引言 1.读写分离:可以通过Spring提供的AbstractRoutingDataSource类,重写determineCurrentLookupKey方法,实现动态切换数据源的功能:读写分离可以有效减轻写库的压力,又可以把查询数据的请求分发到不同读库: 2.写数据库:当调用insert.update.delete及一些实时数据用到的库: 3.读数据库:当调用select查询数据用到的库: 4.JaveWeb工程通过AbstractRoutingDataSource类实现读写分离: 一.jdb

现在大型的电子商务系统,在数据库层面大都采用读写分离技术,就是一个Master数据库,多个Slave数据库.Master库负责数据更新和实时数据查询,Slave库当然负责非实时数据查询.因为在实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来,采用多个从库,使用负载均衡,减轻每个从库的查询压力. 采用读写分离技术的目标:有效减轻Master库的压力,又可以

读写分离:为了确保数据库产品的稳定性,很多数据库拥有双机热备功能.也就是,第一台数据库服务器,是对外提供增删改业务的生产服务器:第二台数据库服务器,主要进行读的操作. 目前有多种方式实现读写分离,一种是Mycat这种数据库中间件,需要单独部署服务,通过配置来实现读写分离,不侵入到业务代码中:还有一种是dynamic-datasource/shardingsphere-jdbc这种,需要在业务代码引入jar包进行开发. 本框架集成 dynamic-datasource(多数据源+读写分离+分库)+

1. 机器环境 192.168.2.136 mycat1 192.168.2.134 mydb1 192.168.2.135 mydb2 2在mysql1.mysql2上安装mysql 更改root用户密码 安装mysql过程略 #两台服务器都要 use mysql GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO root@"%" IDENTIFIED BY "root123"; update user set Password = password(

为什么要配置读写分离,我想我就不需要再赘述了,那么在mycat下如何进行读写分离的配置,配置之后的实际效率又如何呢?我上午根据文档捣鼓和测试了一下,这里做一下记录: 最开始,我们还是要配置mysql本身的主从复制. 首先,配置主服务器: 1.编辑数据库配置文件,/etc/my.cnf 在[mysqld]下加入代码: log-bin=mysql-bin server-id=1 innodb_flush_log_at_trx_commit=1 sync_binlog=1 binlog-do-db=d

解决问题的过程如下: 1.遇到问题和一般的解决方法和下面这个帖子的一样: http://www.oschina.net/question/188964_32305 2.我在按照1的做法配置了以后,依然找不到驱动.于是继续找,看到了下面这个帖子: http://haohaoxuexi.iteye.com/blog/1843309 里面最关键的有两点: 一.注意:由于使用sqlSessionFactory和sqlSessionTemplate属性时会使一些内容在PropertyPlaceholder

原因分析: 当某个consumer宕机时,消费位点(例如2s提交一次)尚未提交到zookeeper,此时Kafka集群自动rebalance后另一consumer来接替该宕机consumer继续消费,因为先前宕机consumer最近的消费位点尚未提交,导致数据重复消费 突发流量.跨机房(网络请求延时高).网络不稳定,出现丢包现象 业务逻辑有偏差 常见丢包现象如突然掉线.页面卡住.视频卡住.图片加载卡主等,使用Ping测量丢包的最佳方法是向一个IP地址发送大量的Ping命令,然后检查没有应答的那些

一.定义我们自己的切库注解类 自定义注解有几点需要注意: 1)@Target 是作用的目标,接口.方法.类.字段.包等等,具体看:ElementType 2)@Retention 是注解存在的范围,RUNTIME代表的是注解会在class字节码文件中存在,在运行时可以通过反射获取到,具体看:RetentionPolicy 3)允许的变量,通常都要给定默认值,比如我们使用一个service时,可以@Service,也可以 @Service("xxxx") @Retention(Reten

使用了Sqlserver 2012 Always on技术后,假如采用的配置是默认配置,会出现Primary server CPU很高的情况发生,比如默认配置如下: 需要自定义来解决这个问题. 我们先来看看上图中的这些选项的意义 主角色中的连接 允许所有连接 如果当前server是primary角色时,primary instance允许所有连接(如:读/写/管理) 允许读/写连接 如果当前server是primary角色时,primary instance只允许读/写连接(如果通过ssms连接

