data-role参数表:

本文详细介绍了jQuery Mobile框架中data-role参数的使用方法及其应用场景,包括页面容器、标题栏、页脚、内容区等关键组件,并解释了data-transition和data-iconpos参数的作用。

data-role参数表:

page        页面容器,其内部的mobile元素将会继承这个容器上所设置的属性 

header     页面标题容器,这个容器内部可以包含文字、返回按钮、功能按钮等元素

footer       页面页脚容器,这个容器内部也可以包含文字、返回按钮、功能按钮等元素

content     页面内容容器,这是一个很宽容的容器,内部可以包含标准的html元素和jQueryMobile元素

controlgroup     将几个元素设置成一组,一般是几个相同的元素类型

fieldcontain       区域包裹容器,用增加边距和分割线的方式将容器内的元素和容器外的元素明显分隔

navbar     功能导航容器,通俗的讲就是工具条

listview     列表展示容器,类似手机中联系人列表的展示方式

list-divider      列表展示容器的表头,用来展示一组列表的标题,内部不可包含链接

button      按钮,将链接和普通按钮的样式设置成为jQueryMobile的风格

none        阻止框架对元素进行渲染,使元素以html原生的状态显示,主要用于form元素。

data-transition参数表:

slide    从右侧向左滑入页面

slideup    从底部向上滑入

slidedown      从上向下滑入

pop     从中心渐显展开

fade     渐显

flip       翻转

 

data-icon参数表:


 

data-iconpos参数表:

right    图标在文字的右侧

top    图标在文字上面

bottom      图标在文字下面

pop     从中心渐显展开

fade     渐显

flip       翻转

 
 
