主节点服务器 IP 地址一旦该节点被删除将会触 发重新选举重新选举的过程中一切主节点相关的操作都将阻 塞 ele ction:ra w‐latex: latch 否 | 主节点选举的分布式锁为 curator 的分布式锁使用 shardin g:raw‐la tex:ne cessary 否 | 是否需要重新分片的标记如 果分片总数变化，或作业服务器节点上下线或启用/禁用，以 及主节点选举，会触发设置重分片标记作业在下次执行时使 当有空闲作业服务器时，会从此节点抓取需失效转移的作业 项 failov er:raw‐l atex:i tems:ra w‐ latex: latch 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 job‐listener‐types 否 description 否 props 否 disabled 否 overwrite 否 elasticJobClass 与 elasticJobType 互斥，每项作业只能有一种类型 如果配置了 cron 属性则为定时调度作业，Starter 会在应用启动时自动启动；否则为一次性调度作业，需要 通过 jobBootstrapBeanName 指定 OneOffJobBootstrap

改进与实现 • 问题 – 生成模板的过程中，如果catalog被修改怎么保证一致性 ▪ 新增catalog锁 ▪ select gp_expand_lock_catalog() ▪ expand过程中申请写锁 ▪ 其他修改catalog操作时也会申请锁来实现与expand的互斥 改进与实现 • 数据重分布的优化 – 扩容后，新节点没有数据，查询Plan如何做？？？ ▪ 在Greenplum 配Gang ▪ 增加新节点后，对每个表做EXPAND后该值会随着改成新集群的大小 改进与实现 改进与实现 • EXPAND每个表 – 对表加最高级别锁（其他读写均被阻塞） – 移动数据到新节点 – 修改numsegments – 释放锁 改进与实现 • numsegments的收益 – 不需要将表改成随机分布，单表查询可以做优化 – 对于Join查询，如果分布状态相同的情况下，可以被优化

避免锁定一次性只需要获取 1 个数据库连接的操作。因为每次仅需要获取 1 个连接，则不会发生两 个请求相互等待的场景，无需锁定。对于大部分 OLTP 的操作，都是使用分片键路由至唯一的数据 节点，这会使得系统变为完全无锁的状态，进一步提升了并发效率。除了路由至单分片的情况，读 写分离也在此范畴之内。 2. 仅针对内存限制模式时才进行资源锁定。在使用连接限制模式时，所有的查询结果集将在装载至内 存之后释放掉数据库连接资源，因此不会产生死锁等待的问题。 返回至请求客户端，称为结果归 并。 ShardingSphere 支持的结果归并从功能上分为遍历、排序、分组、分页和聚合 5 种类型，它们是组合而 非互斥的关系。从结构划分，可分为流式归并、内存归并和装饰者归并。流式归并和内存归并是互斥的， 装饰者归并可以在流式归并和内存归并之上做进一步的处理。 由于从数据库中返回的结果集是逐条返回的，并不需要将所有的数据一次性加载至内存中，因此，在进 而最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高，在事务执行过程中，必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求，来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹，只有在最适合的场景中才能发 挥它们

而最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高，在事务执行过程中，必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求，来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹，只有在最适合的场景中才能发挥 它们 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 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 Zookeeper/Etcd 等实现配置的同步，状态变更的通知，以及分布式锁来控制排他性操作。 同时，由于治理功能本身可以采用合适的第三方组件作为基础服务，需要我们抽象统一的接口，统一各 种不同的组件的标准调用 API，对接到治理功能模块。

最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高，在事务执行过程中，必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求，来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹，只有在最适合的场景中才能发挥 它们的最大长处。Apache 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 ComputeN odeStateCha ngedWatcher Types: ADDED, DELETED; WatchingKeys: /lock/database/locks 数据库锁状态变化监听器 org.apac he.sharding sphere.mode .manager.cl uster.coord inator.lock .database.w atcher.Data

最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高，在事务执行过程中，必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求，来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹，只有在最适合的场景中才能发挥 它们 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 已知实现类 详细说明 ComputeNodeStateChangedWatcher 计算节点状态变化监听器 GlobalAckChangedWatcher 全局锁状态变化监听器 GlobalLocksChangedWatcher 全局锁变化监听器 GlobalRuleChangedWatcher 全局规则配置变化监听器 MetaDataChangedWatcher 元数据变化监听器 Pro

最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高，在事务执行过程中，必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求，来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹，只有在最适合的场景中才能发挥 它们的最大长处。Apache 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 Please config application id within seata.conf file. 9.4. 错误码 407 Apache ShardingSphere document 锁 SQL S tate V endor Code 错误信息 H Y000 15000 The table ‘%s‘ of schema ‘%s‘ is locked. H Y000 15001

最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高，在事务执行过程中，必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求，来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹，只有在最适合的场景中才能发挥 它们的最大长处。Apache 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 transaction has been disabled. 2 5000 14302 Please config application id within seata.conf file. 锁 SQL S tate V endor Code 错误信息 H Y000 15000 The table ‘%s‘ of schema ‘%s‘ is locked. H Y000 15001

最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高，在事务执行过程中，必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求，来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹，只有在最适合的场景中才能发挥 它们 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 4.5. 读写分离 49 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散 避免锁定一次性只需要获取 1 个数据库连接的操作。因为每次仅需要获取 1 个连接，则不会发生两 个请求相互等待的场景，无需锁定。对于大部分 OLTP 的操作，都是使用分片键路由至唯一的数据 节点，这会使得系统变为完全无锁的状态，进一步提升了并发效率。除了路由至单分片的情况，读 写分离也在此范畴之内。 2. 仅针对内存限制模式时才进行资源锁定。在使用连接限制模式时，所有的查询结果集将在装载至内 存之后释放掉数据库连接资源，因此不会产生死锁等待的问题。

最终一致性（Eventually consistent）通常是通过消息传递的方式保证系统的最终一致性。 在 ACID 事务中对隔离性的要求很高，在事务执行过程中，必须将所有的资源锁定。柔性事务的理念则是 通过业务逻辑将互斥锁操作从资源层面上移至业务层面。通过放宽对强一致性要求，来换取系统吞吐量 的提升。 基于 ACID 的强一致性事务和基于 BASE 的最终一致性事务都不是银弹，只有在最适合的场景中才能发挥 它们 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。对于同一时刻有大量并发读操作和较少 写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负 责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散到多个数据副本，能够进一步的提升系统的处理 能力。使用多主多从的方式，不但能够提升系统的吞吐量，还能够提升系统的可用性，可以达到在任何 避免锁定一次性只需要获取 1 个数据库连接的操作。因为每次仅需要获取 1 个连接，则不会发生两 个请求相互等待的场景，无需锁定。对于大部分 OLTP 的操作，都是使用分片键路由至唯一的数据 节点，这会使得系统变为完全无锁的状态，进一步提升了并发效率。除了路由至单分片的情况，读 写分离也在此范畴之内。 2. 仅针对内存限制模式时才进行资源锁定。在使用连接限制模式时，所有的查询结果集将在装载至内 存之后释放掉数据库连接资源，因此不会产生死锁等待的问题。