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  • pdf文档 Apache ShardingSphere ElasticJob 中文文档 2023 年 11 月 01 日

    业生态。它的各个产品使用统一的作业 API,开发者仅 需一次开发,即可随意部署。 ElasticJob 已于 2020 年 5 月 28 日成为 Apache ShardingSphere 的子项目。欢迎通过邮件列表参与讨论。 1 1 简介 使用 ElasticJob 能够让开发工程师不再担心任务的线性吞吐量提升等非功能需求,使他们能够更加专注 于面向业务编码设计;同时,它也能够解放 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 已知实现类 在多网卡的情况下无法获取到合适的 IP 92 11 博客 • 2020‐07 InfoQ 文章:ElasticJob 的产品定位与新版本设计理念 • 2020‐07 开源中国:GitHub 上持续冲榜,ElasticJob 重启 • 2020‐05 官微快讯:分布式调度项目 ElasticJob 即将重新起航 • 2017‐09 Mesosphere 新闻:Q&A with Zhang Liang of Dangdang:
    0 码力 | 98 页 | 1.97 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere(Incubating) 云架构演化

    京东数科-潘娟(email: panjuan@apache.org ) Book Apache  完全开源  Apache的首个分布式数据库中间件  京东主导,多公司参与  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 ShardingSphere 业务代码 ShardingSphere 应用 应用 注册中心 Zookeeper ETCD … APM SkyWalking:基于分布式追踪的性能监控系统。项目的核心目标是针对微服务、Cloud Native、容 器化架构,并提供应用性能监控和分布式调用链追踪能力。 SkyWalking已于2017年12月8日,进入Apache孵化器。 拓扑图
    0 码力 | 37 页 | 3.00 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere(Incubating)云架构演化

    Digits 2018年PostgreSQL中国技术大会 Apache u 完全开源 u Apache的首个分布式数据库中间件 u 京东主导,多公司参与 u 应用广泛,已知70+公司的应用案例 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 ShardingSphere 应用 应用 注册中心 Zookeeper ETCD … 2018年PostgreSQL中国技术大会 APM SkyWalking:基于分布式追踪的性能监控系统。项目的核心目标是针对微服务、Cloud Native、容 器化架构,并提供应用性能监控和分布式调用链追踪能力。 SkyWalking已于2017年12月8日,进入Apache孵化器。 2018年PostgreSQL中国技术大会
    0 码力 | 34 页 | 5.07 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.2.0

    ShardingSphere 的定义,设计哲学和部署形态。 更多常见问题,请参考 FAQ。 1.1 什么是 ShardingSphere 1.1.1 介绍 Apache ShardingSphere 是一款开源的分布式数据库生态项目,由 JDBC 和 Proxy 两款产品组成。其核心 采用微内核 + 可插拔架构,通过插件开放扩展功能。它提供多源异构数据库增强平台,进而围绕其上层 构建生态。 Apache ShardingSphere ShardingSphere document, v5.2.0 1.1.4 线路规划 1.1.5 如何参与 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.2 设计哲学 ShardingSphere 采用 Database Plus 设计哲学,该理念致力于构建数据库上层的标准和生态,在生态中 补充数据库所缺失的能力。 ShardingSphere 提供了多样化的功能,涵盖范围从数据库内核、数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。 3.1 数据分片 3.1.1 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
    0 码力 | 449 页 | 5.85 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.0.0-alpha

    同级目录下生成代码,容易误提交,如何避免? . . . . . . . . . . . . 292 viii 1 概览 星评增长时间线 贡献者增长时间线 Apache ShardingSphere 是一套开源的分布式数据库解决方案组成的生态圈,它由 JDBC、Proxy 和 Sidecar (规划中)这 3 款既能够独立部署,又支持混合部署配合使用的产品组成。它们均提供标准化的数据水平 扩展、分布式事务和分布式治理等功能,可适用于如 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、数据加密、影子库压测等功能,以及对 MySQL、PostgreSQL、 SQLServer、Oracle 等 SQL 与协议的支持,均通过插件的方式织入项目。开发者能够像使用积木一样定 制属于自己的独特系统。Apache ShardingSphere ShardingSphere 目前已提供数十个 SPI 作为系统的扩展点,而且仍在不 断增加中。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 1.1.1 ShardingSphere-JDBC 定位为轻量级 Java 框架,在 Java 的 JDBC 层提供的额外服务。它使用客户端直连数据库,以
    0 码力 | 301 页 | 3.44 MB | 1 年前
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  • pdf文档 传智播客 mybatis 框架课程讲义

