:http://blog.csdn.net/xlgen157387/article/details/51331244
本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式教会读者,配置出一套 Canal 工具服务,来同步分库分表的数据到 Elasticsearch 文件夹系统中。同时在 SpringBoot 工程中,配置出两套数据源,一套是 MySQL + MyBatis,一套是 Elasticsearch + MyBatis。【这是非常重要的设计手段】
在对诸如订单、交易、支付等实时在线业务系统的研发、维护过程中,随着业务量的快速增长,我们经常会遇到由于关系型数据库(如:MySql)单表数据量增长过大而引发的线上事故;虽然这些事故多数时候是由于不合理的慢SQL而引起的系统雪崩,但有时也会出现由于数据库热点块IO争用而引发的系统性性能下降。总之,单表数据量的无限增长总是会在这样或那样的情况下增加系统的不稳定性因素。
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章,本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成,以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。
在 MySQL 集群架构中有两种主流的集群实现,一种是读写分离,而另外一种则是数据分片。所谓的数据分片其实就是今天要聊的分库分表技术。
之前的几篇文章,阿粉已经说了这个SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了水平的分库分表,也是我们在日常的业务中最经常用到的,把数据进行水平分库,比如按照日期分库,按照奇偶性用户ID来水平分库,今天阿粉来说说如何使用 Sharding-JDBC 进行垂直切分表和数据库。
本篇文章讲解如何在ssm(spring、springmvc、mybatis)结构的程序上集成sharding-jdbc(版本为2.0.3)进行分库分表; 假设分库分表行为如下:
本篇文章讲解如何在ssm(spring、springmvc、mybatis)结构的程序上集成sharding-jdbc(版本为1.5.4.1)进行分库分表; 假设分库分表行为如下:
官方地址:https://shardingsphere.apache.org/document/legacy/3.x/document/cn/quick-start/sharding-jdbc-quick-start/
demo 地址:https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/spring-boot/sjdemo 部分内容参考 ShardingSphere 官方文档:官方文档
分库分表的设计和实现方式,在之前的内容中总结过很多,本文基于SpringBoot3和ShardingSphere5框架实现数据分库分表的能力;
视频地址: https://www.bilibili.com/video/BV1zy4y1m7ZS/
Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库,它始终以云原生的基础开发套件为目标。
今天推荐一个 MyBatis - Plus 官方发布的神器:mybatis-mate 。
之前一篇文章中我们讲了基于Mysql8的读写分离(文后有链接),这次来说说分库分表的实现过程。
在传统的中小公司里面,尤其是以企业内部的办公系统、REP系统,或者体量不是很大的互联网公司里面,搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面,单表每天有上100w的数据业务增量时,就要考虑分库分表的策略了。否则,无论是数据的存储、访问、更新等操作,单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
前面几篇文章我们都是通过yml配置文件的方式,简单实现了 inline模式下的分库分表。 通过yml的方式,我们需要在配置文件中配置数据源和分库分表的策略表达式。那么如果我不想在配置文件中写如此冗长的配置,能否采用java config 的方式实现呢。肯定是可以的。
把存于一个库的数据分散到多个库中,把存于一个表的数据分散到多个表中。如果说读写分离是为了分散数据库读写操作压力,分库分表就是为了分散存储压力
互联网高速发展,同时也带来的海量数据存储问题。传统关系型数据库的单库单表已经很难支撑,如何高效存储和访问这些数据,成为业内急需解决的问题。解决思路有两个方向:
大家好,我是老田,受群里小伙伴之邀,搞一个分库分表案例,这样让很多没用过分库分表的心里也有个底,不然永远看到的都是网上的各种概念和解决方案性的文章。
因为市面上已经非常不错的分库分表的资料,所以艿艿就不在尴尬的瞎哔哔一些内容。推荐阅读两个资料:
数据库分库分表除了使用中间件来代理请求分发之外,另外一种常见的方法就是在客户端层面来分库分表 —— 通过适当地包装客户端代码使得分库分表的数据库访问操作代码编写起来也很方便。本文的分库分表方案基于 MyBatis 框架,但是又不同于市面上常用的方案,它们一般都是通过编写复杂的 MyBatis 插件来重写 SQL 语句,这样的插件代码会巨复杂无比,可能最终只有插件的原作者自己可以完全吃透相关代码,给项目的维护性带来一定问题。本文的方案非常简单易懂,而且也不失使用上的便捷性。它的设计哲学来源于 Python —— Explicit is better than Implicit,也就是显式优于隐式,它不会将分库分表的过程隐藏起来。
获取多个数据源我们肯定需要在yaml或者properties中进行配置。所以首先需要获取到配置信息; 定义配置文件中的库和表:
因为mycat本身对于数据库主从同步还是依赖的其本身机制,所以这里我们使用mysql的时候,也需要配好主从同步,另外需要建好从库的只读账号
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
哈啰出行作为阿里系共享单车的头部企业,在江湖中的知名度还是有的,而今天我们就来看一道哈啰 Java 一面中的经典面试题:当数据表中数据量过大时,应该如何优化查询速度?
