. 11 leader 节点 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 流程图 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 i 5.3 失效转移 . 相同任务聚合至相同的执行器统一处理 – 动态调配追加资源至新分配的任务 • 作业治理 – 失效转移 – 错过作业重新执行 – 自诊断修复 • 作业依赖 (TODO) – 基于有向无环图（DAG）的作业间依赖 – 基于有向无环图（DAG）的作业分片间依赖 • 作业开放生态 – 可扩展的作业类型统一接口 – 丰富的作业类型库，如数据流、脚本、HTTP、文件、大数据等 – 易于对接业务作业，能够与 Spring 否 | 分配失效转移分片项时占用的分布式锁为 curator 的分布式锁使用 5.2. 弹性调度 13 Apache ShardingSphere ElasticJob document 流程图 5.2. 弹性调度 14 Apache ShardingSphere ElasticJob document 作业启动 5.2. 弹性调度 15 Apache ShardingSphere

云原生架构 系统解耦 可用性提升 资源按需伸缩 自劢化部署&管理 互联网数据库需求发展 RDBMS NoSQL NewSQL 键值数据库 文档数据库 列族数据库 图数据库 …… 分布式数据库 分布式数据库中间件 云数据库 MySQL Oracle PostgreSQL SQLServer …… 分布式数据库中间优势  底层数据库成熟性 的核心目标是针对微服务、Cloud Native、容 器化架构，并提供应用性能监控和分布式调用链追踪能力。 SkyWalking已于2017年12月8日，进入Apache孵化器。 拓扑图 调用链 调用详细信息 弹性伸缩 Origin DB_0 New DB_0 New DB_1 Origin DB_1 New DB_2 New DB_3

ShardingSphere 云原生 无中心 零侵入 2018年PostgreSQL中国技术大会 互联网数据库需求发展 RDBMS NoSQL NewSQL 键值数据库 文档数据库 列族数据库 图数据库 …… 分布式数据库 分布式数据库中间件 云数据库 MySQL Oracle PostgreSQL SQLServer …… 2018年PostgreSQL中国技术大会 分布式数据库中间优势 Native、容 器化架构，并提供应用性能监控和分布式调用链追踪能力。 SkyWalking已于2017年12月8日，进入Apache孵化器。 2018年PostgreSQL中国技术大会 拓扑图 2018年PostgreSQL中国技术大会 调用链 2018年PostgreSQL中国技术大会 调用详细信息 2018年PostgreSQL中国技术大会 弹性伸缩 Origin DB_0 New

ognl 表达式。 ognl 表达式： 它是 apache 提供的一种表达式语言，全称是： Object Graphic Navigation Language 对象图导航语言 它是按照一定的语法格式来获取数据的。 语法格式就是使用 #{对象.对象}的方式 传智播客——专注于 Java、.Net 和 Php、网页平面设计工程师的培训 保存用户 ognl 表达式：它是 apache 提供的一种表达式语言，在 struts2 中也有应用。 Object Graphic Navigation Language 对象图导航语言 它是按照一定的语法格式来获取数据的。 语法格式就是使用 #{对象.对象}的方式 #{user.username}它会先去找 user 对象，然后在

条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的数据结果集，每个数据结果集已经根据分数排序完毕，但是 3 个数据结果集之间是无序 的。将 3 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0 总分并按照分数从高至低排序： SELECT name, SUM(score) FROM t_score GROUP BY name ORDER BY score DESC; 那么各个数据结果集中取出的数据与排序归并那张图的上半部分的表结构的原始数据一致，是无法进行 流式归并的。 当 SQL 中只包含分组语句时，根据不同数据库的实现，其排序的顺序不一定与分组顺序一致。但由于排 序语句的缺失，则表示此 SQL 并不 集成管理的复杂性体现在，一方面我们需要把所有的节点，不管是底层数据库节点，还是中间件或者业 务系统节点，它们的状态都统一管理起来，并且能够实时的探测到最新的变动情况，进一步为集群的控 制和调度提供依据。这方面我们使用集群拓扑状态图来管理集群状态，同时使用心跳检测机制实现状态 检测与更新。 另一方面，不同节点节点之间的统一协调，策略与规则的同步，也需要我们能够设计一套在分布式情况 下，进行全局事件通知机制，以及独占性操作的分布式协调锁机制。这方面，我们使用

