3.1.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . 32 3.3.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 复杂的主从数据库架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 3.3.5 相关参考 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 基于 Hint 的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 iv 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8.1.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . 36 8.3.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 复杂的主从数据库架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 8.3.5 相关参考 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于 Hint 的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8.1.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . 36 8.3.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 复杂的主从数据库架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 8.3.5 相关参考 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于 Hint 的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

8.1.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据高并发的 OLTP 场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 海量数据实时分析 OLAP 场景 . . . . . . 36 8.3.4 应用场景 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 复杂的主从数据库架构 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 8.3.5 相关参考 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于 Hint 的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 基于列的影子算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

IDEA 不索引生成的代码？ . . . . . . . . . . . . . . . 284 7.3 使用 Spring 命名空间时找不到 xsd? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285 7.4 Cloud not resolve placeholder ⋯in string value ⋯异常的解决方法? . . . . . . . 285 7.6 如果只有部分数据库分库分表，是否需要将不分库分表的表也配置在分片规则中？ . . . 285 7.7 ShardingSphere 除了支持自带的分布式自增主键之外，还能否支持原生的自增主键？ . . 286 vii 7.8 指 定 了 泛 型 为 Long 的 SingleKeyTableShardingAlgorithm， 遇 到 ClassCastException: SQLSever 和 PostgreSQL 时，聚合列不加别名会抛异常？ . . . . . . . . . . . . . . 286 7.10 Oracle 数据库使用 Timestamp 类型的 Order By 语句抛出异常提示“Order by value must implements Comparable”? . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 288 7.7.1 1. [JDBC] 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . . . . . . . 288 7.7.3 3. [JDBC] 引入 shardingsphere-transaction-xa-core 后，如何避免 spring‐boot 自动加载默认的 JtaTransactionManager？ . . . . . . . . . . . . . . 288 7.7.4 4. [Proxy] Windows 环境下，运行 ShardingSphere‐Proxy，找不到或无法加载主 ShardingSphere‐Proxy 的时候，如何动态在添加新的 logic schema？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 289 7.7.6 6. [Proxy] 在使用 ShardingSphere‐Proxy 时，怎么使用合适的工具连接到 ShardingSphere‐Proxy？

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 7.8.1 [JDBC] 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . . . . . . . . 300 7.8.3 [JDBC] 引入 shardingsphere-transaction-xa-core 后，如何避免 spring‐ boot 自动加载默认的 JtaTransactionManager？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301 7.8.4 [Proxy] Windows 环境下，运行 Shardi ShardingSphere‐Proxy 的时候，如何动态在添加新的 logic schema？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 301 7.8.6 [Proxy] 在 使 用 ShardingSphere‐Proxy 时， 怎 么 使 用 合 适 的 工 具 连 接 到 ShardingSphere‐Proxy？

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 304 7.8.1 [JDBC] 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . . . . . . . . 304 7.8.3 [JDBC] 引入 shardingsphere-transaction-xa-core 后，如何避免 spring‐ boot 自动加载默认的 JtaTransactionManager？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 7.8.4 [Proxy] Windows 环境下，运行 Shardi ShardingSphere‐Proxy 的时候，如何动态在添加新的 logic schema？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 305 7.8.6 [Proxy] 在 使 用 ShardingSphere‐Proxy 时， 怎 么 使 用 合 适 的 工 具 连 接 到 ShardingSphere‐Proxy？

. . . 198 区分同一日志中的 database . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198 区分同一日志中的 database 和用户 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199 拆分为不同的日志文件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 316 7.8.1 [JDBC] 为什么配置了某个数据连接池的 spring‐boot‐starter（比如 druid）和 shardingsphere‐jdbc‐spring‐boot‐starter 时，系统启动会报错？ . . . . . . . . . . . . . . . . 316 7.8.3 [JDBC] 引入 shardingsphere-transaction-xa-core 后，如何避免 spring‐ boot 自动加载默认的 JtaTransactionManager？ . . . . . . . . . . . . . . . . . . 316 7.8.4 [Proxy] Windows 环境下，运行 Shardi

侯阳 2022年1月15日 01 SphereEx 中间件研发工程师 Apache ShardingSphere Contributor 目前专注于 Shadow DB 及全链路压测相关的设计和研发 Apache ShardingSphere 发展和现状 Apache ShardingSphere 架构设计 Apache ShardingSphere Roadmap 1.x (2016) 全链路压测：流量规划，比如双 11，618 等 灰度发布：指定测试用户的体验版本发布 服务预热：预热数据隔离 对比测试：基于版本的对比测试 Shadow DB Scenes 4.1.1 Shadow DB API rules: - !SHADOW column: shadowMappings: ds: shadow_ds Shadow DB 重构的原因 5.0.0 Shadow DB API Shadow Datasource 影子数据源 用于存储隔离数据的数据源。 压力测试尽量与生产数据库一 致。 功能测试和灰度测试可以使用 相同数据库。 Shadow Table 影子表 压测业务涉及相关的表我们称 为影子表。压测相关业务场景 需要很多基础信息比如字典表 等，并不会产生压测数据。影 子库只需要创建产生压测数据 的影子表即可。 Shadow Algorithm 影子算法