变更历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.4.5 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 导览 . . . . . . . 传统的将数据集中存储至单一数据节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足 互联网的海量数据场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 B+ 树类型的索引，在数据量超过阈值的情况下，索引深度 的增加也将使得磁盘访问的 IO 次数增加，进而导致查询性能的下降；同时，高并发访问请求也使得集中 式数据库成为系统的最大瓶颈。 从可用性的方面来讲，服务化的无状态型，能够达到较小成本的随意扩容，这必然导致系统的最终压力 意扩容，这必然导致系统的最终压力 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

变更历史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50 4.5.5 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 导览 . . . . . . . 232 7.1.9 改写引擎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 正确性改写 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234 优化改写 . . . . . . 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 进行插拔式扩展，开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere

iv 不支持项 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.10.1 背景 . . 121 分布式事务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 5.1.8 不支持项 . . 1 ShadowAlgorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 6.15 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215 6.15.1 P

iv 不支持项 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 4.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 4.10.1 背景 . . 122 分布式事务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 5.1.8 不支持项 . . 1 ShadowAlgorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 6.15 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220 6.15.1 P

. . 22 稳定支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 实验性支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 不支持 . . . . . . . 44 iv 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.10.1 背景 使用手册 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 236 4.2.5 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 248 源码编译 . . . . . .

59 不支持项 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 4.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 4.10.1 背景 . . 126 分布式事务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 5.1.9 不支持项 . . 1 ShadowAlgorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 6.15 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 231 6.15.1 P

. . 26 稳定支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 实验性支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 不支持 . . . . . . . . . 46 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 8.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 8.10.1 背景 JDBC 4.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 9.1.6 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 Agent . . . . .

. . 26 稳定支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 实验性支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 不支持 . . . . . . . . . 46 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 8.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 8.10.1 背景 JDBC 4.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 9.1.6 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 Agent . . . . .

. . 26 稳定支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 实验性支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 不支持 . . . . . . . . . 46 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 8.10 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 8.10.1 背景 JDBC 4.1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 9.1.6 可观察性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 Agent . . . . .

当然，还有很多可以在XML 文件中进行配置，上面的示例指出的则是最关键的部分。要注意 XML 头部的声明，用来验证 XML 文档正 确性。environment 元素体中包含了事务管理和连接池的配置。mappers 元素则是包含一组 mapper 映射器（这些 mapper 的 XML 文件包含了 SQL 代码和映射定义信息）。 不使用 添加了一个映射器类（mapper class）。映射器类是 Java 类，它们包含 SQL 映射语句的注解从而避免 了 XML 文件的依赖。不过，由于 Java 注解的一些限制加之某些 MyBatis 映射的复杂性，XML 映射对于大多数高级映射（比如：嵌套 Join 映射）来说仍然是必须的。有鉴于此，如果存在一个对等的 XML 配置文件的话，MyBatis 会自动查找并加载它（这种情况下， BlogMapper 对于这个简单的例子来说似乎有点小题大做了，但实际上它是非常轻量级的。在一个 XML 映射文件中，你想定义多少个映射语句都是 可以的，这样下来，XML 头部和文档类型声明占去的部分就显得微不足道了。文件的剩余部分具有很好的自解释性。在命名空 间“com.mybatis.example.BlogMapper”中定义了一个名为“selectBlog”的映射语句，这样它就允许你使用指定的完全限定 名“org.mybatis.example