接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager 需要数据库厂商提供 XA 驱动 实现，TransactionManager 则需要事务管理器的厂商实现，传统的事务管理器需要同应用服务器绑 定，因此使用的成本很高。而嵌入式的事务管器可以以 jar 包的形式提供服务，同 Apache ShardingSphere 集成后，可保证分片后跨库事务强一致性。 通常，只有使用了事务管理器厂商所提供的 (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： TM，RM 和 TC 的模型融入 Apache ShardingSphere 的分布式事务生态中。 在数据库资源上，Seata 通过对接 DataSource 接口，让 JDBC 操作可以同 TC 进行远程通信。同样，Apache ShardingSphere 也是面向 DataSource 接口，对用户配置的数据源进行聚合。因此，将 DataSource 封装为基于 Seata 的 DataSource

数据迁 移的主要设计目标。 8.6.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 8.6.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 8.6. 数据迁移 40 Apache ShardingSphere document 调 试 端 口， 可 以 在 “test/e2e/fixture/src/test/assembly/bin/start.sh“ 文件的 “JAVA_OPTS“ 中找到第 2 个暴露的端口 用于远程调试。 运行测试引擎 配置测试引擎运行环境 通过配置 src/test/resources/env/engine-env.properties 控制测试引擎。 所有的属性值都可以通过 Maven jdbc -Dit.scenarios=${scenario_name_1,scenario_name_2,scenario_name_ n} -Dit.cluster.databases=MySQL 远程 debug Docker 容器中的 Proxy 代码 首先修改要测试模块的配置文件 it‐env.properties，将 function.it.env.type 设置为 docker；设置对应的

数据迁 移的主要设计目标。 8.6.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 8.6.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 8.6. 数据迁移 40 Apache ShardingSphere document 调 试 端 口， 可 以 在 “test/e2e/fixture/src/test/assembly/bin/start.sh“ 文件的 “JAVA_OPTS“ 中找到第 2 个暴露的端口 用于远程调试。 运行测试引擎 配置测试引擎运行环境 通过配置 src/test/resources/env/engine-env.properties 控制测试引擎。 所有的属性值都可以通过 Maven scenario_name_2,scenario_name_ n} -Dit.cluster.databases=MySQL 远程 debug Docker 容器中的 Proxy 代码 远程调试通过镜像启动的 Proxy E2E 测试的 Proxy 镜像默认开启了 3308 端口用于远程调试容器中的实例。 使用 IDEA 等 IDE 工具可以通过如下方式连接并 debug 容器中的 Proxy 代码：

数据迁 移的主要设计目标。 8.6.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 8.6.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 8.6. 数据迁移 40 Apache ShardingSphere document 调 试 端 口， 可 以 在 “test/e2e/fixture/src/test/assembly/bin/start.sh“ 文件的 “JAVA_OPTS“ 中找到第 2 个暴露的端口 用于远程调试。 运行测试引擎 配置测试引擎运行环境 通过配置 src/test/resources/env/engine-env.properties 控制测试引擎。 所有的属性值都可以通过 Maven jdbc -Dit.scenarios=${scenario_name_1,scenario_name_2,scenario_name_ n} -Dit.cluster.databases=MySQL 远程 debug Docker 容器中的 Proxy 代码 首先修改要测试模块的配置文件 it‐env.properties，将 function.it.env.type 设置为 docker；设置对应的

数据迁 移的主要设计目标。 3.7.4 应用场景 假如一个应用系统在使用传统单体数据库，单表数据量达到了 1 亿并且还在快速增长，单体数据库负载 持续在高位，成为系统瓶颈。一旦数据库成为瓶颈，对应用服务器扩容是无效的，需要对数据库进行扩 容。 3.7.5 相关参考 • 数据迁移的配置 • 数据迁移的实现原理 3.7. 数据迁移 38 Apache ShardingSphere document Jaeger 采 样 率 参数 c onst：0、1，pro babilistic：0.0 ‐ 1.0，ratelimiting：> 0，自定义 每秒采集数量，remot e：需要自定义配置远程采样率管理 服务地址，JA EGER_SAMPLER_MA NAGER_HOST_PORT 1（const 类 型） SAM‐ PLER_TYPE Zipkin 采 样 率 类型 const、co ngsphere‐integration‐test‐ fixture/src/test/assembly/bin/start.sh“ 文件的 “JAVA_OPTS“ 中找到第 2 个暴露的端口用于远程调 试。 运行测试引擎 配置测试引擎运行环境 通过配置 src/test/resources/env/engine-env.properties 控制测试引擎。 所有的属性值都可以通过 Maven