随着我们的系统运行,存储在关系型数据库的数据量会越来越大,系统的访问的压力也会随之增大,如果一个库中的表数据超过了一定的数量,比如说mysql中的表数据达到千万级别,就需要考虑进行分库分表;
Sharding-JDBC定义为轻量级的java框架,目前也只能应用于java语言,在java的JDBC层提供额外拓展的服务。它使用客户端直接连接数据库,以jar包的形式提供服务,不需要额外的依赖和部署,可以理解一个加强版的JDBC驱动,可以兼容JDBC和各种ORM框架的使用
答:大部分程序主要的功能都是对数据的处理,写入、查询、转化、输出。最形象的比喻就是树和内容和目录的关系,目录就是索引,我们根据目录能快速拿到想要内容的页码。
数据库拆分的方式有两种,前面文中已经聊过,即就是垂直拆分和水平拆分,分库分表是对数据库拆分的一种解决方案。根据分库分表方案中实施切片逻辑的层次不同,我们可以将数据库分库分表的实现方案分为三大类
分库分表推荐Spring Cloud Alibaba+Seata+Shardingsphere
上一篇文章,阿粉讲了关于分库分表是怎么进行切分的,都有什么切分方式,垂直切分和水平切分,还有就是使用什么工具进行分库分表,Sharding和Mycat我们回顾一下:
在之前我做项目的时候,数据量比较大,单表千万级别的,需要分库分表,于是在网上搜索这方面的开源框架,最常见的就是mycat,sharding-sphere,最终我选择后者,用它来做分库分表比较容易上手。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。
前言 我在上篇博客 “Spring Boot 的实践与思考” 中比对不同规范的 ORM 框架应用场景的时候提到过主从与读写分离,本篇随笔将针对此和分库分表进行更深入地探讨。 1. 漫谈 在进入正题
恭喜你,贵公司终于成长到一定规模,需要考虑高可用,甚至分库分表了。但你是否知道分库分表需要哪些要素?拆分过程是复杂的,提前计划,不要等真正开工,各种意外的工作接踵而至,以至失控。
众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。
这里,我也写过两篇文章关于《SpringBoot入门建站全系列(二十四)使用Sharding-JDBC进行分库分表》和《Spring整合Sharding-JDBC分库分表详情》
数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题。在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定、查询灵活、兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库。因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题。
关注"一猿小讲"朋友,都知道以往的文章一直倡导拒绝 CRUD,那到底什么是 CRUD?今天咱们就聊聊 Java 妹子小猿与数据库老头交互的事儿。
上一篇文章阿粉已经实现了数据库进行分表的操作,而且也成功了,如果有想看的,可以看一下上一天的文章,使用SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了单数据库分表保存数据和查询不同表中的数据。今天我们就来实现一下分库,并且分表,然后同样的执行保存数据和查询数据的操作。
在我《Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析》书中,第18章节分库分表解决方案里有对Sharding-JDBC的使用进行详细的讲解。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看
作者:王克锋 出处:https://kefeng.wang/2018/07/22/mysql-sharding/ 众所周知,数据库很容易成为应用系统的瓶颈。单机数据库的资源和处理能力有限,在高并发的分布式系统中,可采用分库分表突破单机局限。本文总结了分库分表的相关概念、全局ID的生成策略、分片策略、平滑扩容方案、以及流行的方案。 1 分库分表概述 在业务量不大时,单库单表即可支撑。当数据量过大存储不下、或者并发量过大负荷不起时,就要考虑分库分表。 1.1 分库分表相关术语 读写分离: 不同的数据库,同步相同
一、概述 分库分表介绍:当数据量变大以后,单库单表已经不能满足需求。此时就需要进行拆分,拆分纬度分为垂直拆分和水平拆分。 水平拆分:比如 服务器1 上有 user_0, order_0; 服务器2 上有 user_1, order_1。此时 user_0 和 user_1 一起组成了用户表。 垂直拆分:用户表 放在服务器1上,订单表 放在服务器2上。 此处模拟使用两个数据库,每个数据库建两张表。库的拆分使用 city 字段(按城市存不同的库),表的拆分使用 id 取模。 二、数据准备 引入 pom
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