和功能并不完全相同，在它们之间并不能做到自由的透明切换。在开发 决策阶段，就不得不在强一致的事务和柔性事务之间抉择，使得设计和开发成本被大幅增加。 基于 XA 的强一致事务使用相对简单，但是无法很好的应对互联网的高并发或复杂系统的长事务场景；柔 性事务则需要开发者对应用进行改造，接入成本非常高，并且需要开发者自行实现资源锁定和反向补偿。 3.2.3 目标 整合现有的成熟事务方案，为本地事务、两阶段事务和柔性事务提供统一的分布式事务接口，并弥补当 TM，用于协调各分支事务，并执行 xa commit/rollback。 基于 XA 协议实现的分布式事务，由于在执行的过程中需要对所需资源进行锁定，它更加适用于执行时间 确定的短事务。对于长事务来说，整个事务进行期间对数据的独占，将会对并发场景下的性能产生一定 的影响。 BASE 事务 如果将实现了 ACID 的事务要素的事务称为刚性事务的话，那么基于 BASE 事务要素的事务则称为柔性事 无 无 需要 seata server 一致性 不支持 支持 最终一致 隔离性 不支持 支持 业务方保证 并发性能 无影响 严重衰退 略微衰退 适合场景 业务方处理不一致 短事务 & 低并发 长事务 & 高并发 3.2.5 应用场景 在单机应用场景中，依赖数据库提供的事务即可满足业务上对事务 ACID 的需求。但是在分布式场景下， 传统数据库解决方案缺乏对全局事务的管控能力，用户在使用过程中可能遇到多个数据库节点上出现数

ShardingSphere document, v5.0.0-beta SNOWFLAKE 在分片规则配置模块可配置每个表的主键生成策略，默认使用雪花算法（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， 事务一样使用基于 XA 协议的分布式事务。XA 协议能够严格保障事务 ACID 特性。 严格保障事务 ACID 特性是一把双刃剑。事务执行在过程中需要将所需资源全部锁定，它更加适用于执 行时间确定的短事务。对于长事务来说，整个事务进行期间对数据的独占，将导致对热点数据依赖的业 务系统并发性能衰退明显。因此，在高并发的性能至上场景中，基于 XA 协议的分布式事务并不是最佳选 择。 3.2. 分布式事务 54 柔性事务 业务改造 无 无 实现相关接口 一致性 不支持 支持 最终一致 隔离性 不支持 支持 业务方保证 并发性能 无影响 严重衰退 略微衰退 适合场景 业务方处理不一致 短事务 & 低并发 长事务 & 高并发 3.2.2 挑战 由于应用的场景不同，需要开发者能够合理的在性能与功能之间权衡各种分布式事务。 强一致的事务与柔性事务的 API 和功能并不完全相同，在它们之间并不能做到自由的透明切换。在开发

UUID 采用 UUID.randomUUID() 的方式产生分布式主键。 SNOWFLAKE 在分片规则配置模块可配置每个表的主键生成策略，默认使用雪花算法（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， 事务一样使用基于 XA 协议的分布式事务。XA 协议能够严格保障事务 ACID 特性。 严格保障事务 ACID 特性是一把双刃剑。事务执行在过程中需要将所需资源全部锁定，它更加适用于执行 时间确定的短事务。对于长事务来说，整个事务进行期间对数据的独占，将导致对热点数据依赖的业务系 统并发性能衰退明显。因此，在高并发的性能至上场景中，基于 XA 协议的分布式事务并不是最佳选择。 柔性事务 如果将实现了 ACID 柔性事务 业务改造 无 无 实现相关接口 一致性 不支持 支持 最终一致 隔离性 不支持 支持 业务方保证 并发性能 无影响 严重衰退 略微衰退 适合场景 业务方处理不一致 短事务 & 低并发 长事务 & 高并发 4.4. 分布式事务 43 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 4.4.2 挑战 由于应用的场景不同，需要开发者能够合理的在性能与功能之间权衡各种分布式事务。

