. . . . . . . . . . . . . . . . . 6 4.4 作业调度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 5 概念 & 功能 7 5.1 调度模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 5.2 弹性调度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 5.2.1 分片 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5.3.3 适用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 5.4 错过任务重执行 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 5.4.1 概念 .

3.3 3. 启动服务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.4 4. 任务管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.5 5. 相关文档 . . Y_HOME%/lib 目录。 2.3.3 3. 启动服务 sh %SHARDINGSPHERE_PROXY_HOME%/bin/start.sh 2.3.4 4. 任务管理 通过相应的 DistSQL 接口管理迁移任务。 详情请参见使用手册。 2.3.5 5. 相关文档 • 功能 # 弹性伸缩：核心概念、使用规范 • 用户手册 # 弹性伸缩：运行部署、使用手册 • RAL# 弹性伸缩：弹性伸缩的 内核层、L2 功能层、L3 生态层。 L1 内核层 是数据库基本能力的抽象，其所有组件均必须存在，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据库高可用、数据加密、影子库

2.3.3 启动服务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.4 任务管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.5 相关文档 . . %SHARDINGSPHERE_PROXY_HOME%/lib 目录。 2.3.3 启动服务 sh %SHARDINGSPHERE_PROXY_HOME%/bin/start.sh 2.3.4 任务管理 通过相应的 DistSQL 接口管理迁移任务。 详情请参见使用手册。 2.3.5 相关文档 • 功能 # 弹性伸缩：核心概念、使用规范 • 用户手册 # 弹性伸缩：运行部署、使用手册 • RAL# 弹性伸缩：弹性伸缩的 内核层、L2 功能层、L3 生态层。 L1 内核层 是数据库基本能力的抽象，其所有组件均必须存在，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 3.4. 可插拔架构 16 Apache ShardingSphere document, v5.1.1 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多

2.3.3 启动服务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.4 任务管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.3.5 相关文档 . . %SHARDINGSPHERE_PROXY_HOME%/lib 目录。 2.3.3 启动服务 sh %SHARDINGSPHERE_PROXY_HOME%/bin/start.sh 2.3.4 任务管理 通过相应的 DistSQL 接口管理迁移任务。 详情请参见使用手册。 2.3.5 相关文档 • 功能 # 弹性伸缩：核心概念、使用规范 • 用户手册 # 弹性伸缩：运行部署、使用手册 • RAL# 弹性伸缩：弹性伸缩的 内核层、L2 功能层、L3 生态层。 L1 内核层 是数据库基本能力的抽象，其所有组件均必须存在，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 3.4. 可插拔架构 16 Apache ShardingSphere document, v5.1.0 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多

内核层、L2 功能层、L3 生态层。 L1 内核层 是数据库基本能力的抽象，其所有组件均必须存在，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 3.4. 可插拔架构 16 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 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 STATUS jobId 查询任务状态，xx：任务 id SHOW SCALING STATUS 1234 START SCALING jobId 开始运行任务，xx：任务 id START SCALING 1234 STOP SCALING jobId 停止运行任务，xx：任务 id STOP SCALING 12345 DROP SCALING jobId 移除任务，xx：任务 id DROP SCALING

document 2.3.1 L1 内核层 是数据库基本能力的抽象，其所有组件均必须存在，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 2.3.2 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据加密、影子库等。用户自定义 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 ShardingSphereProxy - ShardingSphere-Proxy Cluster mode started successfully 确认启动成功。 6. 按需配置 CDC 任务同步配置 6.1. 查询配置。 SHOW STREAMING RULE; 默认配置如下： +-------------------------------------------------

3.3 3. 启动服务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.3.4 4. 任务管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 3 概念 & 功能 8 3.1 数据分片 _HOME%/lib 目录。 2.3.3 3. 启动服务 sh %SHARDINGSPHERE_SCALING_HOME%/bin/start.sh 2.3.4 4. 任务管理 通过相应的 HTTP 接口管理迁移任务。 详情参见使用手册。 2.3. ShardingSphere-Scaling(Alpha) 7 3 概念 & 功能 本章节阐述 Apache ShardingSphere 件。 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

document 2.3.1 L1 内核层 是数据库基本能力的抽象，其所有组件均必须存在，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 2.3.2 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据加密、影子库等。用户自定义 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 执行阶段说明 准备阶段 在准备阶段，数据迁移模块会进行数据源连通性及权限的校验，同时进行存量数据的统计、日志位点的 记录，最后根据数据量和用户设置的并行度，对任务进行分片。 存量数据迁移阶段 执行在准备阶段拆分好的存量数据迁移任务，存量迁移阶段采用 JDBC 查询的方式，直接从源端读取数 据，基于配置的分片等规则写入到目标端。 增量数据同步阶段 由于存量数据迁移耗费的时间受到数据量和

document 2.3.1 L1 内核层 是数据库基本能力的抽象，其所有组件均必须存在，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 2.3.2 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据加密、影子库等。用户自定义 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 执行阶段说明 准备阶段 在准备阶段，数据迁移模块会进行数据源连通性及权限的校验，同时进行存量数据的统计、日志位点的 记录，最后根据数据量和用户设置的并行度，对任务进行分片。 存量数据迁移阶段 执行在准备阶段拆分好的存量数据迁移任务，存量迁移阶段采用 JDBC 查询的方式，直接从源端读取数 据，基于配置的分片等规则写入到目标端。 增量数据同步阶段 由于存量数据迁移耗费的时间受到数据量和

内核层、L2 功能层、L3 生态层。 L1 内核层 是数据库基本能力的抽象，其所有组件均必须存在，但具体实现方式可通过可插拔的方式更换。主要包 括查询优化器、分布式事务引擎、分布式执行引擎、权限引擎和调度引擎等。 L2 功能层 用于提供增量能力，其所有组件均是可选的，可以包含零至多个组件。组件之间完全隔离，互无感知，多 组件可通过叠加的方式相互配合使用。主要包括数据分片、读写分离、数据库高可用、数据加密、影子库 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 执行阶段说明 准备阶段 在准备阶段，数据迁移模块会进行数据源连通性及权限的校验，同时进行存量数据的统计、日志位点的 记录，最后根据数据量和用户设置的并行度，对任务进行分片。 存量数据迁移阶段 执行在准备阶段拆分好的存量数据迁移任务，存量迁移阶段采用 JDBC 查询的方式，直接从源端读取数 据，基于配置的分片等规则写入到目标端。 增量数据同步阶段 由于存量数据迁移耗费的时间受到数据量和