2.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.2.2 内存模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.2.3 单机模式 . . 是一套完善的产品，使用场景非常广泛。除生产环境的集群部署之外，还为工程 师在开发和自动化测试等场景提供相应的运行模式。Apache ShardingSphere 提供的 3 种运行模式分别 是内存模式、单机模式和集群模式。 3.2.2 内存模式 初始化配置或执行 SQL 等造成的元数据结果变更的操作，仅在当前进程中生效。适用于集成测试的环境 启动，方便开发人员在整合功能测试中集成 Apache ShardingSphere + 归并排序的方式来避免内存的过量占用。由于 SQL 改写不可避免的占用了额外的带 宽，但并不会导致内存暴涨。与直觉不同，大多数人认为 ShardingSphere 会将 1,000,010 * 2 记录全部 加载至内存，进而占用大量内存而导致内存溢出。但由于每个结果集的记录是有序的，因此 ShardingSphere 每次比较仅获取各个分片的当前结果集记录，驻留在内存中的记录仅为当前路由到的分片的结果集的当

2.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.2.2 内存模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.2.3 单机模式 . . 是一套完善的产品，使用场景非常广泛。除生产环境的集群部署之外，还为工程 师在开发和自动化测试等场景提供相应的运行模式。Apache ShardingSphere 提供的 3 种运行模式分别 是内存模式、单机模式和集群模式。 3.2.2 内存模式 初始化配置或执行 SQL 等造成的元数据结果变更的操作，仅在当前进程中生效。适用于集成测试的环境 启动，方便开发人员在整合功能测试中集成 Apache ShardingSphere + 归并排序的方式来避免内存的过量占用。由于 SQL 改写不可避免的占用了额外的带 宽，但并不会导致内存暴涨。与直觉不同，大多数人认为 ShardingSphere 会将 1,000,010 * 2 记录全部 加载至内存，进而占用大量内存而导致内存溢出。但由于每个结果集的记录是有序的，因此 ShardingSphere 每次比较仅获取各个分片的当前结果集记录，驻留在内存中的记录仅为当前路由到的分片的结果集的当

2.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.2.2 内存模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.2.3 单机模式 . . 是一套完善的产品，使用场景非常广泛。除生产环境的集群部署之外，还为工程 师在开发和自动化测试等场景提供相应的运行模式。Apache ShardingSphere 提供的 3 种运行模式分别 是内存模式、单机模式和集群模式。 3.2.2 内存模式 初始化配置或执行 SQL 等造成的元数据结果变更的操作，仅在当前进程中生效。适用于集成测试的环境 启动，方便开发人员在整合功能测试中集成 Apache ShardingSphere + 归并排序的方式来避免内存的过量占用。由于 SQL 改写不可避免的占用了额外的带 宽，但并不会导致内存暴涨。与直觉不同，大多数人认为 ShardingSphere 会将 1,000,010 * 2 记录全部 加载至内存，进而占用大量内存而导致内存溢出。但由于每个结果集的记录是有序的，因此 ShardingSphere 每次比较仅获取各个分片的当前结果集记录，驻留在内存中的记录仅为当前路由到的分片的结果集的当

在基于微服务的分布式应用架构下，业务需要多个服务是通过一系列的服务、中间件的调用来完成，所 以单个服务的压力测试已无法代表真实场景。在测试环境中，如果重新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 挑战 全链路压测 开销主要在于 ShardingSphere 路由逻辑 ‐ 所有 SQL 已经最优且每次 SQL 执行都能命中单一分片 在不满足以上条件的情况下使用，可能对 SQL 的执行延时不会有明显改善，同时会增加内存的压力。 参数解释 rules: - !SHARDING tables: shardingAlgorithms: # ... shardingCache: allowedMaxSqlLength: 3307，可以通过环境变量 -e PORT 指定。自定义 JVM 相关参数可通过环境变量 JVM_OPTS 设置。 说明： 支持设置 CGROUP_MEM_OPTS 环境变量: 用于在容器环境中设置相关内存参数，脚本中的默认值为： -XX:InitialRAMPercentage=80.0 -XX:MaxRAMPercentage=80.0 -XX:MinRAMPercentage=80.0 5.

在基于微服务的分布式应用架构下，业务需要多个服务是通过一系列的服务、中间件的调用来完成，所 以单个服务的压力测试已无法代表真实场景。在测试环境中，如果重新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 挑战 全链路压测 开销主要在于 ShardingSphere 路由逻辑 ‐ 所有 SQL 已经最优且每次 SQL 执行都能命中单一分片 在不满足以上条件的情况下使用，可能对 SQL 的执行延时不会有明显改善，同时会增加内存的压力。 参数解释 rules: - !SHARDING tables: shardingAlgorithms: # ... shardingCache: allowedMaxSqlLength: 3307，可以通过环境变量 -e PORT 指定。自定义 JVM 相关参数可通过环境变量 JVM_OPTS 设置。 说明： 支持设置 CGROUP_MEM_OPTS 环境变量: 用于在容器环境中设置相关内存参数，脚本中的默认值为： -XX:InitialRAMPercentage=80.0 -XX:MaxRAMPercentage=80.0 -XX:MinRAMPercentage=80.0 5.

