Apache ShardingSphere 开源架构演进之路 - 从分布式中间件走向数据平台

分布式之分布式ID篇生成算法详解一、分布式ID概述分布式ID的定义，可什么时候需要它呢？有人会回答分布式系统需要，可真的需要吗？并不一定，不是所有分布式系统都需要，回想以前单体架构时代，ID通常是作为数据的唯一标识，比如用户会有用户ID、订单会有订单ID……，这些ID在对应的业务模块中都是唯一的，通常依靠数据库自增序列来实现。

换到分布式系统里，尽管内部的技术架构天翻地覆，可是外层的业务却始终如一，因此，业务数据并不会随着技术架构的演进而消失。

以用户数据为例，从单体架构转到分布式架构时，需要将用户ID从数据库自增ID换成分布式ID吗？显然不用。

那么，究竟什么情况下需要用到分布式ID呢？最经典的场景是分库分表，还是以用户数据来举例子，之前只有一张用户表，所以设置表ID自增后，每新增一条数据都会自增ID值，从而确保了ID永远不会重复。

此刻用户表被分成了十张，如果再依靠数据库本身的自增机制来分配ID，显然会导致ID重复，这时分布式ID就派上了用场。

除开分库分表外，通常还会用到分布式ID的场景有：•链路ID：分布式链路中，需要通过全局唯一的traceId来串联所有日志；•请求ID：幂等性处理时，需要通过唯一的ID来判断是否为重复请求；•消息标识：MQ需要基于唯一的msgID来区分数据，确保数据不重复或丢失；•短链码：生成短链接时，需要获取一个全局唯一的值作为Code避免重复；•……因此，并非分布式架构就一定要用到分布式ID，只有强制要求全局唯一的场景才会需要。

PS：普通表自增的ID，也是一种另类的分布式ID，只要自增出来的值不会重复即可。

1.1、分布式ID的特性理解什么场景下需要分布式ID后，下面我们一起来看一些分布式ID应该需要具备的特性：•唯一性：每个ID必须全局唯一，避免因ID重复导致的数据冲突或错误；•顺序性：在某些场景中，ID需要具备单调递增的顺序性，方便排序与记忆；•业务性：某些场景的ID要具备业务特性，如前缀XX开头、包含时间信息等；•精简性：某些场景下的ID不宜过长，所以对位数/长度有所限制，如16位；所以，当咱们设计一个生成分布式ID的方案时，就必须将这几条考虑在内。

一、OpenHarmony项目简介1. OpenHarmony是华为推出的面向全场景、开放原子的分布式操作系统，致力于构建开放、协作、共享的技术生态。

2. OpenHarmony的开源代码由华为公司贡献，基于Apache 2.0开源协议，旨在为全球开发者提供一个自由使用、修改和分发的操作系统评台。

二、OpenHarmony项目结构分析1. 内核层a. 内核层包括鸿蒙微内核和鸿蒙架构，提供了轻量级、高性能、低功耗的操作系统内核。

b. 鸿蒙微内核采用微内核架构，支持多内核调度和轻量级的全局锁管理，实现高效的资源调度和管理。

2. 核心服务层a. 核心服务层包括通用运行时服务框架、分布式软总线等，提供了设备驱动、内核服务和系统服务的支持。

b. 通用运行时服务框架提供了跨评台的应用框架和运行环境，可实现多设备、多场景的统一开发和部署。

3. 基础组件层a. 基础组件层包括基础设施、应用框架、媒体服务和图形引擎等，提供了多媒体、图形、安全等各类基础功能的支持。

b. 基础设施包括文件系统、网络协议栈、硬件抽象层等，实现了操作系统与硬件设备的无缝集成和互操作。

4. 应用框架层a. 应用框架层包括应用环境、交互框架、数据存储等，提供了多样化的应用支持和开发工具。

b. 应用环境包括应用容器、安全容器和容器引擎等，实现了不同应用的安全隔离和多租户共享。

三、OpenHarmony项目优势与特点1. 开放原子a. OpenHarmony支持多种架构和设备类型，包括物联网、智能设备、汽车、智能家居等，构建了一体化的开放原子评台。

b. 开放原子评台提供了统一的开发接口和标准规范，降低了开发者的学习成本和开发成本，实现了软硬件的无缝集成和互操作。

2. 分布式架构a. OpenHarmony基于鸿蒙微内核和架构，实现了轻量级分布式架构和高效的分布式通信。

b. 分布式架构支持多设备、多场景的协同工作和互联互通，实现了智能硬件的一体化管理和智能服务的统一部署。

sharding-coret模块介绍全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Sharding-core是一个用于数据库分片和数据分割的开源库，它提供了一种简单且高效的机制来管理大量数据并将其分布在多个数据库节点上。

这个模块的出现，很大程度上解决了传统数据库在处理大规模数据时的性能瓶颈问题。

在这篇文章中，我们将详细介绍Sharding-core模块的特点、用途和工作原理。

让我们来看一下Sharding-core模块的特点。

这个模块主要包括了数据的水平切分和垂直切分两种方式。

对于水平切分，Sharding-core会将数据按照某种规则拆分成多个片段，然后分别存储在不同的数据库节点上。

而对于垂直切分，它则是将一个完整的数据表按列进行切割，分别存储在不同的数据库中。

无论是水平切分还是垂直切分，Sharding-core都能帮助用户有效地分散数据，提高系统的扩展性和性能。

Sharding-core模块的用途非常广泛。

它可以被用于各种大规模应用场景，比如电商平台、社交网络、大数据分析等。

对于那些需要处理大量数据且需要高性能的应用来说，Sharding-core是一个不错的选择。

通过将数据分布到多个数据库节点上，可以有效地减轻单点压力，提高系统的整体性能。

让我们来探讨一下Sharding-core模块的工作原理。

在Sharding-core中，数据的分片和分配是通过一种叫做分片键（Sharding Key）的方式来实现的。

用户可以根据自己的业务需求选择一个或多个分片键，然后将数据按照这些键进行分片。

当需要查询数据时，Sharding-core会自动将查询请求路由到相应的数据库节点上，以保证数据的一致性和完整性。

第二篇示例：Sharding-Core模块是一个针对分片数据库的解决方案，旨在解决数据库存储和查询效率的问题。

在大规模的应用场景中，传统的单一数据库往往难以满足高性能和高可靠性的要求，因此分片数据库成为了一个非常流行的解决方案。

shardingsphere 原理
ShardingSphere 是一个开源的分布式数据库中间件解决方案。

它基于分布式数据库技术，旨在简化分布式数据库架构的开发和维护工作，使用户可以根据业务需要自行选择分片策略。

分布式数据库有三个组件组成：分片、路由和管理。

其中，分片是将大容量数据集拆分成小块被称为分片，以减轻单台服务器的负载压力；路由用于将业务请求转发至正确的分片；管理则是对分布式数据库进行注册、任务管理、故障排查等。