接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager 需要数据库厂商提供 XA 驱动 实现，TransactionManager 则需要事务管理器的厂商实现，传统的事务管理器需要同应用服务器绑 定，因此使用的成本很高。而嵌入式的事务管器可以通过 jar 形式提供服务，同 Apache ShardingSphere 集成后，可保证分片后跨库事务强一致性。 通常，只有使用了事务管理器厂商所提供的 metrics, APM 等可观测性功能。 使用方法 本地构建 > cd shardingsphere/shardingsphere-agent > mvn clean install 远程下载 (暂未发布) > weget http://xxxxx/shardingsphere-agent.tar.gz > tar -zxvcf shardingsphere-agent.tar.gz TM，RM 和 TC 的模型融入 Apache ShardingSphere 的分布式事务生态中。 在数据库资源上，Seata 通过对接 DataSource 接口，让 JDBC 操作可以同 TC 进行远程通信。同样，Apache ShardingSphere 也是面向 DataSource 接口，对用户配置的数据源进行聚合。因此，将 DataSource 封装为基于 Seata 的 DataSource

接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager 需要数据库厂商提供 XA 驱动 实现，TransactionManager 则需要事务管理器的厂商实现，传统的事务管理器需要同应用服务器绑 定，因此使用的成本很高。而嵌入式的事务管器可以通过 jar 形式提供服务，同 Apache ShardingSphere 集成后，可保证分片后跨库事务强一致性。 通常，只有使用了事务管理器厂商所提供的 Jaeger 采 样 率 参数 c onst：0、1，pro babilistic：0.0 ‐ 1.0，ratelimiting：> 0，自定义 每秒采集数量，remot e：需要自定义配置远程采样率管理 服务地址，JA EGER_SAMPLER_MA NAGER_HOST_PORT 1（const 类 型） SAM‐ PLER_TYPE Zipkin 采 样 率 类型 const、co 介绍如何使用可观察性探针和集成第三方应用。 使用探针 如何获取 本地构建 > cd shardingsphere/shardingsphere-agent > mvn clean install 远程下载（暂未发布） > weget http://xxxxx/shardingsphere-agent.tar.gz > tar -zxvcf shardingsphere-agent.tar.gz

接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager 需要数据库厂商提供 XA 驱动 实现，TransactionManager 则需要事务管理器的厂商实现，传统的事务管理器需要同应用服务器绑 定，因此使用的成本很高。而嵌入式的事务管器可以通过 jar 形式提供服务，同 Apache ShardingSphere 集成后，可保证分片后跨库事务强一致性。 通常，只有使用了事务管理器厂商所提供的 Jaeger 采 样 率 参数 c onst：0、1，pro babilistic：0.0 ‐ 1.0，ratelimiting：> 0，自定义 每秒采集数量，remot e：需要自定义配置远程采样率管理 服务地址，JA EGER_SAMPLER_MA NAGER_HOST_PORT 1（const 类 型） SAM‐ PLER_TYPE Zipkin 采 样 率 类型 const、co 介绍如何使用可观察性探针和集成第三方应用。 使用探针 如何获取 本地构建 > cd shardingsphere/shardingsphere-agent > mvn clean install 远程下载 (暂未发布) > weget http://xxxxx/shardingsphere-agent.tar.gz > tar -zxvcf shardingsphere-agent.tar.gz

接口实现了 XA 模型，JTA 接口中的 ResourceManager 需要数据库厂商提供 XA 驱动 实现，TransactionManager 则需要事务管理器的厂商实现，传统的事务管理器需要同应用服务器绑 定，因此使用的成本很高。而嵌入式的事务管理器可以通过 jar 形式提供服务，同 Apache ShardingSphere 集成后，可保证分片后跨库事务强一致性。 通常，只有使用了事务管理器厂商所提供的 Jaeger 采 样 率 参数 c onst：0、1，pro babilistic：0.0 ‐ 1.0，ratelimiting：> 0，自定义 每秒采集数量，remot e：需要自定义配置远程采样率管理 服务地址，JA EGER_SAMPLER_MA NAGER_HOST_PORT 1（const 类 型） SAM‐ PLER_TYPE Zipkin 采 样 率 类型 const、co 介绍如何使用可观察性探针和集成第三方应用。 使用探针 如何获取 本地构建 > cd shardingsphere/shardingsphere-agent > mvn clean install 远程下载（暂未发布） > weget http://xxxxx/shardingsphere-agent.tar.gz > tar -zxvcf shardingsphere-agent.tar.gz

的提交和回滚设置，依赖于从数据源得到的连接来管理事务 范 围。 JdbcTransactionFactory MANAGED：不提交或回滚一个连接、让容器来管理事务的整个生命周期（比如 JEE 应用服务器的上下文）。 ManagedTransactionFactory 自定义：实现 TransactionFactory 接口，type=全类名/别名 6) dataSource type： UNPOOLED 自定义 UNPOOLED：不使用连接池， UnpooledDataSourceFactory POOLED：使用连接池， PooledDataSourceFactory JNDI： 在 EJB 或应用服务器这类容器中查找指定的数据源 自定义：实现 DataSourceFactory 接口，定义数据源的获取方式。 7) 实际开发中我们使用 Spring 管理数据源，并进行事务控制的配置来覆盖上述配置