    对结果集解析存在硬编码(查询列名),sql 变化导致解析代码变化,系统不易维护,如 果能将数据库记录封装成 pojo 对象解析比较方便。 1.2 MyBatis 介绍 MyBatis 本是apache的一个开源项目iBatis, 2010年这个项目由apache software foundation 迁移到了google code,并且改名为MyBatis,实质上Mybatis对ibatis进行一些 改进。 MyBat WEAK – 弱引用:更积极地移除基于垃圾收集器状态和弱引用规则的对象。 6.3.8 mybatis 整合 ehcache EhCache 是一个纯 Java 的进程内缓存框架,是一种广泛使用的开源 Java 分布式缓存, 具有快速、精干等特点,是 Hibernate 中默认的 CacheProvider。 6.3.8.1mybatis 整合 ehcache 原理 mybatis 提供二级缓存
    0 码力 | 75 页 | 1.16 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.4.1

    元数据和协调节点状态。 在生产环境建议使用集群模式。 10 5 线路规划 11 6 如何参与 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 12 7 快速入门 本章节以尽量短的时间,为使用者提供最简单的 Apache ShardingSphere 的快速入门。 示例代码:https://github ShardingSphere 提供了多样化的功能,涵盖范围从数据库内核、数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 则用于收集和展示整个集群的统计指标。Apache ShardingSphere 默认提供了对 Prometheus 的 支持。 8.10.2 挑战 Tracing 和 Metrics 需要通过埋点来收集系统信息。大量的埋点使项目核心代码支离破碎,难于维护,且 不易定制化统计指标。 8.10.3 目标 提供尽量多的性能和统计指标,并隔离核心代码和埋点代码,是 Apache ShardingSphere 可观察性模块 的设计目标。
    0 码力 | 530 页 | 4.49 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.0

    量分析(服 务质量分析、可观察性)等透明化增量功能; • 可插拔:项目采用微内核 + 三层可插拔模型,使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展,开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 Apache ShardingSphere 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、数据库高可用、数据加密、影子库压测等功能,以及对 MySQL、Post‐ greSQL、SQLServer、Oracle 等 SQL 与协议的支持,均通过插件的方式织入项目。Apache ShardingSphere 提供了多样化的功能,涵盖范围从数据库内核、数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
    0 码力 | 406 页 | 4.40 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere 中文文档 5.1.1

    量分析(服 务质量分析、可观察性)等透明化增量功能; • 可插拔:项目采用微内核 + 三层可插拔模型,使内核、功能组件以及生态对接完全能够灵活的方式 进行插拔式扩展,开发者能够像使用积木一样定制属于自己的独特系统。 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 1.1 简介 Apache ShardingSphere 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、数据库高可用、数据加密、影子库压测等功能,以及对 MySQL、Post‐ greSQL、SQLServer、Oracle 等 SQL 与协议的支持,均通过插件的方式织入项目。Apache ShardingSphere 提供了多样化的功能,涵盖范围从数据库内核、数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
    0 码力 | 409 页 | 4.47 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Apache ShardingSphere v5.5.0 中文文档

    元数据和协调节点状态。 在生产环境建议使用集群模式。 10 5 线路规划 11 6 如何参与 ShardingSphere 已于 2020 年 4 月 16 日成为 Apache 软件基金会的顶级项目。欢迎通过邮件列表参与讨 论。 12 7 快速入门 本章节以尽量短的时间,为使用者提供最简单的 Apache ShardingSphere 的快速入门。 示例代码:https://github ShardingSphere 提供了多样化的功能,涵盖范围从数据库内核、数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 document 8.10. 可观察性 48 Apache ShardingSphere document 8.10.2 挑战 Tracing 和 Metrics 需要通过埋点来收集系统信息。大量的埋点使项目核心代码支离破碎,难于维护,且 不易定制化统计指标。 8.10.3 目标 提供尽量多的性能和统计指标,并隔离核心代码和埋点代码,是 Apache ShardingSphere 可观察性模块 的设计目标。
    0 码力 | 557 页 | 4.61 MB | 1 年前
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