UUID 采用 UUID.randomUUID() 的方式产生分布式主键。 SNOWFLAKE 在分片规则配置模块可配置每个表的主键生成策略，默认使用雪花算法（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， 事务一样使用基于 XA 协议的分布式事务。XA 协议能够严格保障事务 ACID 特性。 严格保障事务 ACID 特性是一把双刃剑。事务执行在过程中需要将所需资源全部锁定，它更加适用于执行 时间确定的短事务。对于长事务来说，整个事务进行期间对数据的独占，将导致对热点数据依赖的业务系 统并发性能衰退明显。因此，在高并发的性能至上场景中，基于 XA 协议的分布式事务并不是最佳选择。 柔性事务 如果将实现了 ACID 柔性事务 业务改造 无 无 实现相关接口 一致性 不支持 支持 最终一致 隔离性 不支持 支持 业务方保证 并发性能 无影响 严重衰退 略微衰退 适合场景 业务方处理不一致 短事务 & 低并发 长事务 & 高并发 4.4. 分布式事务 43 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 4.4.2 挑战 由于应用的场景不同，需要开发者能够合理的在性能与功能之间权衡各种分布式事务。

的方式产生分布式主键。 NanoID 生成长度为 21 的字符串分布式主键。 SNOWFLAKE 在分片规则配置模块可配置每个表的主键生成策略，默认使用雪花算法（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， 事务一样使用基于 XA 协议的分布式事务。XA 协议能够严格保障事务 ACID 特性。 严格保障事务 ACID 特性是一把双刃剑。事务执行在过程中需要将所需资源全部锁定，它更加适用于执行 时间确定的短事务。对于长事务来说，整个事务进行期间对数据的独占，将导致对热点数据依赖的业务系 统并发性能衰退明显。因此，在高并发的性能至上场景中，基于 XA 协议的分布式事务并不是最佳选择。 柔性事务 如果将实现了 ACID 柔性事务 业务改造 无 无 实现相关接口 一致性 不支持 支持 最终一致 隔离性 不支持 支持 业务方保证 并发性能 无影响 严重衰退 略微衰退 适合场景 业务方处理不一致 短事务 & 低并发 长事务 & 高并发 4.4. 分布式事务 43 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 4.4.2 挑战 由于应用的场景不同，需要开发者能够合理的在性能与功能之间权衡各种分布式事务。

UUID 采用 UUID.randomUUID() 的方式产生分布式主键。 SNOWFLAKE 在分片规则配置模块可配置每个表的主键生成策略，默认使用雪花算法（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， 事务一样使用基于 XA 协议的分布式事务。XA 协议能够严格保障事务 ACID 特性。 严格保障事务 ACID 特性是一把双刃剑。事务执行在过程中需要将所需资源全部锁定，它更加适用于执行 时间确定的短事务。对于长事务来说，整个事务进行期间对数据的独占，将导致对热点数据依赖的业务系 统并发性能衰退明显。因此，在高并发的性能至上场景中，基于 XA 协议的分布式事务并不是最佳选择。 柔性事务 如果将实现了 ACID 柔性事务 业务改造 无 无 实现相关接口 一致性 不支持 支持 最终一致 隔离性 不支持 支持 业务方保证 并发性能 无影响 严重衰退 略微衰退 适合场景 业务方处理不一致 短事务 & 低并发 长事务 & 高并发 4.3.2 挑战 由于应用的场景不同，需要开发者能够合理的在性能与功能之间权衡各种分布式事务。 强一致的事务与柔性事务的 API 和功能并不完全相同，在它们之间并不能做到自由的透明切换。在开发

和功能并不完全相同，在它们之间并不能做到自由的透明切换。在开发 决策阶段，就不得不在强一致的事务和柔性事务之间抉择，使得设计和开发成本被大幅增加。 基于 XA 的强一致事务使用相对简单，但是无法很好的应对互联网的高并发或复杂系统的长事务场景；柔 性事务则需要开发者对应用进行改造，接入成本非常高，并且需要开发者自行实现资源锁定和反向补偿。 8.2. 分布式事务 30 Apache ShardingSphere document TM，用于协调各分支事务，并执行 xa commit/rollback。 基于 XA 协议实现的分布式事务，由于在执行的过程中需要对所需资源进行锁定，它更加适用于执行时间 确定的短事务。对于长事务来说，整个事务进行期间对数据的独占，将会对并发场景下的性能产生一定 的影响。 BASE 事务 如果将实现了 ACID 的事务要素的事务称为刚性事务的话，那么基于 BASE 事务要素的事务则称为柔性事 无 无 需要 seata server 一致性 不支持 支持 最终一致 隔离性 不支持 支持 业务方保证 并发性能 无影响 严重衰退 略微衰退 适合场景 业务方处理不一致 短事务 & 低并发 长事务 & 高并发 8.2.5 应用场景 在单机应用场景中，依赖数据库提供的事务即可满足业务上对事务 ACID 的需求。但是在分布式场景下， 传统数据库解决方案缺乏对全局事务的管控能力，用户在使用过程中可能遇到多个数据库节点上出现数