ShardingSphere 针对上述三个组件开发了三个子系统：Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar，每个子系统都负责其对应的功能：
1. Sharding-JDBC 主要用于配置JDBC 连接和实现分片策略；
2. Sharding-Proxy 是一个数据库代理，用于将客户端的请求路由到正确的应用服务器，并实现读写分离；
3. Sharding-Sidecar 是一个容器管理层，负责管理和维护分片，分片注册、拆分、数据同步等管理任务。

此外，ShardingSphere 还提供了以上三个子系统的统一入口——ShardingSphere Console，用于管理和监控分布式数据库。

ApacheShardingSphere简介1.简单介绍(摘⾃官⽹) Apache ShardingSphere 是⼀套开源的分布式数据库中间件解决⽅案组成的⽣态圈，它由JDBC、Proxy 和 Sidecar（规划中）这 3 款相互独⽴，却⼜能够混合部署配合使⽤的产品组成。

它们均提供标准化的数据分⽚、分布式事务和数据库治理功能，可适⽤于如 Java 同构、异构语⾔、云原⽣等各种多样化的应⽤场景。

Apache ShardingSphere 定位为关系型数据库中间件，旨在充分合理地在分布式的场景下利⽤关系型数据库的计算和存储能⼒，⽽并⾮实现⼀个全新的关系型数据库。

它通过关注不变，进⽽抓住事物本质。

关系型数据库当今依然占有巨⼤市场，是各个公司核⼼业务的基⽯，未来也难于撼动，我们⽬前阶段更加关注在原有基础上的增量，⽽⾮颠覆。

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、多数据副本、数据加密、影⼦库压测等功能，以及 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 ⽬前已提供数⼗个 SPI 作为系统的扩展点，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。

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 jar 包形式提供服务，⽆需额外部署和依赖，可理解为增强版的 JDBC 驱动，完全兼容JDBC 和各种 ORM 框架。

语⾔⽅法12550M536cyJ64IlQL1⾳浪怎么提现25092009.10.22 19-15-58适⽤于任何基于 JDBC 的 ORM 框架，如：JPA, Hibernate, Mybatis, Spring JDBC Template 或直接使⽤ JDBC。

sharding-jdbc 雪花片算法java 调用1. 引言1.1 概述本文将介绍sharding-jdbc与雪花片算法的结合应用。

sharding-jdbc是一个轻量级的Java框架，用于实现关系型数据库的分库分表功能，旨在解决数据量过大时数据库性能下降的问题。

而雪花片算法是一种用于生成分布式系统中唯一ID的算法，其生成的ID具有趋势递增、可排序、长度较短等特点。

本文将详细介绍雪花片算法的原理和实现细节，并讨论其在实际应用中的优势和适用场景。

1.2 文章结构本文共分为五个部分。

首先是引言部分，概述了文章内容和结构；接着是雪花片算法简介，阐述了该算法的原理、实现细节以及应用场景；然后介绍了sharding-jdbc这个框架以及其核心组件功能；紧接着是主要内容——java调用sharding-jdbc实现雪花片算法数据分片操作；最后通过结论与展望总结全文，并对未来发展进行展望。

1.3 目的本文旨在帮助读者了解并学习如何使用sharding-jdbc框架与雪花片算法相结合，实现数据分片操作。

通过本文的阅读，读者可以了解到雪花片算法的原理和优点，并学习如何使用sharding-jdbc框架来实现雪花片算法的数据分片操作。

同时，本文还对未来发展进行了展望，希望能够为读者提供一些关于该领域未来趋势的思考和启示。

2. 雪花片算法简介2.1 算法原理雪花片算法（Snowflake Algorithm）是一种用于生成分布式唯一ID的算法。

它的原理基于时间戳、工作机器ID和序列号的组合。

具体地说，Snowflake算法通过将时间戳设置为高位，将机器ID设置为中间位，将序列号设置为低位来生成一个64位的唯一ID。

在Snowflake算法中，时间戳表示了该ID的生成时间。

由于采用时间戳作为高位，因此Snowflake可以保证在相同的机器和相同的毫秒内生成的ID是递增有序的。

机器ID是用以区分不同节点/机器之间生成的ID。

基于ApacheTomcat的一站式Java应用服务器解决方案作者：余炀等来源：《中国金融电脑》 2018年第1期IT 系统的安全稳定一直以来都是银行业的重中之重，银行计算机设施架构的选型通常是具备成熟稳定且提供专业技术支持的商业软件。

随着近年来互联网技术的发展以及开源社区的活跃，也出现越来越多的开源工具和软件，它们不仅设计可靠，同时也不乏丰富的文档和论坛支持。

以Java 应用服务器为例，以中、农、工、建四大银行为代表的商业银行目前使用的是IBM 公司的WebSphere Application Server（WAS）。

但在当前控制成本、节省开支的发展要求下，WAS 已显得日益笨重且价格高昂。

因此，选用开源成熟的Java 中间件成为了可行的替代方案，例如，Apache 基金会提供的Tomcat 应用服务器。

本文将基于农行应用需求，深入比较IBMWebSphere 与Apache Tomcat 的优劣，并结合实际运维场景设计一套基于Tomcat 的一站式Java 应用服务器解决方案。

该方案包含系统整体架构以及针对Tomcat 集群的监控运维管理平台——OpenTomcat。

OpenTomcat采用松散耦合的方式对各应用节点进行管理，并集成开源监控工具Psi Probe。

鉴于商业银行对生产环境的访问机制与权限有严格的要求，OpenTomcat 将对应用节点管理模块进行封装，通过独立的安全平台进行访问控制，从而有效提升安全性和可靠性。

一、研究背景随着近年来互联网技术的蓬勃发展，传统银行业遭受了前所未有的冲击，银行信息科技的基础设施架构建设面临着巨大的挑战和机遇。

首先，商业银行盈利能力不断下降，利润增速下滑明显，IT 基础设施投入需要更多地考虑投资回报率；其次，开源技术路线发展迅猛，越来越多的技术人员乐于在互联网上共享他们的知识与源码，大量开源软件的成熟度及可靠性都经受住了考验，而银行业也具备使用这些技术的能力与可行性；再者，从国家安全层面出发，监管部门对银行业信息技术的安全可控提出了明确的要求。

