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。
在这里我们模拟一个纯粹多库的场景，其他场景类似。我们创建两个库，分别为mybatis_plus(里面有张user表)和mybatis_plus_1(里面有张product表),通过一个测试用例分别获取用户数据和商品数据，如果获取到说明多库模拟成功。
近日工作任务较轻，有空学习学习技术，遂来研究如果实现读写分离。这里用博客记录下过程，一方面可备日后查看，同时也能分享给大家（网上的资料真的大都是抄来抄去，，还不带格式的，看的真心难受）。
本质上，读写分离，仅仅是多数据源的一个场景，从节点是只提供读操作的数据源。所以只要实现了多数据源的功能，也就能够提供读写分离。
# MyBatis-Plus 多数据源 创建数据库及表 引入依赖 配置多数据源 操作步骤 创建对应的JavaBean 添加mapper 继承通用Service 创建用户service 创建商品service 测试 适用于多种场景：纯粹多库、 读写分离、 一主多从、 混合模式等 目前我们就来模拟一个纯粹多库的一个场景，其他场景类似 场景说明： 我们创建两个库，分别为：mybatis_plus（以前的库不动）与mybatis_plus_1（新建），将mybatis_plus库的product表移动到my
在企业级应用程序中，往往需要处理多个数据库的数据。Spring Boot提供了强大的功能，使得集成多数据源变得相对容易。本文将揭示Spring Boot集成MyBatis实现对多数据源的访问的“秘密”，并通过实例代码来演示整个过程。
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：
上次文章我们采用原生的方式做了mybatis的多数据源，多数据源势必要决定采用那种数据源了，当然这里说的是数据一样的数据源了，也就是主从或者主备之类的，为啥要做读写分离就是因为业务读写压力比较大，放到同一台机器上会影响效率，所以我们可以让读和写分开，这样就降低了计算机的压力，相当于分流了。虽然读写分离优点多多，但是也不能无脑读写分离，对于写入立马回查的业务读写分离的模式大概率就要凉凉。所以这块在代码层面上要灵活的决定数据源采用写库还是读库就成为一个比较重要的问题。这块我们再思考一个问题，现在市面上有很多数据库中间件，比如mycat之类的貌似也解决不了主从之间的时间延迟问题，所以这块最为灵活的方式是在代码中决定数据源。当然在代码中决定采用数据源之后，再用mycat等中间件就有点搞笑了。所以个人总结来说代码中的灵活决定数据源比采用数据库中间件的优势更加明显。
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。
上一篇文章《Springboot集成Mybatis-flex（一）》提到Mybatis Flex和Spring Boot的初步集成和基础使用。今天我们再来探索Mybatis Flex其他特性的使用。
数据库中间件,所谓中间件,是一类连接软件组件和应用的计算机软件,以便软件各部件之间的通信。
MySQL的主从复制和读写分离两者有着紧密的联系，首先要部署主从复制，只有主从复制完成了才能在此基础上进行数据的读写分离；
MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加，对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况，这时就会系统业务阻塞。
dynamic-datasource-spring-boot-starter 是一个基于SpringBoot的快速集成多数据源的启动器。其支持 Jdk 1.7+, SpringBoot 1.4.x 1.5.x 2.x.x。
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。
好的，现在我们进入正题。在之前的文章一文讲清楚mysql主从服务的搭建过程中，我相信伙伴们已经清楚了docker如何快速的搭建mysql主从服务了。那怎么使用呢？这个问题在shigen的心里藏了很久，趁着周末的功夫我正好研究了一下，并把我的代码master-slave-demo放在了gitee上，感兴趣的伙伴可以自己上去看看。当然，也欢迎大家提出优化的点，shigen会及时的回复和更新。
基于工作上班累死了。。。打开自己电脑 不知道干些啥 就康康 MP 网站康康 更新了啥
每日一句 去过的地方越多，越知道自己想回到什么地方去。见过的人越多，越知道自己真正想待在什么人身边. from 夏正正 MY SQL 读写分离 1 MySQL读写分离原理 MySQL的主从复制和MySQL的读写分离两者有着紧密联系，首先部署主从复制，只有主从复制完了，才能在此基础上进行数据的读写分离。 这就是典型的并发问题，单机数据库承担了太多的请求，导致作者无法提交编辑的内容。一个直觉的想法是，多加几台服务器，把压力分担到多台服务器上，但是这样会带来一个问题，多台数据库之间的数据同步，这是一
关于苞米豆（baomidou），我们最熟悉的肯定是 MyBatis-Plus
主人公小王入职了一家刚起步的创业公司，公司正在研发一款App。为了快速开发出能够投入市场进行宣传的版本，小王可是天天加班到很晚，忙了一段时间后终于把第一个版本赶出来了。
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或者稍微测一下 能保存数据并且两个库都有 说明保存到了主库上 主库同步到了从库 然后在数据库改一下从库的数据 如果查到的数据是从库改的数据 说明查询是在从库差的
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
实际业务场景中，不可能只有一个库，所以就有了分库分表，多数据源的出现。实现了读写分离，主库负责增改删，从库负责查询。这篇文章将实现Spring Boot如何实现多数据源，动态数据源切换，读写分离等操作。
- 当单个数据库无法满足系统容量要求，尤其是大数据量和高并发场景下，通常会采用分库分表策略，例如按用户ID哈希取模分布到不同的数据库实例上。
随着业务量的不断增长，数据库的读写压力也越来越大。为了解决这个问题，我们可以采用读写分离的方案来分担数据库的读写负载。本文将介绍如何使用 Spring Boot + MyBatis Plus + MySQL 实现读写分离。
在当今互联网应用中，数据库读写分离是提高系统性能和稳定性的重要手段之一。通过将读操作和写操作分别路由到不同的数据库节点，可以有效减轻数据库服务器的负担，提升系统的整体性能。本文将介绍如何利用Spring Boot和MyBatis-Plus框架实现数据库读写分离，并通过简单易懂的代码示例来详细说明每个步骤。
