Use(dbresolver.Register(dbresolver string `gorm:"->:false;<:-:create"` // 仅创建（禁止从 db 读） Name8 string `gorm:"-"` // 读写操作均会忽略该字段 } Manager User `gorm:"->"` // 只读 CreditCard CreditCard `gorm:"->:f

95 Rules ..... 96 Algorithm ..... 118 9.1.3 Special API ..... 119 Sharding ..... 119 ขึ 读写-splitting ..... 122 Transaction ..... 124 9.1.4 Optional Plugins ..... 130 9.1.5 Unsupported

柔性事务 …… 58 3.2.6 使用规范 …… 60 背景 …… 60 本地事务 …… 60 XA 两阶段事务 ..... 60 Seata 柔性事务 ..... 61 3.3 读写分离 ..... 61 3.3.1 背景 ..... 61 3.3.2 挑战 ..... 62 3.3.3 目标 ..... 62 3.3.4 核心概念 ..... 62 主库 . ShardingAlgorithm 275 5.4.2 KeyGenerateAlgorithm 275 5.4.3 TimeService 276 5.4.4 DatabaseSQLEntry 276 5.5 读写分离 276 5.5.1 ReplicaLoadBalanceAlgorithm 276 5.6 数据加密 277 5.6.1 EncryptAlgorithm 277 5.6.2 Q 撼动，我们更加注重在原有基础上提供增量，而非颠覆。 Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于可插拔架构，项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式进行扩展。目前，数据分片、读写分离、数据加密、影子库压测等功能，以及对 MySQL、PostgreSQL、SQLServer、Oracle 等 SQL 与协议的支持，均通过插件的方式织入项目。开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。Apache

... 45 4.4.5 使用规范 ..... 45 背景 ..... 45 本地事务 ..... 45 XA 事务 ..... 45 柔性事务 ..... 49 4.5 读写分离 ..... 49 4.5.1 背景 ..... 49 4.5.2 挑战 ..... 50 4.5.3 目标 ..... 51 4.5.4 核心概念 ..... 51 主库 . 高可用 …… 52 4.6.1 背景 …… 52 4.6.2 挑战 …… 53 4.6.3 目标 …… 53 4.6.4 核心概念 …… 53 高可用类型 …… 53 动态读写分离 …… 54 4.6.5 使用规范 …… 54 支持项 …… 54 不支持项 …… 54 4.7 弹性伸缩 …… 54 4.7.1 背景 …… 54 4.7.2 挑战 …… KeyGenerateAlgorithm ..... 214 6.7.3 DatetimeService ..... 215 6.7.4 DatabaseSQLEntry ..... 215 6.8 读写分离 ..... 215 6.8.1 ReadwriteSplittingType ..... 215 6.8.2 ReplicaLoadBalanceAlgorithm ..... 216

成本优化-第一阶段 业务： 业务存储类型 响应时间要求 存储容量 QPS DBA : 业务场景 资源成本 运维成本 ’ alt=‘OCR图片’/> 精细化运维 成本优化-第二阶段 Redis低读写量比例端口 port write read rw_ratio cpunit time 7896 123253119 22242 5541.4585 猜你喜欢新闻客户端新闻推荐 2017/5/9 猜你喜欢新闻客户端新闻推荐 2017/5/9 17:21 22803 340604862 104237 3267.6004 媒体平台Push系统下发队列 2017/5/9 17:21 Redis无读写端口（连续一周） port 内存使用(单位M) 产品单元 8193 6 直播聊天室消息存储 8067 5 体育竞猜项目(非微博) 8068 5 舆情监控系统(非微博) Redis低内存利用率端口

接口。 前端通过 HTTP 请求向后端发送数据请求，后端根据请求进行相应的数据处理，并返回响应数据给前端。 前端接收到后端返回的数据，并根据数据更新页面展示，实现与用户的交互。 总体而言，这种前后端分离的开发模式有助于实现前后端开发的解耦，使得各自的开发工作更加专注和高效。前端负责用户界面的呈现和交互，后端负责数据处理和业务逻辑，通过 API 接口进行数据传输和交互，从而实现一个完整的 Web 应用。