J I N D I®M A I L S Y S T E M S O L U T I O N 金笛®电子邮件系统方案电话：***********/76/77传真：***********－6004北京春笛网络信息技术服务有限公司中国·北京市海淀区知春路23号863软件园量子银座903______________________________________________ jindi®mail, 金笛®, jdmail 均指金笛®邮件系统目录简介 ............................................................................................................................................. - 5 - 概论 ............................................................................................................................................. - 6 - 需求篇 ......................................................................................................................................... - 7 - 基本功能需求...................................................................................................................... - 7 - 系统扩展需求.................................................................................................................... - 10 - 其它需要考虑的................................................................................................................ - 10 - 产品篇 ....................................................................................................................................... - 11 - 产品介绍............................................................................................................................ - 11 - 体系结构............................................................................................................................ - 11 - 技术架构............................................................................................................................ - 12 - 金笛®邮件系统五大功能模块逻辑关系图............................................................. - 12 -金笛邮件系统技术架构优势：................................................................................ - 13 -金笛®邮件的主要技术特点..................................................................................... - 14 - Jindi®mail 主要功能..................................................................................................... - 24 - －用户管理................................................................................................................ - 24 -－域管理.................................................................................................................... - 24 -－公共地址簿............................................................................................................ - 24 -－用户组管理............................................................................................................ - 25 -－系统设置................................................................................................................ - 25 -－全局过滤规则设置................................................................................................ - 28 -－邮件监控................................................................................................................ - 28 -－反垃圾、反病毒设置............................................................................................ - 28 -－日志查看................................................................................................................ - 30 -－系统备份................................................................................................................ - 30 -－注册码管理............................................................................................................ - 30 -－邮件管理................................................................................................................ - 31 -－邮件全文检索：.................................................................................................... - 31 -－设置........................................................................................................................ - 31 - Jindi®mail功能偏移表..................................................................................................... - 32 - Jindi®mail邮件系统测试性能指标................................................................................. - 34 - WebMail页面服务器的性能............................................................................................ - 34 - 单机测试邮件服务器性能测试（10K邮件，本地投递） ............................................ - 34 - 邮件服务器性能测试（300K邮件，本地投递） .......................................................... - 35 - NAS存储结构模拟环境测试结果................................................................................... - 36 - 设计篇 ....................................................................................................................................... - 38 - 设计目标............................................................................................................................ - 38 - 底层坚固、高度稳定。