spring boot约定优于配置的思想让我们的开发更加专注，mybatis plus让orm开发更加有效率。MyBatis-Plus（简称 MP）是一个 MyBatis 的增强工具，在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。
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。
概述： 2018，在平（tou）静（lan）了一段时间后，开始找点事情来做。这一次准备开发一个个人博客，在开发过程之中完善一下自己的技术。本系列博客只会提出一些比较有价值的技术思路，不会像写流水账一样记录开发过程。 技术栈方面，会采用Spring Boot 2.0 作为底层框架，主要为了后续能够接入Spring Cloud 进行学习拓展。并且Spring Boot 2.0基于Spring5，也可以提前预习一些Spring5的新特性。后续技术会在相应博客中提出。 项目GitHub地址：https:/
好多小伙伴找我要spring boot开源项目，那么这期我们就写一篇这样的文章。在GitHub上找了一些比较火的spring boot开源项目。如果大家喜欢的话，我们下期可以在分享一下实战视频教程。光看代码不容易，尤其是别人写的一套系统，不结合视频看，对于新手来说，比较难懂，所以大家选择性的学习。
经过读写分离的优化后，小王可算是轻松了一段时间，读写分离具体的方案请查看这篇文章：Sharding-JDBC:查询量大如何优化？
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
文档 | Documentation 详细文档(opens new window) #特性 支持 数据源分组 ，适用于多种场景 纯粹多库 读写分离 一主多从 混合模式。 支持数据库敏感配置信息 加密 ENC()。 支持每个数据库独立初始化表结构schema和数据库database。 支持无数据源启动，支持懒加载数据源（需要的时候再创建连接）。 支持 自定义注解 ，需继承DS(3.2.0+)。 提供并简化对Druid，HikariCp，Mybatis-Plus，Quartz，ShardingJdbc，P6s
大型网站为了解决大量的并发访问，除了在网站实现分布式负载均衡，远远不够。到了数据业务层、数据访问层，如果还是传统的数据结构，或者只是单单靠一台服务器来处理如此多的数据库连接操作，数据库必然会崩溃，特别是数据丢失的话，后果更是不堪设想。这时候，我们会考虑如何减少数据库的连接，下面就进入我们今天的主题。
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。常用的实现方式是使用数据库中间件，此文介绍如何通过编写代码的方式实现多数据源的配置和动态切换。核心是使用Spring 内置的 AbstractRoutingDataSource 这个抽象类，它可以把多个数据源配置成一个Map，然后，根据不同的key返回不同的数据源。
Mycat 的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的 SQL 语句，首先对 SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此 SQL 发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。
读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作，而从数据库处理SELECT查询操作，让两者分工明确达到提高数据库整体读写性能。当然，主数据库另外一个功能就是负责将事务性查询导致的数据变更同步到从库中，也就是写操作。即主从复制和读写分离是离不开的。
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。
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。
在微服务工程的技术选型中，会涉及到很多组件的集成，最常用包括：缓存、消息队列、搜索、定时任务、存储等几个方面；
转载自 http://blog.csdn.net/neosmith/article/details/61202084
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。
今天推荐一个 MyBatis - Plus 官方发布的神器：mybatis-mate 。
在前三篇文章中，我们分别介绍了需求、设计、以及测试管理的实现功能，本篇我们一起来实现多数据源和业务持久层开发。
为什么要选择在项目配置多数据源呢？ 多数据源设计一般应用到中大型的项目中，项目关联的业务性比较复杂，使用的数据库比较分散。我们使用多数据源的目的也有很多，比如：分布式数据库读写分离、集成不同数据库等。不管初衷是什么也都是为了提高项目的可维护性、稳定性、响应速度。我们本章来讲解下如何使用SpringDataJpa来让SpringBoot项目集成多个不同数据库的数据源。 本章目标 基于SpringBoot项目整合SpringDataJpa完成多数据源根据包名自动切换。 构建项目 我们使用IDEA工具创建一个Sp
我们在进行软件开发的过程中，刚开始的时候因为无法估量系统后期的访问量和并发量，所以一开始会采用单体架构，后期如果网站流量变大， 并发量变大，那么就可能会将架构扩展为微服务架构，各个微服务对应一个数据库，不过这样的成本就有点大了，可能只是有些模块用的人比较多， 有些模块没什么人用，如果都进行服务拆分，其实也没那个必要，如果有些模块用的人比较多，那么我们可以采用读写分离来减轻压力，这样的话， 可以在一定程度上提升系统的用户体验，不过这只是在数据库的I/O上面做方案，如果系统的压力很大，那么肯定要做负载均衡，我们今天就先说 实现数据库的读写分离。我们要在代码层面实现数据库的读写分离，那么核心就是数据源的切换，本文基于AOP来实现数据源的切换。
// 使用Spring Data JPA实现读写分离时，可通过多个数据源配置 @Configuration public class DataSourceConfig { @Primary @Bean(name = "writeDataSource") public DataSource writeDataSource() { // 创建并配置主库数据源 } @Bean(name = "readDataSource") public DataSource readDataSource() { // 创建并配置从库数据源 } // 配置多数据源事务管理器等 } ```
在相对复杂的应用服务中，配置多个数据源是常见现象，例如常见的：配置主从数据库用来写数据，再配置一个从库读数据，这种读写分离模式可以缓解数据库压力，提高系统的并发能力和稳定性，执行效率。
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