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? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 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 运行 Cloud 台的服务器执行作业，作业将会以 1 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。

262 使用手册 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 262 通过 UI 界面来操作 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 4.5 ShardingSphere‐UI . . . . . . . . . . . . . . . . 288 7.14 Windows 环 境 下， 运 行 ShardingSphere‐Proxy， 找 不 到 或 无 法 加 载 主 类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 7.15 Type ，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对高并发和海量数据系统

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. . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 7.8.4 [Proxy] Windows 环境下，运行 ShardingSphere‐Proxy，找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . . . . 305 7.8.5 [Proxy] 在使用 ShardingSphere‐Proxy ShardingSphere document, v5.1.1 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库，让用户零使用成本，是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 ，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对高并发和海量数据系统

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 301 7.8.4 [Proxy] Windows 环境下，运行 ShardingSphere‐Proxy，找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . . . . 301 7.8.5 [Proxy] 在使用 ShardingSphere‐Proxy ShardingSphere document, v5.1.0 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库，让用户零使用成本，是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 ，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对高并发和海量数据系统

JtaTransactionManager？ . . . . . . . . . . . . . . 288 7.7.4 4. [Proxy] Windows 环境下，运行 ShardingSphere‐Proxy，找不到或无法加载主 类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . . . 289 7.7.5 5. [Proxy] 在使用 ShardingSphere document, v5.0.0 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库，让用户零使用成本，是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 ShardingSphere document, v5.0.0 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对高并发和海量数据系统

. . . . . . . . . . . . . . . . . . 316 7.8.4 [Proxy] Windows 环境下，运行 ShardingSphere‐Proxy，找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . . . . 316 7.8.5 [Proxy] 在使用 ShardingSphere‐Proxy ShardingSphere document, v5.1.2 4.1.3 目标 尽量多的兼容各种数据库，让用户零使用成本，是 Apache ShardingSphere 数据库兼容度希望达成的主 要目标。 4.1.4 SQL 解析 SQL 是使用者与数据库交流的标准语言。SQL 解析引擎负责将 SQL 字符串解析为抽象语法树，供 Apache ShardingSphere 理解并实现其增量功能。 ，分库还能够用于有效的分散对数据库 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对高并发和海量数据系统

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422 8.2.1 Proxy Windows 环境下，运行 ShardingSphere‐Proxy，找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . . . . 422 8.2.2 Proxy 在使用 ShardingSphere‐Proxy 提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 14 Apache ShardingSphere document, v5.2.0 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对高并发和海量数据系统 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或 某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。例如：根据主 键分片，偶数主键的记录放入 0 库（或表），奇数主键的记录放入 1 库（或表），如下图所示。 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是数据分片的标准解决方案。 3.1.2

. . . . . . . . . . . . . . . . 507 xi 13.3.1 Proxy Windows 环境下，运行 ShardingSphere‐Proxy，找不到或无法加载主类 org.apache.shardingsphere.proxy.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . . . . 507 13.3.2 Proxy 在使用 ShardingSphere‐Proxy 单点的访问量；分表虽然无法缓解数据库压力，但却能够提供尽量将分布式事务转化为本地事务的可能， 18 Apache ShardingSphere document 一旦涉及到跨库的更新操作，分布式事务往往会使问题变得复杂。使用多主多从的分片方式，可以有效 的避免数据单点，从而提升数据架构的可用性。 通过分库和分表进行数据的拆分来使得各个表的数据量保持在阈值以下，以及对流量进行疏导应对高访 问量，是应对高并发和海量数据系统 水平分片 水平分片又称为横向拆分。相对于垂直分片，它不再将数据根据业务逻辑分类，而是通过某个字段（或 某几个字段），根据某种规则将数据分散至多个库或表中，每个分片仅包含数据的一部分。例如：根据主 键分片，偶数主键的记录放入 0 库（或表），奇数主键的记录放入 1 库（或表），如下图所示。 水平分片从理论上突破了单机数据量处理的瓶颈，并且扩展相对自由，是数据分片的标准解决方案。 8.1.2