在现在互联网系统中,随着用户量的增长,单数据源通常无法满足系统的负载要求.因此为了解决用户量增长带来的压力,在数据库层面会采用读写分离技术和数据库拆分等技术.读写分离就是就是一个Master数据库,多个Slave数据库,Master数据库负责数据的写操作,slave库负责数据读操作,通过slave库来降低Master库的负载.因为在实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法

<pre name="code" class="java">package nan; /** * NaN情况下无法比较大小 * @author root * */ public class Nan { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub double i=Double.NaN; double j=1.0; if(i<j || i>

本篇主要有两部分: 1.使用docker部署mysql主从 实现主从复制 2.springboot项目多数据源配置,实现读写分离 一.使用docker部署mysql主从 实现主从复制 此次使用的是windows版本docker,mysql版本是5.7 1.使用docker获取mysql镜像 docker pull mysql:5.7.23 #拉取镜像文件 docker images #查看镜像文件 2.使用docker运行mysql master docker run --name mysql-

1.读写分离:可以通过Spring提供的AbstractRoutingDataSource类,重写determineCurrentLookupKey方法,实现动态切换数据源的功能:读写分离可以有效减轻写库的压力,又可以把查询数据的请求分发到不同读库:MySql主从同步传送门 2.写数据库:当调用insert.update.delete及一些实时数据用到的库: 3.读数据库:当调用select查询数据用到的库: 4.JaveWeb工程通过AbstractRoutingDataSource类实现读写

现在大型的电子商务系统,在数据库层面大都采用读写分离技术,就是一个Master数据库,多个Slave数据库.Master库负责数据更新和实时数据查询,Slave库当然负责非实时数据查询.因为在实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来,采用多个从库,使用负载均衡,减轻每个从库的查询压力. 采用读写分离技术的目标:有效减轻Master库的压力,又可以

(转自:http://www.cnblogs.com/surge/p/3582248.html) 现在大型的电子商务系统,在数据库层面大都采用读写分离技术,就是一个Master数据库,多个Slave数据库.Master库负责数据更新和实时数据查询,Slave库当然负责非实时数据查询.因为在实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来,采用多个从库,使

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? 实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来,采用多个从库,使用负载均衡,减轻每个从库的查询压力. 采用读写分离技术的目标:有效减轻Mast

现在大型的电子商务系统,在数据库层面大都采用读写分离技术,就是一个Master数据库,多个Slave数据库.Master库负责数据更新和实时数据查询,Slave库当然负责非实时数据查询.因为在实际的应用中,数据库都是读多写少(读取数据的频率高,更新数据的频率相对较少),而读取数据通常耗时比较长,占用数据库服务器的CPU较多,从而影响用户体验.我们通常的做法就是把查询从主库中抽取出来,采用多个从库,使用负载均衡,减轻每个从库的查询压力. 采用读写分离技术的目标:有效减轻Master库的压力,又可以

Mysql的读写分离可以使用MySQL Proxy,也可以使用Amoeba.Amoeba(变形虫)项目是一个类似MySQL Proxy的分布式数据库中间代理层软件,是由陈思儒开发的一个开源的java项目.其主要功能包括读写分离,垂直分库,水平分库等,经过测试,发现其功能和稳定性都非常的不错,如果需要构架分布式数据库环境,采用Amoeba是一个不错的方案.目前Amoeba一共包括For aladdin,For MySQL和For Oracle三个版本,以下介绍主要关注For MySQL版本的一个读

参考:https://www.cnblogs.com/liuyisai/p/6009379.html 一,Amoeba是什么 Amoeba(变形虫)项目,专注 分布式数据库 proxy 开发.座落与Client.DB Server(s)之间.对客户端透明.具有负载均衡.高可用性.sql过滤.读写分离.可路由相关的query到目标数据库.可并发请求多台数据库合并结果. 主要解决: • 降低 数据切分带来的复杂多数据库结构 • 提供切分规则并降低 数据切分规则 给应用带来的影响 • 降低db 与客户

一.背景知识 Amoeba(变形虫)项目,专注 分布式数据库 proxy 开发.座落与Client.DB Server(s)之间.对客户端透明.具有负载均衡.高可用性.sql过滤.读写分离.可路由相关的query到目标数据库.可并发请求多台数据库合并结果. 要想搭建Amoeba读写分离,首先需要知道MySQL的主从配置,可参考:Ubuntu10下MySQL搭建Master/Slave,更好的情况下是你还需要了解MySQL-Proxy,可参考:Ubuntu10下搭建MySQL Proxy读写分离