4开源解决方案横向评述早上起床，一杯咖啡，打开电脑，看着屏幕上那些开源解决方案，我的思绪就像这咖啡的香气一样，弥漫开来。

今天，就让我以一个有10年方案写作经验的老兵身份，给大家横向评述一下这四个开源解决方案。

是ApacheKafka，这个大数据领域的明星。

Kafka以其高吞吐量、可扩展性、高可用性等特点，成为了实时数据处理领域的首选。

想象一下，成千上万的数据流在Kafka的管道中飞速流转，就像一条条奔腾的河流，汇聚成大海。

Kafka就像是那个掌控河流的舵手，让数据按照既定的航线前进。

不过，Kafka也有一些不足，比如配置复杂、维护成本较高，这对于一些小团队来说，可能有些难以承受。

是Redis，这个内存数据库界的翘楚。

Redis以其高速、持久化、支持多种数据结构等特点，成为了开发者们的心头好。

想象一下，Redis就像一个高效的数据搬运工，它能快速地将数据从硬盘搬运到内存，再从内存搬运到硬盘，让数据的读写速度大大提升。

不过，Redis 也有它的短板，比如内存占用较大，对于一些内存资源紧张的系统来说，可能不太友好。

再来是Elasticsearch，这个搜索引擎领域的独角兽。

Elasticsearch以其强大的搜索功能、可扩展性、易于维护等特点，吸引了众多开发者。

想象一下，Elasticsearch就像一个超级搜索引擎，它能在海量数据中迅速找到你想要的信息。

不过，Elasticsearch 也有它的局限性，比如资源消耗较大，对于一些小型项目来说，可能有些力不从心。

是Docker，这个容器技术的代表。

Docker以其轻量级、可移植、易于部署等特点，成为了微服务架构的基石。

想象一下，Docker就像一个集装箱，它能将应用程序及其依赖环境打包在一起，方便地在各种环境中部署。

不过，Docker也有它的不足，比如安全性问题，对于一些对安全性要求极高的场景，可能需要谨慎考虑。

回到这四个开源解决方案，它们各自都有独特的优势，但同时也存在一些不足。

收稿日期：２０２０⁃０１⁃１０；修回日期：２０２０⁃０４⁃０２㊀㊀基金项目：国家重点研发计划资助项目（２０１８ＹＦＢ０２０４００１）；中科院信息化专项课题资助项目（ＸＸＨ１３５０３⁃０４）作者简介：张鼎超（１９９４⁃），男，山东济南人，硕士研究生，主要研究方向为高性能计算㊁可视化与网格技术（ｚｈａｎｇｄｉｎｇｃｈａｏ＠ｃｎｉｃ．ｃｎ）；王小宁（１９８１⁃），女，四川资阳人，副研究员，博士，主要研究方向为网格技术㊁云服务与分布式系统㊁高性能计算环境软件与技术；肖海力（１９７８⁃），男，湖北天门人，研究员，硕士，主要研究方向为网格技术㊁分布式系统；卢莎莎（１９８５⁃），女，河北饶阳人，工程师，硕士，主要研究方向为网格计算㊁持续交付；和荣（１９８８⁃），女，山东新泰人，工程师，硕士，主要研究方向为网格计算；迟学斌（１９６３⁃），男，吉林梅河口人，研究员，博士，主要研究方向为高性能计算㊁并行计算．面向高性能计算环境的微服务运维平台设计与实现∗张鼎超１，２，王小宁１，肖海力１，卢莎莎１，和㊀荣１，迟学斌１，２（１．中国科学院计算机网络信息中心，北京１００１９０；２．中国科学院大学，北京１０００４９）摘㊀要：国家高性能计算环境为提高应用服务的持续交付能力逐步引进微服务架构㊂针对国家高性能计算环境由传统单体架构向微服务架构转变引入的新的运维问题，设计并实现了面向高性能计算环境的微服务运维平台，拟面向开发运维人员，降低开发难度，提升运维效率㊂重点研究并实现了微服务运维平台中的服务部署及管理㊁服务运行监控和服务弹性伸缩特色功能，通过应用化封装技术对服务部署及管理过程进行封装，同时设计用户权限管理机制，利用ＥＦＫ和Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ分别完善高性能计算环境的日志收集功能和监控告警功能，通过ＨｏｒｉｚｏｎｔａｌＰｏｄＡｕｔｏｓｃａｌｅｒ资源对象实现基于ＣＰＵ㊁内存等核心指标以及ＱＰＳ等自定义指标的服务规模弹性伸缩技术㊂测试结果表明，微服务运维平台可以实现高性能计算环境中以项目为划分依据的一键式服务部署㊁更新㊁删除等操作，提供交互性更好的可视化运行监控方案，应对流量高峰场景，增强应用服务可靠性㊂关键词：高性能计算环境；微服务；运维平台；容器编排；弹性伸缩０㊀引言国家高性能计算环境，即中国国家网格（ＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＧｒｉｄ，ＣＮＧｒｉｄ），起源于国家 ８６３ 计划，在国家科技计划持续支持下其资源聚合能力得到了快速发展㊂目前，国家高性能计算环境的聚合计算资源超过２６０ＰＦＬＯＰＳ，总存储资源超过２００ＰＢ㊂国家高性能计算环境基于科学计算中间件（ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｃｏｍｐｕｔｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＳＣＥ）提供计算服务，主要包括作业服务㊁资源服务以及数据服务，有效地支撑了生物医药应用社区㊁工业产品创新设计社区㊁新药创制社区㊁教育平台的建设，实现服务多样化和专业化，降低高性能计算应用成本，提升高性能计算应用的服务水平，方便用户进行科学计算与研究㊂随着计算资源的持续接入聚合㊁用户数量的不断上升㊁作业量的不断加大，应用服务的持续交付需求也逐渐增强，高性能计算环境的各类服务以及多种应用社区都开始从传统应用架构向结构更加灵活的微服务架构转变㊂微服务是一些小而自治服务的统称㊂相较于传统的单体架构和面向服务架构，应用微服务化具有技术异构性㊁易于扩展㊁简化部署㊁与组织结构相匹配以及对可替代性优化等明显的优势［１］㊂微服务架构的蓬勃发展离不开底层容器技术的支持，容器是一种轻量级㊁自包含的软件打包技术，利用容器技术可以实现应用程序的简化部署㊂微服务和容器技术的盛行推动着高性能计算环境中的系统服务和社区服务从单体架构向微服务架构形式转变㊂单体应用按业务领域被拆分为众多细粒度的服务，应用程序的部署迁移变得更加便捷，与此同时也因为容器数量的骤增，服务的管理控制㊁运行维护也越来越困难㊂Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ［２，３］作为Ｇｏｏｇｌｅ公司开源的一款容器编排引擎，是一个完备的分布式系统支撑平台，其针对容器服务提供了自动化的部署回滚机制，具有透明的服务注册和服务发现能力㊁灵活的服务扩缩容特性㊁可配置的负载均衡机制以及强大的故障诊断和修复机制㊂Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ和微服务架构相辅相成，促进了高性能计算环境的微服务架构实践落地㊂Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ主要通过命令行客户端或者开源社区提供的Ｋｕ⁃ｂｅｒｎｅｔｅｓｄａｓｈｂｏａｒｄ提供容器编排管理的服务，使用者需要熟悉容器领域的相关专业知识㊁Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ的应用架构，以及该生态环境中庞大复杂的各类工具与插件，不仅需要很高的学习成本㊁复杂的操作技巧，而且难以满足用户对于微服务架构高效便捷的期望㊂为解决上述问题，本文构建了一个面向高性能计算环境的微服务运维平台㊂该微服务运维平台在业务层面上对服务部署和服务管理进行了进一步封装，屏蔽了Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ和容器领域的相关概念，促使开发运维人员更专注于微服务应用自身，通过可视化的交互界面可以实现面向项目的应用服务一键部署和管理，同时集成了日志检索和监控告警技术，并为微服务配置了全面的自动扩缩容功能，使得微服务可以根据ＣＰＵ㊁内存以及用户自定义指标进行自动规模调整㊂该微服务运维平台可以同时运维管控高性能计算环境的系统服务和社区服务，达到降低技术门槛㊁提高运维效率㊁增强用户体验㊁提升应用服务可靠性的目的㊂１㊀相关工作目前学术界和工业界都在微服务架构的实践落地方面作出了重要的探索和贡献，尤其是众多企业各自给出了功能完善的微服务架构的落地方案㊂微服务是一种从面向服务的体系结构中脱颖而出的体系结构方法，其提倡自我管理和轻量级用于提高软件的敏捷性㊁可伸缩性和自治性㊂Ｊａｍｓｈｉｄｉ等人［４］从技术和体系结构的角度研究了微服务的发展历程，并总结了微服务架构未来在服务模块化和重构㊁服务粒度㊁前端整合㊁资源监控管理以及服务故障恢复等方面将要遭遇的挑战㊂ＤｅｖＯｐｓ是一种旨在减少系统更改和将更改转移到生产环境过程中时间的实践㊂任何实现这些目标的技术都被视为ＤｅｖＯｐｓ实践㊂持续交付（ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｄｅｌｉｖｅｒｙ，ＣＤ）是ＤｅｖＯｐｓ的一种做法，通过自动化机制将软件按需部署到任何环境㊂随着可部署服务数量的增加，ＣＤ成为微服务架构的重要组成部分㊂Ｂａｌａｌａｉｅ等人［５］通过商业移动后端的体系结构重构和服务迁移解释了ＤｅｖＯｐｓ在消除开发团队与运营团队之间协调关系障碍㊁平稳进行微服务架构迁移过程中的重要作用㊂Ｍａｒｉｅ⁃Ｍａｇｄｅｌａｉｎｅ等人［６］提出了一个可视化微服务编排框架，该框架提供了一种了解微服务在不同层㊁生命周期和抽象级别的内部行为的方法㊂Ｍａｙｅｒ等人［７］提供了一个用于微服务监控和管理的仪表盘，支持集成服务的运行时信息和其他信息源，以提供有关微服务和微服务开发的静态信息㊂企业级分布式应用服务（ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｅｒ⁃ｖｉｃｅ，ＥＤＡＳ）［８］是阿里云开发的一款应用托管㊁容器托管和微服务管理的ＰａａＳ平台，其提供了应用程序开发㊁部署㊁监控㊁运维一系列全栈式解决方案，简化了微服务向云上迁移的过程㊂ＥＤＡＳ是一个多样的应用托管平台，用户可以根据具体的需求选择使用ＥＣＳ集群㊁基于容器服务的Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群或者是ＥＤＡＳＳｅｒｖｅｒｌｅｓｓ来对应用进行部署管控，不必去关心底层的基础设施㊂同时ＥＤＡＳ支持丰富的微服务框架，开发人员可以针对原生的Ｄｕｂｂｏ㊁ＨＳＦ或是ＳｐｒｉｎｇＣｌｏｕｄ框架对应用进行开发运维，并交于ＥＤＡＳ管理㊂微服务引擎（ｃｌｏｕｄｓｅｒｖｉｃｅｄｎｇｉｎｅ，ＣＳＥ）［９］是华为云开发的一款用于企业应用微服务化的解决方案，提供高性能微服务框架和一站式服务注册㊁服务治理㊁动态配置和分布式事务管理控制台，帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维㊂ＣＳＥ提供了Ｊａｖａ㊁Ｇｏ㊁．