和功能并不完全相同，在它们之间并不能做到自由的透明切换。在开发 决策阶段，就不得不在强一致的事务和柔性事务之间抉择，使得设计和开发成本被大幅增加。 基于 XA 的强一致事务使用相对简单，但是无法很好的应对互联网的高并发或复杂系统的长事务场景；柔 性事务则需要开发者对应用进行改造，接入成本非常高，并且需要开发者自行实现资源锁定和反向补偿。 8.2. 分布式事务 30 Apache ShardingSphere document TM，用于协调各分支事务，并执行 xa commit/rollback。 基于 XA 协议实现的分布式事务，由于在执行的过程中需要对所需资源进行锁定，它更加适用于执行时间 确定的短事务。对于长事务来说，整个事务进行期间对数据的独占，将会对并发场景下的性能产生一定 的影响。 BASE 事务 如果将实现了 ACID 的事务要素的事务称为刚性事务的话，那么基于 BASE 事务要素的事务则称为柔性事 无 无 需要 seata server 一致性 不支持 支持 最终一致 隔离性 不支持 支持 业务方保证 并发性能 无影响 严重衰退 略微衰退 适合场景 业务方处理不一致 短事务 & 低并发 长事务 & 高并发 8.2.5 应用场景 在单机应用场景中，依赖数据库提供的事务即可满足业务上对事务 ACID 的需求。但是在分布式场景下， 传统数据库解决方案缺乏对全局事务的管控能力，用户在使用过程中可能遇到多个数据库节点上出现数

和功能并不完全相同，在它们之间并不能做到自由的透明切换。在开发 决策阶段，就不得不在强一致的事务和柔性事务之间抉择，使得设计和开发成本被大幅增加。 基于 XA 的强一致事务使用相对简单，但是无法很好的应对互联网的高并发或复杂系统的长事务场景；柔 性事务则需要开发者对应用进行改造，接入成本非常高，并且需要开发者自行实现资源锁定和反向补偿。 8.2. 分布式事务 30 Apache ShardingSphere document TM，用于协调各分支事务，并执行 xa commit/rollback。 基于 XA 协议实现的分布式事务，由于在执行的过程中需要对所需资源进行锁定，它更加适用于执行时间 确定的短事务。对于长事务来说，整个事务进行期间对数据的独占，将会对并发场景下的性能产生一定 的影响。 BASE 事务 如果将实现了 ACID 的事务要素的事务称为刚性事务的话，那么基于 BASE 事务要素的事务则称为柔性事 无 无 需要 Seata Server 一致性 不支持 支持 最终一致 隔离性 不支持 支持 业务方保证 并发性能 无影响 严重衰退 略微衰退 适合场景 业务方处理不一致 短事务 & 低并发 长事务 & 高并发 8.2.5 应用场景 在单机应用场景中，依赖数据库提供的事务即可满足业务上对事务 ACID 的需求。但是在分布式场景下， 传统数据库解决方案缺乏对全局事务的管控能力，用户在使用过程中可能遇到多个数据库节点上出现数

= [1], 3 = []；2. 如果 3 台作业服务器，分片总数为 2 且作业名称的哈希值为奇数，则分片结果为：3 = [0], 2 = [1], 1 = []。 轮询分片策略 类型：ROUND_ROBIN 根据作业名称轮询分片。 线程池策略 CPU 资源策略 类型：CPU 根据 CPU 核数 * 2 创建作业处理线程池。 单线程策略 类型：SINGLE_THREAD 使用单线程处理作业。 ingStrategy 根据作业名称哈希值的奇偶数决定按照作业服务器 IP 升序或是 降序的方式分片 RotateServerBy NameJobShard‐ ingStrategy 根据作业名称轮询分片 78 Apache ShardingSphere ElasticJob document 7.2 线程池策略 线程池策略，用于执行作业的线程池创建。 SPI 名称 详细说明 Job