1.shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
2.用C#计算出球、源码圆柱和圆锥的源码表面积和体积的源代码:
3.websphereåtomcatå¨ä½¿ç¨ä¸çåºå«
4.TomcatåWebsphereçåºå«
5.ShardingSphere 4.x FAQ
shardingsphere源码阅读-SQL解析引擎
shardingsphere的核心功能之一是分片,其中SQL解析是源码关键步骤。它由SQL解析引擎执行,源码该过程涉及词法和语法解析,源码将SQL语句分解为不可再分的源码单个数字的源码单词并理解其结构。解析结果包括表、源码条件、源码排序、源码分组等元素,源码最终形成抽象语法树。源码在shardingsphere中,源码SQL解析过程会生成SQLStatement对象,源码如InsertStatement,源码它封装了SQL片段及其相关信息,源码头像 小程序源码如插入字段的位置。
SQLParserEngine的初始化和使用始于AbstractRuntimeContext的构造函数。SQLParserEngineFactory负责创建和缓存不同数据库类型的SQL解析引擎,如ANTLR。在SQLParserEngine的parse方法中,会使用ParsingHook进行跟踪,解析前调用start,成功后调用finishSuccess,异常时调用finishFailure。实际解析工作由SQLParserExecutor完成,它将SQL解析为ParseTree,再由ParseTreeVisitor创建SQLStatement。
SQLParserEngine的入口与分库分表操作紧密相关,shardingsphere通过ShardingStatement类来执行SQL,江南战车指标源码类似于JDBC的Statement。在prepare方法中,通过SQLParserEngine创建SimpleQueryPrepareEngine,该引擎负责预处理SQL执行的必要信息,如路由和重写结果。具体细节将在后续的SQL路由和重写分析中深入探讨。
用C#计算出球、圆柱和圆锥的表面积和体积的源代码:
class Geometry
{
public static int VSphere(int r)//球体积
{
return Math.PI*r*r;
}
public static int VCylinda(int r,int h)\\圆柱体积
{
return Math.PI*r*r*h;
}
public static int VCone(int r,int h)\\圆锥体积
{
return Math.PI*r*r*h/3;
}
public static int SSphere(int r)\\球表面积
{
return 4*Math.PI*r*r;
}
public static int SCylinda(int r,int h)\\圆柱表面积
{
return Math.PI*(r^2*2+2*r*h);
}
public static int SCone1(int r,int h)\\圆锥表面积(须知底面半径和高)
{
return Math.PI*(r^2+r*Math.Sqrt(r^2+h^2));
}
public static int SCone2(int r,int l)\\圆锥表面积(须知底面半径和母线长)
{
return Math.PI*(r^2+r*l);
}
}
静态方法,直接调用就好。
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ShardingSphere 4.x FAQ
在ShardingSphere中,如果SQL执行不正确,首先需要开启sql.show配置,它在Sharding-Proxy以及Sharding-JDBC 1.5.0版本之后提供了帮助。此配置默认关闭,2013刺客帝国源码开启后,系统会将SQL解析上下文、改写后的SQL以及最终路由至的数据源的详细信息打印至info日志,方便调试。
遇到源码编译错误时,应了解ShardingSphere使用lombok实现代码简化,具体使用和安装细节可参考lombok官网。sharding-orchestration-reg模块需要先执行mvn install命令,根据protobuf文件生成gRPC相关的java文件。
在使用Spring命名空间时,若找不到xsd文件,其实Spring命名空间使用规范并未强制要求部署至公网地址。但考虑到部分用户的需求,相关xsd文件也部署至ShardingSphere官网。kafka page cache 源码sharding-jdbc-spring-namespace的jar包中配置了xsd文件的位置,确保jar包内存在该文件即可。
对于Cloud not resolve placeholder异常,使用行表达式标识符建议使用$->{ ...},避免与Spring本身的属性文件占位符冲突。
在使用inline表达式时,注意Java的整数相除结果为整数,而inline表达式中的Groovy语法则返回浮点数。若需要获得除法整数结果,请使用A.intdiv(B)。
若只有部分数据库分库分表,确实需要将不分库分表的表配置在分片规则中。ShardingSphere会将多个数据源合并为一个逻辑数据源,不配置分片规则会导致无法准确判断应路由至哪个数据源。这时,可以采用配置default-data-source的方式,或单独管理不参与分库分表的数据源。
除了支持自带的分布式自增主键,ShardingSphere也能支持原生的自增主键。但需注意,原生自增主键不能同时作为分片键使用。由于ShardingSphere不知晓数据库表结构,原生自增主键不在原始SQL中,无法将其解析为分片字段。若自增主键非分片键,则无需关注;若作为分片键,ShardingSphere无法解析其分片值,可能导致SQL路由至多张表。
指定泛型为Long的SingleKeyTableShardingAlgorithm遇到ClassCastException问题,确保数据库表中字段与分片算法中的字段类型一致。例如,数据库中字段为int类型时,分片类型应为Integer,而非Long。
在SQLSever和PostgreSQL中,聚合列未加别名可能会抛出异常。这是因为这些数据库会自动为聚合列改名,ShardingSphere在结果归并时可能找不到相应的列。正确的SQL写法应包含别名。
在Oracle数据库使用Timestamp类型的OrderBy语句时,可能会抛出异常。解决方式是配置启动参数oracle.jdbc.J2EECompliant=true,或在项目初始化时设置System.getProperties().setProperty(“oracle.jdbc.J2EECompliant”, “true”);
使用Proxool配置多个数据源时,需要为每个数据源设置alias,以避免每次都从一个数据源获取连接。具体实现方法请参考Proxool官网。
ShardingSphere采用snowflake算法作为默认的分布式自增主键策略,这确保了分布式环境下生成的自增序列递增但不连续,且尾数多为偶数。在3.1.0版本中,尾数为偶数的问题已被解决。
在Windows环境下通过Git克隆ShardingSphere源码时,可能会遇到文件名过长的问题。为了解决,可执行特定命令启用Git对长文件名的支持,或通过注册表或组策略解除操作系统文件名长度限制。
若在运行Sharding-Proxy时找不到或无法加载主类org.apache.shardingshpere.shardingproxy.Bootstrap,可能是因为解压工具将文件名截断。解决方法是执行特定命令。
若实现了ShardingKeyGenerator接口但配置了Type却未生效,需要确保在META-INF/services中创建对应文件指定SPI实现类,或在配置中正确指定类型。ShardingSphere的扩展功能需要通过SPI注入才能生效。
当JPA与数据脱敏一起使用时,由于数据脱敏的DDL尚未完成,导致JPA实体类无法同时满足DDL和DML。解决方案需根据具体需求进行调整。
在配置了某个数据连接池的spring-boot-starter(如druid)和sharding-jdbc-spring-boot-starter后,系统启动报错可能是因为两者间的兼容性问题。应检查配置文件和依赖版本,确保兼容性。
在使用sharing-proxy时,动态在sharding-ui上添加新的logic schema,可通过sharding-ui的API实现,具体操作请参考sharding-ui文档。
在使用sharing-proxy时,使用合适的工具连接proxy通常取决于具体需求和环境,常见的连接工具包括JDBC客户端、命令行工具等,需根据实际场景选择。