ＮＥＴ㊁Ｎｏｄｅ．ｊｓ㊁ＰＨＰ等多语言微服务解决方案，支持开源核心框架ＳｅｒｖｉｃｅＣｏｍｂ，同时基于开源框架ＳｐｒｉｎｇＣｌｏｕｄ和ＳｅｒｖｉｃｅＭｅｓｈ开发的应用可以零业务代码修改，直接对接ＣＳＥ运行环境㊂作为华为核心业务ＣｌｏｕｄＮａｔｉｖｅ转型基础底座，ＣＳＥ经过了华为终端业务亿级用户考验，因此十分稳定可靠㊂京东云微服务平台（ＪＤＣｌｏｕｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｓｅｒｖｉｃｅｆｒａｍｅｗｏｒｋ，ＪＤＳＦ）［１０］是一种托管应用的服务治理框架，其围绕微服务实践落地流程提供了服务部署㊁注册㊁调用㊁日志和监控等生命周期管理功能，同时支持丰富的调用堆栈分析，在宏观上可以为用户提供全㊃０９１㊃计算机应用研究２０２０年㊀面的服务关系图谱，微观上给出了微服务间的调用链关系㊂ＪＤＳＦ目前支持ＳｐｒｉｎｇＣｌｏｕｄ㊁Ｄｕｂｂｏ等应用类型，同时兼容Ｇｏ㊁ＤｏｔＮｅｔ㊁Ｐｙｔｈｏｎ等语言的各种开发框架㊂２㊀面向高性能计算环境的微服务运维平台架构本文提出的微服务运维平台主要面向高性能计算环境中的运维开发人员，由以下三部分技术构成：ａ）服务部署及管理技术，用于微服务部署㊁检索和治理等操作，简化运维人员操作复杂度㊂ｂ）服务运行监控技术，用于服务的日志检索和监控告警功能，便于用户追溯定位异常告警㊂ｃ）服务弹性伸缩技术，用于微服务根据其核心指标或者自定义指标自动扩缩容，提高微服务应用的可靠性，增强资源利用率㊂技术之间交互过程如下：开发人员访问可视化ｄａｓｈｂｏａｒｄ，通过服务部署及管理模块将服务以项目为单位部署于微服务运维平台，服务弹性伸缩模块由部署及管理模块获取服务静态信息，同时借助服务运行监控模块采集服务相关指标动态控制服务规模㊂整个运维平台以ｄｏｃｋｅｒ容器的形式运行在Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群中提供服务，由Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ负责运维平台的服务发现㊁滚动升级和故障恢复等管理控制㊂微服务运维平台的详细架构如图１所示㊂２．１㊀服务部署及管理技术服务部署及管理技术主要提供以下功能：服务部署㊁服务检索㊁配置更新㊁应用更新和服务删除㊂原生Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ作为一个功能完备的容器编排引擎，可以支持丰富的应用类型及灵活的功能配置，被广泛应用于各种应用的架构转型实践中，与此同时，数量庞大的专业概念㊁复杂多变的配置设置也大大增加了用户的使用难度㊂面向高性能计算环境的微服务运维平台旨在降低技术门槛和学习成本，简化开发人员的设计流程，提高运维人员的运维效率㊂针对高性能计算环境中系统㊁社区等应用服务的特点，服务部署及管理技术在保持应用功能完备的基础上定制化封装了ＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓＡＰＩ，屏蔽了ｓｅｒｖｉｃｅ㊁ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ㊁ｃｏｎｆｉｇＭａｐ和ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌｐｏｄａｕｔｏｓｃａｌｅｒ（ＨＰＡ）等专业术语，取而代之的则是项目服务㊁配置文件和服务数目贴近应用服务的概念，很大程度上降低了开发运维人员的学习成本㊂服务概念对应关系如图２所示㊂图３展示了服务部署的流程，通过定制封装原生ＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓＡＰＩ，用户只需关注应用程序㊁参数以及配置文件即可实现高性能计算环境中微服务的一键部署及管理㊂主要定制化实现如下：ａ）身份认证和参数检查㊂目前高性能计算环境中的应用主要为系统服务和社区服务，对于不同的服务项目有相应的开发运维团队进行运行维护，该技术基于Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ的ｎａｍｅｓｐａｃｅ构建了身份认证功能，设置用户对于不同项目的管理使用权限，增加不同项目应用之间的隔离性；补充了参数检查环节，对用户输入的应用参数进行合法性检查，提高微服务部署成功率㊂ｂ）ｄｏｃｋｅｒｉｍａｇｅ定制优化㊂针对高性能计算环境中应用持续交付和配置更新的需求特点，本文搭建了具有漏洞安全扫描功能的本地镜像仓库，极大地提高了容器镜像的安全性以及镜像的传输速度；在构建应用容器镜像过程中，配置应用热更新设置，达到配置文件同步更新的目的；同时以动态可扩展形式构建镜像封装方案，在目前支持Ｔｏｍｃａｔ㊁ＭｙＳＱＬ和ＳｐｒｉｎｇＢｏｏｔ应用的基础上，用户可以灵活集成其他应用类型㊂ｃ）ｃｏｎｆｉｇＭａｐ定制优化㊂原生Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ提供了ｃｏｎｆｉｇＭａｐ资源对象管理配置数据，既可以用来保存单个属性，也可以用来保存配置文件，用户通过环境变量或者挂载卷的形式使用，简化了配置文件的更新操作；ｃｏｎｆｉｇＭａｐ同时存在一些固化的弊端，其以挂载卷的形式管理配置文件时，配置文件在容器内是以只读文件系统的形式存在，对于高性能计算环境中的应用服务，并没有加载配置文件的对应权限，导致应用部署失败㊂该技术针对于此弊端对ｃｏｎｆｉｇ⁃Ｍａｐ挂载机制进行优化，通过设置软链接避免文件权限的问题，完善配置文件的热更新㊂ｄ）通过官方提供的客户端库，封装定制原生Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ检索功能，丰富微服务检索信息；通过上传配置文件，自动更新ｃｏｎｆｉｇ⁃Ｍａｐ，同步更新微服务中配置文件；通过上传应用程序包，自动更新容器镜像，同步更新微服务应用；一键式删除微服务应用对应的ｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ㊁ｓｅｒｖｉｃｅ以及配置文件管理工具ｃｏｎｆｉｇＭａｐ，避免复杂重复操作㊂２．２㊀服务运行监控技术服务运行监控技术主要提供以下功能：ａ）灵活的日志收集检索功能㊂微服务运维平台采用开源日志收集解决方案Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ㊁Ｆｌｕｅｎｔｄ和Ｋｉｂａｎａ（ＥＦＫ）对高性能计算环境中服务日志进行收集㊁检索和展示㊂Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ是一个实时的㊁分布式的可扩展搜索和分析引擎，在ＡｐａｃｈｅＬｕｃｅｎｅ基础上构建而成，因此在全文搜索方面表现十分出色，同时数据分布在不同的分片中，允许复制进行冗余备份；Ｆｌｕｅｎｔｄ是一款用于统一日志层的开源数据采集器，允许用户在将日志数据索引到Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ之前，对日志数据进行过滤和转换，添加服务元信息等标签，提高数据检索的便捷性；Ｋｉｂａｎａ是一款功能强大的数据可视化和管理工具，允许用户通过Ｗｅｂ界面检索浏览Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ日志数据，同时可以提供实时的直方图㊁折线图和饼状图㊂本文提供的基于ＥＦＫ的日志收集架构如图４所示㊂具体技术实现如下：在Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群中通过ＤａｅｍｏｎＳｅｔ资源对象部署Ｆｌｕｅｎｔｄ应用，收集每个服务器节点内部存储的容器日志，对日志数据添加项目名称㊁服务名称等标签，通过制定传输规则将日志存储在全文搜索引擎Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ中，并配有分布式持久化存储冗余备份，同时将可视化工具Ｋｉｂａｎａ集成于微服务运维平台可视化界面中用于日志检索㊂ｂ）完善的运行监控告警功能㊂该运维平台集成了开源监控系统Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ，其最初是在ＳｏｕｎｄＣｌｏｕｄ上构建的开源系统监控和告警工具包，于２０１６年加入ＣｌｏｕｄＮａｔｉｖｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ成为继Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ之后的第二个托管项目㊂Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ监控方案适用于监控收集时间序列数据，通过ｅｘｐｏｒｔｅｒ插件和Ｋｕｂｅ⁃ｓｔａｔｅ⁃ｍｅｔｒｉｃｓ工具采集资源对象的状态指标，在对多维数据收集和查询的方面具有独特的优势㊂基于Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ的监控告警架构如图５所示㊂具体技术实现如下：利用Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ监控Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群节点以及部署服务的ＣＰＵ㊁内存㊁网络等核心指标，针对高性能计算环境㊃１９１㊃㊀第３７卷增刊张鼎超，等：面向高性能计算环境的微服务运维平台设计与实现㊀㊀㊀中微服务特点，设计监控指标和规则采集用户自定义指标；在Ｐｒｏｍｅ⁃ｔｈｅｕｓｓｅｒｖｅｒ中制定报警规则，并借助ａｌｅｒｔＭａｎａｇｅｒ管理告警信息，灵活地选择诸如电子邮件㊁钉钉等工具进行消息提示；将可视化工具Ｇｒａｆａｎａ集成到微服务运维平台中用于提升用户的交互体验㊂２．