在基于微服务的分布式应用架构下，业务需要多个服务是通过一系列的服务、中间件的调用来完成，所 以单个服务的压力测试已无法代表真实场景。在测试环境中，如果重新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 3.9.2 挑战 全链路压测 limits ZooKeeper 容器的资源限制 {} governance .zookeeper. resource s.requests. memory ZooKeeper 容器申请的内存 2 56Mi governa nce.zookeeper. resou rces.requests.cpu ZooKeeper 容器申请的 cpu 核数 “ 250m“ 4.2. ShardingSphere-Proxy ShardingSphere‐Proxy 容器的资 源限制 {} compute.resour ces. requests.memory ShardingSphere‐Proxy 容器申请 的内存 2Gi compute.res ources. requests.cpu ShardingSphere‐Proxy 容器申请 的 cpu 核数 200m compute.replicas

在基于微服务的分布式应用架构下，业务需要多个服务是通过一系列的服务、中间件的调用来完成，所 以单个服务的压力测试已无法代表真实场景。在测试环境中，如果重新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 挑战 全链路压测 开销主要在于 ShardingSphere 路由逻辑 ‐ 所有 SQL 已经最优且每次 SQL 执行都能命中单一分片 在不满足以上条件的情况下使用，可能对 SQL 的执行延时不会有明显改善，同时会增加内存的压力。 参数解释 rules: - !SHARDING tables: shardingAlgorithms: # ... shardingCache: allowedMaxSqlLength: 开销主要在于 ShardingSphere 路由逻辑 ‐ 所有 SQL 已经最优且每次 SQL 执行都能命中单一分片 在不满足以上条件的情况下使用，可能对 SQL 的执行延时不会有明显改善，同时会增加内存的压力。 9.1. ShardingSphere-JDBC 113 Apache ShardingSphere document 参数解释 类名称：org.apache.shardingsphere

改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 SQL 执行 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。 解析引擎 相对于其他编程语言，SQL 是比较简单的。不过，它依然是一门完善的编程语言，因此对 SQL 的语法进 行解析，与解析其他编程语言（如：Java 条开始取，大量的降低了对数据库的压力，并且节省了网络带宽的无谓消耗。 流式归并优化 它仅为包含 GROUP BY 的 SQL 增加 ORDER BY 以及和分组项相同的排序项和排序顺序，用于将内存归 并转化为流式归并。在结果归并的部分中，将对流式归并和内存归并进行详细说明。 改写引擎的整体结构划分如下图所示。 3.1. 数据分片 36 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 直接发送至数据源执行；也并非直接将执行请求放入 线程池去并发执行。它更关注平衡数据源连接创建以及内存占用所产生的消耗，以及最大限度地合理利 用并发等问题。执行引擎的目标是自动化的平衡资源控制与执行效率。 连接模式 从资源控制的角度看，业务方访问数据库的连接数量应当有所限制。它能够有效地防止某一业务操作过 多的占用资源，从而将数据库连接的资源耗尽，以致于影响其他业务的正常访问。特别是在一个数据库实

2.1 背景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.2.2 内存模式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 3.2.3 单机模式 . . document, v5.0.0 3.2 运行模式 3.2.1 背景 为满足用户快速测试启动、单机运行以及集群运行等不同的需求，Apache ShardingSphere 提供了内存 模式、单机模式和集群模式。 3.2.2 内存模式 适用于做快速集成测试的环境启动，方便开发人员在整合功能测试中集成 ShardingSphere。该模式也是 Apache ShardingSphere 的默认模式。 + 归并排序的方式来避免内存的过量占用。由于 SQL 改写不可避免的占用了额外的带 宽，但并不会导致内存暴涨。与直觉不同，大多数人认为 ShardingSphere 会将 1,000,010 * 2 记录全部 加载至内存，进而占用大量内存而导致内存溢出。但由于每个结果集的记录是有序的，因此 ShardingSphere 每次比较仅获取各个分片的当前结果集记录，驻留在内存中的记录仅为当前路由到的分片的结果集的当

Mapper(namespace)二级缓存 Mybatis 一级缓存的作用域是同一个 SqlSession，在同一个 sqlSession 中两次执行相同的 sql 语句，第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存（内存），第二次会从缓存中获取 数据将不再从数据库查询，从而提高查询效率。当一个 sqlSession 结束后该 sqlSession 中的 一级缓存也就不存在了。Mybatis 默认开启一级缓存。 Mybatis namespace，不同 的 sqlSession 两次执行相同 namespace 下的 sql 语句且向 sql 中传递参数也相同即最终执行 相同的 sql 语句，第一次执行完毕会将数据库中查询的数据写到缓存（内存），第二次会从 缓存中获取数据将不再从数据库查询，从而提高查询效率。Mybatis 默认没有开启二级缓存 需要在 setting 全局参数中配置开启二级缓存。 6.2 一级缓存 6.2.1 原理 而且它们代表一个合理的毫秒形式 的时间段。默认情况是不设置，也就是没有刷新间隔，缓存仅仅调用语句时刷新。 size（引用数目）可以被设置为任意正整数，要记住你缓存的对象数目和你运行环境的可用 内存资源数目。默认值是 1024。 readOnly（只读）属性可以被设置为 true 或 false。只读的缓存会给所有调用者返回缓存对象 的相同实例。因此这些对象不能被修改。这提供了很重要的性能优势。可读写的缓存会返回