9.2.9 新闻资讯 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 9.2.10 通信科技 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87 9.2.11 物联网 . . . . . . . . . . . . 89 10.3 为什么在代码或配置文件中修改了作业配置，注册中心配置却没有更新? . . . . . . . . . 89 10.4 作业与注册中心无法通信会如何? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 10.5 ElasticJob 有何使用限制? . . . 平扩展的任务处理系统。 5.2.1 分片 ElasticJob 中任务分片项的概念，使得任务可以在分布式的环境下运行，每台任务服务器只运行分配给该 服务器的分片。随着服务器的增加或宕机，ElasticJob 会近乎实时的感知服务器数量的变更，从而重新为 分布式的任务服务器分配更加合理的任务分片项，使得任务可以随着资源的增加而提升效率。 任务的分布式执行，需要将一个任务拆分为多个独立的任务项，然后由分布式的服务器分别执行某一个

. . . . . . 17 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.1.5 相关参考 . . . . . . . . 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP 场景。 3.1.5 相关参考 之间没有协调以及通信的能力，也 并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。在性能方面无任何损耗，但在强一致性以及最终一致性方 面不能够保证。 XA 事务 XA 事务采用的是 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型 所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器）和 RM （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA

. . . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 8.1.5 相关参考 . . . . . . . . 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP 场景。 8.1.5 相关参考 之间没有协调以及通信的能力，也 并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。在性能方面无任何损耗，但在强一致性以及最终一致性方 面不能够保证。 XA 事务 XA 事务采用的是 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型 所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器）和 RM （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA

. . . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 8.1.5 相关参考 . . . . . . . . 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP 场景。 8.1.5 相关参考 之间没有协调以及通信的能力，也 并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。在性能方面无任何损耗，但在强一致性以及最终一致性方 面不能够保证。 XA 事务 XA 事务采用的是 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型 所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器）和 RM （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA

. . . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 8.1.5 相关参考 . . . . . . . . 接入端，可以满足高并发的 OLTP 场景下的性能要求。 海量数据实时分析 OLAP 场景 在传统的数据库架构中，如果用户想要进行数据分析，需要先使用 ETL 工具，将数据同步至数据平台中， 然后再进行数据分析，使用 ETL 工具会导致数据分析的实效性大打折扣。ShardingSphere‐Proxy 提供静 态入口以及异构语言的支持，独立于应用程序部署，适用于实时分析的 OLAP 场景。 8.1.5 相关参考 之间没有协调以及通信的能力，也 并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。在性能方面无任何损耗，但在强一致性以及最终一致性方 面不能够保证。 XA 事务 XA 事务采用的是 X/OPEN 组织所定义的 DTP 模型 所抽象的 AP（应用程序）, TM（事务管理器）和 RM （资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA

ShardingSphere document, v5.0.0-beta 自动化执行引擎将连接模式的选择粒度细化至每一次 SQL 的操作。针对每次 SQL 请求，自动化执行引擎 都将根据其路由结果，进行实时的演算和权衡，并自主地采用恰当的连接模式执行，以达到资源控制和 效率的最优平衡。针对自动化的执行引擎，用户只需配置 maxConnectionSizePerQuery 即可，该参数表 示一次查询时每个数据库所允许使用的最大连接数。 的桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特性或找寻相应的替代方案，是分布式事务的重点 工作。 本地事务 在不开启任何分布式事务管理器的前提下，让每个数据节点各自管理自己的事务。它们之间没有协调以 及通信的能力，也并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。本地事务在性能方面无任何损耗，但在 强一致性以及最终一致性方面则力不从心。 两阶段提交 XA 协议最早的分布式事务模型是由 X/Open 国际联盟提出的 (事务管理器)，RM (资源管理器) 和 TC (事务协调器)。TC 是一个独立部署的 服务，TM 和 RM 以 jar 包的方式同业务应用一同部署，它们同 TC 建立长连接，在整个事务生命周期内， 保持远程通信。TM 是全局事务的发起方，负责全局事务的开启，提交和回滚。RM 是全局事务的参与者， 负责分支事务的执行结果上报，并且通过 TC 的协调进行分支事务的提交和回滚。 Seata 管理的分布式事务的典型生命周期：

功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来 桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特性或找寻相应的替代方案，是分布式事务的重点工 作。 本地事务 在不开启任何分布式事务管理器的前提下，让每个数据节点各自管理自己的事务。它们之间没有协调以 及通信的能力，也并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。本地事务在性能方面无任何损耗，但在 强一致性以及最终一致性方面则力不从心。 4.3. 分布式事务 37 Apache ShardingSphere 以及如何以统一和标准的方式对接各种第三方集成组 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。 4.5. 分布式治理 44 Apache ShardingSphere

功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来 。 4.2.2 挑战 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。 桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特性或找寻相应的替代方案，是分布式事务的重点工 作。 本地事务 在不开启任何分布式事务管理器的前提下，让每个数据节点各自管理自己的事务。它们之间没有协调以 及通信的能力，也并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。本地事务在性能方面无任何损耗，但在 强一致性以及最终一致性方面则力不从心。 两阶段提交 XA 协议最早的分布式事务模型是由 X/Open 国际联盟提出的

功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来 。 4.2.2 挑战 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。 桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特性或找寻相应的替代方案，是分布式事务的重点工 作。 本地事务 在不开启任何分布式事务管理器的前提下，让每个数据节点各自管理自己的事务。它们之间没有协调以 及通信的能力，也并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。本地事务在性能方面无任何损耗，但在 强一致性以及最终一致性方面则力不从心。 两阶段提交 XA 协议最早的分布式事务模型是由 X/Open 国际联盟提出的

功能并无边界，只要满足数据库服务和生态的共性需求即可，期待更多的开源工程师参与 Apache Shard‐ ingSphere 社区，提供新颖思路和令人兴奋的功能。 4.1 数据库兼容 4.1.1 背景 随着通信技术的革新，全新领域的应用层出不穷，推动和颠覆整个人类社会协作模式的革新。数据存量 随着应用的探索不断增加，数据的存储和计算模式无时无刻面临着创新。 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来 。 4.2.2 挑战 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。 桎梏。如何让数据库在分布式场景下满足 ACID 的特性或找寻相应的替代方案，是分布式事务的重点工 作。 本地事务 在不开启任何分布式事务管理器的前提下，让每个数据节点各自管理自己的事务。它们之间没有协调以 及通信的能力，也并不互相知晓其他数据节点事务的成功与否。本地事务在性能方面无任何损耗，但在 强一致性以及最终一致性方面则力不从心。 两阶段提交 XA 协议最早的分布式事务模型是由 X/Open 国际联盟提出的