提供）、大数据类作业、文件类作业等。目前 ElasticJob 内置了简单作业、数据流作 业和脚本执行作业，并且完全开放了扩展接口，开发者可以通过 SPI 的方式引入新的作业类型，并且可以 便捷的回馈至社区。 5.5.1 作业接口 ElasticJob 的作业可划分为基于 class 类型和基于 type 类型两种。 Class 类型的作业由开发者直接使用，需要由开发者实现该作业接口实现业务逻辑。典型代表：Simple 的 SPI 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 ElasticJob 提供的内置实现； 高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 ElasticJob 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。 7.1 作业分片策略 作业分片策略，用于将作业在分布式环境下分解成为任务使用。 SPI 名称 详细说明 JobShardingStrategy 作业分片策略 线上 环境调试，应该怎么做? 回答： 分布式问题非常难于调试和重现，为此 ElasticJob 提供了 dump 命令。 如果您怀疑某些场景出现问题，可参照作业信息导出将作业运行时信息提交至社区。ElasticJob 已将 IP 地址等敏感信息过滤，导出的信息可在公网安全传输。 10.7 控制台界面无法正常显示? 回答： 使用控制台时应确保与 ElasticJob 相关版本保持一致，否则会导致不可用。

据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 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。 8.1 数据分片 8.1.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 se-testcontainers， 对 testcontainers-java 的 JDBC support 的 jdbcURL 的识别适配 除了以上可选插件外，ShardingSphere 社区开发者还贡献了大量的插件实现，可以在 ShardingSphere Plugin 仓库中查看插件的使用说明，ShardingSphere Plugin 仓库中的插件会和 ShardingSphere ShardingSphere document om/oracle/graal/issues/1065 。 • 以下部分采用 Apache SkyWalking Java Agent 作为示例，可用于跟踪 GraalVM 社区的对应 issue。 1. 下载 https://archive.apache.org/dist/skywalking/java‐agent/8.16.0/apache‐skywalking‐java‐age

据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 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。 8.1 数据分片 8.1.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 apache.shardingsphere:shardingsphere-parser-sql-hive，SQL 解 析 的 Hive 方言实现 除了以上可选插件外，ShardingSphere 社区开发者还贡献了大量的插件实现，可以在 ShardingSphere Plugin 仓库中查看插件的使用说明，ShardingSphere Plugin 仓库中的插件会和 ShardingSphere apache.shardingsphere:shardingsphere-parser-sql-hive，SQL 解 析 的 Hive 方言实现 除了以上可选插件外，ShardingSphere 社区开发者还贡献了大量的插件实现，可以在 ShardingSphere Plugin 仓库中查看插件的使用说明，ShardingSphere Plugin 仓库中的插件会和 ShardingSphere

据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 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。 8.1 数据分片 8.1.1 背景 传统的将数据集中存储至单一节点的解决方案，在性能、可用性和运维成本这三方面已经难于满足海量 数据的场景。 从性能方面来说，由于关系型数据库大多采用 https://github.c om/oracle/graal/issues/1065。 • 以下部分采用 Apache SkyWalking Java Agent 作为示例，可用于跟踪 GraalVM 社区的对应 issue。 1. 下载 https://archive.apache.org/dist/skywalking/java‐agent/8.12.0/apache‐skywalking‐java‐age 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 Apache Shard‐ ingSphere 提供的内置实现；高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 Apache ShardingSphere 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。 10.1 运行模式 10.1.1 StandalonePersistRepository 全限定类名 `org.apache.shardingsphere

应用广泛，已知70+公司的应用案例 发展历程 2015.10 项目启劢 2016.01 正式开源 2016.08 star突破1000 2018.02 京东数科加入 2018.05 成立社区 2018.11 进入Apache孵化器 2018.08 star突破5000 ShardingSphere架构 核心功能 数据分片 分布式事务 数据库治理 弹性伸缩

完全开源 Apache的首个分布式数据库中间件 gitHub近8000star，近百家公司的成功落地案例 核心功能：数据分片&分布式事务&数据库治理 多接入端选择 京东主导，多公司&社区参与推动 4 github.com/apache?q=servicecomb servicecomb.apache.org Apache ShardingSphere生态 电商 技术 金融

2018年PostgreSQL中国技术大会 发展历程 2015.10 Ø 项目启动 2016.01 Ø 正式开源 2016.08 Ø star突破1000 2018.02 Ø 京东数科加入 2018.05 Ø 成立社区 2018.11 Ø 进入Apache孵化器 2018.08 Ø star突破5000 2018年PostgreSQL中国技术大会 ShardingSphere架构 核心功能 数据分片 分布式事务

ShardingSphere PMC 曾就职京东科技，负责数据库产品研发，热爱开源，关注数据库生态，目前就职 SphereEx , 专 注于 Apache ShardingSphere 分布式数据库中间件研发以及开源社区建设 1. Apache ShardingSphere 5.0.0 架构解析 2. 5.0.0 应用实践 3. Database Plus 解决方案 目录 产 品 定 位 l 构建异构数据库的上层标准和生态

可插拔架构对程序架构设计的要求非常高，需要将各个模块相互独立，互不感知，并且通过一个可插拔 内核，以叠加的方式将各种功能组合使用。设计一套将功能开发完全隔离的架构体系，既可以最大限度 的将开源社区的活力激发出来，也能够保障项目的质量。 Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于可插拔架构，项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式进 行扩展。目前，数据分片、读写分离、 据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 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。 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 Apache Shard‐ ingSphere 提供的内置实现；高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 Apache ShardingSphere 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。 6.1 SQL 解析 6.1.1 DatabaseTypedSQLParserFacade SPI 名称 详细说明 DatabaseTypedSQLParserFacade

可插拔架构对程序架构设计的要求非常高，需要将各个模块相互独立，互不感知，并且通过一个可插拔 内核，以叠加的方式将各种功能组合使用。设计一套将功能开发完全隔离的架构体系，既可以最大限度 的将开源社区的活力激发出来，也能够保障项目的质量。 Apache ShardingSphere 5.x 版本开始致力于可插拔架构，项目的功能组件能够灵活的以可插拔的方式进 行扩展。目前，数据分片、读写分离、 据库分布式到贴近数据库上 层的应用，为用户提供了大量的功能池。 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。 扩展点悉数列出。如无特殊需求，用户可以使用 Apache Shard‐ ingSphere 提供的内置实现；高级用户则可以参考各个功能模块的接口进行自定义实现。 Apache ShardingSphere 社区非常欢迎开发者将自己的实现类反馈至开源社区，让更多用户从中收益。 6.1 运行模式 6.1.1 StandalonePersistRepository SPI 名称 详细说明 StandalonePersistRepository