tSharding 项目启动与配置教程
2025-05-06 20:15:18作者:牧宁李
1. 项目目录结构及介绍
tSharding 是一个开源的数据库分片框架,其项目目录结构如下所示:
tSharding/
├── bin/ # 存放项目启动脚本
├── conf/ # 存放项目配置文件
│ └── tsharding.properties # tSharding 的配置文件
├── lib/ # 存放项目依赖的库文件
├── logs/ # 存放项目运行日志
├── src/ # 源代码目录
│ ├── main/ # 主代码目录
│ │ ├── java/ # Java 源代码
│ │ └── resources/ # 资源文件
│ └── test/ # 测试代码目录
│ ├── java/ # Java 测试源代码
│ └── resources/ # 测试资源文件
└── README.md # 项目说明文件
bin/目录包含启动和运行项目所需的脚本文件。conf/目录包含项目的配置文件,如tsharding.properties。lib/目录包含项目依赖的第三方库。logs/目录用于存放项目运行过程中生成的日志文件。src/目录是源代码目录,其中main/包含主要的代码和资源文件,test/包含测试相关的代码和资源文件。README.md文件提供了项目的概述和基本的使用说明。
2. 项目的启动文件介绍
tSharding 的启动脚本位于 bin/ 目录下,根据操作系统不同,可以是 sharding-server-start.sh(对于 Linux 和 macOS 系统)或 sharding-server-start.bat(对于 Windows 系统)。
sharding-server-start.sh:Linux 和 macOS 系统下使用的启动脚本。可以通过命令行执行此脚本启动 tSharding 服务。sharding-server-start.bat:Windows 系统下使用的启动脚本。可以通过命令提示符或 PowerShell 执行此批处理文件启动 tSharding 服务。
启动 tSharding 服务的命令如下(以 Linux 系统为例):
./bin/sharding-server-start.sh
3. 项目的配置文件介绍
tSharding 的配置文件位于 conf/ 目录下,主要配置文件是 tsharding.properties。
该文件中可以配置 tSharding 服务的基本参数,例如:
tsharding.server.port:tSharding 服务的监听端口。tsharding.datasource.names:定义数据源的名称。tsharding.datasource.<name>.url、tsharding.datasource.<name>.username、tsharding.datasource.<name>.password:配置具体数据源的 URL、用户名和密码。
下面是一个简单的配置示例:
tsharding.server.port=8080
tsharding.datasource.names=ds0,ds1
tsharding.datasource.ds0.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds0
tsharding.datasource.ds0.username=root
tsharding.datasource.ds0.password=root
tsharding.datasource.ds1.url=jdbc:mysql://localhost:3306/ds1
tsharding.datasource.ds1.username=root
tsharding.datasource.ds1.password=root
在实际部署时,需要根据具体数据库信息修改配置文件中的相应参数。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 移动端HTML医疗影像DICOM在线浏览解决方案:零足迹医疗图像查看器 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 LabVIEW串口通信开发全攻略:从入门到精通的完整解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
207
220
暂无简介
Dart
646
149
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
653
287
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
250
318
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.13 K
637
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
78
101
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
215
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
134
873