JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 1 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 MyBatis 框架 尚硅谷 java 研究院 版本：V 1.0 第 1 章 MyBatis 简介 1.1 MyBatis 历史 1）MyBatis 是 Apache 的一个开源项目 iBatis, 2010 基于全映射的全自动框架，大量字段的 POJO 进行部分映射时比较困难。导致数据 库性能下降 JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 2 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 3） MyBatis 1 对开发人员而言，核心 sql 还是需要自己优化 2 sql 和 java 编码分开，功能边界清晰，一个专注业务、一个专注数据 https://github.com/mybatis/mybatis-3/ JAVAEE 课程系列 ————————————————————————————— 3 更多 Java –大数据 –前端 –python 人工智能资料下载，可访问百度：尚硅谷官网 第 2 章 MyBatis HelloWorld 2.1 开发环境的准备 1) 导入 MyBatis 框架的 jar 包、Mysql 驱动包、log4j

执行过程中的每个关键 步骤发送事件。如：执行开始事件、执行成功事件以及执行失败事件。执行引擎仅关注事件的发送，它并 不关心事件的订阅者。ShardingSphere 的其他模块，如：分布式事务、调用链路追踪等，会订阅感兴趣 的事件，并进行相应的处理。 ShardingSphere 通过在执行准备阶段的获取的连接模式，生成内存归并结果集或流式归并结果集，并将 其传递至结果归并引擎，以进行下一步的工作。 的第一个数据值最小，因此优先级队列根据 t_score_0， t_score_2 和 t_score_1 的方式排序队列。 下图则展现了进行 next 调用的时候，排序归并是如何进行的。通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_0 将会被弹出队列，并且将当前游标指向的数据值（也就是 100）返回 至查询客户端，并且将游标下移一位之后，重新放入优先级队列。而优先级队列也会根据 集的当前游标所指向的数据值，因此可以采用流式归并。如下图所示。 进行归并时，逻辑与排序归并类似。下图展现了进行 next 调用的时候，流式分组归并是如何进行的。 3.1. 数据分片 44 Apache ShardingSphere document, v5.0.0-beta 通过图中我们可以看到，当进行第一次 next 调用时，排在队列首位的 t_score_java 将会被弹出队列，并 且将分组值同为“Jetty”

fetchData 再次抓取到， 从而使得作业永不停止。 6.1. 使用手册 24 Apache ShardingSphere ElasticJob document 脚本作业 支持 shell，python，perl 等所有类型脚本。可通过属性配置 script.command.line 配置待执行脚本， 无需编码。执行脚本路径可包含参数，参数传递完毕后，作业框架会自动追加最后一个参数为作业运行 jobBootstrap = new OneOffJobBootstrap(createRegistryCenter(), new MyJob(), createJobConfiguration()); // 可多次调用一次性调度 jobBootstrap.execute(); jobBootstrap.execute(); jobBootstrap.execute(); } private static 会在应用启动时自动启动；否则为一次性调度作业，需要 通过 jobBootstrapBeanName 指定 OneOffJobBootstrap Bean 的名称，在触发点注入 OneOffJobBootstrap 的实例并手动调用 execute() 方法。 配置格式参考： YAML elasticjob: jobs: simpleJob: elasticJobClass: org.apache.shardingsphere

MyBatis，这个概 念应该会比较熟悉。不过 XML 映射文件已经有了很多的改进，随着文档的进行会愈发清晰。这里给出一个基于 XML 映射语句的示 例，它应该可以满足上述示例中 SqlSession 的调用。 调用映射语句，就像上面的例子中做的那样： Blog blog = (Blog) session.selectOne("org.mybatis.example.BlogMapper.selectBlog", 101); 你可能注意到这和使用完全限定名调用 Java 对象的方法是相似的，之所以这样做是有原因的。这个命名可以直接映射到在命名空间中 映射到在命名空间中 同名的 Mapper 类，并在已映射的 select 语句中的名字、参数和返回类型匹配成方法。这样你就可以向上面那样很容易地调用这个对 应 Mapper 接口的方法。不过让我们再看一遍下面的例子： BlogMapper mapper = session.getMapper(BlogMapper.class); Blog blog = mapper.selectBlog(101);