３㊀服务弹性伸缩技术高性能计算环境中服务以系统服务和社区服务为主，形式主要为网站和ＡＰＩ服务等在线任务类型，其对ＣＰＵ㊁内存㊁网络Ｉ／Ｏ等常规资源消耗较大㊂服务弹性伸缩技术主要针对上述情况用于高性能计算环境中微服务的自动规模控制㊂微服务可以依据自身的ＣＰＵ㊁内存等核心指标或者ＱＰＳ等自定义指标进行规模的弹性伸缩，可以有效缓解流量突发带来的访问压力，应对业务高峰场景㊂该技术基于Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ的ＨＰＡ资源对象实现，ＨＰＡ通过周期性的查询机制监控其指定的服务核心资源指标和用户自定义指标负载，根据当前指标和期望指标采用式（１）计算微服务的缩放比例㊂ｄＲ＝ｃｅｉｌ［ｃＲˑ（（ｃＭＶ／ｄＭＶ））］（１）其中：ｄＲ㊁ｃＲ㊁ｃＭＶ㊁ｄＭＲ分别表示期望服务数㊁当前服务数㊁当前指标和期望指标；ｃｅｉｌ表示向上取整函数㊂ＨＰＡ的工作模式如图６所示㊂服务弹性伸缩技术的实现流程如下：ＨＰＡ通过部署的ｍｅｔｒｉｃｓｓｅｒｖｅｒ监控微服务的ＣＰＵ㊁内存等核心指标，同时针对高性能计算环境中微服务多为在线任务的特点构建Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ⁃ａｄａｐｔｅｒ并制定指标转换和计算规则，将Ｐｒｏｍｅｔｈｅｕｓ采集的用户自定义指标转换为其可以识别的指标，通过多指标监控可以实现灵活的微服务弹性伸缩效果㊂３㊀性能测试３．１㊀测试环境为了验证面向高性能计算环境的微服务运维平台在封装服务部署和管理流程，屏蔽容器和Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ相关领域专业概念带来的简便性和易用性效果，同时对构建的微服务运维平台进行弹性伸缩测试，本文搭建了一个单ｍａｓｔｅｒ节点的Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群，将微服务运维平台以ｄｏｃｋｅｒ容器的形式部署到Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群中，用户可以通过可视化的前端界面与微服务运维平台交互㊂集群配置如表１所示㊂表１㊀Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ集群服务器配置节点类型ＣＰＵ数内核数内存／ＧＢｍａｓｔｅｒ２４８ｎｏｄｅ１１２４ｎｏｄｅ２１２４ｎｏｄｅ３１２４㊀㊀本文采用开发人员实现的国家高性能计算环境中ｐｏｒｔａｌ接口服务对微服务运维平台中有关服务部署及管理㊁服务运行监控以及服务弹性伸缩技术相关功能进行性能测试，同时利用Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ原生命令行客户端ｋｕｂｅｌｅｔ进行对应功能实现以对比效果㊂访问微服务运维平台可视化界面，通过客户端上传ｐｏｒｔａｌ应用ｗａｒ包和配置文件，同时指定部署服务的项目名称㊁服务名称㊁部署数目等基本信息，一键生成可动态更新配置文件的微服务应用，测试得从上传文件到服务部署完成过程中消耗时间平均为６７ｓ，其中主要为上传文件包消耗的时间，大大降低了高性能计算环境中服务部署的时间成本㊂服务部署及管理技术可视化效果如图７所示㊂访问微服务运维平台可视化界面，通过服务运行监控技术可以利用服务名称㊁项目名称㊁时间等关键字检索高性能计算环境中微服务的日志信息，同时查看部署微服务的ＣＰＵ㊁内存㊁网络等监控信息㊂本文使用Ａｐａｃｈｅ组织开发的压力测试工具ＡｐａｃｈｅＢｅｎｃｈｍａｒｋ对部署的ｐｏｒｔａｌ接口服务进行压力测试，验证微服务运维平台中服务弹性伸缩技术功能性能㊂测试过程采用并发数为１００，压力测试总次数为１０００００次的访问请求，接口服务伸缩指标设置为ＣＰＵ，限额为资源请求的８０％，通过微服务运维平台的服务运行监控技术采集服务的负载信息和伸缩信息，测试结果如图８所示㊂从图中可以看出，微服务可以根据弹性伸缩算法应对压力测试，合理调整微服务规模㊂４㊀结束语本文针对高性能计算环境中应用服务的架构转型，为了满足提高开发运维效率㊁增强持续交付能力㊁增加应用服务稳定性以及降低学习成本的需求，基于Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓ构建了面向高性能计算环境的微服务运维平台，根据系统服务和社区服务类型特点定制了服务部署及管理技术㊁服务运行监控技术和服务弹性伸缩技术㊂经测试，该微服务运维平台功能与高性能计算环境应用服务需求相契合，降低了操作复杂度，同时保证了应用服务的持续稳定性㊂但弹性伸缩技术是在保证集群节点资源充足的情况下实现服务的横向扩展，在后续过程中将针对集群资源的纵向扩展加以设计实现，以更加契合高性能计算环境的服务需求㊂参考文献：［１］ＮｅｗｍａｎＳ．微服务设计［Ｍ］．崔力强，张骏，译．北京：人民邮电出版社，２０１６：３⁃７．［２］ＢｕｒｎｓＢ，ＧｒａｎｔＢ，ＯｐｐｅｎｈｅｉｍｅｒＤ，ｅｔａｌ．Ｂｏｒｇ，Ｏｍｅｇａ，ａｎｄＫｕｂｅｒ⁃ｎｅｔｅｓ［Ｊ］．Ｑｕｅｕｅ，２０１６，１４（１）：７０⁃９３．［３］ＢｅｒｎｓｔｅｉｎＤ．Ｃｏｎｔａｉｎｅｒｓａｎｄｃｌｏｕｄ：ｆｒｏｍＬＸＣｔｏＤｏｃｋｅｒｔｏＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＣｌｏｕｄＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１４，１（３）：８１⁃８４．［４］ＪａｍｓｈｉｄｉＰ，ＰａｈｌＣ，ＭｅｎｄｏｎｃａＮＣ，ｅｔａｌ．Ｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅｓ：ｔｈｅｊｏｕｒｎｅｙｓｏｆａｒａｎｄｃｈａｌｌｅｎｇｅｓａｈｅａｄ［Ｊ］．ＩＥＥＥＳｏｆｔｗａｒｅ，２０１８，３５（３）：２４⁃３５．［５］ＢａｌａｌａｉｅＡ，ＨｅｙｄａｒｎｏｏｒｉＡ，ＪａｍｓｈｉｄｉＰ．Ｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅｓａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｅｎ⁃ａｂｌｅｓＤｅｖＯｐｓ：ｍｉｇｒａｔｉｏｎｔｏａｃｌｏｕｄ⁃ｎａｔｉｖｅａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥＳｏｆｔ⁃ｗａｒｅ，２０１６，３３（３）：４２⁃５２．［６］Ｍａｒｉｅ⁃ＭａｇｄｅｌａｉｎｅＮ，ＡｈｍｅｄＴ，Ａｓｔｒｕｃ⁃ＡｍａｔｏＧ．Ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎｏｆａｎｏｂｓｅｒｖａｂｉｌｉｔｙｆｒａｍｅｗｏｒｋｆｏｒｃｌｏｕｄｎａｔｉｖｅｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅｓ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＩＦＩＰ／ＩＥＥＥＳｙｍｐｏｓｉｕｍｏｎＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＮｅｔｗｏｒｋａｎｄＳｅｒｖｉｃｅＭａｎａｇｅ⁃ｍｅｎｔ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１９：７２２⁃７２４．［７］ＭａｙｅｒＢ，ＷｅｉｎｒｅｉｃｈＲ．Ａｄａｓｈｂｏａｒｄｆｏｒｍｉｃｒｏｓｅｒｖｉｃｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎｄｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｃ］／／ＰｒｏｃｏｆＩＥＥＥＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＳｏｆｔｗａｒｅＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅＷｏｒｋｓｈｏｐｓ．Ｐｉｓｃａｔａｗａｙ，ＮＪ：ＩＥＥＥＰｒｅｓｓ，２０１７：６６⁃６９．［８］ＡｌｉｂａｂａＣｌｏｕｄ．ＥＤＡＳ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９⁃１１⁃１２］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ａｌｉｙｕｎ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔ／ｅｄａｓ？ｓｐｍ＝５１７６．２２４２００．１００．１９１．７ｄ７３６ｅｄ６ｓＲｓＱＵｍ．［９］ＨｕａｗｅｉＣｌｏｕｄ．ＣＳＥ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９⁃１１⁃１２］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｈｕａｗｅｉ⁃ｃｌｏｕｄ．ｃｏｍ／ｐｒｏｄｕｃｔ／ｃｓｅ．ｈｔｍｌ．［１０］ＪｉｎｇｄｏｎｇＣｌｏｕｄ．ＪＤＳＦ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１９⁃１１⁃１２］．ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｊｄ⁃ｃｌｏｕｄ．ｃｏｍ／ｃｎ／ｐｒｏｄｕｃｔｓ／ｊｄ⁃ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ⁃ｓｅｒｖｉｃｅ⁃ｆｒａｍｅｗｏｒｋ．㊃２９１㊃计算机应用研究２０２０年㊀。