通过多线程执行器异步执行。 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的JDBC接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和 使用装饰者模式的追加归并这几种方式。 1.8 规划线路图

q=servicecomb servicecomb.apache.org 电商 数据治理 • 权限 • 数据脱敏 • SQL防火墙 & SQL审核 可观察性 • APM • 链路追踪 • 调用拓扑图 • 监控报警 服务治理 • 配置动态化 • 高可用 • 过载保护 & 熔断 & 禁用 & 失效转移 分布式治理 9 github.com/apache?q=servicecomb

集成管理的复杂性体现在，一方面我们需要把所有的节点，不管是底层数据库节点，还是中间件或者业 务系统节点，它们的状态都统一管理起来，并且能够实时的探测到最新的变动情况，进一步为集群的控 制和调度提供依据。这方面我们使用集群拓扑状态图来管理集群状态，同时使用心跳检测机制实现状态 检测与更新。 4.5. 分布式治理 44 Apache ShardingSphere document, v5.0.0 另一方面，不同节点节点之间 SkyWalking 为例。 应用架构 使用 ShardingSphere‐Proxy 访问两个数据库 192.168.0.1:3306 和 192.168.0.2:3306，且每个 数据库中有两个分表。 拓扑图展示 从图中看，用户访问 18 次 ShardingSphere‐Proxy 应用，每次每个数据库访问了两次。这是由于每次访问 涉及到每个库中的两个分表，所以每次访问了四张表。 4.5. 分布式治理 条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的数据结果集，每个数据结果集已经根据分数排序完毕，但是 3 个数据结果集之间是无序 的。将 3 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0

（日志）是系统运行状况的可观察性数据重要的获取手段。 APM（应用性能监控）是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析，进行系统的性能监控与诊断， 主要功能包括性能指标监控、调用链分析，应用拓扑图等。 Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere v5.1.1 应用架构 使用 ShardingSphere‐Proxy 访问两个数据库 192.168.0.1:3306 和 192.168.0.2:3306，且每个数 据库中有两个分表。 拓扑图展示 从图中看，用户访问 18 次 ShardingSphere‐Proxy 应用，每次每个数据库访问了两次。这是由于每次访问 涉及到每个库中的两个分表，所以每次访问了四张表。 跟踪数据展示 从跟踪图中可以能够看到 条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的数据结果集，每个数据结果集已经根据分数排序完毕，但是 3 个数据结果集之间是无序 的。将 3 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0

（日志）是系统运行状况的可观察性数据重要的获取手段。 APM（应用性能监控）是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析，进行系统的性能监控与诊断， 主要功能包括性能指标监控、调用链分析，应用拓扑图等。 Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere 执行过程中发生异常，如何定位发生异常的节点呢？ Agent + Tracing，能够帮助用户解决以上问题。 通过对 SQL 执行过程的完整链路追踪，用户可以得到“SQL 从哪里来，发到哪里去”这样的完整信息，还 能够通过生成的拓扑图来直观的观察 SQL 路由情况，运筹帷幄，同时获得快速定位问题根源的能力。 3.10.5 相关参考 • 可观察性的使用 • 开发者指南：可观察性 • 实现原理 3.10.6 核心概念 Agent 条数据时，只需将队列顶端结果集的游 标下移，并根据新游标重新进入优先级排序队列找到自己的位置即可。 通过一个例子来说明 ShardingSphere 的排序归并，下图是一个通过分数进行排序的示例图。图中展示 了 3 张表返回的数据结果集，每个数据结果集已经根据分数排序完毕，但是 3 个数据结果集之间是无序 的。将 3 个数据结果集的当前游标指向的数据值进行排序，并放入优先级队列，t_score_0