Exception { SqlSession session = sqlSessionFactory.openSession(); User user = null; try { //通过sqlsession调用selectOne方法获取一条结果集 //参数1：指定定义的statement的id,参数2：指定向statement中传递的参 数 user = session.selectOne("test } } 2.3.3 问题 原始 Dao 开发中存在以下问题：  Dao 方法体存在重复代码：通过 SqlSessionFactory 创建 SqlSession，调用 SqlSession 的数 据库操作方法  调用 sqlSession 的数据库操作方法需要指定 statement 的 id，这里存在硬编码，不 得于开发维护。 2.4 Mapper 动态代理方式 2.4.1 实现原理 sqlSessionFactory.openSession(); //获取mapper接口的代理对象 UserMapper userMapper = session.getMapper(UserMapper.class); //调用代理对象方法 User user = userMapper.findUserById(1); System.out.println(user); //关闭session session.close();

jdbc 调用时会以注解 的方式添加到执行 SQL 尾部 例如： select * from table /*cyborg-flow:true*/ 请输入您的内容 cyborg-flow-gateway 根据配置解析出 执行 SQL 注解中的 /*cyborg-flow:true*/ 匹配成功过行到影子库 网关标记请求 cyborg-agent 通过 agent 在调用链传递 通过 cyborg-flow=true CyborgFlow POC1 文字 直接调用服务应用模拟生产环境调用 调用 cyborg-flow-gateway 网关模拟压测环境调用 CyborgFlow POC2 文字 真实流量的调用链路 压测流量的调用链路 CyborgFlow POC3 文字 真实流量的调用 SQL 详情 压测流量的调用 SQL 详情 CyborgFlow POC4 文字 连接 MySQL

（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外， 还可以反向通知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子 提交，以保证事务的强一致性。 8.2. 分布式事务 31 Apache ShardingSphere document 中列的逻辑标识。 8.8.7 使用限制 • 脱敏列只支持字符串类型，不支持其他非字符串类型。 8.9 影子库 8.9.1 背景 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 和 Logging （日志）是系统运行状况的可观察性数据重要的获取手段。 APM（应用性能监控）是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析，进行系统的性能监控与诊断， 主要功能包括性能指标监控、调用链分析，应用拓扑图等。 Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere

（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外， 还可以反向通知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子 提交，以保证事务的强一致性。 8.2. 分布式事务 31 Apache ShardingSphere document 中列的逻辑标识。 8.8.7 使用限制 • 脱敏列只支持字符串类型，不支持其他非字符串类型。 8.9 影子库 8.9.1 背景 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 和 Logging （日志）是系统运行状况的可观察性数据重要的获取手段。 APM（应用性能监控）是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析，进行系统的性能监控与诊断， 主要功能包括性能指标监控、调用链分析，应用拓扑图等。 Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere

（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外， 还可以反向通知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子 提交，以保证事务的强一致性。 8.2. 分布式事务 31 Apache ShardingSphere document 中列的逻辑标识。 8.8.7 使用限制 • 脱敏列只支持字符串类型，不支持其他非字符串类型。 8.9 影子库 8.9.1 背景 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 和 Logging （日志）是系统运行状况的可观察性数据重要的获取手段。 APM（应用性能监控）是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析，进行系统的性能监控与诊断， 主要功能包括性能指标监控、调用链分析，应用拓扑图等。 Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere

（资源管理器）概念来保证分布式事务的强一致性。其中 TM 与 RM 间采用 XA 的协议进行双向通信，通 过两阶段提交实现。与传统的本地事务相比，XA 事务增加了准备阶段，数据库除了被动接受提交指令外， 还可以反向通知调用方事务是否可以被提交。TM 可以收集所有分支事务的准备结果，并于最后进行原子 提交，以保证事务的强一致性。 3.2. 分布式事务 26 Apache ShardingSphere document BY、BETWEEN、LIKE 等； • 加密字段无法支持计算操作，如：AVG、SUM 以及计算表达式。 3.9 影子库 3.9.1 背景 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 和 Logging （日志）是系统运行状况的可观察性数据重要的获取手段。 APM（应用性能监控）是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析，进行系统的性能监控与诊断， 主要功能包括性能指标监控、调用链分析，应用拓扑图等。 Apache ShardingSphere 并不负责如何采集、存储以及展示应用性能监控的相关数据，而是为应用监控 系统提供必要的指标数据。换句话说，Apache ShardingSphere