官宣！ApacheShardingSphere5.0.0正式发布11 ⽉ 10 ⽇，是 Apache ShardingSphere 进⼊ Apache 基⾦会的三周年纪念⽇。

在这特殊的⼀天，我们很⾼兴的宣布 ApacheShardingSphere 迎来了 5.0.0 GA 版本的正式发布。

经过近两年的优化和打磨，ShardingSphere 5.0.0 GA 版正式开启了以可插拔架构为核⼼的全新阶段，实现了由过去数据分⽚单⼀应⽤场景到现在复杂应⽤环境下综合数据治理的⾝份转变与能⼒提升。

5.0.0 具体版本发布信息如下：1 新特性⽀持注释解析弹性伸缩：初步⽀持 openGauss弹性伸缩：增加增量同步是否已完成检测算法 SPI 接⼝弹性伸缩：增加数据校验算法 SPI 接⼝弹性伸缩：迁移前⾃动建表基本⽀持 MySQL 和 openGauss弹性伸缩：与 proxy 整合更完善，⽀持迁移完成⾃动切换配置弹性伸缩：提供更多的 DistSQL ⽀持，数据校验、切换配置等弹性伸缩：⽀持 DistSQL ⾃动触发迁移新增 DistSQL 语法：Shadow 规则管理新增 DistSQL 语法：弹性伸缩任务管理新增 DistSQL 语法：Proxy 实例熔断新增 DistSQL 语法：读写分离读库禁⽤新增 DistSQL 语法：ALTER RESOURCE新增 DistSQL 语法：DROP SHARDING ALGORITHM新增 DistSQL 语法：CREATE SHARDING ALGORITHM新增 DistSQL 语法：CREATE DEFAULT SHARDING [TABLE | DATABASE] STRATEGY新增 DistSQL 语法：SHOW ALL VARIABLES新增 DistSQL 语法：SHOW VARIABLE variableName;Proxy ⽀持 openGauss2 API 变更ShardingSphere-JDBC 增加 schema name 配置增加默认分⽚键配置默认 authority provider 由 NATIVE 调整为 ALL_PRIVILEGES_PERMITTEDSCTL 语法调整，与 DistSQL RAL 语法合并SHOW RESOURCES DistSQL 调整为 SHOW SCHEMA RESOURCES影⼦库压测：移除 shadow 逻辑字段，⽀持 shadow 算法3 增强元数据重构以及性能提升⽀持 MySQL union/union all 语句解析⽀持 PostgreSQL ABORT 语句⽀持 PostgreSQL CREATE INDEX 语句未指定索引时，⾃动⽣成索引⽀持带逻辑 schema 的 SQL 语句执⾏⽀持绑定表配置不同分⽚键ShardingSphere 内核性能优化Proxy ⽀持对部分 information_schema 表的查询，优化客户端连接体验DistSQL ⽀持⽤引号的的⽅式将关键字作为参数名ADD RESOURCE语句中 password ⽀持特殊字符ADD RESOURCE ⽀持⾃定义 JDBC 参数和连接池属性DROP RESOURCE ⽀持可选参数 ignore single tables，⽤于忽略单表规则限制⽀持在读写分离规则的基础上，使⽤ DistSQL 创建 sharding table ruleSHOW DATABASES 语句⽀持 like 语法CREATE SHARDING TABLE RULE ⽀持使⽤ inline 表达式指定资源CREATE SHARDING TABLE RULE ⽀持使⽤ dataNodes 的⽅式配置分⽚CREATE SHARDING TABLE RULE ⽀持复⽤已有算法SET VARIABLE，⽀持修改 Proxy 配置PostgreSQL 协议完善（⽀持 Portal、未指定类型的数据等）Proxy ⽀持切换 Netty 线程池在部分场景提⾼性能Proxy 与数据库交互的 fetch size 可配置弹性伸缩：完善对 PostgreSQL 的⽀持弹性伸缩：数据校验⽀持源端和⽬标端并⾏计算4 重构重构 SingleTable 功能以⽀持 Encrypt 多数据源重构 examples，调整模块结构调整注册中⼼节点持久化数据结构弹性伸缩：重构增量同步是否已完成检测算法默认实现弹性伸缩：重构数据校验算法默认实现弹性伸缩：移除 HTTP API 和独⽴打包影⼦库压测：去除 DML 重写流程影⼦库压测：⽀持 DDL 路由5 漏洞修复修复 INTERVAL 分⽚算法问题修复 SHOW INDEX FROM TABLE FROM TABLE 语句改写异常修复 Encrypt 多表关联改写异常修复⼦查询 index out of range 异常修复 Oracle 分页异常修复 Sharding 场景下未配置 KeyGenerateStrategy 时改写异常修复 Oracle ⽅⾔⼤⼩写导致 Federation 执⾏引擎异常修复 Sharding/Encrypt 整合使⽤时改写异常修复 Oracle 元数据加载异常的问题修复 SHOW RESOURCES 语句⽆法展⽰⾃定义属性的问题修复 SQL 执⾏异常不抛出的问题修复 Etcd ⽆法发送节点新增事件修复 PostgreSQL Proxy 查询结果可能丢失包含 null 值的数据⾏的问题修复 PostgreSQL 元数据列顺序可能错乱的问题修复 Proxy 字符编码可能不正确的问题下载链接：更新⽇志：项⽬地址：6 社区建设Apache ShardingSphere 5.0.0 版本的发布离不开社区⽤户的⽀持和贡献，期间共有 168 位 Contributor 提交了 4468 个 PR，助⼒ShardingSphere 5.0.0 版本的全⼒发布，感谢社区伙伴们的⼤⼒⽀持。

