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： 控制。所以要 PDFmyURL - the best online web to pdf conversion service 保持简单，最好把映射器放在方法范围（method scope）内。下面的示例就展示了这个实践： Default: unset. 最佳实践 最佳实践 最佳实践 最佳实践 通常逐步建立结果映射。单元测试的真正帮助在这里。如果你尝试创建 一次创建一个向上面示例那样的巨大的结果映射, 那么 可能会有错误而且很难去控制它 来工作。开始简单一些,一步一步的发展。而且要进行单元测试!使用该框架的缺点是 它们有时是黑盒 Your visitors can save your web pages as PDF in one

ElasticJob 在分布式环境中有问题，但无法重现又不能在线上环境调试，应该怎么做? 90 10.7 控制台界面无法正常显示? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 10.8 为什么控制台界面中的作业状态是分片待调整? . . . . . . . . . . . . . . . . . . 入 TRIGGER 表示该 实例立即执行一次。 sharding 节点 作业分片信息，子节点是分片项序号，从零开始，至分片总数减一。分片项序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 作业服务器信息，子节点是作业服务器的 IP 地址。可在 IP 地址节点写入 DISABLED 表示该服务器禁用。 在新的云原生架构下，servers 节点大幅弱化，仅包含控制服务器是否可以禁用这一功能。为了更加纯粹 的实现作业核心，servers 功能未来可能删除，控制服务器是否禁用的能力应该下放至自动化部署系统。 5.2. 弹性调度 11 Apache ShardingSphere ElasticJob document

t_order_3 WHERE good_prority IN (1, 10); 全库路由 全库路由用于处理对数据库的操作，包括用于库设置的 SET 类型的数据库管理命令，以及 TCL 这样的事 务控制语句。在这种情况下，会根据逻辑库的名字遍历所有符合名字匹配的真实库，并在真实库中执行 该命令，例如： SET autocommit=0; 在 t_order 中执行，t_order 有 2 个真实库。则实际会在 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 用并发等问题。执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率。 连接模式 从资源控制的角度看，业务方访问数据库的连接数量应当有所限制。它能够有效地防止某一业务操作过 多的占用资源，从而将数据库连接的资源耗尽，以致于影响其他业务的正常访问。特别是在一个数据库实 一方面是对数据库连接资源的控制保护，一方面是采用更优的归并模式达到对中间件内存资源的节省，如 何处理好两者之间的关系，是 ShardingSphere 执行引擎需要解决的问题。具体来说，如果一条 SQL 在经 过 ShardingSphere 的分片后，需要操作某数据库实例下的 200 张表。那么，是选择创建 200 个连接并行 执行，还是选择创建一个连接串行执行呢？效率与资源控制又应该如何抉择呢？

的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 4.2.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere 管控模块的主要设计目标。 4.2.4 核心概念 熔断 阻断 Apache ShardingSphere 和数据库的连接。当某个 隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。

的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 4.2.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere 管控模块的主要设计目标。 4.2.4 核心概念 熔断 阻断 Apache ShardingSphere 和数据库的连接。当某个 隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。

隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 3.6 流量治理 3.6.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 3.6. 流量治理 36 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 3.6.2 挑战 管控的挑战， 统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 3.6.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere

隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中 统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 8.5.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere

隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中 统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 8.5.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere

的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 4.2.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中化管理的统一管理能力以及在单点出现故障时精细化的操作能力。 集中化管理的挑战体现在将包括数据库存储节点和中间件计算节点的状态统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 4.2.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere 管控模块的主要设计目标。 4.2. 集群管控 23 Apache ShardingSphere document 隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。

隔离性（Isolation）指多个事务并发执行时，一个事务的执行不应影响其他事务的执行； • 持久性（Durability）指已提交的事务修改数据会被持久保存。 在单一数据节点中，事务仅限于对单一数据库资源的访问控制，称之为本地事务。几乎所有的成熟的关系 型数据库都提供了对本地事务的原生支持。但是在基于微服务的分布式应用环境下，越来越多的应用场 景要求对多个服务的访问及其相对应的多个数据库资源能纳入到同一个事务当中，分布式事务应运而生。 PostgreSQL 数据库，反之亦然。 8.5 流量治理 8.5.1 背景 随着数据规模的不断膨胀，使用多节点集群的分布式方式逐渐成为趋势。对集群整体视角的统一管理能 力，和针对单独组件细粒度的控制能力，是基于存算分离的现代数据库体系中不可或缺的功能。 8.5. 流量治理 38 Apache ShardingSphere document 8.5.2 挑战 管控的挑战，在于对集群的集中 统一管理，并且能够实时的探 测到分布式环境下最新的变动情况，进一步为集群的控制和调度提供依据。 面对超负荷的流量下，针对某一节点进行熔断和限流，以保证整个数据库集群得以继续运行，是分布式 系统下对单一节点控制能力的挑战。 8.5.3 目标 实现从数据库到计算节点打通的一体化管理能力，在故障中为组件提供细粒度的控制能力，并尽可能的 提供自愈的可能，是 Apache ShardingSphere