2.3 目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.2.4 原理介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 LOCAL 事务 . . . . . 182 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 原理介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183 相关参考 . . . 数据迁移 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361 7.6.1 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 361 7.6.2 执行阶段说明

2.3 目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 8.2.4 原理介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 LOCAL 事务 . . . . . 150 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 原理介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 151 相关参考 . . . 数据迁移 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 491 12.6.1 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 491 12.6.2 执行阶段说明

2.3 目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 8.2.4 原理介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 LOCAL 事务 . . . . . 168 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 原理介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169 相关参考 . . . 数据迁移 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 517 12.6.1 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 517 12.6.2 执行阶段说明

2.3 目标 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 8.2.4 原理介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 LOCAL 事务 . . . . . 143 使用限制 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 原理介绍 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 相关参考 . . . 数据迁移 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 470 12.6.1 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 470 12.6.2 执行阶段说明

selectKey 实现将主键返回 keyProperty:返回的主键存储在 pojo 中的哪个属性 order：selectKey 的执行顺序，是相对与 insert 语句来说，由于 mysql 的自增原理执行 完 insert 语句之后才将主键生成，所以这里 selectKey 的执行顺序为 after resultType:返回的主键是什么类型 LAST_INSERT_ID():是 mysql 的函数，返回 扩展性良好的软件架构 都是好架构，所以框架只有适合才是最好。 2 Dao 开发方法 使用 Mybatis 开发 Dao，通常有两个方法，即原始 Dao 开发方法和 Mapper 接口开发方 法。 2.1 需求 将下边的功能实现 Dao： 根据用户 id 查询一个用户信息 根据用户名称模糊查询用户信息列表 添加用户信息 2.2 SqlSession 的使用范围 SqlSession 局部 变量。 2.2.2 SqlSessionFactory SqlSessionFactory 是 一 个 接 口 ， 接 口 中 定 义 了 openSession 的 不 同 重 载 方 法 ， SqlSessionFactory 的最佳使用范围是整个应用运行期间，一旦创建后可以重复使用，通常以 单例模式管理 SqlSessionFactory。 2.2.3 SqlSession SqlSession

2.3 高可用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 5.2.4 实现原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 弹性分布式实现 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 10.10 Windows 环 境 下， 运 行 ShardingSphere‐ElasticJob‐UI， 找 不 到 或 无 法 加 载 主 类 org.apache.shardingsphere.elasticjob.kernel.ui.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . 91 10.11 主 n 从的方式执行。一旦执行作 业的服务器宕机，等待执行的服务器将会在下次作业启动时替补执行。开启失效转移功能效果更好，如 果本次作业在执行过程中宕机，备机会立即替补执行。 5.2.4 实现原理 ElasticJob 并无作业调度中心节点，而是基于部署作业框架的程序在到达相应时间点时各自触发调度。注 册中心仅用于作业注册和监控信息存储。而主作业节点仅用于处理分片和清理等功能。 弹性分布式实现

弹性伸缩 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 7.4.1 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 251 7.4.2 执行阶段说明 ShardingSphere document, v5.1.0 3.2.3 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 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 雪花算法（snowflake）生成 64bit 的长整 型数据。 雪花算法是由 Twitter 公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程 主键的有序性。 实现原理 在同一个进程中，它首先是通过时间位保证不重复，如果时间相同则是通过序列位保证。同时由于时间 位是单调递增的，且各个服务器如果大体做了时间同步，那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体 有序的

弹性伸缩 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 7.4.1 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256 7.4.2 执行阶段说明 ShardingSphere document, v5.1.1 3.2.3 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 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 雪花算法（snowflake）生成 64bit 的长整 型数据。 雪花算法是由 Twitter 公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程 主键的有序性。 实现原理 在同一个进程中，它首先是通过时间位保证不重复，如果时间相同则是通过序列位保证。同时由于时间 位是单调递增的，且各个服务器如果大体做了时间同步，那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体 有序的

弹性伸缩 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 7.4.1 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 7.4.2 执行阶段说明 ShardingSphere document, v5.1.2 3.2.3 单机模式 能够将数据源和规则等元数据信息持久化，但无法将元数据同步至多个 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 雪花算法（snowflake）生成 64bit 的长整 型数据。 雪花算法是由 Twitter 公布的分布式主键生成算法，它能够保证不同进程主键的不重复性，以及相同进程 主键的有序性。 实现原理 在同一个进程中，它首先是通过时间位保证不重复，如果时间相同则是通过序列位保证。同时由于时间 位是单调递增的，且各个服务器如果大体做了时间同步，那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体 有序的

56 Seata 柔性事务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.2.5 实现原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 导览 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.5.7 实现原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 原理说明 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6.4 核心概念 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 3.6.5 实现原理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 处理流程详解 . . . . .