进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过 4096 (2 的 12 次幂)，那 么生成器会等待到下个毫秒继续生成。 雪花算法主键的详细结构见下图。 4.3. 数据分片 34 Apache ShardingSphere document 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 前游标指向而已。按归并思想合并 m 个长度为 n 的已排序数组，时间复杂度为 O(mn(log m))，一般分 片数量 m 都较小，可以认为时间复杂度为 O(n)，性能损耗很小。 其次，ShardingSphere 对仅落至单分片的查询进行进一步优化。落至单分片查询的请求并不需要改写 SQL 也可以保证记录的正 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。 4.9.2 挑战 全链路压测

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 zookeeper. enabled 用来切换是否使用 ZooKeeper 的 chart ‘ true‘ governance.zoo keeper. replicaCount ZooKeeper 节点数量 1 “ governance.zookeeper. persis‐ tence.enabled“ 标识 ZooKeeper 是否使用持久卷申领 (Persis‐ tentVolumeClaim) 241 Apache ShardingSphere document COUNT SHARDING RULE 描述 COUNT SHARDING RULE 语法用于查询指定逻辑库中的分片规则数量。 语法 CountShardingRule::= 'COUNT' 'SHARDING' 'RULE' ('FROM' databaseName)? databaseName ::= identifier

进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过 4096 (2 的 12 次幂)，那 么生成器会等待到下个毫秒继续生成。 雪花算法主键的详细结构见下图。 4.3. 数据分片 34 Apache ShardingSphere document 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。 4.9.2 挑战 全链路压测 R_SAMPLER_PARAM 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

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 zookeeper. enabled 用来切换是否使用 ZooKeeper 的 chart ‘ true‘ governance.zoo keeper. replicaCount ZooKeeper 节点数量 1 “ governance.zookeeper. persis‐ tence.enabled“ 标识 ZooKeeper 是否使用持久卷申领 (Persis‐ tentVolumeClaim) 235 Apache ShardingSphere document COUNT SHARDING RULE 描述 COUNT SHARDING RULE 语法用于查询指定逻辑库中的分片规则数量。 语法 CountShardingRule::= 'COUNT' 'SHARDING' 'RULE' ('FROM' databaseName)? databaseName ::= identifier

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 zookeeper. enabled 用来切换是否使用 ZooKeeper 的 chart ‘ true‘ governance.zoo keeper. replicaCount ZooKeeper 节点数量 1 “ governance.zookeeper. persis‐ tence.enabled“ 标识 ZooKeeper 是否使用持久卷申领 (Persis‐ tentVolumeClaim) 259 Apache ShardingSphere document COUNT SHARDING RULE 描述 COUNT SHARDING RULE 语法用于查询指定逻辑库中的分片规则数量。 语法 CountShardingRule::= 'COUNT' 'SHARDING' 'RULE' ('FROM' databaseName)? databaseName ::= identifier

3. 数据分片 34 Apache ShardingSphere document, v5.1.2 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过 4096 (2 的 12 次幂)，那 么生成器会等待到下个毫秒继续生成。 雪花算法主键的详细结构见下图。 时钟回拨 服务器时钟回拨会导致产生重复序列，因此默认分布式主键生成器提供了一个最大容忍的时钟回拨毫秒 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 前游标指向而已。按归并思想合并 m 个长度为 n 的已排序数组，时间复杂度为 O(mn(log m))，一般分 片数量 m 都较小，可以认为时间复杂度为 O(n)，性能损耗很小。 其次，ShardingSphere 对仅落至单分片的查询进行进一步优化。落至单分片查询的请求并不需要改写 SQL 也可以保证记录的正 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。 4.9.2 挑战 全链路压测

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 zookeeper. enabled 用来切换是否使用 ZooKeeper 的 chart “ true“ governance.zooke eper. replicaCount ZooKeeper 节点数量 1 gove rnance.zookeeper. pe rsistence.enabled 标识 ZooKeeper 是否使用持久卷申领 (Persis‐ tentVolumeClaim) MODE INFO 查询当前 proxy 的 mode 配置 SHOW MODE INFO COUNT DATABASE RULES [FROM database] 查询 database 中的规则数量 COUNT DATABASE RULES SET VARIABLE p roxy_property_name = xx proxy_property_name 为 proxy 的属性配置 ，需使用下

进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过 4096 (2 的 12 次幂)，那 么生成器会等待到下个毫秒继续生成。 雪花算法主键的详细结构见下图。 4.2. 数据分片 29 Apache ShardingSphere document shardingsphere.props.sql.show= # 是否开启 SQL 显示，默认值: false spring.shardingsphere.props.executor.size= # 工作线程数量，默认值: CPU 核数 spring.shardingsphere.props.check.table.metadata.enabled= # 是否在启动时检查分表元数据一 致性，默认值: false shardingsphere.props.sql.show= # 是否开启 SQL 显示，默认值: false spring.shardingsphere.props.executor.size= # 工作线程数量，默认值: CPU 核数 编排治理 治理 配置项说明 # 省略数据源、数据分片、读写分离和数据脱敏配置 spring.shardingsphere.orchestration.name= #

maxLifetimeMilliseconds: 0 # 连接的最大持有时间,0为无限制 maxPoolSize: 50 # 连接池中最大维持的连接数量 minPoolSize: 1 # 连接池的最小连接数量 maintenanceIntervalMilliseconds: 30000 # 连接维护的时间间隔 atomikos框架需 求 props: sql #是否开启SQL显示，默认值: false acceptor.size: # accept连接的线程数量,默认为cpu核数2倍 executor.size: #工作线程数量最大，默认值: 无限制 max.connections.size.per.query: # 每个查询可以打开的最大连接数量,默认为1 check.table.metadata.enabled: #是否在启动时检查分表元数据一致性，默认值: 默认False ,使用 epoll机制 proxy.backend.max.connections: # 使用NIO而非epoll的话,proxy后台连接每个netty 客户端允许的最大连接数量(注意不是数据库连接限制) 默认为8 proxy.backend.connection.timeout.seconds: #使用nio而非epoll的话,proxy后台连 接的超时时间,默认60s

进程内是唯一的，如果是分布式应用部署应保证每个工作进程的 id 是不同的。该值默认为 0，可通过属性设置。 • 序列号位（12bit） 该序列是用来在同一个毫秒内生成不同的 ID。如果在这个毫秒内生成的数量超过 4096 (2 的 12 次幂)，那 么生成器会等待到下个毫秒继续生成。 雪花算法主键的详细结构见下图。 3.1. 数据分片 19 Apache ShardingSphere document 键值。上述 SQL 中的 xxxxx 表示自动生成的自增主键值。 如果 INSERT 的 SQL 中并未包含表的列名称，ShardingSphere 也可以根据判断参数个数以及表元信息中 的列数量对比，并自动生成自增主键。例如，原始的 SQL 为： INSERT INTO t_order VALUES (10, 1); 改写的 SQL 将只在主键所在的列顺序处增加自增主键即可： INSERT ShardingSphere document, v5.0.0-beta 越获取偏移量位置靠后数据，使用 LIMIT 分页方式的效率就越低。有很多方法可以避免使用 LIMIT 进行 分页。比如构建行记录数量与行偏移量的二级索引，或使用上次分页数据结尾 ID 作为下次查询条件的分 页方式等。 分页信息修正时，如果使用占位符的方式书写 SQL，则只需要改写参数列表即可，无需改写 SQL 本身。 批量拆分