图解分布式架构的演进过程！⼀、什么是分布式架构分布式系统（distributed system）是建⽴在⽹络之上的软件系统。

内聚性：是指每⼀个数据库分布节点⾼度⾃治，有本地的数据库管理系统。

透明性：是指每⼀个数据库分布节点对⽤户的应⽤来说都是透明的，看不出是本地还是远程。

在分布式数据系统中，⽤户感觉不数据是分布的，即⽤户不须知道关系是否分割，有⽆副本，数据存在于那个站点以及事物在哪个站点上执⾏。

分布式系统作为⼀个整体对⽤户提供服务，⽽整个系统的内部的协作对⽤户来说是透明的，⽤户就像是指使⽤⼀个mysql ⼀样。

如：分布式mysql中间件 mycat ,来处理⼤并发⼤数据量的构架。

⼆、分布式架构的应⽤1、分布式⽂件系统例如：出名的有 Hadoop 的 HDFS, 还有 google的 GFS , 淘宝的 TFS 等；2、分布式缓存系统例如：memcache , hbase, mongdb 等；3、分布式数据库例如：mysql, mariadb, postgreSql 等；4、分布式webService5、分布式计算 以分布式mysql数据库中间件mycat 为例：MySQL 在现在电商以及互联⽹公司的应⽤⾮常多，⼀个是因为他的免费开源，另外⼀个原因是因为分布式系统的⽔平可扩展性，随着移动互联⽹⽤户的暴增，互联⽹公司，像淘宝，天猫，唯品会等电商都采⽤分布式系统应对⽤户的⾼并发量以及⼤数据量的存储。

⽽在Mycat的商业案例中，有对中国移动的账单结算项⽬中，应⽤实时处理⾼峰期每天2亿的数据量，在对物联⽹的项⽬中，实现处理⾼达26亿的数据量，并提供实时查询的接⼝。

通过对MyCat的学习，加深分布式系统架构的理解，以及分布式相关的技术，分布式⼀致性ZooKeeper服务, ⾼可⽤HAProxy/keepalived等相关应⽤。

集群与分布式；负载均衡；分布式相关的⾼可⽤、容灾等名词解释；Mycat中间件学习三、分布式架构的演进1、初始阶段架构特征：应⽤程序，数据库，⽂件等所有资源都放在⼀台服务器上。

题目: 基于HBase的数据存储与管理研究目录摘要 (1)一、概述 (1)二、研究背景 (1)三、HBase分布式数据库 (2)1、HBase与Hadoop及其组件的关系 (2)2、HBase系统架构 (3)3、HBase存储结构 (5)4、HBase数据模型 (9)四、总结与建议 (12)五、主要参考文献 (12)摘要在如今数据急剧膨胀的时代云计算应运而生，它为海量数据的存储和处理提供了一种新的解决方案，Hadoop作为Apache开源组织的一个分布式计算框架在很多商业应用中得到实践，它可以使用户在不了解分布式系统底层细节的情况下，开发分布式程序对大数据进行处理。

Hbase数据库是基于Hadoop 的Apache 顶层项目，它是BigTable 的开源实现，是一个面向列的非结构化数据库。

本文首先介绍了Hadoop的子项目HDFS和MapReduce的作用以及对HBase数据的支持性，然后依次阐述了Hbase的主从式系统架构和Region集群中存储架构，介绍了StoreFile的compact和splite过程，详细分析了HLog、HFile和KeyValue存储格式的结构。

在此基础之上分析了HBase表的逻辑模型及面向列的物理存储模型，总结HBase 中表的特点。

本文还提出了HBase在社交网站数据、电子商务数据和RDF数据存储和管理方面的三个应用领域。

最后提出HBase数据库存在的问题和解决策略。

关键词：HBase，数据库，存储结构，数据模型AbstractCloud computing comes into being with the data explosion.It provides a new solution for storaging and processing mass data. As a open source distributed computing framework of Apache Hadoop has been proved to be available in many business applications. it can be used in distributed system in the case that users do not need to understand the underlying ers develope the distributed program to process the large data. The Hbase database is Apache top-level project based on Hadoop, it is an open source implementation of BigTable oriented to columns non-structural database.First part of this paper introduces the sub project of HDFS an MapReduce Hadoop and how they support the HBase.Then illustrate the master-slave storage system architecture of Hbase, a Region cluster and introduces the compacting and spliteing process of StoreFile. HLog, HFile and KeyValue storage structure format are analyzed in detail. Based on above works , the logic model and the physical storage model oriented to columns of HBase tables are analyzed and a summary of the characteristics of HBase table also be provided. This paper proposes three application fields where HBase can be appied including the social networking site data, electronic commerce data and RDF data storage and management. At last some problems of HBase database and the solution strategy are proposed. Keywords: HBase, database, storage structure, data model一、概述近年来全球互联网络的发展网民数量、网络应用数量都呈现了激增的态势。