最近在学习Spring boot,写了个读写分离。并未照搬网文,而是独立思考后的成果,写完以后发现从零开始写读写分离并不难! 我最初的想法是: 读方法走读库,写方法走写库(一般是主库),保证在Spri
我们可以看到,它间接实现了DataSource。是个抽象类,只有一个抽象方法#determineCurrentLookupKey()
先搭建一个mysql集群(一主两从),半同步复制:mysql 半同步复制,三个节点。
提供一个统一的中间件,程序连接到中间件,中间件帮我们做读写分离,例如MyCat。
一个主库和N个应用库的数据源,并且会同时操作主库和应用库的数据,需要解决以下两个问题:
在大型应用程序中,配置主从数据库并使用读写分离是常见的设计模式。在Spring应用程序中,要实现读写分离,最好不要对现有代码进行改动,而是在底层透明地支持。
在日常生活中,我们不可避免要在工程中配置多个数据源,下面我就给大家讲一下怎么在spring boot里面配置多数据源,并且在文章结尾给出一个github的demo,希望对大家有所帮助
什么时候一个Java工程里需要同时控制(连接)多个数据源呢?我认为主要有如下两种情况:
在实际开发中,经常会遇到应用要访问多个库的情况,需要配置多个数据源。本文会介绍spring多数据源的典型场景,如何优雅的实现多数据源,并结合spring、mybatis源码进行分析,为什么在事务中,不能切换数据源。最后,还会提供一个多数据源的完整源码案例。
我们一般应用对数据库而言都是“读多写少”,也就说对数据库读取数据的压力比较大,有一个思路就是说采用数据库集群的方案,
本文提供方法仅供类似简单业务场景,在生产环境和复杂的业务场景 请使用分库分表的中间件(例如mycat)或者框架 sharding-sphere (一直在用)等
这个根据自己项目的配置项进行,有的习惯在mybaits下配置db,我的是在spring.datasource配置:
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
概念:当并发系统中不同线程出现循环资源依赖,涉及的线程都在等待别的线程释放资源时,就会导致这几个线程都进入无限等待的状态,称为死锁。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
随着系统用户访问量的不断增加,数据库的频繁访问将成为我们系统的一大瓶颈之一。由于项目前期用户量不大,我们实现单一的数据库就能完成。但是后期单一的数据库根本无法支撑庞大的项目去访问数据库,那么如何解决这个问题呢?
大多数系统都是读多写少,为了降低数据库的压力,可以对主库创建多个从库,从库自动从主库同步数据,程序中将写的操作发送到主库,将读的操作发送到从库去执行。
之前我们已经深度剖析了Spring局部事务的实现,但是懂了实现还不够,我们需要从Spring的实现中学习到一些好用的设计思想,本篇文章就是来总结一下Spring事务设计的精华思想。
随着并发量的不断增加,显然单个数据库已经承受不了高并发带来的压力。一个项目使用多个数据库(无论是主从复制- – 读写分离还是分布式数据库结构)的重要性变得越来越明显。传统项目中(个人对传统项目的理解就是所有的业务模块都在一个tomcat中完成,多个相同的tomcat集群也可认为是传统项目)整合多数据源有两种方法:分包和AOP。
Spring Boot作为一种快速开发框架,广泛应用于Java项目中。在一些大型应用中,数据库的读写分离是提升性能和扩展性的一种重要手段。本文将介绍如何在Spring Boot项目中优雅地实现读写分离,并通过适当的代码插入,详细展开实现步骤,同时进行拓展和分析。
一般来讲,读写分离无非两种实现方式。第一种是依靠数据库中间件(比如:MyCat),也就是说应用程序连接到中间件,中间件帮我们做读写分离;第二种是应用程序自己做读写分离,结合 Spring AOP 实现读写分离
上午花了大半天排查一个多数据源主从切换的问题,记录一下: 背景: 项目的数据库采用了读写分离多数据源,采用AOP进行拦截,利用ThreadLocal及AbstractRoutingDataSource进行数据源切换,数据源代码如下: public class RoutingDataSource extends AbstractRoutingDataSource { @Override protected Object determineCurrentLookupKey() {
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,里边会涉及到各种好玩的技术,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。
工作中遇到了多组户的需求,因为以前并没有接触过,所以多番查找资料,最后总算做出来了,再此做个总结,记录一下以便日后复习也可以帮助用得着的朋友。
很多情况,我们确实需要在一个服务中访问多个数据源。虽然它让整体设计变的不那么优雅,但真实的世界确实需要它。比如,你的业务为两个比较大的客户服务,但你希望他们能够共用一套代码。
我们在调用任何持久层的框架,都是基于JDBC进行操作的,只要集成了Spring框架就一定会注入配置的DataSource获取连接dataSource.getConnection()。既然是我们配置的,我们可以实现一个自定义的DataSource,然后动态提供数据源。说干就干
DataSource的基本角色是ConnectionFactory,所有的数据库连接将通过DataSource接口统一管理。
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之前有文章提供了springboot多数据源动态注册切换的整合方案,在后续使用过程中,发现在事务控制中有多种bug发生,决定对此问题进行分析与解决
最常见的单一应用中最多涉及到一个数据库,即是一个数据源(Datasource)。那么顾名思义,多数据源就是在一个单一应用中涉及到了两个及以上的数据库了。
一个线程在Serivcie时Select时选择的是从库,DynamicDataSourceHolder中ThreadLocal对应线程存储的是slave,然后调用Manager时进入事务,事务使用默认的transacatinManager关联的dataSource,而此时会不会获取到的是slave?
