进行管理和运维的场景。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合与当前业务的最佳系统架构。 1.2 功能列表 1.2.1 数据分片 • 分库 & 分表 • 读写分离 • 在繁琐的数据分片规则配置中，随着数据节点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过 行表达式可以有效地简化数据节点配置工作量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 语法说明 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 ${ expression } 或 $->{ expression SQL 改写 将 SQL 改写为在真实数据库中可以正确执行的语句。SQL 改写分为正确性改写和优化改写。 SQL 执行 通过多线程执行器异步执行。 结果归并 将多个执行结果集归并以便于通过统一的 JDBC 接口输出。结果归并包括流式归并、内存归并和使用装饰 者模式的追加归并这几种方式。 解析引擎 相对于其他编程语言，SQL 是比较简单的。不过，它依然是一门完善的编程语言，因此对 SQL

。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合与当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document 。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合与当前业务的最佳系统架构。 3.1. 接入端 12 Apache ShardingSphere document 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 4.1.2 挑战 并无统一标准的数据库的访问协议和 SQL 方言，以及各种数据库带来的不同运维方法和监控工具的异同， 让开发者的学习成本和 DBA 的运维成本不断增加。提升与原有数据库兼容度，是在其之上提供增量服务 的前提。

。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 1.3. 部署形态 8 Apache ShardingSphere document 的数据分片规则配置中，随着数据节 点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过行表达式可以有效地简化数据节点配置工作 量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 ${ expression } 或 $->{ expression 统的长事务场景；柔 性事务则需要开发者对应用进行改造，接入成本非常高，并且需要开发者自行实现资源锁定和反向补偿。 3.2.3 目标 整合现有的成熟事务方案，为本地事务、两阶段事务和柔性事务提供统一的分布式事务接口，并弥补当 前方案的不足，提供一站式的分布式事务解决方案是 Apache ShardingSphere 分布式事务模块的主要设 计目标。 3.2.4 原理介绍 ShardingSphere

。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 3.3. 混合部署架构 8 Apache ShardingSphere document 的数据分片规则配置中，随着数据节 点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过行表达式可以有效地简化数据节点配置工作 量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 行表达式的使用非常直观，只需要在配置中使用 ${ expression } 或 $->{ expression 资源锁定和反向补偿。 8.2. 分布式事务 30 Apache ShardingSphere document 8.2.3 目标 整合现有的成熟事务方案，为本地事务、两阶段事务和柔性事务提供统一的分布式事务接口，并弥补当 前方案的不足，提供一站式的分布式事务解决方案是 Apache ShardingSphere 分布式事务模块的主要设 计目标。 8.2.4 原理介绍 ShardingSphere

。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document 。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 3.1. 接入端 12 Apache ShardingSphere document 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 4.1.2 挑战 并无统一标准的数据库的访问协议和 SQL 方言，以及各种数据库带来的不同运维方法和监控工具的异同， 让开发者的学习成本和 DBA 的运维成本不断增加。提升与原有数据库兼容度，是在其之上提供增量服务 的前提。

。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 3.3. 混合部署架构 8 Apache ShardingSphere document 的数据分片规则配置中，随着数据节 点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过行表达式可以有效地简化数据节点配置工作 量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 行表达式作为字符串由两部分组成，分别是字符串开头的对应 SPI 实现的 Type Name 部分和表达式部 资源锁定和反向补偿。 8.2. 分布式事务 30 Apache ShardingSphere document 8.2.3 目标 整合现有的成熟事务方案，为本地事务、两阶段事务和柔性事务提供统一的分布式事务接口，并弥补当 前方案的不足，提供一站式的分布式事务解决方案是 Apache ShardingSphere 分布式事务模块的主要设 计目标。 8.2.4 原理介绍 ShardingSphere

。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document 。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 3.1. 接入端 12 Apache ShardingSphere document 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 4.1.2 挑战 并无统一标准的数据库的访问协议和 SQL 方言，以及各种数据库带来的不同运维方法和监控工具的异同， 让开发者的学习成本和 DBA 的运维成本不断增加。提升与原有数据库兼容度，是在其之上提供增量服务 的前提。

。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 1.1. 简介 4 Apache ShardingSphere document 。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 3.1. 接入端 12 Apache ShardingSphere document 面向交易、大数据、关联分析、物联网等场景越来越细分，单一数据库再也无法适用于所有的应用场景。 与此同时，场景内部也愈加细化，相似场景使用不同数据库已成为常态。由此可见，数据库碎片化的趋 势已经不可逆转。 4.1.2 挑战 并无统一标准的数据库的访问协议和 SQL 方言，以及各种数据库带来的不同运维方法和监控工具的异同， 让开发者的学习成本和 DBA 的运维成本不断增加。提升与原有数据库兼容度，是在其之上提供增量服务 的前提。

。 Apache ShardingSphere 是多接入端共同组成的生态圈。通过混合使用 ShardingSphere‐JDBC 和 ShardingSphere‐Proxy，并采用同一注册中心统一配置分片策略，能够灵活的搭建适用于各种场景的应 用系统，使得架构师更加自由地调整适合于当前业务的最佳系统架构。 3.3. 混合部署架构 8 Apache ShardingSphere document 的数据分片规则配置中，随着数据节 点的增多，大量的重复配置使得配置本身不易被维护。通过行表达式可以有效地简化数据节点配置工作 量。 对于常见的分片算法，使用 Java 代码实现并不有助于配置的统一管理。通过行表达式书写分片算法，可 以有效地将规则配置一同存放，更加易于浏览与存储。 行表达式作为字符串由两部分组成，分别是字符串开头的对应 SPI 实现的 Type Name 部分和表达式部 资源锁定和反向补偿。 8.2. 分布式事务 30 Apache ShardingSphere document 8.2.3 目标 整合现有的成熟事务方案，为本地事务、两阶段事务和柔性事务提供统一的分布式事务接口，并弥补当 前方案的不足，提供一站式的分布式事务解决方案是 Apache ShardingSphere 分布式事务模块的主要设 计目标。 8.2.4 原理介绍 ShardingSphere

ElasticJob document ElasticJob 通过弹性调度、资源管控、以及作业治理的功能，打造一个适用于互联网场景的分布式调度解 决方案，并通过开放的架构设计，提供多元化的作业生态。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。 在适合的时间将适合的资源分配给任务并使其生效 – 相同任务聚合至相同的执行器统一处理 – 动态调配追加资源至新分配的任务 • 作业治理 – 失效转移 – 错过作业重新执行 – 自诊断修复 • 作业依赖 (TODO) – 基于有向无环图（DAG）的作业间依赖 – 基于有向无环图（DAG）的作业分片间依赖 • 作业开放生态 – 可扩展的作业类型统一接口 – 丰富的作业类型库，如数据流、脚本、HTTP、文件、大数据等 详情请参见内置线程池策略列表。 jobErrorHandlerType: 详情请参见内置错误处理策略列表。 props: 详情请参见作业属性配置列表。 disabled: 可用于部署作业时，先禁止启动，部署结束后统一启动。 overwrite: 如果可覆盖，每次启动作业都以本地配置为准。 6.2.3 作业监听器配置项 常规监听器配置项 可配置属性：无 6.2. 配置手册 56 Apache ShardingSphere