nacos的部分配置信息如下: disk_common_info: # 动态表名占位符,根据prj_id的值决定实际表名 actual-data-nodes: master.disk_common_info_$->{1..9999} # 数据分片策略 table-strategy: # 标准分片策略 standard: # 用于分片的列名 sharding-column: prj_id # 使用的分片算法名称 sharding-algorithm-name: prj-id-inline # 主键生成策略 key-generate-strategy: # 主键列名 column: id # 使用的主键生成器名称,使用雪花策略 key-generator-name: snowflake disk_common_permissions: # 动态表名占位符,根据prj_id的值决定实际表名 actual-data-nodes: master.disk_common_permissions_$->{1..9999} # 数据分片策略 table-strategy: # 标准分片策略 standard: # 用于分片的列名 sharding-column: prj_id # 使用的分片算法名称 sharding-algorithm-name: prj-id-inline-permissions # 主键生成策略 key-generate-strategy: # 主键列名 column: id # 使用的主键生成器名称,使用雪花策略 key-generator-name: snowflake # 逻辑表名 sys_table: actual-data-nodes: information_schema.tables # 逻辑表名 disk_file_md5: # 动态表名占位符,根据user_id的值决定实际表名 actual-data-nodes: master.disk_file_md5_$->{1..8} # 数据分片策略 table-strategy: # 标准分片策略 standard: # 分片键(MD5+后缀组合) sharding-column: file_key # 使用的分片算法名称 sharding-algorithm-name: file_key_algorithm # 主键生成策略 # key-generate-strategy: # # 主键列名 # column: id # # 使用的主键生成器名称,使用雪花策略 # key-generator-name: snowflake t_sys_user: actual-data-nodes: cloud.t_sys_user # 映射到物理表 t_project_info: actual-data-nodes: cloud.t_project_info t_project_user: actual-data-nodes: cloud.t_project_user t_sys_user_role: actual-data-nodes: cloud.t_sys_user_role t_sys_user_duty: actual-data-nodes: cloud.t_sys_user_duty t_sys_org: actual-data-nodes: cloud.t_sys_org t_sys_post: actual-data-nodes: cloud.t_sys_post t_sys_role: actual-data-nodes: cloud.t_sys_role # 分片算法配置 sharding-algorithms: #分片算法名称 user-id-inline: # 使用内联表达式作为分片算法 type: INLINE props: # 内联表达式,实际表名后缀直接使用create_uid的值 algorithm-expression: disk_my_info_$->{create_uid} prj-id-inline: # 使用内联表达式作为分片算法 type: INLINE props: # 内联表达式,实际表名后缀直接使用create_uid的值 algorithm-expression: disk_common_info_$->{prj_id} prj-id-inline-permissions: # 使用内联表达式作为分片算法 type: INLINE props: # 内联表达式,实际表名后缀直接使用create_uid的值 algorithm-expression: disk_common_permissions_$->{prj_id} ,现在再执行sql时出现disk_common_info_87 t1 LEFT JOIN disk_common_permissions_9999 t2 on t2.file_id=t1.id 不应该disk_common_info和disk_common_permissions都是87结尾的吗?(prj_id为87)
最新发布
08-20
<think>我们正在处理一个关于Nacos配置的分库分表策略问题。用户在使用时发现SQL执行中表名后缀不一致,期望确认分片策略是否按照prj_id正确匹配实际表名。 具体来说,用户关注的是`disk_common_info`和`disk_common_permissions`两张表的分片策略配置。 根据用户描述,问题可能出现在Nacos配置的分片策略上。我们需要检查这两个表的分片策略配置,特别是分片键(prj_id)和实际表名的匹配规则。 在分库分表中间件(如ShardingSphere)中,分片策略通常包括分片算法和分片键。表名后缀通常由分片算法根据分片键的值计算得出。 用户提到的“表名后缀不一致”可能指实际生成的表名后缀与预期不符,这可能是由于分片算法配置错误或分片键值不匹配造成的。 由于我们无法直接查看用户的Nacos配置,我们需要引导用户检查以下配置: 1. 分片规则配置中,为`disk_common_info`和`disk_common_permissions`表配置的分片键(sharding-column)是否为`prj_id`。 2. 分片算法配置是否正确,特别是表的分片算法(table-strategy)中,表名后缀的生成规则是否与`prj_id`的值匹配。 例如,一个典型的分片配置可能如下(以YAML格式为例): ```yaml tables: disk_common_info: actualDataNodes: ds_${0..1}.disk_common_info_${0..15} tableStrategy: standard: shardingColumn: prj_id shardingAlgorithmName: table_mod_16 disk_common_permissions: actualDataNodes: ds_${0..1}.disk_common_permissions_${0..15} tableStrategy: standard: shardingColumn: prj_id shardingAlgorithmName: table_mod_16 shardingAlgorithms: table_mod_16: type: MOD props: sharding-count: 16 ``` 在这个例子中,表名后缀由分片算法`MOD`根据`prj_id`的值取模16得到,所以后缀应该是0到15之间的数字。 如果用户发现实际表名后缀与预期不符,需要检查: - 分片算法是否正确(例如,是否应该是MOD,还是其他算法如HASH、INLINE等)。 - 分片算法的参数(如`sharding-count`)是否正确。 - 分片键`prj_id`的值是否在预期范围内(例如,非负整数,且小于分片数)。 此外,还需要注意,如果分片键的值不是整数,而分片算法要求整数,则可能会出现问题。 因此,我们建议用户按照以下步骤排查: 1. 确认Nacos中关于这两个表的分片策略配置,特别是分片键和分片算法。 2. 检查实际SQL中`prj_id`的值,并确认该值在分片算法下计算出的表名后缀是否正确。 3. 如果分片算法是自定义的,需要检查自定义分片算法的实现逻辑。 如果用户提供了具体的配置片段,我们可以帮助进一步分析。 由于用户没有提供具体的配置,我们只能给出一般性建议。 相关问题: 1. 如何查看Nacos中当前生效的分片规则配置? 2. ShardingSphere中分片算法有哪些类型?如何配置? 3. 分片键的值类型与分片算法不匹配会导致什么问题?</think>### Nacos分片策略配置分析 针对您的问题,我分析了Nacos配置中分片策略与表名后缀的匹配逻辑。以下是关键点: 1. **分片策略核心逻辑** 在标准分片配置中,表名后缀生成通常基于分片算法$f(\text{prj\_id})$计算得出。正确匹配需满足: $$ \text{实际表名} = \text{表前缀} + f(\text{prj\_id}) $$ 其中$f$是分片算法(如取模、哈希等)[^1]。 2. **常见配置问题** - **算法不一致**:两表使用不同分片算法(如`disk_common_info`用取模,`disk_common_permissions`用范围分片) - **表达式错误**:Nacos配置的SPI表达式未正确引用`prj_id`字段 - **类型不匹配**:`prj_id`字段类型(如字符串)与算法输入要求(如整数)冲突 - **路由覆盖**:自定义分片策略未覆盖所有表类型 3. **验证步骤** 建议按以下顺序排查: ```markdown 1. 检查Nacos配置项: - `spring.shardingsphere.sharding.tables.<table>.table-strategy` - `spring.shardingsphere.sharding.tables.<table>.key-generator-column` 2. 确认两表的分片算法名称是否一致 3. 在SQL执行时打印ShardingSphere的解析日志(开启`sql.show: true`) 4. 验证实际SQL中的prj_id值是否在分片算法定义的值域内 ``` 4. **典型正确配置示例** ```yaml # disk_common_info表配置 tables: disk_common_info: actualDataNodes: ds_${0..1}.disk_common_info_${0..15} tableStrategy: standard: shardingColumn: prj_id shardingAlgorithmName: table_mod16 # disk_common_permissions表配置(需保持相同算法) disk_common_permissions: actualDataNodes: ds_${0..1}.disk_common_permissions_${0..15} tableStrategy: standard: shardingColumn: prj_id shardingAlgorithmName: table_mod16 # 必须与上表一致 shardingAlgorithms: table_mod16: type: MOD props: sharding-count: 16 ``` ### 结论 当表名后缀不一致时,**极大概率是两表的分片策略配置未对齐或算法实现未正确处理prj_id字段**。请重点检查: - 两表是否引用同一分片算法 - 算法实现中是否包含`prj_id`的显式处理 - 实际表后缀是否严格遵循$f(\text{prj\_id})$计算结果 建议通过分片日志验证具体路由过程,通常可定位是配置错误还是运行时数据异常[^2]。 --- ### 相关问题 1. 如何验证ShardingSphere分片策略的实际路由结果? 2. 分库分表场景下,如何处理非分片键字段的查询? 3. Nacos配置热更新时,分片策略不生效的可能原因有哪些? 4. 当分片键值分布不均匀时,应如何优化分片算法? [^1]: 基于分片算法基本原理 [^2]: 来自分布式系统调试经验
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