我们都知道,再开发的过程中,对于多个数据库,就会有各种各样的数据源,比如Oracle,比如 Mysql,并且再开发的过程中,我们很有可能会同时使用到两个数据库,这样就设计到了切换不同的数据源来进行实现,就比如我们在 Oracle 的数据库中去查询一些必要的数据,然后让这些源头数据进入到 Mysql ,这个时候,如果不通过第三方的工具,比如 dataWorks或者其他的组件的话, 那么就得通过 Java 代码来进行实现了,今天了不起就来给大家介绍一下这个关于这个一个注解就切换数据源的操作。
所谓读写分离,本质上是数据库层面的查询和更新隔离,其实就是将数据库分为了主从库,一个主库用于写数据,多个从库完成读数据的操作,主从库之间通过某种机制进行数据的同步,是一种常见的数据库架构。
在《Java并发编程实战》原作名: Java Concurrency in Practice 3.2与3.5章节介绍了对象不合理的逸出导致的并发安全问题及如何安全发布对象。在spring框架流行的今天,AOP很容易导致对象逸出带来并发安全问题。
在实际软件项目开发中,经常会需要连接多个数据库,比如有时要与其他业务数据对接或数据库采用的读写分离。而SpringMVC中提供的动态数据源配置就可以实现这种需求。
前言: 首先思考一个问题:在高并发的场景中,关于数据库都有哪些优化的手段?常用的有以下的实现方法:读写分离、加缓存、主从架构集群、分库分表等,在互联网应用中,大部分都是读多写少的场景,设置两个库,主库和读库,主库的职能是负责写,从库主要是负责读,可以建立读库集群,通过读写职能在数据源上的隔离达到减少读写冲突、释压数据库负载、保护数据库的目的。在实际的使用中,凡是涉及到写的部分直接切换到主库,读的部分直接切换到读库,这就是典型的读写分离技术。本篇博文将聚焦读写分离,探讨如何实现它。
有同学私信我,如何实现读写分离,Spring Boot项目,数据库是MySQL,持久层用的是MyBatis。
本文介绍两种动态切换数据库的方法。 方法一:数据源信息配置在xml中,适用于一般数据库切换。执行完某操作,切换数据库,执行另一个操作。 方法二:数据源信息配置在默认数据源中,适用于切换数据库操作同一方法,相当于批量执行方法。
首先是我认为比较好的切换是在service层进行切换,基本思想是利用spring的AbstractRoutingDataSource类进行datasource的选择,就像map的key-value,AbstractRoutingDataSource是有个determineCurrentLookupKey选择datasource的bean进行切换。
首先思考一个问题:在高并发的场景中,关于数据库都有哪些优化的手段?常用的有以下的实现方法:读写分离、加缓存、主从架构集群、分库分表等,在互联网应用中,大部分都是读多写少的场景,设置两个库,主库和读库。
大约在19年的这个时候,老同事公司在做医疗系统,需要和HIS系统对接一些信息,比如患者、医护、医嘱、科室等信息。但是起初并不知道如何与HIS无缝对接,于是向我取经。
由于涉及到事务处理,可能会遇到事务中同时用到读库和写库,可能会有延时造成脏读,所以增加了线程变量设置,来保证一个事务内读写都是同一个库
①可以开两个docker ②也可以在一个MySQL服务器中用2个数据库
可能由于业务上的某些需求,我们的系统中有时往往要连接多个数据库,这就产生了多数据源问题。
SSH框架(二) 利用AbstractRoutingDataSource实现动态数据源切换
实际生产的过程中为了实现数据库的高可用,不会只有一个数据库节点。至少会搭建主从复制的数据库架构,从库可以作为主库的数据备份。下面就进行从零开始搭建MySQL的主从架构。 01 【主从复制原理】 以MySQL一主两从架构为为例,也就是一个master节点下有两个slave节点,在这套架构下,写操作统一交给master节点,读请求交给slave节点处理。 为了保证master节点和slave节点数据一致,在master节点写入数据后,会同时将数据复制到对应的slave节点。 主从复制数据的过程中会用到三个线程
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